[發明專利]一種基于案例匹配的產耗平衡測算方法有效
| 申請號: | 202110207852.8 | 申請日: | 2021-02-24 |
| 公開(公告)號: | CN112966861B | 公開(公告)日: | 2023-01-10 |
| 發明(設計)人: | 韓文巧;江泉達;王寬心;蔣益波 | 申請(專利權)人: | 浙江中控技術股份有限公司;浙江中控軟件技術有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/04 |
| 代理公司: | 杭州華鼎知識產權代理事務所(普通合伙) 33217 | 代理人: | 項軍 |
| 地址: | 310053 浙江省杭州市*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 案例 匹配 平衡 測算 方法 | ||
1.一種基于案例匹配的產耗平衡測算方法,其特征在于,包括以下步驟:
步驟一,獲取生產計劃的負荷期望值以及待調整生產裝置的當前工況數據;
步驟二,根據所述負荷期望值以及所述待調整生產裝置的當前工況數據,獲取數據庫中對應的待調整生產裝置的最佳歷史工況數據;根據負荷期望值對待調整生產裝置的最佳歷史工況數據進行負荷數據替換,生成第一最佳歷史工況數據;將第一最佳歷史工況數據降維后輸入產耗量數據模型,獲得第一工況調整數據;
步驟三,根據所述第一工況調整數據對待調整生產裝置進行工況調整,根據所述第一工況調整數據和待調整生產裝置的當前工況數據獲取系統產耗量變化值;
步驟四,選擇待補償生產裝置,獲取待補償生產裝置的當前工況數據,并根據系統產耗量變化值和待補償生產裝置的當前工況數據獲取產耗量期望值;
步驟五,根據所述產耗量期望值以及所述待補償生產裝置的當前工況數據,獲取數據庫中對應的待補償生產裝置的最佳歷史工況數據;根據產耗量期待值對待補償生產裝置的最佳歷史工況數據進行產耗量數據替換,生成第二最佳歷史工況數據;
步驟六,將所述第二最佳歷史工況數據降維后輸入負荷數據模型,獲得第二工況調整數據,根據所述第二工況調整數據對待補償生產裝置進行工況調整。
2.根據權利要求1所述的一種基于案例匹配的產耗平衡測算方法,其特征在于,所述產耗量數據模型的具體建立過程為:從歷史數據集中采集若干組待調整生產裝置的歷史工況數據,通過對采集到的若干組待調整生產裝置的歷史工況數據進行特征屬性提取和降維處理構建降維數據集,根據采集到的若干組待調整生產裝置的歷史工況數據內的歷史產耗量數據和降維數據集建立產耗量數據模型。
3.根據權利要求1所述的一種基于案例匹配的產耗平衡測算方法,其特征在于,所述負荷數據模型的具體建立過程為:從歷史數據集中采集若干組待補償生產裝置的歷史工況數據,通過對采集到的若干組待補償生產裝置的歷史工況數據進行特征屬性提取和降維處理構建降維數據集,根據采集到的若干組待補償生產裝置的歷史工況數據內的歷史負荷數據和降維數據集建立負荷數據模型。
4.根據權利要求2或3所述的一種基于案例匹配的產耗平衡測算方法,其特征在于,所述歷史數據集的具體建立過程為:實時采集負荷調整前在產耗平衡狀態下生產系統內所有生產裝置的工況數據,所述工況數據包括產耗量數據、負荷數據以及其他與產耗相關的數據,并根據所述工況數據建立數據庫;從數據庫中采集生產系統內所有生產裝置的歷史工況數據,對采集到的生產系統內所有生產裝置的歷史工況數據進行數據清洗,并根據數據清洗后的采集到的生產系統內所有生產裝置的歷史工況數據構建歷史數據集。
5.根據權利要求2或3所述的一種基于案例匹配的產耗平衡測算方法,其特征在于,所述特征屬性提取和降維處理的具體過程為:對采集的歷史工況數據進行相關性分析,獲取生產裝置工況數據的特征屬性,并對采集的歷史工況數據進行特征屬性提取,所述特征屬性為相關性分析中與產耗量的相關系數大于0.3的屬性,獲取歷史工況數據的特征屬性數據,并根據獲取的歷史工況數據的特征屬性數據構建特征屬性數據集;對特征屬性數據集進行主成分分析,計算主成分分析中各成分軸對特征屬性數據集的方差貢獻率,并把計算得到的方差貢獻率按照從大到小的順序進行排序,并按照降序逐個進行求和計算,直至方差貢獻率之和大于95%;將進行求和的方差貢獻率對應的成分軸作為主成分軸,并按照主成分軸獲取特征屬性數據集的主成分數據,通過所述主成分數據構建降維數據集。
6.根據權利要求1所述的一種基于案例匹配的產耗平衡測算方法,其特征在于,通過案例匹配方法獲取數據庫中對應的最佳歷史工況數據,所述案例匹配方法具體為:提取生產裝置降維數據集中的調整變量的期望值的95%至105%范圍內的數據子集,根據歐幾里得距離公式計算數據子集內每組工況數據與降維后的變量替換工況數據之間的歐幾里得距離,將計算獲得的歐幾里得距離按照從小到大進行排序,選取歐幾里得距離最小的一組工況數據作為匹配度最高的歷史工況數據,將所述匹配度最高的歷史工況數據作為最佳歷史工況數據;步驟二中案例匹配內所述調整變量的期望值為負荷期望值;步驟五中案例匹配內所述調整變量的期望值為產耗量期望值。
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