【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信交互，尤其涉及一种基于智能控制平台的数据交互方法。
技术介绍
1、在现代制造业中，生产设备的高效运行对于提高生产效率和降低成本至关重要。然而，随着生产过程的复杂性增加，各类设备在运行过程中会出现异常情况，这不仅会影响生产进度，还会导致设备损坏和安全隐患。目前，大多数制造企业在面对设备异常时，仍依赖人工巡检和经验判断，缺乏系统化的异常监测和预警机制。这种传统的管理方式在处理多维度数据时显得力不从心，难以实时响应设备状态变化。此外，现有的异常检测手段往往侧重于单一数据源的分析，未能充分利用设备的多维度数据进行综合评估。这导致了在预测设备异常时，信息的不完整性和不准确性，从而使得预测结果的可靠性受到影响。缺乏有效的多模态融合建模技术，使得智能分析模型的构建变得复杂，无法全面反映生产线的实际运行状况和潜在风险，充分利用了多维度数据分析与智能模型构建的优势，显著提升了生产线的异常监测、预测和处理能力。通过实时数据获取与异常标记，结合深度的时空分析与多模态融合，形成了一套高效、准确的异常管理体系。优化的信息共享与反馈机制不仅促进了各环节的协同工作，还为未来的生产智能化发展奠定了坚实的基础。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种基于智能控制平台的数据交互方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，基于智能控制平台的数据交互方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取生产设备多维度数据；对生产设备多维度数据进行数据异常标记，生成异常标记设备多维
4、步骤s2：对生产线数据流进行长短期依赖分析，生成时空关联网络；根据时空关联网络对生产线数据流进行异常态势预测，得到预测生产线异常数据；
5、步骤s3：对预测生产线异常数据进行多模态融合建模，得到异常智能分析模型；根据异常智能分析模型对预测生产线异常数据进行异常溯源，生成生产线异常原因；
6、步骤s4：对生产线异常原因进行修正策略构建，生成异常修正策略；通过智能控制平台对异常修正策略进行树形交互共享，得到共享修正指令；
7、步骤s5：根据共享修正指令对生产线进行异常修正处理，生成异常修正结果；通过智能控制平台对异常修正结果进行指令反馈收集，以执行基于智能控制平台的数据交互。
8、本专利技术通过获取生产设备的多维度数据并进行异常标记，形成完整的数据流，能够及时发现潜在的设备异常，提升生产线的监测能力。长短期依赖分析和时空关联网络的构建，使得对生产线数据流的异常态势预测更加准确，充分利用历史和实时数据，增强异常检测的有效性。通过多模态融合技术，能够全面整合不同来源的数据，提高异常智能分析模型的准确性，进而提升异常溯源的可靠性，确保问题得到及时识别。针对生成的生产线异常原因，能够构建有效的修正策略，实现针对性解决方案，从而缩短异常处理的时间，提高设备的可用性。通过智能控制平台实现修正策略的树形交互共享，增强了生产线操作人员与控制系统之间的信息流通，确保指令及时传达并有效执行。对异常修正结果进行指令反馈收集，能够持续优化修正流程，积累数据经验，为后续的生产过程改进提供支持，促进生产线的智能化升级。
9、优选地，步骤s1包括以下步骤：
10、步骤s11：获取生产设备多维度数据；
11、步骤s12：对生产设备多维度数据进行随机噪声剔除，得到去噪设备多维数据；
12、步骤s13：对去噪设备多维数据进行数据异常标记，生成异常标记设备多维数据；
13、步骤s14：对异常标记设备多维数据进行统计特征分析，生成数据统计特征；
14、步骤s15：根据数据统计特征对异常标记设备多维数据进行格式同一化处理，得到生产线数据流。
15、本专利技术通过获取生产设备多维度数据通过多种传感器和监控系统实现，确保能够全面、实时地捕捉设备的运行状态，提供准确的基础数据，促进更精确的决策。随机噪声剔除技术有效过滤掉环境或设备干扰产生的无关信号，提升数据质量，确保后续分析的准确性，减少误判和漏判的风险。数据异常标记机制通过算法识别潜在的异常情况，增强对故障征兆的敏感性，实现及时预警，从而降低设备故障带来的生产损失和安全隐患。统计特征分析提取设备运行过程中的关键性能指标，如均值、标准差等，帮助识别正常与异常行为的区别，使故障预测与诊断更加精准。格式同一化处理将多源异构数据统一为标准格式，确保数据流的整合性与一致性，提升数据处理和分析的效率，为后续的智能分析提供基础。
16、优选地，步骤s2包括以下步骤：
17、步骤s21：对生产线数据流进行时序转换，得到流水线生产时序数据；
18、步骤s22：对流水线生产时序数据进行长短期依赖分析，生成时空关联网络；
19、步骤s23：根据异常标记设备多维数据对时空关联网络进行异常传播演化，生成模拟异常扩散数据；
20、步骤s24：根据模拟异常扩散数据对生产线数据流进行异常态势预测，得到预测生产线异常数据。
21、本专利技术通过时序转换技术将生产线数据流转化为流水线生产时序数据，确保数据在时间维度上的连续性与一致性，为后续分析提供基础，提升数据处理的有效性。长短期依赖分析揭示了数据中长期与短期趋势的关系，通过构建时空关联网络，捕捉生产过程中的动态变化，促进对潜在异常的全面理解。异常传播演化模拟通过分析异常标记设备多维数据，识别异常在生产线上的扩散路径，为预测与干预提供依据，增强对系统脆弱点的把握。根据模拟异常扩散数据进行的异常态势预测，能够及时识别生产线潜在的故障风险，降低生产停滞和损失的可能性，确保生产效率与安全性。综合分析结果为智能控制平台提供实时决策支持，使生产管理更加灵活、高效，推动设备与生产流程的优化与提升。
22、优选地，步骤s22包括以下步骤：
23、步骤s221：基于预设的分段时长阈值对流水线生产时序数据进行长短时间分段，生成长期数据片段及短期数据片段；
24、步骤s222：对长期数据片段进行长短期记忆网络分析，得到长期依赖特征；
25、步骤s223：对短期数据片段进行门控循环单元分析，生成短期波动特征；
26、步骤s224：对长期依赖特征及短期波动特征进行关联影响挖掘，得到关联相互影响数据；
27、步骤s225：根据关联相互影响数据对长期依赖特征及短期波动特征进行关联网络构建，生成时空关联网络。
28、本专利技术通过分段时长阈值的设定将流水线生产时序数据划分为长期数据片段与短期数据片段，便于对不同时间尺度的数据进行针对性分析，提高数据处理的灵活性与准确性。长短期记忆网络对长期数据片段的分析有效提取长期依赖特征，识别出生产过程中的深层次规律与趋势，增强对系统长期性能的理解。门控循环单元对短期数据片段的分析捕捉短期波动特征，实时反映生产线的动态变化，为异常检测与预警提供精准的短期信息。关联本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于智能控制平台的数据交互方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于智能控制平台的数据交互方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于智能控制平台的数据交互方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于智能控制平台的数据交互方法，其特征在于，步骤S22包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于智能控制平台的数据交互方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于智能控制平台的数据交互方法，其特征在于，步骤S34包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的基于智能控制平台的数据交互方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的基于智能控制平台的数据交互方法，其特征在于，步骤S42包括以下步骤：
9.根据权利要求7所述的基于智能控制平台的数据交互方法，其特征在于，步骤S43包括以下步骤：
10.根据权利要求1所述的基于智能控制平台的数据交互方法，其特征在于，步骤
...【技术特征摘要】
1.一种基于智能控制平台的数据交互方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于智能控制平台的数据交互方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于智能控制平台的数据交互方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于智能控制平台的数据交互方法，其特征在于，步骤s22包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于智能控制平台的数据交互方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈小华，陈伟星，王燕君，
申请(专利权)人：华天赋四川科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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