【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于能耗管理，更具体地，涉及一种生产制造过程中智能管控数据处理方法及系统。
技术介绍
1、中国专利cn115358889a公开了一种基于反向传播（back propagation, bp）神经元网络的工业装置能耗管控方法，包括：收集工业装置历史能耗信息与影响因素信息及其对应的历史数据构成能耗特征数据集；将能耗特征数据集输入待训练的bp神经元网络模型中进行训练，直至接受训练的bp神经元网络模型收敛，得到训练好的bp神经元网络模型；将采集的工业装置实时能耗数据输入训练好的bp神经元网络模型中运行，得到工业装置能耗预测值；当预测能耗值与实际能耗值之间偏差的绝对值大于设定的偏差波动值时，工业装置进行异常报警。
2、中国专利cn117193212a公开了一种自动化生产用软件控制系统，包括数据采集模块、数据处理模块、故障控制模块、智能建模模块、指令执行模块、数据库模块、人机交互模块、通信模块、安全管理模块；其中，智能建模模块包括：生产在线监测单元，对生产过程进行等比例建模，对生产过程进行实时监控；与生产质量预测单元，对生产数据进行统计分析和建模，实现生产质量预测，包括对产量、生产时间和生产资源需求的预测。
3、中国专利cn116882803a公开了一种生产车间的动态能耗控制方法及系统，该方法包括：对目标生产车间在上一个预设时间周期内生产的产品进行质量检测，获得多个生产效益信息；结合能耗信息，计算获得实际单位效益能耗信息；将第一能耗评分输入第一能耗分析模型内，获得补偿参数和奖励参数；使用补偿参数对理论单位效益
4、可以看出，相关技术中生产线上的能耗管控大多依赖于历史生产信息，对生产过程、产品质量和装备运维的数据进行监控、管理和分析，发现能源浪费等问题，再通过一定的数据处理手段对能耗的利用情况进行解析、控制和优化，以达到降低能耗、提高生产率等目的。
5、但是，过度依赖历史生产信息，当遇到生产制造新产品、首次使用设备生产某种产品或使用新设备进行某产品的生产制造等情况下，没有历史生产数据可以参考，生产制造过程中的产品质量和能源消耗需要经过多次生产实践才能得到保障。
6、同时，传统能耗管控技术一般针对整条生产线或整个加工车间进行管控，而工业装备在生产作业过程中的情况往往是复杂多变的，仅进行生产线或加工车间的整体能耗管控难以满足实际的生产需求，整体能耗管控的灵活度和精准度有待提高。
技术实现思路
1、针对相关技术存在的缺陷，本专利技术提供一种生产制造过程中智能管控数据处理方法及系统，旨在解决相关技术中生产制造过程的能耗管控灵活度和精准度不够，且过于依赖历史生产信息的问题。
2、第一方面，本专利技术提供一种生产制造过程中智能管控数据处理方法，包括：
3、在生产制造过程开始之前，根据材料的生产流程工艺卡模拟生产，获取所述材料在不同工序阶段的模拟形变量；
4、基于所述模拟形变量，确定所述材料在不同工序阶段的形变能耗；
5、基于所述生产流程工艺卡上记录的不同工序阶段的加热温度和时间要求，确定所述材料在不同工序阶段的改性能耗；
6、基于模拟生产过程中不同工序设备的输入能耗和输出能耗，确定各工序设备的能量利用率；
7、基于所述材料在不同工序阶段的形变能耗和改性能耗，以及各工序设备的所述能量利用率，确定各个工序阶段应输入工序设备的能耗预测初始值；
8、对确定的所述能耗预测初始值进行修正补偿，确定最终的能耗预测值；
9、基于所述能耗预测值控制不同工序阶段的工艺参数和设备参数。
10、按上述方案，所述确定所述材料在不同工序阶段的形变能耗，包括：
11、基于有用功的方式确定所述材料在不同工序阶段的形变能耗。
12、按上述方案，所述确定所述材料在不同工序阶段的改性能耗，包括：
13、基于有效能的方式确定所述材料在不同工序阶段的改性能耗。
14、按上述方案，所述对确定的所述能耗预测初始值进行修正补偿，包括：
15、在当前工序阶段开始之前，将所述材料的实际生产数据与前一工序阶段的模拟生产数据进行比对，基于比对结果对当前工序阶段对应的所述能耗预测初始值进行修正补偿；
16、在当前工序阶段结束之后，将所述材料的实际生产数据与当前工序阶段的模拟生产数据进行比对，基于比对结果对下一工序阶段对应的所述能耗预测初始值进行修正补偿。
17、按上述方案，所述方法还包括：
18、当生产制造过程达到预设的周期次数时，更新各工序设备的能量利用率。
19、按上述方案，所述方法还包括：
20、在生产制造过程中的各工序阶段开始之前，检测所述材料的第一形状信息和温度信息，并在各工序阶段结束后再次检测所述材料的第二形状信息；
21、基于所述第一形状信息和所述第二形状信息判断所述材料是否存在缺陷，若存在缺陷则基于缺陷信息则进一步判断是否为废品，在判断所述材料为废品的情况下暂停加工并进行告警；
22、在判断所述材料不为废品的情况下，对存在缺陷的所述材料进行补偿。
23、按上述方案，所述方法还包括：
24、基于当前工序阶段检测的所述第一形状信息，在所述当前工序阶段开始之前调整当前工序阶段的工艺参数和设备参数；或者，
25、基于当前工序阶段检测的所述第二形状信息，在下一工序阶段开始之前调整下一工序阶段的工艺参数和设备参数。
26、按上述方案，所述方法还包括：
27、在生产制造过程中，实时监测各工序设备的设备参数和能耗数据，当实时监测的所述设备参数和/或所述能耗数据超过预先设定的偏差范围，则暂停加工并进行告警。
28、第二方面，本专利技术还提供一种生产制造过程中智能管控数据处理系统，包括：
29、仿真模拟模块，用于在生产制造过程开始之前，根据材料的生产流程工艺卡模拟生产，获取所述材料在不同工序阶段的模拟形变量；
30、形变能耗确定模块，用于基于所述模拟形变量，确定所述材料在不同工序阶段的形变能耗；
31、改性能耗确定模块，用于基于所述生产流程工艺卡上记录的不同工序阶段的加热温度和时间要求，确定所述材料在不同工序阶段的改性能耗；
32、能量利用率确定模块，用于基于模拟生产过程中不同工序设备的输入能耗和输出能耗，确定各工序设备的能量利用率；
33、设备能耗预测模块，用于基于所述材料在不同工序阶段的形变能耗和改性能耗，以及各工序设备的所述能量利用率，确定各个工序阶段应输入工序设备的能耗预测初始值；
34、设备能耗补偿模块，用于对确定的所述能耗预测初始值进行修正补偿，确定最终的能耗预测值；
35本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种生产制造过程中智能管控数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的生产制造过程中智能管控数据处理方法，其特征在于，所述确定所述材料在不同工序阶段的形变能耗，包括：
3.根据权利要求1所述的生产制造过程中智能管控数据处理方法，其特征在于，所述确定所述材料在不同工序阶段的改性能耗，包括：
4.根据权利要求1所述的生产制造过程中智能管控数据处理方法，其特征在于，所述对确定的所述能耗预测初始值进行修正补偿，包括：
5.根据权利要求1所述的生产制造过程中智能管控数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的生产制造过程中智能管控数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求5所述的生产制造过程中智能管控数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求5所述的生产制造过程中智能管控数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.一种生产制造过程中智能管控数据处理系统，其特征在于，包括：能耗预测子系统，所述能耗预测子系统包括：p>
10.根据权利要求9所述的生产制造过程中智能管控数据处理系统，其特征在于，所述系统还包括：能耗管控子系统，所述能耗管控子系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种生产制造过程中智能管控数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的生产制造过程中智能管控数据处理方法，其特征在于，所述确定所述材料在不同工序阶段的形变能耗，包括：
3.根据权利要求1所述的生产制造过程中智能管控数据处理方法，其特征在于，所述确定所述材料在不同工序阶段的改性能耗，包括：
4.根据权利要求1所述的生产制造过程中智能管控数据处理方法，其特征在于，所述对确定的所述能耗预测初始值进行修正补偿，包括：
5.根据权利要求1所述的生产制造过程中智能管控数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：马慧娟，龚智昂，魏晓颖，华林，胡志力，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：
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