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文档简介
A,2023.12.08A,2018.12.11有机涂层彩钢板生产线的在线监控系统及本申请提供了一种有机涂层彩钢板生产线于根据数据监控指令采集有机涂层彩钢板生产2所述在线监控模块,用于根据数据监控指令采集有机涂层彩钢板生产线所述预测分析模块,用于构建预测分析模型,并将接收的所述生所述测试分组生成单元,用于获取历史生产数据,并确定各所述历史生产所述模型构建单元,用于搭建时序神经网络结构,并确定所述神经数,将所述测试分组输入所述神经网络结构以获取对应的所述目标时间的生产数据样本其中,所述时序神经网络结构的前向过程为其中,t和表示时刻,X表示输入的测试分组,表示在时刻t输入的测试分组,表示样本在时间t所述表面缺陷检测模块,用于根据指定时间采集生产线上原始钢板的所述产品定位模块,用于通过摄像装置获取生产线图像,并基于3表示生产线基准面与目标彩钢板上表面之间的夹角。所述设备状态监控单元,用于通过传感器获取生产线上各目标设备的设备运行参数,所述生产工艺监控单元,用于通过检测仪获取生产线上当前彩钢板的产品工艺参数,所述能源消耗监控单元,用于获取生产线上的能源消耗参数,判断所述能源消耗参数所述环境监控单元,用于通过传感器获取生产线上的生产环境参数,判断所述生产环所述产品性能监控单元,用于通过检测仪获取生产线上当前彩钢板的产品性能参数,所述产品定位模块,还用于获取各预设定位点,并确定所述目4所述生产效率确定模块,用于确定指定周期内接收的时间戳数量,并根据所述用户终端,用于接收预警提示,并根据所述预所述用户终端,还用于获取用户输入的数据查询指令,并将所述数据所述存储模块,用于基于所述数据查询指令对所述生产相关数据进通过在线监控模块根据数据监控指令采集有机涂层彩钢板生产线上的生产相关数据,通过预测分析模块构建预测分析模型,并将接收的所述生产相关数据输56环境监控单元,用于通过传感器获取生产线上的生产环境参数,判断生产环境参数是否符组,表示样本在时间t处的记忆,w表示输入的权重,v表示此刻输入的测试分组的7B2和C2表示目标彩钢板上表面法向量坐标,表示生产线基准面与目标彩钢板上表面之[0018]第二方面,本公开实施例还提供了一种有机涂层彩钢板[0019]通过在线监控模块根据数据监控指令采集有机涂层彩钢板生产线上的生产相关[0021]应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特[0027]图1是根据本发明实施例一提供的一种有机涂层彩钢板生产线的在线监控系统的8[0028]图2是根据本发明实施例一提供的另一种有机涂层彩钢板生产线的在线监控系统[0029]图3是根据本发明实施例二提供的另一种有机涂层彩钢板生产线的在线监控系统[0030]图4是根据本发明实施例三提供的一种有机涂层彩钢板生产线的在线监控方法的员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范[0033]实施例一:图1为本发明实施例一提供了一种有机涂层彩钢板生产线的在线监控9[0038]图2为本发明实施例一提供了一种有机涂层彩钢板生产线的在线监控系统的结构环境监控单元,用于通过传感器获取生产线上的生产环境参数,判断生产环境参数是否符转速度。然后将采集到的设备运行参数与预先设定好的对应的设备参数阈值范围进行对单元会将这些产品工艺参数与对应的阈值范围进行评判。符合范围的被确定为正常数据,能源消耗监控单元也会通过与设定的能源消耗参数阈值范围比较来确定能源消耗参数的种方式来使生产工艺朝着更接近标准性能参数的方向改进,以不断提升产品的性能和质与标准性能参数的差距达到较为理想的状态,从而保障产品的质量和性能稳定在较高水[0057]其中,t和t-1表示时刻,X表示输入的测试分组,表示样本在时间t处的U然后采用如下示t=l时刻输入测试分组的集合,表示样本在时间t处的记忆,S,表示初始记忆,m表示输入的权重,U表示此刻输入的测试分组的权重,v表示输出的测试分g表示激活函数,a表示t时刻的输出,h表示中间变量,表示时刻输入测试分组的集合,表示测试分组在时间t-1处的记忆,s,表示测试分组在时间t[0062]模型构建单元可以基于计算得到的平方误差对初始参数示生产线基准面与目标彩钢板上表面之间的夹角。示。生产线上具有特定意义的位置点。当目标彩钢板在生产线上移动并到达这些预设定位点期内生产出的产品数量除以总生产时间,得到单位时间内的生产数量,以此来表示生产效量和复杂的计算模型来更加准确地确定生产线的实际生产效率,以便更全面、客观地评估生产线的工作状态和绩效表现。效率情况,有助于供应商更好地把握自身产品或服务的质量与性能对客户生产线的影响,[0079]实施例二:图3为本发明实施例一提供了一种有机涂层彩钢板生产线的在线监控[0085]实施例三:图4为本发明实施例三提供了一种有机涂层彩钢板生产线的在线
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