【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及远程控制，尤其涉及一种基于云端平台的滚塑机远程控制装置及方法。
技术介绍
1、远程控制技术涉及使用信息技术和通信技术来远程监控和操作各种系统和设备，这一领域的关键是允许用户从远程位置控制设备，无论这些设备是工业机械、电子设备还是整个自动化系统，远程控制技术的应用广泛，从简单的家用电器控制到复杂的工业过程自动化和监控。在工业环境中，远程控制技术的应用特别重要，因为它可以提高效率、安全性和灵活性，同时降低操作成本和风险。
2、基于云端平台的滚塑机远程控制装置结合了云计算技术与传统制造工艺，滚塑机是用于生产塑料制品的设备，基于云端平台的滚塑机远程控制装置通过云端平台实现对滚塑机的远程监控和控制，其主要目的是提升生产效率、减少人为操作错误，同时提高产品质量和制造过程的可追踪性，通过远程控制，生产线的灵活性和响应速度得以提高，使得操作人员可以在不同地点实时监控和调整生产过程，为了实现这一目的，通常通过集成传感器、网络通信设备和云端数据处理平台来实现，传感器收集滚塑机的运行数据，如温度、压力和速度等，这些数据通过网络传输到云平台。云平台对数据进行实时分析和处理，然后向操作员提供控制界面，操作员可以远程调整滚塑机的设置，优化生产过程。
3、传统的滚塑机远程控制装置在故障预测方面通常依赖于经验判断或基本的监测设备，缺乏高级的数据分析和机器学习技术，导致故障诊断不够及时和准确，安全风险评估通常不够全面和动态，难以有效预测和预防潜在风险，在设备协同控制方面，传统通常缺乏灵活性，难以实现高效的多设备协同，且操作指
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于云端平台的滚塑机远程控制装置及方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于云端平台的滚塑机远程控制装置包括数据收集与分析模块、智能故障预测模块、安全风险评估模块、云协同控制模块、认知决策支持模块、用户交互优化模块、维护与更新模块；
3、所述数据收集与分析模块基于滚塑机传感器和环境监测数据，采用时间序列分析和数据流处理技术，进行数据采集和初步分析，并进行数据存储，生成实时生产状态数据；
4、所述智能故障预测模块基于实时生产状态数据，采用长短期记忆网络深度学习算法，进行异常检测和趋势分析，生成故障预测报告；
5、所述安全风险评估模块基于故障预测报告和实时生产状态数据，采用支持向量机分类算法和贝叶斯网络，进行安全风险的动态评估，并进行风险预警，生成安全风险评估报告；
6、所述云协同控制模块基于安全风险评估报告和实时生产状态数据，采用智能调度算法，在云计算平台上实施多设备间协同控制，并进行性能优化，生成协同控制策略；
7、所述认知决策支持模块基于协同控制策略，采用案例推理和自然语言处理技术，进行数据解释和经验学习，并进行操作指导，生成决策支持方案；
8、所述用户交互优化模块基于决策支持方案，采用用户界面设计原则和交互技术，进行界面设计和反馈机制优化，并进行可视化展示，生成优化用户界面；
9、所述维护与更新模块基于优化用户界面，结合运行数据，采用持续集成和持续部署技术，进行版本控制和测试，并进行功能更新，生成维护和更新方案；
10、所述实时生产状态数据具体包括设备运行参数、环境状况和操作员行为数据，所述故障预测报告具体为故障类型、发生的时间和原因分析，所述安全风险评估报告具体包括风险等级、受影响区域和预防措施，所述协同控制策略具体指任务分配、设备调度方案和资源优化方案，所述决策支持方案具体包括操作优化建议、风险应对策略和生产方案，所述优化用户界面包含实时数据展示、警报通知和操作建议。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述数据收集与分析模块包括数据采集子模块、数据预处理子模块、实时监测子模块、初步分析子模块、数据存储子模块；
12、所述数据采集子模块基于滚塑机传感器和环境监测数据，采用实时数据采集技术，进行数据收集，生成原始数据；
13、所述数据预处理子模块基于原始数据，采用数据清洗和标准化算法，生成预处理后的数据；
14、所述实时监测子模块基于预处理后的数据，采用时间序列分析方法，生成实时监测分析数据；
15、所述初步分析子模块基于实时监测分析数据，采用统计分析技术，识别数据趋势和模式，生成初步分析结果；
16、所述数据存储子模块基于初步分析结果，采用数据库存储技术，生成实时生产状态数据。
17、作为本专利技术的进一步方案，所述智能故障预测模块包括深度学习子模块、异常检测子模块、趋势分析子模块、故障预测子模块、故障报告生成子模块；
18、所述深度学习子模块基于实时生产状态数据，采用长短期记忆网络算法，进行深度学习，生成深度学习分析数据；
19、所述异常检测子模块基于深度学习分析数据，采用异常检测算法，识别异常模式，生成异常检测结果；
20、所述趋势分析子模块基于异常检测结果，采用趋势预测算法，分析和预测设备性能的未来走势，生成趋势分析报告；
21、所述故障预测子模块基于趋势分析报告，采用故障预测模型，生成故障预测分析结果；
22、所述故障报告生成子模块基于故障预测分析结果，采用包括报表生成库的报告生成工具，生成故障预测报告。
23、作为本专利技术的进一步方案，所述安全风险评估模块包括风险识别子模块、风险分类子模块、动态评估子模块、风险预警子模块、风险报告生成子模块；
24、所述风险识别子模块基于故障预测报告和实时生产状态数据，采用风险识别算法，生成风险识别结果；
25、所述风险分类子模块基于风险识别结果，采用多类别分类算法，生成风险分类报告；
26、所述动态评估子模块基于风险分类报告，采用贝叶斯网络，进行动态风险评估，生成动态风险评估结果；
27、所述风险预警子模块基于动态风险评估结果，采用预警生成技术，生成预警信息，生成风险预警通知；
28、所述风险报告生成子模块基于风险预警通知，采用包括报表生成库的报告生成工具，生成安全风险评估报告。
29、作为本专利技术的进一步方案，所述云协同控制模块包括任务调度子模块、资源管理子模块、协同控制子模块、性能优化子模块、云数据同步子模块；
30、所述任务调度子模块基于安全风险评估报告和实时生产状态数据，采用遗传算法进行任务调度，生成调度计划；
31、所述资源管理子模块基于调度计划，采用资源优化算法，进行资源分配，生成资源配置方案；
32、所述协同控制子模块基于资源配置方案，采用多智能体协调技术，进行设备间协同控制，生成协同控制数据；
33、所述性能优化子模块基于协同控制数据，采用模拟本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于云端平台的滚塑机远程控制装置，其特征在于：所述装置包括数据收集与分析模块、智能故障预测模块、安全风险评估模块、云协同控制模块、认知决策支持模块、用户交互优化模块、维护与更新模块；
2.根据权利要求1所述的基于云端平台的滚塑机远程控制装置，其特征在于：所述数据收集与分析模块包括数据采集子模块、数据预处理子模块、实时监测子模块、初步分析子模块、数据存储子模块；
3.根据权利要求1所述的基于云端平台的滚塑机远程控制装置，其特征在于：所述智能故障预测模块包括深度学习子模块、异常检测子模块、趋势分析子模块、故障预测子模块、故障报告生成子模块；
4.根据权利要求1所述的基于云端平台的滚塑机远程控制装置，其特征在于：所述安全风险评估模块包括风险识别子模块、风险分类子模块、动态评估子模块、风险预警子模块、风险报告生成子模块；
5.根据权利要求1所述的基于云端平台的滚塑机远程控制装置，其特征在于：所述云协同控制模块包括任务调度子模块、资源管理子模块、协同控制子模块、性能优化子模块、云数据同步子模块；
6.根据权利要求1所述的基
7.根据权利要求1所述的基于云端平台的滚塑机远程控制装置，其特征在于：所述用户交互优化模块包括界面设计子模块、交互逻辑子模块、反馈机制子模块、可视化展示子模块、用户体验子模块；
8.根据权利要求1所述的基于云端平台的滚塑机远程控制装置，其特征在于：所述维护与更新模块包括版本控制子模块、自动化测试子模块、维护计划子模块、功能更新子模块、性能监控子模块；
9.一种基于云端平台的滚塑机远程控制方法，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的基于云端平台的滚塑机远程控制装置执行，包括以下步骤：
10.根据权利要求9所述的基于云端平台的滚塑机远程控制方法，其特征在于：所述时间序列分析具体包括趋势分析和季节性分析，所述长短期记忆网络具体为能处理时间序列数据的循环神经网络，所述支持向量机分类算法具体为监督学习算法，所述智能调度算法用于任务分配和资源优化，所述案例推理具体为基于历史案例的决策支持方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于云端平台的滚塑机远程控制装置，其特征在于：所述装置包括数据收集与分析模块、智能故障预测模块、安全风险评估模块、云协同控制模块、认知决策支持模块、用户交互优化模块、维护与更新模块；
2.根据权利要求1所述的基于云端平台的滚塑机远程控制装置，其特征在于：所述数据收集与分析模块包括数据采集子模块、数据预处理子模块、实时监测子模块、初步分析子模块、数据存储子模块；
3.根据权利要求1所述的基于云端平台的滚塑机远程控制装置，其特征在于：所述智能故障预测模块包括深度学习子模块、异常检测子模块、趋势分析子模块、故障预测子模块、故障报告生成子模块；
4.根据权利要求1所述的基于云端平台的滚塑机远程控制装置，其特征在于：所述安全风险评估模块包括风险识别子模块、风险分类子模块、动态评估子模块、风险预警子模块、风险报告生成子模块；
5.根据权利要求1所述的基于云端平台的滚塑机远程控制装置，其特征在于：所述云协同控制模块包括任务调度子模块、资源管理子模块、协同控制子模块、性能优化子模块、云数据同步子模块；
6.根据权利要求1所述的基...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭林，周永剑，孙鹏飞，江辉，
申请(专利权)人：江西欧易科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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