换热网络频率网络解析系统技术方案

本发明专利技术涉及一种换热网络频率网络解析系统，包括：网络通讯机构，设置在换热管理服务器端，分别与多个同类生产车间建立无线通信链路；换热冷却机构，用于在每天使用预先储备的制冷剂执行对单个同类生产车间的换热冷却动作；频率分析机构，用于每天基于预先储备在制冷剂储备容器内的制冷剂剂量驱动换热冷却机构执行相应次数的换热冷却动作。本发明专利技术的换热网络频率网络解析系统操作智能、应用广泛。由于采用针对性的数据通讯机制对同类生产车间过往单日实际换热冷却消耗剂量进行同步采集和智能分析，以获得目标同类生产车间的未来单日预测制冷剂消耗剂量以及换热冷却动作执行频率，从而提升了数据整合的智能化等级。从而提升了数据整合的智能化等级。从而提升了数据整合的智能化等级。

【技术实现步骤摘要】
换热网络频率网络解析系统


[0001]本专利技术涉及网络通讯领域，尤其涉及一种换热网络频率网络解析系统。

技术介绍

[0002]网络中不同的工作站，服务器之间能传输数据，源于协议的存在。随着网络的发展，不同的开发商开发了不同的通信方式。为了使通信成功可靠，网络中的所有主机都必须使用同一语言，不能带有方言。因而必须开发严格的标准定义主机之间的每个包中每个字中的每一位。这些标准来自于多个组织的努力，约定好通用的通信方式，即协议。这些都使通信更容易。已经开发了许多协议，但是只有少数被保留了下来。那些协议的淘汰有多中原因：设计不好、实现不好或缺乏支持。而那些保留下来的协议经历了时间的考验并成为有效的通信方法。当前，厂商的不同生产车间之间的数据关联度不高、交互使用不频繁，导致大量的数据无法有效、充分利用，因此需要一种通信处理模式以及智能分析模式对厂商的不同生产车间之间的数据进行交互和智能整合，从而为包括每日制冷频率的各项数据提供解析方案。

技术实现思路

[0003]为了解决相关领域的技术问题，本专利技术提供了一种换热网络频率网络解析系统，能够采用针对性的数据通讯机制对同类生产车间过往单日实际换热冷却消耗剂量进行同步采集和智能分析，以获得目标同类生产车间的未来单日预测制冷剂消耗剂量以及未来单日换热冷却动作执行频率，从而充分利用有限的制冷剂。
[0004]根据本专利技术的一方面，提供了一种换热网络频率网络解析系统，所述系统包括：
[0005]网络通讯机构，设置在换热管理服务器端，分别与多个同类生产车间的通信传输接口连接，所述多个同类生产车间为生产相同产品、生产线数量相同以及生产车间占用空间体积相同的多个生产车间；
[0006]换热冷却机构，服务于单个同类生产车间，用于在每天使用预先储备在制冷剂储备容器内的制冷剂执行对单个同类生产车间的换热冷却动作；
[0007]频率分析机构，与所述换热冷却机构连接，用于每天基于预先储备在制冷剂储备容器内的制冷剂驱动所述换热冷却机构执行相应次数的换热冷却动作，每一次换热冷却动作的执行时长相等，所述相应次数的取值与预先储备在制冷剂储备容器内的制冷剂的剂量成正比；
[0008]数据准备机构，设置在所述换热管理服务器端且与所述网络通讯机构连接，用于获取所述多个同类生产车间分别每天消耗的制冷剂的剂量以作为每天对应的多个实际消耗剂量；
[0009]网络形成部件，设置在所述换热管理服务器端且与所述数据准备机构连接，用于将某一个同类生产车间作为目标同类生产车间执行以网络形成操作：将所述目标同类生产车间附近最近的预设数量的各个同类生产车间在过往第一天对应的各个实际消耗剂量作
为卷积神经网络的多份输入内容，将所述目标同类生产车间过往第一天的次日对应的实际消耗剂量作为卷积神经网络的单份输入内容，建立针对所述目标同类生产车间的卷积神经网络；
[0010]网络应用部件，与所述网络形成部件连接，用于在当天凌晨针对作为目标同类生产车间的某一个同类生产车间，将其附近最近的预设数量的各个同类生产车间在当天前一天对应的各个实际消耗剂量作为卷积神经网络的多份输入内容以执行所述卷积神经网络，获得所述卷积神经网络输出的其在当天预测消耗的制冷剂的剂量并作为预测消耗剂量输出；
[0011]剂量备份部件，设置在单个同类生产车间且通过单个同类生产车间的通信传输接口与网络应用部件连接，用于基于接收到的单个同类生产车间对应的预测消耗剂量为单个同类生产车间分配制冷剂直到所述单个同类生产车间的制冷剂储备容器内的制冷剂的剂量达到超过预测消耗剂量的固定比例；
[0012]其中，在所述网络形成部件中，目标同类生产车间所在的地理位置的纬度越高，所述目标同类生产车间对应的卷积神经网络所使用的预设数量的取值越小。
[0013]根据本专利技术的另一方面，还提供了一种基于计算机系统的尾号定制方法，所述方法包括使用一种如上述的换热网络频率网络解析系统，用于根据网络数据交换结果基于同类生产车间过往单日实际换热冷却消耗剂量智能解析目标同类生产车间的未来单日预测制冷剂消耗剂量。
[0014]本专利技术的换热网络频率网络解析系统操作智能、应用广泛。由于采用针对性的数据通讯机制对同类生产车间过往单日实际换热冷却消耗剂量进行同步采集和智能分析，以获得目标同类生产车间的未来单日预测制冷剂消耗剂量以及换热冷却动作执行频率，从而提升了数据整合的智能化等级。
附图说明
[0015]以下将结合附图对本专利技术的实施例进行描述，其中：
[0016]图1为根据本专利技术实施例A示出的换热网络频率网络解析系统的内部结构示意图。
[0017]图2为根据本专利技术实施例B示出的换热网络频率网络解析系统的内部结构示意图。
[0018]图3为根据本专利技术实施例C示出的换热网络频率网络解析系统的内部结构示意图。
具体实施方式
[0019]下面将参照附图对本专利技术的换热网络频率网络解析系统的实施例进行详细说明。
[0020]人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由约翰
·
麦卡锡(JOHN MCCARTHY)在1956年的达特矛斯会议(DARTMOUTH CONFERENCE)上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。总体来讲，对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。
[0021]当前，厂商的不同生产车间之间的数据关联度不高、交互使用不频繁，导致大量的
数据无法有效、充分利用，因此需要一种通信处理模式以及智能分析模式对厂商的不同生产车间之间的数据进行交互和智能整合，从而为包括每日制冷频率的各项数据提供解析方案。
[0022]为了克服上述不足，本专利技术搭建了一种换热网络频率网络解析系统，能够有效解决相应的技术问题。
[0023]本专利技术至少具备以下三处有益的技术效果：
[0024]首先，根据网络数据交换结果基于同类生产车间过往单日实际换热冷却消耗剂量智能解析目标同类生产车间的未来单日预测制冷剂消耗剂量，同时基于预先储备在制冷剂储备容器内的制冷剂剂量驱动换热冷却机构执行相应次数的换热冷却动作，每一次换热冷却动作的执行时长相等，所述相应次数的取值与预先储备在制冷剂储备容器内的制冷剂的剂量成正比；
[0025]其次，目标同类生产车间所在的地理位置的纬度越高，所述目标同类生产车间对应的卷积神经网络的输入数据的数量越少，从而充分利用高纬度换热制冷剂量数值不需要过高敏感度的特点，在保证数据可靠性的同时尽可能减少数据运算量；
[0026]再次，对目标同类生产车间对应的卷积神经网络执行多次学习后应用到实际的剂量解析中，其中，学习次数与所述目标同类生产车间平均单日生产产品的数量单调正向本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种换热网络频率网络解析系统，其特征在于，所述系统包括：网络通讯机构，设置在换热管理服务器端，分别与多个同类生产车间的通信传输接口连接，所述多个同类生产车间为生产相同产品、生产线数量相同以及生产车间占用空间体积相同的多个生产车间；换热冷却机构，服务于单个同类生产车间，用于在每天使用预先储备在制冷剂储备容器内的制冷剂执行对单个同类生产车间的换热冷却动作；频率分析机构，与所述换热冷却机构连接，用于每天基于预先储备在制冷剂储备容器内的制冷剂驱动所述换热冷却机构执行相应次数的换热冷却动作，每一次换热冷却动作的执行时长相等，所述相应次数的取值与预先储备在制冷剂储备容器内的制冷剂的剂量成正比；数据准备机构，设置在所述换热管理服务器端且与所述网络通讯机构连接，用于获取所述多个同类生产车间分别每天消耗的制冷剂的剂量以作为每天对应的多个实际消耗剂量；网络形成部件，设置在所述换热管理服务器端且与所述数据准备机构连接，用于将某一个同类生产车间作为目标同类生产车间执行以网络形成操作：将所述目标同类生产车间附近最近的预设数量的各个同类生产车间在过往第一天对应的各个实际消耗剂量作为卷积神经网络的多份输入内容，将所述目标同类生产车间过往第一天的次日对应的实际消耗剂量作为卷积神经网络的单份输入内容，建立针对所述目标同类生产车间的卷积神经网络；网络应用部件，与所述网络形成部件连接，用于在当天凌晨针对作为目标同类生产车间的某一个同类生产车间，将其附近最近的预设数量的各个同类生产车间在当天前一天对应的各个实际消耗剂量作为卷积神经网络的多份输入内容以执行所述卷积神经网络，获得所述卷积神经网络输出的其在当天预测消耗的制冷剂的剂量并作为预测消耗剂量输出；剂量备份部件，设置在单个同类生产车间且通过单个同类生产车间的通信传输接口与网络应用部件连接，用于基于接收到的单个同类生产车间对应的预测消耗剂量为单个同类生产车间分配制冷剂直到所述单个同类生产车间的制冷剂储备容器内的制冷剂的剂量达到超过预测消耗剂量的固定比例；其中，在所述网络形成部件中，目标同类生产车间所在的地理位置的纬度越高，所述目标同类生产车间对应的卷积神经网络所使用的预设数量的取值越小。2.如权利要求1所述的换热网络频率网络解析系统，其特征在于，所述系统还包括：位置接收部件，设置在所述换热管理服务器端且与所述网络通讯机构连接，用于获取多个同类生产车间分别对应的多个地理位置定位数据。3.如权利要求2所述的换热网络频率网络解析系统，其特征在于，所述系统还包括：训练执行部件，与所述网络形成部件连接，用于对将某一个同类生产车间作为目标同...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓社平，
申请(专利权)人：邓社平，
类型：发明
国别省市：