一种智能制造与控制工程实训信息处理系统及方法与流程

本发明属于智能制造与控制工程实训技术领域，尤其涉及一种智能制造与控制工程实训信息处理系统及方法。

背景技术：

目前，最接近的现有技术：智能制造(Intelligent Manufacturing，IM)是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。从智能制造系统的本质特征出发，在分布式制造网络环境中，根据分布式集成的基本思想，应用分布式人工智能中多Agent系统的理论与方法，实现制造单元的柔性智能化与基于网络的制造系统柔性智能化集成。根据分布系统的同构特征，在智能制造系统的一种局域实现形式基础上，实际也反映了基于Internet的全球制造网络环境下智能制造系统的实现模式。然而，现有智能制造与控制工程实训装置进行制造加工设备模型的设计效率低；同时，不能对制造产品质量进行分析，影响对制造的监控。

综上所述，现有技术存在的问题是：现有智能制造与控制工程实训装置进行制造加工设备模型的设计效率低；同时，不能对制造产品质量进行分析，影响对制造的监控。

技术实现要素：

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种智能制造与控制工程实训信息处理系统及方法。

本发明是这样实现的，一种智能制造与控制工程实训信息处理方法，所述智能制造与控制工程实训信息处理方法包括以下步骤：

第一步，通过制造参数配置模块利用配置按键配置智能制造与控制工程实训装置制造参数；通过视频监控模块利用摄像器监控智能制造过程；

所述视频监控模块图像的特征提取具体包括：

(1)制造过程图像信号的采集、上传及分辨率调整：采集制造过程图像信号并将其实时所采集的制造过程图像信号通过制造过程图像信号传输装置上传，调用分辨率差值调整模块将其所接收到的制造过程图像信号的分辨率调整为一定值，得到制造过程图像f0(x，y)；

(2)制造过程图像特征提取：通过对所得到的制造过程图像f0(x，y)进行分析处理，得出制造过程图像的特征P，其分析处理过程如下：

二维小波变换：调用二维小波变换模块对制造过程图像f0(x，y)进行二维小波变换，得到：

其中，为f0(x，y)变换后的低频分量，为f0(x，y)变换后的水平高频分量，为f0(x，y)变换后的垂直高频分量，为f0(x，y)变换后的对角线高频分量，为尺度函数，为相应的小波；x和m均为制造过程图像的横向坐标，y和n均为制造过程图像的纵向坐标；

调用对数变换模块，将经二维小波变换后的低频分量变换到对数空间，得到：

调用卷积计算模块，并使用k种不同的高斯滤波系数Fk(x，y)与对数空间中的低频小波系数I(x，y)进行卷积计算，得到：其中，k为高斯滤波系数的种类数；

调用加权平均计算模块，对卷积计算所得结果gk(x，y)与对数空间中的低频小波系数I(x，y)的偏差进行加权平均计算，得到：其中，N为不小于3的自然数；

调用均值方差归一化处理模块，对调用加权平均计算模块中所得到的加权平均结果R(x，y)进行灰度值线性拉伸，得到：R′(x，y)＝G×R(x，y)+offset，其中，R′(x，y)为制造过程图像小波系数的变换输出值，R″(x，y)为均值方差归一化后用来显示的灰度值，G为增益系数，offset为R′(x，y)的偏移量，rmin为修正后制造过程图像小波系数中的最小值，rmax为修正后制造过程图像小波系数中的最大值；

调用二维小波反变换模块，将所得到的小波域中的三种高频分量和与调用均值方差归一化处理模块中所得到的用来显示的灰度值R″(x，y)作二维小波反变换，得到分辨率为M×H的制造过程图像f1(x，y)，其中M和H均为自然数；

对L个制造过程图像信号进行采集、处理，调用定点独立分量分析模块，对L个经过所得到的制造过程图像信号进行特征提取，得出L个制造过程图像的特征P，其中，L为自然数；

(3)处理结果同步输出：(2)中进行制造过程图像特征提取过程中，对第二步中的制造过程图像信号处理过程及制造过程图像特征提取结果进行同步显示；

调用定点独立分量分析模块，对所得到的制造过程图像信号进行特征提取的步骤如下：

将L个经过处理后的制造过程图像分别按行展开后再进行组合，形成一个L行、M×N列的矩阵X＝(x1，x2，x3，Λ，xL)^T；

对矩阵X进行均值化，使得E(X)＝0；

对矩阵X进行白化处理，使得E(X^TX)＝I；

初始化独立分量的个数，使得n＝1，其中，n为独立分量的个数；

初始化wn，随机选取wn＝wn/||wn||；

根据公式wn＝E{Xg(wn^TX)}-E{g′(wn^TX)}wn，求取wn；

根据公式迭代出wn+1；

根据公式和wn+1＝wn+1/||wn+1||，迭代出wn+1；

判断得到的wn+1是否收敛，如果wn+1不收敛，返回求取wn；

取n＝n+1，在n＜M的情况下，逐一提取出所有的独立分量；

将各个独立分量构成矩阵S＝(s1，s2，Λ，sP)^T，根据公式P＝FS^-1计算出L个制造过程图像的特征P；

第二步，中央控制模块通过运输模块利用传送带运输制造零件；通过零件加工模块利用加工机床对零件进行加工；通过模型构建模块构建制作加工设备模型；通过模拟模块根据设备模型对制造加工进行模拟；

第三步，通过质量分析模块对制造产品质量进行分析；

第四步，通过显示模块利用显示器显示制造监控视频及制造产品质量分析结果。

进一步，所述智能制造与控制工程实训信息处理方法的构建制作加工设备模型方法如下：

(1)通过模型构建程序依据仿真场景以及工业电子嵌入式系统的行为逻辑模型中的顺序图确定该仿真场景下各制造加工设备的制造加工设备框架模型；

(2)依据工业电子嵌入式系统的行为逻辑模型中的顺序图确定该仿真场景中各个信号的信号名称、信号类型以及信号的输入输出制造加工设备，并依据所述信号类型和信号的输入输出方向确定信号的输入输出制造加工设备的端口类型，从而形成各制造加工设备的通信级模型；

(3)依据工业电子嵌入式系统的行为逻辑模型中的顺序图中的逻辑关系确定该仿真场景中所包含的逻辑，并依据所述逻辑确定逻辑行为发生的制造加工设备，最后依据逻辑及制造加工设备的信息确定逻辑行为的前导信号及产生的结果信号，从而形成各制造加工设备的逻辑行为模型；

(4)基于制造加工设备框架模型、通信级模型和逻辑行为模型而集合成仿真用制造加工设备模型；其中，顺序图通过建立每个应用场景所涉及的各制造加工设备之间的信号时序和逻辑关系而形成。

进一步，建立每个应用场景所涉及的各制造加工设备之间的信号时序和逻辑关系包括：确定顺序图的驱动事件，所述驱动事件直接从活动图中继承过来，或者根据要求对从所述活动图中继承过来的所述驱动事件进行更改并反馈至所述活动图，所述活动图通过建立各个应用场景之间的逻辑关系而形成；添加各制造加工设备之间传递的信号以及信号在该应用场景中的响应值；添加信号之间的延时以及制造加工设备的输入信号和输出信号之间的逻辑关系。

进一步，所述智能制造与控制工程实训信息处理方法的对制造产品质量进行分析方法如下：

1)特征抽取：利用已有的制造业产品多源异构质量数据集，从原始的数据属性集中抽取构造出符合分析要求的特征集合，提升模型表达准确度、合理性；

2)连续型属性离散化：在执行关联分析前，基于K-means聚类算法确定连续型数值属性的取值划分边界，以此对制造业产品质量数据集中的连续型属性进行离散化处理，形成符合关联分析算法要求的数据集；

3)质量数据关联分析：通过覆盖制造业产品生产全过程各个环节的质量特征指标构建数据分析模型并执行关联分析算法得到与特征指标相关的规则，依此追溯产品质量异常的原因。

本发明的另一目的在于提供一种运行所述智能制造与控制工程实训信息处理方法的智能制造与控制工程实训信息处理系统，所述智能制造与控制工程实训信息处理系统包括：

制造参数配置模块，与中央控制模块连接，用于通过配置按键配置智能制造与控制工程实训装置制造参数；

视频监控模块，与中央控制模块连接，用于通过摄像器监控智能制造过程；

中央控制模块，与制造参数配置模块、视频监控模块、运输模块、零件加工模块、模型构建模块、模拟模块、质量分析模块、显示模块连接，用于通过嵌入式单片机控制各个模块正常工作；

运输模块，与中央控制模块连接，用于通过传送带运输制造零件；

零件加工模块，与中央控制模块连接，用于通过加工机床对零件进行加工；

模型构建模块，与中央控制模块连接，用于通过模型构建程序构建制作加工设备模型；

模拟模块，与中央控制模块连接，用于通过模拟程序根据设备模型对制造加工进行模拟；

质量分析模块，与中央控制模块连接，用于通过分析程序对制造产品质量进行分析；

显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器显示制造监控视频及制造产品质量分析结果。

进一步，所述中央控制模块包括：

数据接收单元，用于接收配置按键输入的预设参数；

无线传输单元，用于通过无线信号传输器接收远程的无线遥控信号；

控制单元，用于根据预设参数或无线遥控信号发出控制指令。

进一步，所述控制单元包括直流电机控制、微型步进电机控制和舵机控制；

直流电机控制实现了电机的调速与正反转控制，并在直流电机的转轴上加装了光电旋转码盘，以实现对直流电机的转速测定；

微型步进电机控制是将电脉冲信号转变为角位移或线位移的开环控制元件；

舵机控制实现舵机的角度定位控制，通过一个按键点动控制舵机在不同角度位置的循环定位。

进一步，所述质量分析模块包括：

产品信息采集单元，用于对制造的产品信息进行采集，所述产品信息包括实验数值、外观图片等；

质检标准存储单元，用于存储产品的标准质量信息；

分析对比单元，用于对产品的质量检测信息于标准质量信息进行对比分析，得出产品的质量检测参数。

本发明的另一目的在于提供一种应用所述智能制造与控制工程实训信息处理方法的信息数据处理终端。

本发明的优点及积极效果为：本发明通过模型构建模块可依据工业电子嵌入式系统的行为逻辑模型直接生成仿真用制造加工设备模型，非常简便和高效，便于工业电子嵌入式系统的仿真；其有利于工业电子嵌入式系统全生命周期中各种模型之间的关联，有利于建立工业电子嵌入式系统的全生命周期统一数据模型；有利于保证数据的前后一致性，从而使得仿真效果更好；同时，通过质量分析模块能充分利用制造企业各个生产环节整合形成的多源异构质量数据集，抽取并选择合适的数据特征完善分析模型，采用聚类算法将数据集中的连续型数值属性进行聚类，进而得到离散化的可用于关联分析的质量数据集，选用机器学习中的关联分析算法，对产品生产过程中所产生的数据进行关联分析，为制造企业提供精准的质量异常数据追溯分析方法，本发明提供的方法能够基于制造业产品质量大数据实现较精确的质量异常分析。

附图说明

图1是本发明实施例提供的智能制造与控制工程实训信息处理系统结构示意图；

图中：1、制造参数配置模块；2、视频监控模块；3、中央控制模块；4、运输模块；5、零件加工模块；6、模型构建模块；7、模拟模块；8、质量分析模块；9、显示模块。

图2是本发明实施例提供的模型构建模块构建方法流程图。

图3是本发明实施例提供的质量分析模块分析方法流程图。

图4是本发明实施例提供的中央控制模块原理图。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种智能制造与控制工程实训信息处理系统及方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的智能制造与控制工程实训信息处理系统包括：制造参数配置模块1、视频监控模块2、中央控制模块3、运输模块4、零件加工模块5、模型构建模块6、模拟模块7、质量分析模块8、显示模块9。

制造参数配置模块1，与中央控制模块3连接，用于通过配置按键配置智能制造与控制工程实训装置制造参数；

视频监控模块2，与中央控制模块3连接，用于通过摄像器监控智能制造过程；

中央控制模块3，与制造参数配置模块1、视频监控模块2、运输模块4、零件加工模块5、模型构建模块6、模拟模块7、质量分析模块8、显示模块9连接，用于通过嵌入式单片机控制各个模块正常工作；

运输模块4，与中央控制模块3连接，用于通过传送带运输制造零件；

零件加工模块5，与中央控制模块3连接，用于通过加工机床对零件进行加工；

模型构建模块6，与中央控制模块3连接，用于通过模型构建程序构建制作加工设备模型；

模拟模块7，与中央控制模块3连接，用于通过模拟程序根据设备模型对制造加工进行模拟；

质量分析模块8，与中央控制模块3连接，用于通过分析程序对制造产品质量进行分析；

显示模块9，与中央控制模块3连接，用于通过显示器显示制造监控视频及制造产品质量分析结果。

如图2所示，本发明提供的模型构建模块6构建方法如下：

S201，通过模型构建程序依据仿真场景以及工业电子嵌入式系统的行为逻辑模型中的顺序图确定该仿真场景下各制造加工设备的制造加工设备框架模型；

S202，依据工业电子嵌入式系统的行为逻辑模型中的顺序图确定该仿真场景中各个信号的信号名称、信号类型以及信号的输入输出制造加工设备，并依据信号类型和信号的输入输出方向确定信号的输入输出制造加工设备的端口类型，从而形成各制造加工设备的通信级模型；

S203，依据工业电子嵌入式系统的行为逻辑模型中的顺序图中的逻辑关系确定该仿真场景中所包含的逻辑，并依据逻辑确定逻辑行为发生的制造加工设备，最后依据逻辑及制造加工设备的信息确定逻辑行为的前导信号及产生的结果信号，从而形成各制造加工设备的逻辑行为模型；

S204，基于制造加工设备框架模型、通信级模型和逻辑行为模型而集合成仿真用制造加工设备模型；其中，顺序图通过建立每个应用场景所涉及的各制造加工设备之间的信号时序和逻辑关系而形成。

本发明提供的建立每个应用场景所涉及的各制造加工设备之间的信号时序和逻辑关系包括：确定顺序图的驱动事件，驱动事件直接从活动图中继承过来，或者根据要求对从活动图中继承过来的驱动事件进行更改并反馈至活动图，活动图通过建立各个应用场景之间的逻辑关系而形成；添加各制造加工设备之间传递的信号以及信号在该应用场景中的响应值；添加信号之间的延时以及制造加工设备的输入信号和输出信号之间的逻辑关系。

如图3所示，本发明提供的质量分析模块8分析方法如下：

S301，特征抽取：利用已有的制造业产品多源异构质量数据集，从原始的数据属性集中抽取构造出符合分析要求的特征集合，提升模型表达准确度、合理性；

S302，连续型属性离散化：在执行关联分析前，基于K-means聚类算法确定连续型数值属性的取值划分边界，以此对制造业产品质量数据集中的连续型属性进行离散化处理，形成符合关联分析算法要求的数据集；

S303，质量数据关联分析：通过覆盖制造业产品生产全过程各个环节的质量特征指标构建数据分析模型并执行关联分析算法得到与特征指标相关的规则，依此追溯产品质量异常的原因。

本发明提供的步骤1)所述特征抽取过程中，对于现有的数据集属性并不能够直接用做数据分析中的可用属性，将这些属性通过解析与计算进一步细化抽取其必要的统计指标作为辅助性特征完善数据分析模型，这些统计指标包括但不限于最大值、最小值、平均值、方差、标准差、极差。

本发明提供的步骤2)所述连续型属性离散化的具体流程为：

针对质量数据集中的连续型数值属性进行离散化处理，首先基于K-means聚类算法对温度、压力连续型属性进行必要的聚类，使用聚类描述该属性的内在结构，然后基于属性取

值的内在结构确定每个划分簇的划分边界，最后按照确定的划分边界对连续型数值属性进行离散化处理。

进一步，所述步骤3)所述质量数据关联分析的具体流程为：

使用离散化质量数据集构建的数据模型，通过基于FP-Growth算法的多因素关联分析挖掘得到一系列A->B的关联规则，其中A代表特征取值集合，B代表产品质量检测结果，基于挖掘出的蕴含质量异常指标的关联规则，追溯轮胎质量异常的原因。

进一步，所述中央控制模块包括：

数据接收单元，用于接收配置按键输入的预设参数；

无线传输单元，用于通过无线信号传输器接收远程的无线遥控信号；

控制单元，用于根据预设参数或无线遥控信号发出控制指令。

进一步，所述控制单元包括直流电机控制、微型步进电机控制和舵机控制；

直流电机控制：实现了电机的调速与正反转控制，并在直流电机的转轴上加装了光电旋转码盘，以实现对直流电机的转速测定。直流电机的控制由独立按键模块完成。

微型步进电机控制：步进电机是将电脉冲信号转变为角位移或线位移的开环控制元件；选用28BYJ-48微型步进电机，与无线遥控模块结合，由无线遥控器控制步进电机的启动、停止、加速、减速及换向功能。

舵机控制：：舵机是一种位置伺服的驱动器，适用于那些需要角度不断变化并可以保持的控制系统。在机器人机电控制系统中，舵机控制效果是性能的重要影响因素，舵机可以在微机电系统和航模中作为基本输出执行机构，其简单的控制和输出使得单片机系统非常容易与之接口。平台选用辉盛SG5010舵机，通过一个按键点控制舵机的角度定位，并在数码管上显示。可实现舵机的角度定位控制，通过一个按键点动控制舵机在0°、45°、90°、135°和180°位置的循环定位。

进一步，所述质量分析模块包括：

产品信息采集单元，用于对制造的产品信息进行采集，所述产品信息包括实验数值、外观图片等；

质检标准存储单元，用于存储产品的标准质量信息；

分析对比单元，用于对产品的质量检测信息于标准质量信息进行对比分析，得出产品的质量检测参数。

本发明工作时，首先，通过制造参数配置模块1利用配置按键配置智能制造与控制工程实训装置制造参数；通过视频监控模块2利用摄像器监控智能制造过程；其次，中央控制模块3通过运输模块4利用传送带运输制造零件；通过零件加工模块5利用加工机床对零件进行加工；通过模型构建模块6利用模型构建程序构建制作加工设备模型；通过模拟模块7利用模拟程序根据设备模型对制造加工进行模拟；然后，通过质量分析模块8利用分析程序对制造产品质量进行分析；最后，通过显示模块9利用显示器显示制造监控视频及制造产品质量分析结果。

如图4所示，本发明实施例提供的中央控制模块采用2个主控单元(51和AVR单片机)、输入单元、输出单元、电控制单元、实时时钟单元、直流供电单元、电平驱动单元、隔离电路单元(固态继电器、光电耦合器)等。

基本输入单元包括键盘单元(独立按键和矩阵键盘)、无线遥控接收单元。独立按键模块监控4个独立按键的状态并在LCD上显示。矩阵键盘模块实现监控4×4矩阵键盘的状态，在LCD上显示被按下键的名称。无线遥控模块通过连接在单片机的无线遥控接收端，监控无线遥控器上4个按键的状态，编码芯片采用PT 2262/2272。

基本输出单元包括LED显示单元、数码管显示单元、LCD显示单元和继电器输出单元。该部分通过多种方式让学生了解不同的显示方法和效果，其中的电磁继电器模块通过无线遥控器的4个按键分别控制4个电磁继电器线圈，每个继电器常开触点控制一个LED灯回路。

开发的实时时钟模块用于显示当前时间。该模块采用DS1302实时时钟电路，可对年、月、日、时、分、秒进行计时。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。