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科技论坛
基于物联网与大数据分析的工业电气自动化设备优化控制研究
许媛媛
【摘要】随着工业自动化的快速发展,电气设备的优化控制已成为提高生产效率、降低能耗和提升设备可靠性的重要方
向。物联网(InternetofThings,IoT)和大数据分析作为现代工业自动化技术的重要组成部分,正逐渐被用于工业电气设备的监
控和优化控制。本文详细介绍了物联网和大数据技术在工业电气自动化中的应用基础,针对工业电气自动化设备的优化控制
需求,提出了基于物联网与大数据分析的优化控制框架,以期为进一步推动智能制造与工业4.0的实施提供参考。
【关键词】物联网;大数据分析;工业电气自动化;优化控制;智能制造
引言息的可靠传递与高效处理。应用层则面向用户端,包括PC
随着工业4.0与智能制造理念的深入发展,工业电气自端、平板、智能手机等,用户可使用这些终端设备获取物联网
动化设备在提升生产效率、保障产品质量方面发挥着愈发关应用服务,实现对工业电气自动化设备的远程监控、管理与优
键的作用。然而,传统工业电气自动化设备在控制精准度、故化控制等功能,从而提升工业生产的智能化水平与效率。
障预警及能源管理等方面存在局限,难以满足当今复杂多变(二)大数据分析技术的核心方法
的生产需求与高效节能的发展趋势。本文将基于物联网和大大数据分析技术的核心方法主要包括数据挖掘、机器学
数据分析技术,提出一种适用于工业电气自动化设备的优化习和深度学习。
控制方案,探索其在设备运行管理中的应用价值,以期为智能数据挖掘能从海量数据中探寻潜在模式与关系。例如,
电气设备管理提供参考。关联规则算法可揭示不同生产环节数据间的关联,帮助企业
优化生产流程;聚类分析则能依据数据特征将相似设备或生
一、物联网与大数据在工业电气自动化中的应用基础产情况归类,为设备优化提供依据。
(一)物联网的基本概念与技术框架机器学习以历史数据训练为基石,决策树(DecisionTree,
物联网是采用各种信息传感设备,如传感器、射频识别DT)通过构建树形决策模型,依据数据特征对设备状态进行
(RadioFrequencyIdentification,RFID)等,按约定的协议,将任分类,实现故障预警;支持向量机(SupportVectorMachine,
何物体与网络相连接,进行信息交换和通信,以实现对物体的SVM)则擅长在高维空间寻找最优分类超平面,精准完成设备
智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。从技术框状态预测与分类任务。
架来看,物联网主要包括感知层、网络层和应用层,如图1深度学习在图像识别、语音识别等方面优势显著,其借助
所示。神经网络结构,如卷积神经网络(ConvolutionalNeural
Networks,CNN)可自动提取图像数据特征,用于工业电气设
备的视觉检测,高效识别设备外观缺陷;循环神经网络则能处
理具有时间序列特性的数据,在设备故障诊断中发挥重要
[1]
作用。
二、工业电气自动化设备优化控制关键技术
人力资源管理师持证人
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