Sitemap: http://www.tianjinlvhuayanghu.com/sitemap.xml
研發(fā)團隊

Teams

互聯(lián)智造服務(wù)云平臺創(chuàng )新團隊

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2019-10-14
團隊信息
課題組名稱(chēng):中科云翼互聯(lián)智造服務(wù)云平臺創(chuàng )新團隊
課題組網(wǎng)址:http://www.cascloudwing.cn/
負責人:潘福成 工作單位:中國科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所 學(xué)科領(lǐng)域:智能制造
課題組院地合作聯(lián)絡(luò )人員
姓 名:李歆 辦公電話(huà):024-83601269
手 機:13898896460 E-mail:lixin@sia.cn
科技處院地合作聯(lián)絡(luò )人員
姓 名:房靈申 辦公電話(huà):024-23970539
手 機:13840267512 E-mail:lsfang@sia.cn
團隊介紹

中科云翼互聯(lián)智造服務(wù)云平臺是一個(gè)面向制造企業(yè)和工業(yè)APP軟件開(kāi)發(fā)的工業(yè)云平臺,平臺主要作用如下:

(1)可為集團型制造企業(yè)提供一套共享的管控軟件對過(guò)程進(jìn)行管理,促使管理模式的統一;

(2)降低企業(yè)IT運維成本,使得IT資源得到優(yōu)化配置,避免重復部署及分散維護并能適應業(yè)務(wù)規模的變化;

(3)可為中小企業(yè)以云的方式提供廉價(jià)制造過(guò)程管控服務(wù);

(4)便于企業(yè)難題的解決,對于制造過(guò)程的優(yōu)化、分析難題可通過(guò)完善生態(tài)系統提供共研眾創(chuàng )環(huán)境有利于問(wèn)題的解決,為企業(yè)智能制造轉型升級注入新動(dòng)能。


主要研究方向包括:


工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺構建技術(shù);

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣側網(wǎng)關(guān)技術(shù);

數字孿生與AR/VR技術(shù);

云MES;

基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的設備遠程監控與故障分析;

設備健康狀態(tài)體檢及壽命預測;

大數據驅動(dòng)的工藝過(guò)程參數優(yōu)化;

基于大數據分析的質(zhì)量缺陷分析。

典型轉移轉化項目案例

1.云MES技術(shù)開(kāi)發(fā)與產(chǎn)業(yè)化


研發(fā)團隊基于多年在企業(yè)實(shí)施MES項目的技術(shù)積累,基于中科云翼互聯(lián)智造服務(wù)云平臺研制了面向中小裝配類(lèi)企業(yè)的云MES,其以較低的成本為中小企業(yè)提供生產(chǎn)過(guò)程精益化管控服務(wù),其覆蓋人、機、料、法、環(huán)等生產(chǎn)諸要素,充分利用“數字工廠(chǎng)建?!焙汀按髷祿治觥钡群诵姆?wù),為MES系統管控功能的規范化集成與智能化分析提供基礎支撐,實(shí)現全流程生產(chǎn)實(shí)時(shí)跟蹤與過(guò)程追溯。利用工業(yè)云互聯(lián)互通特性,實(shí)現計劃、質(zhì)量、物流等協(xié)同化管理,支撐互聯(lián)制造新模式的應用。主要功能包括:工藝管理、計劃管理、工單管理、質(zhì)量管理、過(guò)程跟蹤、績(jì)效分析、看板管理等功能。


圖1云MES運行實(shí)例


云MES系統已經(jīng)在沈陽(yáng)新松醫療科技股份有限公司、沈陽(yáng)中之杰流體控制系統有限公司等企業(yè)示范應用,結果表明每家企業(yè)可降低信息化成本60%-70%,有效提升生產(chǎn)效率%15-36%,設備利用率提升8%-25%,質(zhì)量提升5%-18%,成為企業(yè)向智能制造轉型升級的重要抓手,創(chuàng )造了可觀(guān)的經(jīng)濟與社會(huì )效益;著(zhù)名的航天云網(wǎng)已選用中科云翼的云MES為企業(yè)用戶(hù)提供服務(wù),并簽訂853萬(wàn)元的合同,一次性采購了500個(gè)企業(yè)用戶(hù)數的軟件授權,擴大了成果的影響力和行業(yè)內的認可度。


圖2現場(chǎng)使用案例


2.大數據驅動(dòng)的過(guò)程參數優(yōu)化


針對中寬帶加熱爐控制系統、現場(chǎng)儀表和執行機構的現狀,利用大數據平臺及相關(guān)優(yōu)化模型、算法,搭建加熱爐燃燒過(guò)程優(yōu)化大數據分析及應用平臺。通過(guò)分析燃燒過(guò)程智能優(yōu)化控制策略,應用于加熱爐燃燒過(guò)程控制系統中,保持燃燒狀態(tài)的實(shí)時(shí)優(yōu)化控制,保證加熱爐燃燒過(guò)程的高效、穩定和節能。


該系統的實(shí)施,可達成以下目標:


(1)優(yōu)化鋼坯加熱溫度曲線(xiàn)。實(shí)現加熱全過(guò)程的操作指導和過(guò)程跟蹤,通過(guò)學(xué)習出的最優(yōu)化加熱曲線(xiàn)指導整個(gè)加熱流程,并通過(guò)深度學(xué)習預測算法對其他因素對加熱過(guò)程的影響進(jìn)行預判,從而修正加熱曲線(xiàn),給出實(shí)時(shí)溫度設定建議,確保燒鋼質(zhì)量的穩定。


(2)節能減排。在保證燒鋼質(zhì)量一致性的基礎上,通過(guò)對燃燒的優(yōu)化控制,降低企業(yè)能耗,降低能耗3.2%,減少生產(chǎn)成本。


(3)在合理穩定的燃燒控制基礎上,可以降低氧化燒損率,提高產(chǎn)品質(zhì)量。


圖3 加熱爐跟蹤模型


圖4各區爐溫預測效果圖(12小時(shí)數據預測2.5小時(shí)趨勢)


3.設備遠程監控與故障分析


自主式水下機器人具有運動(dòng)范圍廣、智能性強、安全可靠等優(yōu)點(diǎn),用于在水下完成海洋軍事情報收集、偵察和搜救等重要任務(wù),對科學(xué)研究的發(fā)展和軍事安全的保障有著(zhù)極大的促進(jìn)作用。然而,隨著(zhù)技術(shù)的發(fā)展,需求的不斷提升,自主式水下機器人的工作環(huán)境也越來(lái)越復雜,一旦發(fā)生事故 ,造成的財產(chǎn)損失都是巨大的。因此,保證水下機器人在航行時(shí),特別是長(cháng)時(shí)間航行時(shí)的安全尤為重要。要保障自主式水下機器人安全性、可靠性,就需要對AUV(Autonomous Underwater Vehicle,自主水下機器人)進(jìn)行故障診斷。然而,由于A(yíng)UV是一個(gè)十分復雜的非線(xiàn)性系統,各個(gè)模塊之間具有強耦合性,需要對多維數據綜合分析。同時(shí),AUV系統具有退化多階段特性,具有故障類(lèi)型復雜、故障樣本不完備的特點(diǎn)。


項目組針對此問(wèn)題展開(kāi)了相應的研究和軟件開(kāi)發(fā),相繼研發(fā)了基于深度學(xué)習的雙RBM(Restricted Boltzmann Machines,受限玻爾茲曼機)故障診斷算法、基于多塊信息提取的故障診斷算法,及集成相關(guān)算法的基于A(yíng)UV運行數據的故障檢測軟件。


針對模塊間的強耦合性問(wèn)題,對多維數據綜合分析,項目組研發(fā)了基于深度學(xué)習的雙RBM故障診斷算法。雙RBM故障診斷算法利用RBM網(wǎng)絡(luò )綜合多維數據、特征能量最低的特點(diǎn)分別提取AUV運行數據的故障特征及正常特征,并將提取到的特征進(jìn)行反向重構,根據重構數據質(zhì)量進(jìn)行故障狀態(tài)診斷。


軟件功能介紹:


數據導入模塊:數據文件的讀入、關(guān)閉,數據變量特征的層次樹(shù)展示,數據可視化、相關(guān)變量信息查看及保存,數據另存為等;


數據展示模塊:?jiǎn)巫兞炕蚨嘧兞康臄祿劬€(xiàn)圖的繪制,保存等。


多塊PCA模塊:從本地或系統集成導入已有模型,分塊信息提取、變化率信息及累積誤差信息提取、中值濾波的去噪、貝葉斯推斷的故障檢測等;


雙RBM模塊:從本地或系統集成導入已有模型,數據標準化、數據分組、模型展示、網(wǎng)絡(luò )綜合等;


分析報告設置模塊:生出特定模板的Word報告,針對不同的潛水器數據給出相應的潛水報告。


潛水器故障分析軟件界面如下圖所示:


圖5 故障分析頁(yè)面


圖6 故障分析頁(yè)面


提出的故障診斷算法對于實(shí)際數據中的各種故障類(lèi)型都有非常好的效果,實(shí)現了多維數據的綜合分析,達到了較高的準確率和較低的誤報率、漏報率。開(kāi)發(fā)的故障診斷軟件,功能豐富,故障定位準確,且在測試中運行良好,為維護人員提供了可靠的維護指導。


附件下載: