[發(fā)明專利]基于大數(shù)據(jù)的多維對標(biāo)分析服務(wù)器、系統(tǒng)、方法及電子終端

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010002805.5
• 申請日: 2020-01-02
• 公開（公告）號: CN111160489A
• 公開（公告）日: 2020-05-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 謝皓;劉中保;孫小東;王勁松;鄧濤;朱川;趙寬;雷磊
• 申請（專利權(quán)）人: 中冶賽迪重慶信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F16/245
• 代理公司: 上海光華專利事務(wù)所(普通合伙) 31219
• 代理人: 尹麗云

本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的多維對標(biāo)分析服務(wù)器，所述服務(wù)器包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集生產(chǎn)運(yùn)行過程中的數(shù)據(jù)，獲得多個(gè)維度的參數(shù)；特征分析模塊，用于對多個(gè)維度的參數(shù)分別進(jìn)行特征提取，以得到特征類型參數(shù)簇；參數(shù)對標(biāo)模塊，用于將待對標(biāo)的參數(shù)簇與所述特征類型參數(shù)簇進(jìn)行對標(biāo)，以得到每個(gè)參數(shù)的相對變化率。本發(fā)明可自動(dòng)采集煉鐵工序的生產(chǎn)數(shù)據(jù)及指標(biāo)，并對歷史數(shù)據(jù)從原料、操作、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等多個(gè)維度進(jìn)行大數(shù)據(jù)標(biāo)簽化，提取數(shù)據(jù)特征，并實(shí)現(xiàn)不同類別、時(shí)期參數(shù)指標(biāo)的對比，便于生產(chǎn)技術(shù)人員評估生產(chǎn)指標(biāo)與目標(biāo)特征指標(biāo)之間差距，尋找潛在影響因素，指導(dǎo)生產(chǎn)操作。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，特別是涉及一種基于大數(shù)據(jù)的多維對標(biāo)分析服務(wù)器、系統(tǒng)、方法及電子終端。

背景技術(shù)

鋼鐵冶金工業(yè)中煉鐵生產(chǎn)處于流程的核心地位，需要將多種成分、性能不一的原料通過一系列復(fù)雜的高溫反應(yīng)生產(chǎn)為鐵水，供給下游工序，因此，煉鐵工序生產(chǎn)的穩(wěn)定性、經(jīng)濟(jì)性往往是制約鋼鐵企業(yè)競爭力的關(guān)鍵。而煉鐵工序的生產(chǎn)運(yùn)行涉及上百種參數(shù)的影響，將當(dāng)前指標(biāo)與歷史數(shù)據(jù)參數(shù)指標(biāo)進(jìn)行對比可以尋找與歷史指標(biāo)之間的差距，從而尋找到當(dāng)前受制約因素，并據(jù)此調(diào)整生產(chǎn)操作，保障生產(chǎn)運(yùn)行的穩(wěn)定性，實(shí)現(xiàn)煉鐵生產(chǎn)高效低耗。

傳統(tǒng)生產(chǎn)管理中多因素對標(biāo)僅能根據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)與歷史某個(gè)時(shí)間段的指標(biāo)進(jìn)行對比，通過人工經(jīng)驗(yàn)對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行采集整理、標(biāo)簽化、歸類化，提取相應(yīng)的數(shù)據(jù)類型特征，并據(jù)此進(jìn)行對標(biāo)分析，但人工處理僅能分析小規(guī)模、小維度下數(shù)據(jù)特征的提取，亟需一種面對上百種參數(shù)和上百萬條歷史數(shù)據(jù)時(shí)的多維對標(biāo)分析方法的支持。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于以上所述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，本發(fā)明的目的在于提供一種基于大數(shù)據(jù)的多維對標(biāo)分析服務(wù)器、系統(tǒng)、方法及電子終端，用于解決現(xiàn)有技術(shù)的缺陷。

為實(shí)現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本發(fā)明提供一種基于大數(shù)據(jù)的多維對標(biāo)分析服務(wù)器，所述服務(wù)器包括：

數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集生產(chǎn)運(yùn)行過程中的數(shù)據(jù)，獲得多個(gè)維度的參數(shù)；

特征分析模塊，用于對多個(gè)維度的參數(shù)分別進(jìn)行特征提取，以得到特征類型參數(shù)簇；

參數(shù)對標(biāo)模塊，用于將待對標(biāo)的參數(shù)簇與所述特征類型參數(shù)簇進(jìn)行對標(biāo)，以得到每個(gè)參數(shù)的相對變化率。

可選地，所述參數(shù)對標(biāo)模塊還用于對每個(gè)參數(shù)的相對變化率進(jìn)行排序。

可選地，所述服務(wù)器還包括：

數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對所述數(shù)據(jù)采集模塊采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，所述特征分析模塊用于對歸一化處理后的參數(shù)進(jìn)行特征提取；

所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊還用于對所述特征類型參數(shù)簇的參數(shù)進(jìn)行反歸一化處理，經(jīng)反歸一化處理的參數(shù)簇為待對標(biāo)的參數(shù)簇。

可選地，所述多個(gè)維度的參數(shù)包括原料、操作、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)參數(shù)。

可選地，采用線性歸一化或均值歸一化對所述數(shù)據(jù)采集模塊采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

可選地，所述線性歸一化為min-max標(biāo)準(zhǔn)化。

可選地，采用K-means聚類方法對多個(gè)維度的參數(shù)進(jìn)行特征提取。

為實(shí)現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本發(fā)明提供一種基于大數(shù)據(jù)的多維對標(biāo)分析系統(tǒng)，所述分析系統(tǒng)包括：

所述的服務(wù)器；

數(shù)據(jù)庫，用于對所述服務(wù)器中的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲。

為實(shí)現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本發(fā)明提供一種基于大數(shù)據(jù)的多維對標(biāo)分析方法，所述分析方法包括：

采集生產(chǎn)運(yùn)行過程中的數(shù)據(jù)，獲得多個(gè)維度的參數(shù)；

對多個(gè)維度的參數(shù)分別進(jìn)行特征提取，以得到特征類型參數(shù)簇；