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题名智能制造技术下异常数据信息化分析方法
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作者
马春生
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机构
南京软核科技有限公司
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出处
《电工技术》
2024年第8期144-147,共4页
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文摘
为了解决现有技术中电能异常数据信息化分析方法计算效率低、检测精度差等问题,设计了一种新型的电能异常数据分析系统,该系统基于局部矩阵重构(Local Matrix Reconstruction,LMR)实现异常电能数据检测,通过使用5个日负荷特征代替高维日负荷曲线来表征功耗模式。结合主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)计算局部范围内的加权重构误差,最后将每个样本的重构误差与其相邻样本进行比较,以计算局部异常值分数。实验结果表明,该系统处理异常电能数据精度高,2 TB测试数据时误差率仅有4.2%。该研究的方法大大提高了异常数据信息化分析能力。
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关键词
智能制造业
异常电能数据
局部矩阵重构
主成分分析
智能电能表
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Keywords
intelligent manufacturing
abnormal electricity data
local matrix reconstruction
principal component analysis
intelligent electric energy meter
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名卷烟信息的采集与数据分析系统研究
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作者
孙祥洪
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机构
江西中烟工业有限责任公司信息中心
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出处
《自动化仪表》
CAS
2023年第11期85-89,96,共6页
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文摘
为了提高卷烟信息分析能力,在智能制造背景下,基于物联网技术,研究了卷烟信息采集与数据分析系统。该系统通过设置AT91RM9200芯片处理器,对现场的卷烟数据信息进行分析计算,提高了卷烟数据采集和分析能力。该系统采用DM9161芯片,通过微处理器进行多接口模块的嵌入式数据采集,实现工业以太网的互联。在数据采集过程中采用漫反射传感器,以提高检查物体或零件的能力。同时,控制触发脉冲,检测卷烟的生产过程,以提高整体采集系统的鲁棒性。该系统在分析数据信息时,还配合应用了改进型局部矩阵重构检测算法模型,提高了卷烟数据信息的异常检测与分析。试验结果表明,该系统监测异常卷烟信息误差为0.68%。该研究大幅提高了卷烟信息与数据的采集和分析能力。
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关键词
卷烟厂
智能制造
物联网
数据采集
信息分析
局部矩阵重构
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Keywords
Cigarette factory
Intelligent manufacturing
Internet of Things
Data acquisition
Information analysis
Local matrix reconstruction
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分类号
TH-11
[机械工程]
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