一、基于Web的铝电解综合信息系统设计及其关键技术实现（论文文献综述）
章耀坤[1]（2021）在《基于三支决策的工业大数据离散化研究与应用》文中研究指明数据离散化是一种针对数值属性的预处理方法。大数据中存在大量的数值属性数据。在工业大数据中,数值属性尤为常见。目前,对数据离散化的研究大多是针对静态数据的离散处理。然而在工业大数据中,数据样本则呈现出动态递增的特性。使得在数据离散的过程中,需要考虑新数据对已有的离散方案的优化。数据离散化作为对数值属性转化为标称属性的方法,可以有效地提高传统机器学习算法对数据分析的能力。因此,本文为解决动态数据背景下的离散化问题,进行了如下两个方面的工作。一方面,针对工业大数据中数据增量式的特点,本文提出了一种基于三支区间的动态离散模型。首先,该模型通过基于粗糙集的静态离散算法获取不同时间段下同一个数值属性的区间集,再通过三支区间表示将区间中不确定范围与确定范围进行划分,然后利用区间融合算法进行动态的区间融合,获得新的区间集。接下来根据新的区间集对原始数据进行离散化表示,获取离散后的数据集。再重复进行上述操作,直至数据中不再含有数值属性。最后就可以使用传统机器学习算法对离散后的数据进行分析处理。另一方面,针对工业大数据中无标签数据的离散化问题,本文提出了一种基于三支区间的无监督离散模型,并结合第一个工作,进一步提出一种动态的无监督离散模型。第一步,通过最大信息系数实现对数值属性重要度的排序。属性重要度最大的数值属性优先进行离散处理。通过有序聚类实现对区间集初始化,再通过三支区间与软聚类,实现对区间不确定范围与确定范围的划分。最后通过区间稳定性实现动态下无监督数据区间融合。重复进行上述操作,直至数据中不再含有数值属性。传统机器学习算法就可以直接对离散后的数据进行分析处理。本文以工业大数据中铝电解数据为例,对所提方法进行了实验与分析,并与其它文献的实验结果进行了对比。实验结果表明,本文研究方法在动态数据的离散处理上是有效的,不仅准确率高同时还具有较高的召回率。该项研究工作为解决动态数据离散问题提供了一种新的思路与方案。
张子威[2]（2021）在《基于改进遗传算法的铝电解电容器订单动态排产研究》文中指出如今的制造型企业大都面临着多品种小批量的个性化订单需求,为了适应这种需求,企业的生产模式大多从面向库存的生产模式MTS（Make to Stock）转向了面向订单的生产模式MTO（Make to Order）。不同于面向库存的生产模式,在面向订单的生产模式中,订单产品的前期设计研发等工作已经完成,而产品的正式生产则是等待客户订单到达后才开始,这样生产企业便可以减少库存压力,以便更好的应对市场不确定性带来的风险。相较于MTS的生产模式,MTO模式能更好的满足客户需求,但同时,企业的交货期相对要更长。因此,MTO型生产企业能否在保证产品质量的前提下,准时将产品交付给客户成为了企业可持续发展的最大问题。综上,在MTO型生产模式下,开展订单排产的研究具有重要的理论研究意义和实际应用价值。本文的主要研究内容如下所述:（1）面向铝电解电容器制造车间的订单静态排产研究。根据对HW公司铝电解电容器生产车间的实际调研。确定了其订单生产及产线的特点,并以此建立了以总拖期单数最少和总惩罚最小的订单排产优化模型。然后提出了以基于POX算子的交叉方法和基于动态变异概率的变异方法为核心的改进遗传算法,并以此算法对订单排产数学模型进行求解测试。最后,通过对三个测试案例及企业实际订单数据进行测试来验证算法的可行性和有效性,结果表明所提算法可以使电容器订单任务约定日完成率明显优于企业提供的数据。（2）面向铝电解电容器制造车间的动态排产研究。在上文建立的订单排产模型及改进遗传算法的基础上,首先对电容器车间动态排产问题进行了描述,研究了插单扰动事件驱动下的订单动态排产方法,具体设计了面向电容器生产的订单动态排产方案,给出订单动态排产的具体实施过程,确定了周期性重排策略的插单解决方案,并以滚动窗口技术来实现动态排产。最后,对企业实际生产数据进行仿真测试,验证了该策略的可行性。（3）面向铝电解电容器生产的订单排产系统设计。在以上研究的基础上,将建立的订单排产模型和求解算法应用于实际,利用MATLAB中的GUI设计模块,开发出易于浏览、操作、可视化的订单排产系统,极大方便了企业生产管理人员快速制定生产计划,以及对插单情况的实时响应,做到了理论研究与实际生产相结合,具有重要的工程应用价值。
桂卫华,曾朝晖,陈晓方,谢永芳,孙玉波[3]（2020）在《知识驱动的流程工业智能制造》文中进行了进一步梳理智能制造是实现我国流程工业高效化、绿色化、高质量发展的必由之路.知识是流程工业智能制造的核心要素,知识驱动的流程工业智能制造是流程制造业发展的新模式.论文从流程制造业中知识的重要性和特点出发,综述了知识研究及应用现状.提出了知识驱动的流程工业智能制造系统框架,探讨了深度知识获取、知识注入和工业知识图谱等关键技术.通过铝电解企业智能决策过程应用案例阐明了以上关键技术在流程工业智能制造系统中的重要作用.最后给出了知识驱动的流程工业智能制造面临的挑战性问题和未来展望.
李馨[4]（2020）在《基于深度学习的化工设备开关电源故障诊断研究》文中研究指明为适应经济发展新常态,众多化工企业主动全方位地推进企业智能化生产,在极大程度上推进了现代化工设备的自动化和智能化。开关电源作为当今化工业电源领域不可或缺的一种电源形式,对智能化工设备起着至关重要的作用,因此,对开关电源进行快速准确地故障诊断对于化工设备的安全运行是刻不容缓的事情。传统的故障诊断方法主要依靠之前的经验,并且传统的信号处理技术无法满足当前的大数据时代的需求,而深度学习依靠自身包含多层隐藏层的结构,能够自主对数据的深层特征进行提取,建立故障数据的输入值与故障类别之间的映射关系,在故障诊断方面取得了良好成果。因此。本文主要针对传统开关电源故障诊断方法的不足,以开关电源电解电容为研究对象,提出一种基于深度学习的故障诊断方法。本文首先对开关电源电解电容进行退化实验获取三种状态下的电网电压信号,基于大量实验采用数据扰动的方法生成虚拟数据,获得足够的数据,基于小波包变换对信号进行降噪处理,接着计算电网的频带能量,构造故障特征并对其进行归一化处理,随后利用PCA技术进行去冗余操作,以此作为模型的输入。提出基于IGSA-DBN的故障诊断模型,通过实验确定了模型的最优参数,得到了最终模型,利用训练集对模型进行训练,得到故障识别率高达97.64%。然后将IGSA-DBN故障诊断模型与其他传统故障诊断模型进行对比实验,验证了IGSA-DBN这一模型具有更高的诊断精度。最后设计了基于Java Web的开关电源故障诊断系统,利用训练好的IGSA-DBN故障诊断模型,对故障数据进行实时的故障类型识别,并且将结果实时呈现在系统的可视化界面,实现了开关电源电解电容的在线故障诊断,进一步验证了本文所提方法的可行性,对于开关电源故障诊断具有重要的实际意义,也为今后的实际应用提供了基础。
陈威[5]（2020）在《铝电解工业知识图谱的构建关键技术研究》文中研究说明铝电解工业在我国有着重要的战略基础地位,铝制品广泛应用于我国国民经济的各个领域。随着21世纪我国铝电解工业的崛起,我国铝电解工业面临的挑战也日渐明显,能源危机、产能过剩等问题亟需解决,与此同时铝电解槽结构和管控具有复杂性,在现阶段主要依靠人工的方式来管理,存在着效率低下等问题。知识图谱对解决影响因素较多的问题具有重要的作用。铝电解工业其生产过程中受电、热、磁等因素影响,知识图谱能够明确铝电解工业各影响因素的相互关系,通过分析实体-关系-实体以及实体的属性,提高智能搜索的效率,帮助帮助铝电解工业实现智能化。本文在铝电解工业为应用背景的基础上,对铝电解工业的知识图谱构建关键技术进行了研究。（1）首先对知识合并的方法进行了研究,在K-means算法的基础上,结合Canopy算法,并结合最大最小法的思想,提出了采用Canopy-K-means++算法并对铝电解工业的知识进行合并,结果具有很好的参考价值,解决了部分铝电解工业内的实体划分问题;（2）其次,对智能搜索的关键技术,采用模拟人脑搜索与记忆功能的禁忌搜索算法,针对禁忌搜索算法的禁忌长度的过长或者过短会对搜索结果带来消极影响的问题,改进传统禁忌搜索算法的固定禁忌长度,提出了一种动态禁忌长度的禁忌搜索算法并进行模拟仿真,仿真结果表明,动态禁忌长度的禁忌搜索算法在搜索后期具有更好的邻域搜索效果;（3）最后,基于Protégé对铝电解工业知识图谱进行了构建,构建了铝电解槽的槽图谱等,展示了简单的搜索功能并以电压为例进行展示。通过本文铝电解工业知识图谱的研究与构建研究,对提高铝电解的工作效率,形成统一的格式标准,乃至实现铝电解工业的智能化具有重要的现实意义。
宫会彬[6]（2020）在《铝电解制造执行系统优化决策模块的设计和开发》文中指出随着《中国制造2025》战略的提出,智能制造成为了未来制造业发展的新方向,制造执行系统在加快铝电解厂实现智能制造的进程中扮演着重要角色。电解槽是铝电解厂的关键生产设备,在槽控系统的控制下基本实现了重要生产工序的自动化,但对于电解槽控制参数调整还处于人工根据经验调整状态。因此在铝电解制造执行系统中研发出能够对电解槽的控制参数进行优化决策的功能模块具有重要意义。本课题主要针对铝电解制造执行系统中的优化决策模块进行设计和开发,该模块主要用于解决电解槽控制参数的优化问题。首先,介绍了铝电解工艺和电解槽运行状况的影响因素,分析了目前电解槽控制参数调整的需求,在此基础上结合铝电解制造执行系统的功能结构确定了该模块的功能和预期效果;然后,根据铝电解生产的实际情况,对该模块的算法进行设计,提出了基于案例推理的电解槽控制参数优化方法,结合铝电解工艺数据的特点设计了案例推理中的案例表示、案例检索、案例重用、案例修正及案例存储的具体实现方法,同时为了解决在该方法中的初始案例和特征权值的确定问题,分别采用了基于遗传模拟退火算法的聚类算法来获取初始案例以及主成分分析法确定特征权值;最后,结合某铝电解厂的制造执行系统实际开发环境,对该模块的前端、数据库以及算法程序等进行了设计。按照上述的设计内容开发出了该功能模块,结合某铝电解厂电解车间的工艺数据完成了初始案例和特征权值的确定工作,将该功能模块在某铝电解厂的电解车间中进行实验,提高了电流效率且降低了直流电耗,达到了预期效果。
靳京[7]（2018）在《元器件可靠性试验管理系统的设计与实现》文中研究表明航天领域的科学技术通常代表了本国科技发展的前沿,武器的更新换代将直接影响当代战争爆发形式和持续情况。航天系统是实现跨地域准确打击的必要手段,战争的跨度乃至整个战争纬度正在不断多元化,要实现跨地域的准确打击,则对武器在存储及使用器件的可靠性和有效性提出更高的要求。本文对当前试验管理系统的国内外发展情况详实调研和分析,阐述了当前航天系统对型号用元器件可靠性试验过程及数据管理的基础要求和前瞻想法。提出在JAVA和Oracle数据库开发环境和平台上,设计实现针对航天型号装备用元器件试验管理的元器件可靠性试验管理系统。通过型号用元器件接收委托、试验管理、基础库管理、库房管理和统计报表管理模块的建立,实现委托任务接收、能力评估、试验任务下发、试验过程记录、试验报告出具和费用及产值核算的全过程智能化管理控制,实时记录试验过程数据,为质量过程控制、发生问题后追溯提供有力支撑。经测试验证,元器件可靠性试验管理系统能够完成相关的业务流程。在应用该系统使用期间,系统的稳定性、可靠性及任务集中时段系统响应延时、和高峰登陆器件系统的并发处理能力得到用户认可,在对外系统集成和数据交互方面满足业务需求。本系统运行稳定且实现了元器件可靠性试验智能化管理的实际需求,各项功能模块建立完善,系统各项性能满足用户要求。
孙作雨[8]（2018）在《面向分层组织的多粒度三支决策评价问题研究》文中指出日常生活中,很多大型组织机构中的成员对象之间往往具有粒度层级关系,即低粒度层次的某些对象在组织结构上属于后继的高粒度层次的某一个对象。如何评价这些成员对象是大型集团管理者急需解决的一个问题。因此,本文针对具有层级关系特点的分层组织机构中成员的评价问题展开了研究,提出了面向分层组织的多粒度三分类评价模型。论文工作主要包含以下几点:（1）结合生活中的“第一印象”这一概念,提出了预评价（预分类）策略,该策略的主要思想是比较所有对象每个评价指标值的相对好坏,也就是说比较在某个标准里哪些对象比另一些对象好。预评价是一种定性评价方法。（2）在对每个粒度层次的对象评价的过程中,结合评价结果标准、收益标准、消耗标准和不单调标准这四类标准的特点,并与三支决策思想结合,在逼近理想点排序法（TOPSIS）的基础上,提出了一种改进的三支决策TOPSIS方法（TWD-TOPSIS）。（3）最终的评价结果由定性评价方法预评价和定量评价方法TWD-TOPSIS综合得到。在这一步我们借鉴了多准则排序的思想,按照两种评价方法的评价结果相不相同将所有对象分到两个集合中,随后使用本文提出的策略得到最终的评价结果。（4）我们通过案例分析,并和其他文献的实验评价结果比较,证明本文提出的方法是有效的。
崔大鹏[9]（2017）在《基于Zigbee的铝电解工艺参数监控系统的研究与实现》文中指出在大自然中金属铝的分布非常广,金属铝因其密度小,光洁度高,不易腐蚀,价格便宜,韧性好等优点广泛的用来冶炼稀有金属,制造飞机,火箭,汽车等结构材料,也可用作超高电压电缆,日用器皿等多个领域。因此电解铝的电解生产成为了国内外经济生活中不可或缺的行业。由于电解铝行业的重要地位,国内外有关电解铝的工业都在一直进行科学研究和技术改造,为了就是在全球铝电解行业中占得先机。然而,我国的铝电解槽技术和全球领先水平的技术相比较还有很大的差距。因此,在电解铝生产和过程中对铝电解槽进行实时监控,观察电解槽参数,对我国提高铝电解的水平具有极其重要的意义。在实际的工作中,铝电解厂的生产工人需要人工地在工厂现场检测铝电解槽的参数情况,管理人员通过监控远程了解铝电解槽的工作状况。然而,铝电解工厂现场比较复杂,现场布线来实现对参数的监控不太方便,因此无线技术就具有很大的优势。具有网络智能化,低功耗,数字化,实现无线通信特点的铝电解槽参数检测系统,可以很大程度地提高铝电解的水平。考虑到上述的设计要求,本文设计并实现了一套基于Zigbee技术的铝电解槽工艺参数监控系统。其主要内容与研究成果如下:（1）综合了现有的无线网络技术,本文重点介绍了Zigbee技术的特点及优点,网络的体系结构,并以低成本,低功耗,安全性高为目标,提出采用Zigbee无线网络技术的铝电解槽工艺参数监控系统设计。（2）根据上位机监控软件的功能设计,本文的铝电解槽工艺参数监控系统对生产运行所产生的电流,电压等数据进行实时监控,绘制出各个参数的曲线图,并给工人提供铝电解槽参数的历史数据进行参考分析。此外,通过对电解槽所运行参数的更改可以改变铝电解槽的工作状态,这样可以使得工厂更加高效智能和安全。（3）为了便于铝电解工厂管理人员的对铝电解槽的长期管理,本文设计了Web端方便人员登陆查看铝电解槽的异常电流电压等数据,便于记录铝电解槽的换极状况。与传统工厂相比,该参数监控系统具有可扩展性高,安全,维护方便,免布线,精度高等优点,易运用到实际生产中。
杨晓光[10]（2007）在《电解铝清洁生产评价及系统开发研究》文中研究表明清洁生产作为一种创造性的污染物源头控制思想，已经得到广泛的应用。随着清洁生产在社会实践中逐步深入，对清洁生产活动进行规范化并科学的评价其效果变得日益重要。同时，电解铝工业作为高耗能有污染产业，电解铝生产企业迫切需要快速、有效的推行清洁生产。因此，进行电解铝清洁生产评价的研究及其计算机信息系统的开发研究，具有十分重要的意义。本论文围绕清洁生产的思想，按照清洁生产评价的要求，充分考虑电解铝生产企业的环境、资源属性，建立了具有层次结构的、可操作性和可信度较强的电解铝行业清洁生产评价指标体系；结合实际情况，运用层次分析法进行计算，确定了各级、各个指标的权重，明确了各指标在清洁生产中的重要性。通过评价指标体系的建立，明确了生产全过程控制的主要内容和目标，把清洁生产由抽象的概念变成了直观的可操作性、可量化、可对比的具体内容。在研究其它评价方法的基础上，提出了清洁生产模糊数学综合评价方法；通过对电解铝生产的现有水平进行调查，确定了各指标的三级标准，以此作为评价的依据。此方法可以准确的对电解铝生产企业进行清洁生产水平的评价，为企业进行清洁生产方案的筛选、清洁生产实施效果的评估提供有效工具。针对清洁生产评价存在的评价指标多、信息量大、计算过程复杂的特点，结合清洁生产评价指标体系的研究成果，设计和开发了电解铝清洁生产评价系统：对系统功能进行了分析，运用原型法构建了系统，建立了以电解铝清洁生产评价指标体系为核心的动态数据库，利用VB、SOL等开发工具完成了系统的详细设计与开发。系统实现了对电解铝清洁生产评价指标、评价结果的动态管理、快速查询及统计，实现了模糊数学综合评价法的计算等，对其他行业的清洁生产评价具有重要的推广价值。最后，本论文对国内典型电解铝生产企业清洁生产评价进行了实例分析。评价结果表明，该评价指标体系能够反映电解铝生产企业的清洁生产水平，该系统能够准确实现评价、查询等功能。
二、基于Web的铝电解综合信息系统设计及其关键技术实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于Web的铝电解综合信息系统设计及其关键技术实现（论文提纲范文）
（1）基于三支决策的工业大数据离散化研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据离散 |
| 1.2.2 三支决策 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 铝电解数据集 |
| 2.2 离散 |
| 2.3 粗糙集与三支决策 |
| 2.4 最大信息系数 |
| 2.5 有序聚类 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 动态铝电解数据下的三支区间离散模型 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 模型框架 |
| 3.3 离散过程 |
| 3.3.1 静态离散算法 |
| 3.3.2 三支区间 |
| 3.3.3 区间融合算法 |
| 3.3.4 动态离散模型 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 UCI数据实验 |
| 3.4.2 铝电解数据实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 无监督铝电解数据三支区间离散模型 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 模型框架 |
| 4.3 离散过程 |
| 4.3.1 属性重要度 |
| 4.3.2 基于有序聚类的无监督离散算法 |
| 4.3.3 三支区间 |
| 4.3.4 无监督离散模型 |
| 4.4 动态无监督模型 |
| 4.5 实验与分析 |
| 4.5.1 静态离散算法实验 |
| 4.5.2 动态离散算法实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 工业铝电解数据离散预处理系统 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.3 系统功能 |
| 5.4 系统展示 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（2）基于改进遗传算法的铝电解电容器订单动态排产研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外现状研究 |
| 1.2.1 面向订单型生产企业的静态排产研究 |
| 1.2.2 面向订单型生产企业的动态排产研究 |
| 1.2.3 研究现状总结 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 面向电容器生产的订单排产优化理论 |
| 2.1 订单排产(MTO)的基本理论介绍 |
| 2.1.1 生产方式的分类 |
| 2.1.2 MTO生产模式的特点 |
| 2.2 订单的评价及选择 |
| 2.2.1 订单权重确定方法 |
| 2.2.2 订单综合评价确定方法 |
| 2.3 订单排产的流程 |
| 2.4 订单排产算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 面向铝电解电容器制造车间的静态排产研究 |
| 3.1 HW公司实际排产排产过程中的主要问题描述 |
| 3.2 面向电容器生产的静态排产模型建立 |
| 3.3 算法具体实施过程 |
| 3.3.1 编码解码及种群初始化 |
| 3.3.2 选择 |
| 3.3.3 交叉 |
| 3.3.4 变异 |
| 3.4 实验测试 |
| 3.5 企业数据测试 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 面向铝电解电容器制造车间的动态排产研究 |
| 4.1 车间动态排产问题描述 |
| 4.2 面向电容器生产的订单动态排产方案设计 |
| 4.3 动态排产滚动窗口技术 |
| 4.4 面向电容器生产的动态排产实施过程 |
| 4.5 企业数据实测 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 HW公司实例验证 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 系统结构设计 |
| 5.3 用户管理模块 |
| 5.3.1 账户注册界面 |
| 5.3.2 账户登录界面 |
| 5.4 基础数据模块 |
| 5.5 系统仿真模块 |
| 5.5.1 系统仿真模块设计 |
| 5.5.2 系统仿真模块测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（3）知识驱动的流程工业智能制造（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 知识是流程工业智能制造的核心要素 |
| 2.1 流程制造业中知识的重要性 |
| 2.2 流程制造业中知识的特点 |
| 2.3 流程制造业中知识研究及应用现状 |
| 2.3.1 知识获取 |
| 2.3.2 知识处理 |
| 2.3.3 知识应用 |
| 3 知识驱动的流程工业智能制造系统框架 |
| 3.1 深度知识获取 |
| 3.2 知识驱动的流程工业智能感知系统 |
| 3.3 知识驱动的运行优化–状态监控–虚拟制造系统 |
| 3.4 流程工业智能制造核心软件系统 |
| 3.4.1 流程工业智能决策系统 |
| 3.4.2 基于工业知识图谱的知识库 |
| 3.4.3 面向知识更新的流程工业认知学习子系统 |
| 4 知识驱动的铝电解智能制造案例 |
| 4.1 知识驱动的铝电解智能制造系统框架 |
| 4.2 深度知识获取和知识注入关键技术应用案例 |
| 5 结论 |
| 5.1 面临的问题 |
| 5.2 未来展望 |
（4）基于深度学习的化工设备开关电源故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 开关电源故障诊断研究现状 |
| 1.2.2 深度学习在故障诊断领域研究现状 |
| 1.2.3 研究现状总结 |
| 1.3 本文主要研究内容及安排 |
| 2 深度学习相关理论 |
| 2.1 深度学习概述 |
| 2.2 深度置信网络 |
| 2.2.1 受限玻尔兹曼机 |
| 2.2.2 DBN网络训练 |
| 2.2.3 激活函数 |
| 2.2.4 损失函数 |
| 2.3 深度学习优化方法 |
| 2.3.1 Dropout |
| 2.3.2 自适应参数的优化算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 开关电源电解电容故障分析及特征提取 |
| 3.1 开关电源关键器件故障分析 |
| 3.2 电解电容失效模型及机理 |
| 3.2.1 基本结构与等效电路 |
| 3.2.2 失效机理分析 |
| 3.2.3 电解电容故障特征参数 |
| 3.3 基于WPT-PCA的故障特征提取 |
| 3.3.1 电解电容退化信号采集 |
| 3.3.2 基于小波包变换的信号降噪处理 |
| 3.3.3 提取故障特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于深度学习的开关电源故障诊断研究 |
| 4.1 实验环境 |
| 4.1.1 实现框架 |
| 4.1.2 环境配置 |
| 4.2 基于IGSA-DBN的开关电源故障诊断模型 |
| 4.2.1 DBN主要参数设置 |
| 4.2.2 IGSA-DBN算法原理 |
| 4.2.3 故障诊断流程 |
| 4.3 实验验证及分析 |
| 4.3.1 实验数据 |
| 4.3.2 模型参数设置 |
| 4.3.3 实验结果对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 开关电源故障诊断系统 |
| 5.1 系统开发环境 |
| 5.2 系统模式 |
| 5.3 系统总体设计 |
| 5.3.1 系统结构设计 |
| 5.3.2 系统功能设计 |
| 5.3.3 数据库设计 |
| 5.4 系统功能实现 |
| 5.4.1 用户登录模块 |
| 5.4.2 模型上传模块 |
| 5.4.3 故障实时监测模块 |
| 5.4.4 故障历史信息查询模块 |
| 5.4.5 用户管理模块 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 主要工作和总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文和科研情况 |
（5）铝电解工业知识图谱的构建关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 知识图谱发展现状 |
| 1.2.2 铝电解知识管理现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 相关技术与理论基础 |
| 2.1 铝电解生产工艺 |
| 2.2 知识图谱 |
| 2.3 知识合并 |
| 2.4 智能搜索 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 一种基于欧式距离的知识合并方法 |
| 3.1 无监督学习 |
| 3.2 K-means算法 |
| 3.2.1 欧式距离 |
| 3.2.2 基于划分的聚类 |
| 3.2.3 K-means算法的基本概念 |
| 3.3 K-means++算法 |
| 3.4 Canopy算法 |
| 3.5 Canopy- K-means++算法 |
| 3.6 Canopy- K-means++算法知识合并 |
| 3.6.1 采用Canopy- K-means++算法进行铝电解知识合并 |
| 3.6.2 知识合并的结果评价 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于禁忌搜索算法的智能搜索 |
| 4.1 禁忌搜索算法及其不足 |
| 4.1.1 启发式搜索 |
| 4.1.2 局部邻域搜索 |
| 4.1.3 禁忌搜索算法基本原理 |
| 4.1.4 禁忌搜索算法的重要参数 |
| 4.1.5 禁忌搜索算法的优点及不足 |
| 4.2 禁忌搜索算法的改进 |
| 4.3 禁忌搜索算法智能搜索仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 铝电解知识图谱的构建 |
| 5.1 铝电解知识图谱的构建 |
| 5.1.1 Protégé建模工具 |
| 5.1.2 使用Protégé构建铝电解知识图谱 |
| 5.2 铝电解知识图谱的维度与粒度 |
| 5.2.1 铝电解知识图谱的粒度 |
| 5.2.2 铝电解知识图谱的维度 |
| 5.3 铝电解工业知识图谱的应用 |
| 5.3.1 电解槽本体可视化 |
| 5.3.2 铝电解知识的智能搜索 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 取得的成果总结 |
| 6.2 下一步的工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（6）铝电解制造执行系统优化决策模块的设计和开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 铝电解制造执行系统现状 |
| 1.2.1 国内铝电解制造执行系统现状 |
| 1.2.2 国外铝电解制造执行系统现状 |
| 1.3 本文研究内容与组织结构 |
| 2 铝电解工艺介绍及需求分析 |
| 2.1 铝电解生产及控制简介 |
| 2.1.1 铝电解厂生产流程 |
| 2.1.2 铝电解设备及工艺原理 |
| 2.1.3 铝电解控制系统 |
| 2.2 电解槽运行状况影响因素 |
| 2.2.1 影响因素分析 |
| 2.2.2 主要工艺数据 |
| 2.2.3 电解槽综合生产指标 |
| 2.3 需求分析 |
| 2.3.1 电解槽控制参数调整的需求分析 |
| 2.3.2 铝电解制造执行系统的功能结构 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 电解槽控制参数优化决策模块的算法设计 |
| 3.1 基于案例推理的电解槽控制参数优化方法 |
| 3.1.1 案例推理的基本原理 |
| 3.1.2 电解槽控制参数优化方法的结构 |
| 3.1.3 案例表示 |
| 3.1.4 案例检索 |
| 3.1.5 案例重用 |
| 3.1.6 案例修正 |
| 3.1.7 案例存储 |
| 3.2 基于聚类分析的初始案例获取方法 |
| 3.2.1 遗传算法和模拟退火算法 |
| 3.2.2 模糊C-均值聚类算法 |
| 3.2.3 基于遗传模拟退火算法的模糊C-均值聚类算法 |
| 3.2.4 获取初始案例的过程 |
| 3.3 基于主成分分析法的特征权值确定方法 |
| 3.3.1 主成分分析法基本原理 |
| 3.3.2 确定权值的过程 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 电解槽控制参数优化决策模块的软件设计和开发 |
| 4.1 铝电解制造执行系统开发环境介绍 |
| 4.2 功能模块的软件设计 |
| 4.2.1 前端界面设计 |
| 4.2.2 数据库内容设计 |
| 4.2.3 算法程序设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 电解槽控制参数优化决策模块的实验 |
| 5.1 实验背景 |
| 5.2 获取初始案例 |
| 5.2.1 数据选取与预处理 |
| 5.2.2 聚类算法参数的设置 |
| 5.2.3 结果分析与初始案例获取 |
| 5.3 确定特征权值 |
| 5.3.1 数据选取与修正 |
| 5.3.2 计算特征权值 |
| 5.4 实验内容 |
| 5.5 实验效果 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（7）元器件可靠性试验管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 与本课题有关的国内外研究状况 |
| 1.1.1 国外元器件可靠性管理状况 |
| 1.1.2 国内元器件可靠性管理状况 |
| 1.1.3 试验室管理系统状况 |
| 1.2 本文的主要研究内容 |
| 1.3 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.4 本文结构 |
| 第2章 元器件可靠性试验管理系统需求分析 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.1.1 系统业务需求分析 |
| 2.1.2 系统性能需求分析 |
| 2.2 系统总体结构设计 |
| 2.2.1 系统平台结构设计 |
| 2.2.2 系统业务功能模块设计 |
| 2.2.3 系统数据结构设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 元器件可靠性试验管理系统设计 |
| 3.1 接收委托模块设计 |
| 3.1.1 接收委托管理模块涉及类及方法说明 |
| 3.1.2 接收委托管理模块类关系 |
| 3.1.3 接收委托管理模块类时序 |
| 3.2 试验过程管理模块的设计 |
| 3.2.1 试验过程管理模块涉及类及方法说明 |
| 3.2.2 试验过程管理模块类关系 |
| 3.2.3 试验过程管理模块类时序 |
| 3.3 工艺流程模块的设计 |
| 3.3.1 工艺流程模块类及方法说明 |
| 3.3.2 工艺流程管理模块类关系 |
| 3.3.3 工艺流程管理模块类时序 |
| 3.4 试验检测能力模块的设计 |
| 3.4.1 检测能力管理模块类及方法说明 |
| 3.4.2 检测能力管理模块类关系 |
| 3.4.3 试验检测能力管理模块类时序 |
| 3.5 统计分析模块的设计 |
| 3.6 系统管理 |
| 3.6.1 元器件类型管理 |
| 3.6.2 试验费用管理 |
| 3.6.3 设备信息管理 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 元器件可靠性试验管理系统的实现 |
| 4.1 接收委托管理模块的实现 |
| 4.1.1 接收委托管理模块程序流程 |
| 4.1.2 接收委托管理模块界面实现 |
| 4.2 试验过程管理模块的实现 |
| 4.2.1 试验过程管理模块程序流程 |
| 4.2.2 试验过程管理模块界面实现 |
| 4.3 工艺流程模块的实现 |
| 4.3.1 工艺流程管理模块程序流程图 |
| 4.3.2 工艺流程管理模块界面实现 |
| 4.4 试验检测能力模块的实现 |
| 4.4.1 试验检测能力管理模块程序流程图 |
| 4.4.2 试验检测能力管理模块界面实现 |
| 4.5 统计分析模块的实现 |
| 4.5.1 统计分析管理模块程序流程图 |
| 4.5.2 统计分析管理模块的界面实现 |
| 4.6 系统管理 |
| 4.6.1 元器件基础信息 |
| 4.6.2 费用管理 |
| 4.6.3 委托方管理 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 元器件可靠性试验管理系统测试及应用效果 |
| 5.1 系统测试内容及测试概况 |
| 5.2 系统主要测试模块 |
| 5.2.1 接收委托管理模块 |
| 5.2.2 试验过程管理模块 |
| 5.2.3 工艺流程管理模块 |
| 5.2.4 试验检测能力管理模块 |
| 5.2.5 问题反馈管理模块 |
| 5.2.6 系统管理模块 |
| 5.2.7 系统性能测试 |
| 5.2.8 测试情况汇总 |
| 5.3 应用效果分析 |
| 5.3.1 加强标准化建设 |
| 5.3.2 优化资源配置 |
| 5.3.3 推进无纸化管理 |
| 5.3.4 推进企业智能化管理进程 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（8）面向分层组织的多粒度三支决策评价问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多粒度 |
| 1.2.2 多目标决策 |
| 1.2.3 铝电解生产研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 逼近理想点排序法 |
| 2.2 层次分析法 |
| 2.3 评级制和三支决策 |
| 2.4 多准则排序 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于TOPSIS的三支决策评价模型 |
| 3.1 模型框架 |
| 3.2 模型定义 |
| 3.2.1 预评价(预分类) |
| 3.2.2 改进的TOPSIS三支评价方法(TWD-TOPSIS) |
| 3.2 实验分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于多准则三分类的多粒度评价模型 |
| 4.1 模型框架 |
| 4.2 模型定义 |
| 4.2.1 预评价 |
| 4.2.2 TWD-TOPSIS评价方法 |
| 4.2.3 综合评价方法 |
| 4.3 实验分析 |
| 4.3.1 数值实验 |
| 4.3.2 对比试验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 未来工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（9）基于Zigbee的铝电解工艺参数监控系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 我国电解铝的发展 |
| 1.2 我国电解铝面临的问题 |
| 1.3 本文研究背景与意义 |
| 1.4 铝电解槽工艺参数监控系统的特点 |
| 1.5 本文研究的主要内容 |
| 第2章 Zigbee技术综述 |
| 2.1 几种无线通信技术的介绍 |
| 2.2 Zigbee技术在铝电解厂应用的可行性 |
| 2.2.1 铝电解厂车间无线通信的特殊性 |
| 2.2.2 Zigbee技术应用在铝电解厂无线通信可行性分析 |
| 2.3 Zigbee网络结构 |
| 2.3.1 Zigbee网络的设备组成 |
| 2.3.2 Zigbee网络拓扑结构 |
| 2.4 Zigbee协议栈分析 |
| 2.4.1 Zigbee网络协议栈框架 |
| 2.4.2 物理层（PHY） |
| 2.4.3 介质访问层（MAC） |
| 2.4.4 网络层（NWK） |
| 2.4.5 应用层（APP） |
| 第3章 系统总体方案设计 |
| 3.1 铝电解厂生产时监控需求 |
| 3.1.1 电解铝生产中的特点 |
| 3.1.2 电解铝的阳极电流 |
| 3.1.3 电解时需要监控的参数 |
| 3.2 铝电解监控系统的设计原则 |
| 3.2.1 系统的可靠性 |
| 3.2.2 系统的开放性 |
| 3.2.3 系统的经济性 |
| 3.2.4 系统的特征 |
| 3.3 铝电解监控系统的总体方案设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 监控系统下位机设计与实现 |
| 4.1 Zigbee硬件的选择 |
| 4.2 下位机系统的开发平台 |
| 4.3 下位机系统详细设计 |
| 4.3.1 协调器节点的软件设计与实现 |
| 4.3.2 路由器节点的软件设计与实现 |
| 第5章 监控系统上位机及Web端设计与实现 |
| 5.1 上位机软件开发工具的选择 |
| 5.2 上位机软件总体流程设计 |
| 5.3 上位机功能模块设计 |
| 5.4 数据库设计 |
| 5.5 上位机软件模块的具体实现 |
| 5.5.1 统登陆管理模块实现 |
| 5.5.2 串口监听模块实现 |
| 5.5.3 参数信息显示模块实现 |
| 5.5.4 信息提示模块实现 |
| 5.6 预警系统的设计与实现 |
| 5.6.1 最小二乘法拟合原理 |
| 5.6.2 曲线拟合的主要步骤 |
| 5.6.3 温度参数的拟合函数 |
| 5.7 Web端的设计与实现 |
| 5.7.1 Web 端开发环境 |
| 5.7.2 Web 端功能模块设计 |
| 5.7.3 Web 端数据库设计 |
| 5.7.4 Web 端功能模块实现 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 系统测试 |
| 6.1 系统下位机功能测试 |
| 6.1.1 系统组网测试 |
| 6.1.2 系统通信测试 |
| 6.2 系统上位机功能功能测试 |
| 6.3 系统Web端功能功能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结和展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）电解铝清洁生产评价及系统开发研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 清洁生产及其评价是可持续发展的要求 |
| 1.1.2 电解铝行业实施清洁生产势在必行 |
| 1.2 研究现状及存在的不足 |
| 1.2.1 国外清洁生产评价研究现状 |
| 1.2.2 国内清洁生产评价研究现状 |
| 1.2.3 电解铝清洁生产评价研究现状 |
| 1.2.4 环境管理信息系统的研究现状 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 国家政策的要求 |
| 1.3.2 清洁生产发展的需要 |
| 1.3.3 环境管理信息系统发展的需要 |
| 1.4 本论文的研究目的和内容 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 第二章 电解铝清洁生产评价指标体系的分析 |
| 2.1 电解铝清洁生产评价指标体系的确定 |
| 2.1.1 电解铝生产工艺流程 |
| 2.1.2 清洁生产评价指标体系的建立原则 |
| 2.1.3 评价指标的确定 |
| 2.2 电解铝清洁生产评价指标体系的权重确定 |
| 2.2.1 层次分析法 |
| 2.2.2 电解铝清洁生产评价指标权重确定 |
| 2.3 电解铝清洁生产评价 |
| 2.3.1 模糊数学评价 |
| 2.3.2 评价标准的确定 |
| 2.3.3 电解铝清洁生产模糊数学评价 |
| 第三章 电解铝清洁生产评价系统的构建 |
| 3.1 系统开发方法 |
| 3.2 系统目标 |
| 3.2.1 问题分析 |
| 3.2.2 系统目标 |
| 3.3 系统的功能设计 |
| 3.3.1 系统管理 |
| 3.3.2 评价指标体系管理 |
| 3.3.3 参评企业信息管理 |
| 3.3.4 清洁生产评价 |
| 3.4 系统的数据库设计 |
| 3.4.1 数据库设计原则与流程 |
| 3.4.2 基于电解铝清洁生产评价指标体系的数据库设计 |
| 第四章 电解铝清洁生产评价系统的实现及应用 |
| 4.1 开发环境和开发工具的选择 |
| 4.1.1 开发环境选择 |
| 4.1.2 开发语言选择 |
| 4.1.3 数据库后台支持 |
| 4.2 人——机交互界面设计 |
| 4.2.1 人——机交互界面设计策略 |
| 4.2.2 本系统的人——机交互界面设计 |
| 4.3 系统的详细设计 |
| 4.3.1 算法设计 |
| 4.3.2 程序设计 |
| 4.4 系统实现 |
| 4.5 系统的应用分析 |
| 第五章 案例分析 |
| 5.1 数据调查 |
| 5.2 典型企业的清洁生产评价 |
| 5.2.1 企业A清洁生产评价 |
| 5.2.2 企业B清洁生产评价 |
| 5.3 评价结果分析 |
| 第六章 结论及建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的主要研究成果及获奖情况 |
四、基于Web的铝电解综合信息系统设计及其关键技术实现（论文参考文献）
- [1]基于三支决策的工业大数据离散化研究与应用[D]. 章耀坤. 重庆邮电大学, 2021
- [2]基于改进遗传算法的铝电解电容器订单动态排产研究[D]. 张子威. 扬州大学, 2021(08)
- [3]知识驱动的流程工业智能制造[J]. 桂卫华,曾朝晖,陈晓方,谢永芳,孙玉波. 中国科学:信息科学, 2020(09)
- [4]基于深度学习的化工设备开关电源故障诊断研究[D]. 李馨. 淮阴工学院, 2020(02)
- [5]铝电解工业知识图谱的构建关键技术研究[D]. 陈威. 贵州大学, 2020(04)
- [6]铝电解制造执行系统优化决策模块的设计和开发[D]. 宫会彬. 辽宁工业大学, 2020(03)
- [7]元器件可靠性试验管理系统的设计与实现[D]. 靳京. 哈尔滨工业大学, 2018(02)
- [8]面向分层组织的多粒度三支决策评价问题研究[D]. 孙作雨. 重庆邮电大学, 2018(01)
- [9]基于Zigbee的铝电解工艺参数监控系统的研究与实现[D]. 崔大鹏. 辽宁大学, 2017(02)
- [10]电解铝清洁生产评价及系统开发研究[D]. 杨晓光. 中南大学, 2007(06)