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申请/专利权人：苏州蓝灵智能制造科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于分布控制的车间生产设备运行监控系统，涉及工业自动化和智能制造技术领域，包括中央控制模块、数据采集模块、数据处理模块、状态评估模块、预警模块、决策支持模块、执行控制模块和通信模块，系统采用分布式架构，各功能模块独立部署于不同硬件设备上。数据采集模块实时采集第一运行参数，数据处理模块生成第二运行参数，状态评估模块采用多层卷积神经网络和模糊推理方法评估设备状态，预警模块基于动态阈值和多维度比较方法生成分级预警信息，决策支持模块结合深度强化学习和案例推理技术提供多维度优化建议。本发明实现了车间生产设备的智能化监控和优化，提高了生产效率和设备可靠性。

主权项：1.一种基于分布控制的车间生产设备运行监控系统，其特征在于：包括，中央控制模块，用于整体协调和管理系统运行；数据采集模块，用于实时采集所述车间生产设备的第一运行参数；数据处理模块，用于对所述第一运行参数进行预处理、筛选和初步分析，生成第二运行参数；状态评估模块，用于根据所述第二运行参数，利用自适应评估模型评估所述车间生产设备的运行状态，生成状态评估结果；预警模块，用于根据所述状态评估结果，基于动态调整的阈值和规则生成预警信息，并按照紧急程度进行分级；决策支持模块，用于根据所述预警信息，结合历史数据和专家知识库，提供多维度优化建议，生成执行指令；执行控制模块，用于根据所述执行指令，对所述车间生产设备进行调整控制；通信模块，用于进行数据交换和信息传输，支持多种通信协议；其中，所述系统采用分布式架构，所述中央控制模块、数据采集模块、数据处理模块、状态评估模块、预警模块、决策支持模块和执行控制模块独立部署于不同的硬件设备上，通过所述通信模块实现数据共享和协同工作；所述决策支持模块的设计方案如下：接收并解析预警模块发送的分级预警信息；维护一个综合知识库，所述综合知识库包括历史运行数据、专家经验规则和设备维护指南；采用案例推理技术，从综合知识库中检索与当前情况匹配度超过预设阈值的历史案例；基于深度强化学习算法构建决策模型，以历史决策结果、设备性能变化数据和检索到的历史案例作为输入，输出初步决策建议；结合预警信息的紧急程度和初步决策建议，运用多准则决策分析方法生成多维度优化建议，所述多维度优化建议包括设备维护计划、生产参数调整方案、能源效率优化策略、产品质量提升措施；对生成的多维度优化建议进行可行性评估，评估指标包括实施成本、预期收益和潜在风险，并根据评估结果对建议进行优先级排序；利用自然语言处理技术，将排序后的多维度优化建议转化为结构化的执行指令；通过所述通信模块，将生成的执行指令发送至执行控制模块和中央控制模块；建立决策执行跟踪机制，记录每条执行指令的实施过程和效果数据；定期进行决策效果评估，计算优化建议的准确率和有效性指标，并将评估结果反馈至决策模型，用于持续优化决策算法；提供人机交互接口，支持决策过程的可视化展示，并允许人工干预和调整优化建议及执行指令；所述构建决策模型包括以下步骤：对历史决策结果、设备性能变化数据和相关历史案例进行标准化处理；从标准化处理后的数据中提取关键特征，构建输入向量；定义包含设备状态和运行参数的状态空间，设计包括维护操作和参数调整的离散动作空间，构建综合考虑设备可靠性、能源效率和生产质量的奖励函数；构建深度Q网络决策模型，采用多层神经网络结构作为Q函数近似器，学习状态到动作价值的映射关系；记录历史决策过程中的状态、动作、奖励和下一状态序列，构建经验回放缓冲区；使用经验回放缓冲区中的数据进行批量训练，更新Q值；将当前状态的输入向量输入训练好的决策模型，输出每个可能动作的Q值，选择Q值最高的动作作为初步决策建议；计算选定动作的Q值与其他动作Q值的差异，作为决策置信度的指标，对于置信度低于预设阈值的决策，提供多个备选方案；生成包含推荐决策动作、预期收益和置信度的决策报告，同时提供决策依据说明，解释影响决策的主要因素。

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