本發(fā)明涉及產(chǎn)品質(zhì)量管理。更具體地，本發(fā)明涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的電纜生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、電纜作為現(xiàn)代電力和信息傳輸?shù)暮诵慕M件，其生產(chǎn)過(guò)程涉及多種復(fù)雜的工藝和材料，為確保生產(chǎn)工序的穩(wěn)定性和電纜產(chǎn)品的質(zhì)量，監(jiān)測(cè)相關(guān)數(shù)據(jù)至關(guān)重要。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，能夠?qū)鞲衅鞑杉纳a(chǎn)數(shù)據(jù)上傳到云端進(jìn)行集中管理和分析。因此，識(shí)別生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的異常情況對(duì)確保電纜生產(chǎn)的穩(wěn)定性和產(chǎn)品一致性至關(guān)重要。

2、相關(guān)技術(shù)中，如公開(kāi)號(hào)為cn117893103a的專利申請(qǐng)文件中公開(kāi)了一種基于電纜生產(chǎn)線的交聯(lián)電纜產(chǎn)品質(zhì)量管理控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：計(jì)算各個(gè)環(huán)節(jié)的參數(shù)指標(biāo)，并通過(guò)設(shè)置閾值對(duì)每一個(gè)環(huán)節(jié)的參數(shù)指標(biāo)進(jìn)行判斷，若時(shí)序靠前的工序的參數(shù)指標(biāo)不達(dá)標(biāo)，則直接進(jìn)行返修，然后利用多種參數(shù)指標(biāo)對(duì)電纜質(zhì)量進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，以獲取電纜質(zhì)量可靠度。

3、然而，上述方案僅考慮到了單一數(shù)據(jù)分別對(duì)電纜質(zhì)量的影響，并未考慮到不同數(shù)據(jù)之間的相互作用對(duì)電纜生產(chǎn)質(zhì)量的影響，在一定程度上可能會(huì)降低確定的電纜質(zhì)量的可靠度的準(zhǔn)確性，從而導(dǎo)致無(wú)法準(zhǔn)確地對(duì)電纜生產(chǎn)質(zhì)量進(jìn)行管理。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決由于無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別電纜生產(chǎn)過(guò)程中的異常數(shù)據(jù)，而導(dǎo)致的電纜生產(chǎn)質(zhì)量管理準(zhǔn)確性較低的問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的電纜生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括：

2、獲取模塊，用于在各采樣時(shí)刻采集生產(chǎn)過(guò)程中的多種維度的數(shù)據(jù)，得到生產(chǎn)質(zhì)量序列；

3、樣本劃分模塊，用于依次篩選生產(chǎn)質(zhì)量序列中的目標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)，將每次篩選的目標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)及其近鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)作為一個(gè)聚類簇，直到所有數(shù)據(jù)點(diǎn)完成劃分，得到多個(gè)聚類簇，其中，目標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)為生產(chǎn)質(zhì)量序列中近鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量最多的數(shù)據(jù)點(diǎn)；

4、異常檢測(cè)模塊，用于將各聚類簇的聚類中心作為isodata算法的初始聚類中心，對(duì)生產(chǎn)質(zhì)量序列進(jìn)行聚類得到聚類結(jié)果，以基于聚類結(jié)果對(duì)生產(chǎn)質(zhì)量序列進(jìn)行異常檢測(cè)得到的結(jié)果，管理電纜生產(chǎn)質(zhì)量；

5、其中，近鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)為生產(chǎn)質(zhì)量序列中各維度數(shù)據(jù)，與目標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)應(yīng)維度數(shù)據(jù)之間的距離，小于或等于各維度數(shù)據(jù)的近鄰距離的數(shù)據(jù)點(diǎn)；近鄰距離為對(duì)應(yīng)維度數(shù)據(jù)的顯著性與預(yù)設(shè)初始距離之積；顯著性為對(duì)應(yīng)維度數(shù)據(jù)與該維度數(shù)據(jù)平均值的平均差異。

6、本發(fā)明可以基于數(shù)據(jù)的分布特征，自適應(yīng)調(diào)整isodata算法對(duì)生產(chǎn)質(zhì)量序列進(jìn)行聚類時(shí)的初始聚類中心，使得初始聚類中心的位置符合各維數(shù)據(jù)的分布特征，能夠提高聚類效果，從而可以基于準(zhǔn)確性較高的聚類結(jié)果，準(zhǔn)確地判斷生產(chǎn)質(zhì)量序列是否發(fā)生異常，進(jìn)而可以基于檢測(cè)結(jié)果，對(duì)電纜生產(chǎn)質(zhì)量進(jìn)行有效管理。

7、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的電纜生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，基于聚類結(jié)果對(duì)生產(chǎn)質(zhì)量序列進(jìn)行異常檢測(cè)得到的結(jié)果，管理電纜生產(chǎn)質(zhì)量，包括：

8、將聚類結(jié)果中的聚類簇作為目標(biāo)聚類簇，計(jì)算所有目標(biāo)聚類簇中數(shù)據(jù)點(diǎn)與對(duì)應(yīng)目標(biāo)聚類簇的聚類中心的平均距離的累加和，將目標(biāo)聚類簇的數(shù)量與累加和的乘積的歸一化值，作為生產(chǎn)質(zhì)量序列的異常程度；

9、獲取預(yù)設(shè)閾值，當(dāng)異常程度大于或等于預(yù)設(shè)閾值，則發(fā)出警報(bào)，以管理電纜生產(chǎn)質(zhì)量。

10、本發(fā)明通過(guò)將異常程度的范圍限制在0-1內(nèi)，形成可量化的異常程度，能夠直觀反映生產(chǎn)質(zhì)量序列的異常情況，降低了確定異常檢測(cè)結(jié)果時(shí)的計(jì)算量。

11、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的電纜生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，生產(chǎn)質(zhì)量序列的異常程度，滿足如下關(guān)系式：

12、；

13、式中，為生產(chǎn)質(zhì)量序列的異常程度；為目標(biāo)聚類簇的數(shù)量；為生產(chǎn)質(zhì)量序列中第個(gè)目標(biāo)聚類簇中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)，與該目標(biāo)聚類簇的聚類中心之間的距離的平均值；為以自然常數(shù)為底的指數(shù)函數(shù)；為求和符號(hào)。

14、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的電纜生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，顯著性滿足如下關(guān)系式：

15、；

16、式中，為生產(chǎn)質(zhì)量序列中第種維度數(shù)據(jù)的顯著性；為生產(chǎn)質(zhì)量序列中第種維度的第個(gè)數(shù)據(jù)的取值；為生產(chǎn)質(zhì)量序列中第種維度數(shù)據(jù)的平均值；為歸一化函數(shù)；為求和符號(hào)；為絕對(duì)值符號(hào)。

17、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的電纜生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，聚類中心的獲取方法，包括：

18、將任一聚類簇中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)在任一維度數(shù)據(jù)的平均值，作為聚類簇的聚類中心在任一維度的取值；

19、計(jì)算任一聚類簇的聚類中心在所有維度的取值，得到任一聚類簇的聚類中心的位置。

20、本發(fā)明確定的聚類中心的位置，能夠很好地反映對(duì)應(yīng)聚類簇中數(shù)據(jù)的分布情況。

21、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的電纜生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，系統(tǒng)還包括：

22、預(yù)設(shè)數(shù)量閾值，當(dāng)任一目標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)的近鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量，小于或等于數(shù)量閾值時(shí)，則將任一目標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)及其近鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)，分別劃分到最近鄰聚類簇中。

23、本發(fā)明能夠?qū)?shù)據(jù)分布相似的數(shù)據(jù)劃分到一個(gè)聚類簇中，保證了對(duì)生產(chǎn)質(zhì)量序列劃分的準(zhǔn)確性。

24、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的電纜生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，在各采樣時(shí)刻采集生產(chǎn)過(guò)程中的多種維度的數(shù)據(jù)，包括：

25、在各采樣時(shí)刻采集與電纜擠出機(jī)電連接的多種傳感器的讀數(shù)，得到多種維度的數(shù)據(jù)，維度與傳感器采集的數(shù)據(jù)類型一一對(duì)應(yīng)。

26、本發(fā)明通過(guò)采集多種類型的數(shù)據(jù)，作為數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，能夠在一定程度上提高確定的電纜生產(chǎn)質(zhì)量的準(zhǔn)確性。

27、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的電纜生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，聚類結(jié)果的獲取方法，包括：

28、當(dāng)對(duì)生產(chǎn)質(zhì)量序列進(jìn)行聚類時(shí)的迭代次數(shù)大于預(yù)設(shè)迭代次數(shù)或者所有聚類中心的位置趨于收斂，則停止迭代，得到聚類結(jié)果。

29、本發(fā)明具有以下技術(shù)效果：

30、1、本發(fā)明將樣本劃分模塊確定的各聚類簇的聚類中心作為isodata算法的初始聚類中心，使得初始聚類中心的選取能夠貼近生產(chǎn)質(zhì)量序列中的數(shù)據(jù)點(diǎn)的實(shí)際分布情況，在利用該算法對(duì)生產(chǎn)質(zhì)量序列進(jìn)行迭代聚類的過(guò)程中，可以更好地適應(yīng)不同類型的數(shù)據(jù)之間的相互作用的影響，從而能夠快速且準(zhǔn)確地得到聚類結(jié)果。

31、2、本發(fā)明在樣本劃分模塊確定各聚類簇時(shí)，近鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)的選取依賴于不同維度數(shù)據(jù)的近鄰距離，且近鄰距離的確定是基于對(duì)應(yīng)維度數(shù)據(jù)的顯著性確定的，使得確定的近鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)能夠符合對(duì)應(yīng)維度數(shù)據(jù)的分布情況，從而能夠?qū)⑷菀拙奂谝黄鸬臄?shù)據(jù)劃分到一個(gè)聚類簇中，保證了劃分結(jié)果的準(zhǔn)確性。

32、3、本發(fā)明得到的聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性較高，使得基于準(zhǔn)確性較高的聚類結(jié)果，能夠準(zhǔn)確地對(duì)生產(chǎn)質(zhì)量序列進(jìn)行異常檢測(cè)，從而可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電纜生產(chǎn)質(zhì)量的有效管理。

技術(shù)特征：

1.一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的電纜生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的電纜生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于，所述生產(chǎn)質(zhì)量序列的異常程度，滿足如下關(guān)系式：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的電纜生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于，所述顯著性，滿足如下關(guān)系式：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的電纜生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于，所述聚類中心的獲取方法，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的電纜生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的電纜生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于，所述在各采樣時(shí)刻采集生產(chǎn)過(guò)程中的多種維度的數(shù)據(jù)，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的電纜生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于，所述聚類結(jié)果的獲取方法，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及產(chǎn)品質(zhì)量管理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，本發(fā)明涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的電纜生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：獲取模塊，用于獲取生產(chǎn)質(zhì)量序列；樣本劃分模塊，用于依次篩選生產(chǎn)質(zhì)量序列中的目標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)，將每次篩選的目標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)及其近鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)作為一個(gè)聚類簇，直到所有數(shù)據(jù)點(diǎn)完成劃分，得到多個(gè)聚類簇；異常檢測(cè)模塊，用于將各聚類簇的聚類中心作為ISODATA算法的初始聚類中心，對(duì)生產(chǎn)質(zhì)量序列進(jìn)行聚類得到聚類結(jié)果，以基于聚類結(jié)果對(duì)生產(chǎn)質(zhì)量序列進(jìn)行異常檢測(cè)得到的結(jié)果，管理電纜生產(chǎn)質(zhì)量。本發(fā)明可以提高對(duì)電纜生產(chǎn)質(zhì)量管理的準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：蔣臨風(fēng),芮逸
受保護(hù)的技術(shù)使用者：江蘇榮宜電纜有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19