基于实时数据流分析的钢铁产品质量监测

针对钢铁企业生产过程中普遍存在的质量分析和监测问题,开展了基于实时数据流分析的产品质量监测的应用研究。结合实时数据库和关系数据库,设计了具有实时监控以及离线追踪的钢铁生产线实时监控系统。着重研究了实时数据采集和实时数据分析,并提出了基于实时数据流的产品质量监测方法,实现了企业对产品生产线的实时追踪和产品质量的全程跟踪管理。     

实时数据流聚类等方法在钢铁质量监控中的应用

实时数据流独特的特点,给传统数据的处理方法带来了很大的挑战,利用聚类方法挖掘其中的有用知识则显得非常有优势。针对某钢铁企业在生产过程中出现的信息不通、产品质量无法跟踪的问题,设计开发一个钢铁产品生产过程实时监控系统。同时结合在仿真数据集上具有良好表现的基于密度维度树的增量式网格聚类算法(IGDDT),对产品工艺实时数据流进行分析。实现了企业对产品质量的实时监控,以及对关键工艺的改进,优化了钢铁产品生产过程和产品管理,有利于提高钢铁产品质量。     

基于实时数据处理的钢铁加热炉在线质量监控方法

针对钢铁企业加热炉生产过程中数据流不易于集中管理和分析,无法有效地进行生产监控及在线质量分析问题,提出了一种基于实时数据分析的生产监控与在线质量分析的方法。结合实时数据库和关系数据库,引入六西格玛管理手段和控制图技术,设计和实现了加热炉生产监控与在线质量分析系统。系统具有实时数据处理、生产监控与质量分析、产品在线质量监控等功能。应用结果表明,系统有效地集成了企业的生产数据和标准数据,实现了对加热炉生产的实时监控与质量判定。     

基于实时数据处理的钢铁加热炉在线质量监控方法

针对钢铁企业加热炉生产过程中数据流不易于集中管理和分析,无法有效地进行生产监控及在线质量分析问题,提出了一种基于实时数据分析的生产监控与在线质量分析的方法。结合实时数据库和关系数据库,引入六西格玛管理手段和控制图技术,设计和实现了加热炉生产监控与在线质量分析系统。系统具有实时数据处理、生产监控与质量分析、产品在线质量监控等功能。应用结果表明,系统有效地集成了企业的生产数据和标准数据,实现了对加热炉生产的实时监控与质量判定。     

实时数据流在钢铁生产过程监控系统中的应用

为了解决现有钢铁企业生产过程中存在的实时控制系统与企业级ERP系统之间的信息孤岛、实时数据保存困难和过程管理粗糙等问题,在基于实时数据流的基础上,设计了钢铁生产过程实时监控系统,并将实时数据与关系型数据结合,实现了工业生产的有效实时监控,使实时数据在过程能力管理领域中得以应用,达到精细和精确化管理,提高了钢铁产品质量,为企业获得了良好的经济效益.     

统计过程控制技术在烟草制丝生产线质量管理中的应用

统计过程控制（SPC）是现代企业质量管理中的一种重要手段,结合Internet数据库技术可以实现生产过程中各关键工序产品质量的在线监控与离线分析,加速企业质量管理信息化进程。以烟草制丝生产线质量管理为模板,系统的阐述了SPC技术在烟草制丝生产线质量管理中的应用,阐述了质量管理系统的流程以及关键技术的应用。     

基于制造执行系统的统计过程控制在质量管理上的应用

统计过程控制是现代质量管理中的一个重要工具,它能实现在线数据的实时监控与离线数据的统计分析,从而达到监控与改进产品质量的双重功效。而如何获取准确有效的实时数据又是SPC控制系统的重中之重,基于此条主线建立了基于MES(制造执行系统)的统计过程控制系统,并且研究了其在烟草制丝行业质量管理上的应用。     

基于统计过程控制技术的钢卷质量控制

统计过程控制（Statistical Process Control, SPC）是生产过程质量控制的重要工具,包括过程监控、过程诊断与改进等一系列活动。详细阐述了此技术在钢卷质量控制方面的应用流程,并通过实例重点介绍了控制图在钢卷质量分析与控制中的应用。系统采集钢卷工艺数据,选择控制图对工艺参数进行监控,计算和分析工序的工序能力指数。发现工序失控时,分析原因并及时采取纠正预防措施,保证工艺的一致性和稳定性,提高工艺成品率。     

使用GPU技术的数据流分位数并行计算方法

数据流实时、连续、快速到达的特点决定了数据流的实时处理能力。在处理低维数据流时经常使用分位数信息来描述数据流的统计信息,利用图形处理器（GPU）的强大计算能力和高内存带宽的特性计算数据流分位数信息,提出了基于统一计算设备架构（CUDA）的数据流处理模型和基于该模型的数据流分位数并行计算方法。实验证明,该方法在提供不低于纯CPU分位数算法相同精度的条件下,使数据流分位数的实时计算带宽得到了显著的提高。     

面向AMT的统计过程质量控制

本文在分析先进制造技术（AMT）环境下实施统计过程质量控制技术的发展现状的同时，讨论了将统计过程质量控制（SPQC）技术应用于先进制造环境下所存在的问题；研究了面向先进制造环境，基于等效工序能力的统计过程质量控制方法；开发了基于前馈型BP神经网络的加工过程异常模式自动识别软件。     

在线质量管理信息系统的分析与设计

针对机械加工行业现场质量管理的需要，分析了企业的实际应用需求，提出了系统的监控策略，建立了实时数据的解决方案，构建了系统的网络结构和软件功能结构，开发了基于实时数据的在线质量管理信息系统，满足了在线质量管理的需求。现在该系统已在某公司的生产线上成功应用，取得了良好的应用效果，对其它企业也具有借鉴价值。     

基于PCA/ICA的多数据流关联及模式发现

基于主成分分析技术、独立分量分析技术以及多数据流模型,将用于数据和信号分析的PCA/ICA方法应用于多数据流模型,提出多数据流关联度分析和模式发现的新模型。该模型适用于解决在线混合数据流分离,对挖掘多数据流潜在独立内因有良好效果。探讨模型的健壮性和实时性,并在实验中验证了系统性能。     

基于近邻传播与密度相融合的进化数据流聚类算法

针对目前数据流离群点不能很好地被处理、数据流聚类效率较低以及对数据流的动态变化不能实时检测等问题,提出一种基于近邻传播与密度相融合的进化数据流聚类算法(I-APDenStream)。此算法使用传统的两阶段处理模型,即在线与离线聚类两部分。不仅引进了能够体现数据流动态变化的微簇衰减密度以及在线动态维护微簇的删减机制,而且在对模型采用扩展的加权近邻传播(WAP)聚类进行模型重建时,还引进了异常点检测删除机制。通过在两种类型数据集上的实验结果表明,所提算法的聚类准确率基本能保持在95%以上,其纯度对比实验等其他相关测试都有较好结果,能够高实效、高质量、高效率地处理数据流数据聚类。     

基于差分的动态加权SVDD在多模态过程故障检测中的应用

传统SVDD作为一种单模态静态故障检测算法,对多模态动态过程故障的检测难以保证其检测的准确性和实时性。为了解决这一问题,提出一种基于近邻差分加权动态SVDD检测方法（NND-DWSVDD）。首先利用NND剔除数据多模态结构,保证过程数据服从单峰分布;对差分处理后的数据引入动态方法并加入权值将有用的信息凸显出来;最后利用SVDD方法建立监测模型实现在线监测。NND-DWSVDD提高了多模态动态过程故障检测率,对于多模态动态过程故障检测,NND-DWSVDD不要求多模型建模,只需单独的一个模型,符合单模态故障检测要求。通过多模态数值例子和半导体生产过程数据对该方法的有效性进行了验证。     

基于改进主元分析方法的隧道应变实时监测预警系统

针对同步多维数据流异常分析技术提出了一种改进的主元分析(PCA)方法。将原始数据流空间的变化趋势映射到特征向量空间内,求解稳态特征向量,以瞬时特征向量与稳态特征向量之间的关系作为判据来对同步多维数据流进行异常变化诊断。将该方法应用于某隧道应变监测数据的异常诊断中,并利用VC++实现了隧道应变实时监测预警系统。实验结果表明,使用该方法能够实时反映非周期性监控变量的变化情况,较好地实现同步多维数据流的异常诊断。     

基于Storm平台的数据恢复节能策略

作为目前主流的大数据流式计算平台之一,Storm在设计之初以性能为目的进行研究而忽视了高能耗的问题,但是其高能耗问题已经开始制约着平台的发展.针对这一问题,分别建立了任务分配模型、拓扑信息监控模型、数据恢复模型以及能耗模型,并进一步提出了基于Storm平台的数据恢复节能策略(energy-efficient strategy based on data recovery in Storm,DR-Storm),包括吞吐量检测算法与数据恢复算法.其中吞吐量检测算法根据拓扑信息监控模型反馈的拓扑信息计算集群吞吐量,并通过信息反馈判断是否终止整个集群内拓扑的任务.数据恢复算法根据数据恢复模型选择备份节点用于数据存储,并通过拓扑信息监控模型反馈的信息判断集群拓扑是否进行数据恢复.此外,DR-Storm通过备份节点内存恢复集群拓扑内的数据,并根据大数据流式计算的系统延迟与能效评估DR-Storm.实验结果表明:与现有研究成果相比,DR-Storm在减少系统计算延迟、降低集群功率的同时,有效节约了能耗.     

基于RTCP的闭环码率调控和流量整形策略

网络监控系统中的实时视频质量容易受网络带宽影响。针对此问题,提出了一种基于RCTP控制报文的闭环码率调控策略,即通过分析RTCP接收者报包(Receiver Report, RR)的反馈信息,调整编码器码率,以自适应网络承载能力;又进一步针对H. 264码流传输的高突发性,提出了码流流量整形策略,用以抑制数据突发,从而避免因突发引起的瞬时网络阻塞,减小网络丢包。实验结果表明,本策略有效地降低了码流的传输丢包率,提高了实时视频质量。     

单机多媒体监控系统中的数据采集、组织与传输

简单描述了基于ＰＳＴＮ（公用电话网）的单机多媒体监控系统组成结构,同时也对语音,图像等多媒体数据在实时传输时的特点和要求进行了分析,在此基础上,介绍了利用数字信号处理器在ＰＳＴＮ上进行语音和图像数据实时传输控制中所使用的方法,首先,介绍了我们自行开发的单机远程多媒体监控系统,重点描述了监控点终端机的功能及结构,然后,较详细地介绍了整体软件的实现方案,说明了在数字信号处理器何类似多线程处理的方法同时处理多种媒体据,最后,系统地介绍了整个多媒体数据从采集,经缓冲和打包处理,到成帧发送的过程和实现方法,在整修监控系统中,数字信号处理器不但能进行多媒体数据的实时编码,同时还完成了系统的总体控制和通信控制,是整个监控系统的核心。