摘要
本发明公开了智能工程自动化生产过程质量追溯系统及追溯方法,涉及智能工程自动化生产技术领域。本发明利用边缘计算节点和卡尔曼滤波算法对数据进行预处理,有效去除噪声干扰,确保数据的精准性和实时性;同时,基于分布式存储系统和区块链技术,对数据进行分片存储并添加数字签名,通过智能合约验证数据块的签名一致性,生成可信数据集,解决了传统追溯体系中数据易被篡改、安全性不足的问题;此外,利用深度学习模型和时间序列分析算法对数据进行特征提取和质量波动预测,并通过强化学习模型动态优化生产参数,实现了质量问题的提前预警和工艺优化,提升了企业在复杂生产环境下的全流程高效管理与精准控制能力。
技术关键词
追溯系统
分布式存储系统
数据可视化技术
强化学习模型
智能合约验证
设备状态数据
深度学习模型
工业控制系统
参数
追溯方法
卡尔曼滤波算法
数据特征提取
聚类算法
数据生成技术
异常点
生成监控信息
采样技术
分片
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