【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据监测，尤其涉及一种阿胶羹的生产监测方法及系统。
技术介绍
1、阿胶是马科动物驴的皮，经煎煮、浓缩制成的固体胶，传承三千多年，与人参、鹿茸并称“滋补三宝”。现如今阿胶制品被广泛应用于保健品和药品中，阿胶羹作为一种阿胶制品，在加工过程需要进行多道工序，而为保证阿胶羹的产品质量，需要对加工过程中各工序的加工数据进行实时监测，及时发现异常加工数据进行调整，确保阿胶羹的生产质量和效率。
2、目前，申请公布号为cn118114184a的专利申请文件公开了一种基于人工智能的阿胶制品生产状态智能监测方法，包括：获取每个时刻下阿胶制品的加工数据；根据加工数据的变化将加工数据划分为数据段；根据批次类别内数据段的相似情况，获取匹配程度值，构建连通图获取批次类别内不同种类加工数据的相似程度值；根据匹配程度值、相似程度值和不同种类加工数据的相似情况，确定每种加工数据的相关加工数据，根据批次类别内加工数据的相关加工数据的连通图分裂聚类的连通子图中加工数据的分布情况，获取异常判断值，确定异常加工数据。
3、上述方法根据加工数据的变化对加工数据进行数据段的划分，虽然能够确定异常加工数据，然而忽略了加工过程中工序的概念，而加工过程是一种由多个工序串联或并联的过程，且不同工序之间加工数据的种类和取值可能相同，也可能不同，依据加工数据的变化对加工数据进行数据段的划分，无法实现阿胶羹生产过程中各工序生产状态的精准监测。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本申请提供了一种阿胶羹的
2、本申请第一方面，提供了一种阿胶羹的生产监测方法，所述监测方法包括：在产品质量合格时的多个历史生产序列中，计算各工序与产品质量的相关性，将相关性大于相关性阈值的工序确定为关键工序；在生产过程中，响应于下一相邻工序为关键工序，获取所述下一相邻工序的多个聚类簇，所述聚类簇包括至少一条历史生产子序列，所述历史生产子序列包括所述历史生产序列中起始工序至所述下一相邻工序的生产参数；在预设范围内选取下一相邻工序的合理参数，得到实时生产子序列，计算所述实时生产子序列的预测合格率，将预测合格率的最大值作为监测值；响应于所述监测值大于监测阈值，监测结果为正常，响应于所述监测值不大于所述监测阈值，监测结果为异常；所述预测合格率满足关系式：
3、；为历史生产序列的数量，为下一相邻工序的聚类簇数量，为下一相邻工序的第个聚类簇中历史生产子序列的数量，为第个聚类簇的平均生产子序列，为实时生产子序列，为实时生产子序列与个聚类簇的平均生产子序列的欧氏距离总和。
4、在一个实施例中，工序与产品质量的相关性满足关系式：
5、，其中表示工序中第1个生产参数与质检结果的皮尔逊相关系数，表示工序中第个生产参数与质检结果的皮尔逊相关系数，为工序中生产参数的数量。
6、在一个实施例中，将相关性不大于所述相关性阈值的工序确定为非关键工序，响应于下一相邻工序为非关键工序，所述监测方法还包括：计算所述多个历史生产序列中所述下一相邻工序的平均生产参数，作为所述生产过程中下一相邻工序的实时生产参数。
7、在一个实施例中，获取所述下一相邻工序的多个聚类簇包括：保留各历史生产序列中起始工序至所述下一相邻工序的生产参数，得到所述下一相邻工序的历史生产子序列；利用kmeans聚类算法对历史生产子序列进行聚类处理，得到所述下一相邻工序的多个聚类簇；其中所述聚类处理中聚类距离的计算公式为：
8、；其中和分别为第个历史生产子序列和第个历史生产子序列中工序的生产参数，表示计算的l1范数，为历史生产子序列中工序的数量，为第个历史生产子序列和第个历史生产子序列的聚类距离。
9、在一个实施例中，所述预设范围包括下一相邻工序的多个合理参数，所述得到实时生产子序列包括：在所述生产过程中，将各工序的实时生产参数按照先后顺序进行排列，并将所述预设范围中的一个合理参数置于所有实时生产参数的末端，得到实时生产子序列。
10、在一个实施例中，所述预测合格率的计算方法还包括：构建相关性子序列，所述相关性子序列包括起始工序至所述下一相邻工序的归一化相关性；所述预测合格率满足关系式：
11、；为历史生产序列的数量，为下一相邻工序的聚类簇的数量，为下一相邻工序的第个聚类簇中历史生产子序列的数量，为第个聚类簇的平均生产子序列，为实时生产子序列，为相关性子序列，表示和之间的哈达玛积，为与的加权距离；为实时生产子序列与个聚类簇的平均生产子序列的加权距离总和。
12、在一个实施例中，所述监测结果为正常时，所述监测方法还包括：将所述监测值对应的实时生产子序列中下一相邻工序的合理参数作为所述下一相邻工序的实时生产参数。
13、本申请第二方面，还提供了一种阿胶羹的生产监测系统，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现根据本申请第一方面所述的一种阿胶羹的生产监测方法。
14、本申请的技术方案具有以下有益技术效果：
15、首先根据历史生产过程中各工序与产品质量的相关性，将工序划分为关键工序和非关键工序；在生产过程中，若下一相邻工序为非关键工序，则不进行生产状态的监测，若下一相邻工序为关键工序，则对生产状态进行监测，降低生产监测计算量，提高监测效率；进一步地，响应于下一相邻工序为关键工序，在产品质量合格时的历史生产序列中，将起始工序至该下一相邻工序的生产参数作为历史生产子序列，对历史生产子序列进行聚类操作，得到下一相邻工序的多个聚类簇，以及每个聚类簇中历史生产子序列的数量，将众多的历史生产序列划分为多个聚类簇，降低后续预测合格率的计算量；对于下一相邻工序的任意一个合理参数，得到实时生产子序列，并计算该实时生产子序列与各聚类簇平均生产子序列之间的距离以作为权重，按照权重大小对各聚类簇中历史生产子序列的数量进行加权求和，准确得到预测合格率；并依据预测合格率的最大值得到监测结果，实现阿胶羹生产过程中各工序的精准监测。
16、进一步地，当监测结果为正常时，将监测值对应的实时生产子序列中下一相邻工序的合理参数作为下一相邻工序的实时生产参数，保证产品的预测合格率达到最大；实现阿胶糕生产监测的同时，控制下一相邻工序的生产参数，确保阿胶羹的生产质量。
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1.一种阿胶羹的生产监测方法，其特征在于，所述监测方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种阿胶羹的生产监测方法，其特征在于，工序与产品质量的相关性满足关系式：
3.根据权利要求1所述的一种阿胶羹的生产监测方法，其特征在于，将相关性不大于所述相关性阈值的工序确定为非关键工序，响应于下一相邻工序为非关键工序，所述监测方法还包括：
4.根据权利要求1所述的一种阿胶羹的生产监测方法，其特征在于，获取所述下一相邻工序的多个聚类簇包括：
5.根据权利要求1所述的一种阿胶羹的生产监测方法，其特征在于，所述预设范围包括下一相邻工序的多个合理参数，所述得到实时生产子序列包括：
6.根据权利要求1所述的一种阿胶羹的生产监测方法，其特征在于，所述预测合格率的计算方法还包括：
7.根据权利要求1所述的一种阿胶羹的生产监测方法，其特征在于，所述监测结果为正常时，所述监测方法还包括：
8.一种阿胶羹的生产监测系统，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现根据权
...【技术特征摘要】
1.一种阿胶羹的生产监测方法，其特征在于，所述监测方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种阿胶羹的生产监测方法，其特征在于，工序与产品质量的相关性满足关系式：
3.根据权利要求1所述的一种阿胶羹的生产监测方法，其特征在于，将相关性不大于所述相关性阈值的工序确定为非关键工序，响应于下一相邻工序为非关键工序，所述监测方法还包括：
4.根据权利要求1所述的一种阿胶羹的生产监测方法，其特征在于，获取所述下一相邻工序的多个聚类簇包括：
5.根据权利要求1所述的一种阿胶羹的生产监测方...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨新华，刘晶，董玉庆，黄小娟，
申请(专利权)人：山东东阿东方阿胶股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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