摘要
本发明提供一种基于物联网的智能生产设备数字化服务方法及系统,涉及工业物联网与智能制造技术领域,方法包括:通过多模态传感器网络采集振动、温度、电流及图像数据;构建设备数字孪生模型并计算综合效能指数CEI和生产质量波动系数PQFC;基于深度强化学习生成动态优化策略;通过边缘计算节点实施逆向控制补偿;当CEI低于阈值时触发三维可视化维护方案。系统包括传感器阵列、处理器、存储器、执行机构控制器及用户接口设备,各组件通过工业物联网协议实现数据交互。本发明通过多模态数据融合与双参数评价体系,解决传统监测维度单一及控制策略僵化问题,结合数字孪生实时映射与动态优化算法,实现设备效能与生产质量的协同优化。
技术关键词
数字孪生模型
执行机构控制器
多模态传感器
综合效能
深度强化学习算法
传感器阵列
LoRaWAN协议
接口设备
比例积分控制算法
图像采集单元
工业物联网
分布式数据采集
振动传感器
数据生成设备
多模态数据融合
电流传感器
振动信号特征
设备控制指令
动态时间规整
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