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一种高端电池智能工厂制造数据分析方法
摘要文本
本发明公开了一种高端电池智能工厂制造数据分析方法，属于高端电池智能制造领域。所述方法通过获取高端电池智能工厂制造数据的历史数据，考虑到了生产制造过程中的数据丢失问题，对于丢失或错误的数据进行及时的补全和处理。根据补全处理的数据建立ARIMA模型并将其转换为状态空间模型，在不确定噪声的扰动下利用集员滤波算法进行状态估计，联合求得系统状态的真实可行集范围，从而得到更精确的制造数据分析结果。
申请人信息
- 申请人:天能电池集团股份有限公司; 江南大学
- 申请人地址:313100 浙江省湖州市长兴县煤山镇工业园区
- 发明人: 天能电池集团股份有限公司; 江南大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种高端电池智能工厂制造数据分析方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311425435.6 |
| 申请日 | 2023/10/30 |
| 公告号 | CN117494875A |
| 公开日 | 2024/2/2 |
| IPC主分类号 | G06Q10/04 |
| 权利人 | 天能电池集团股份有限公司; 江南大学 |
| 发明人 | 高伟伟; 宋文龙; 王子赟; 刘红杰; 李思雨; 施璐; 王艳; 赵红卫; 张鑫; 施映; 李蓓; 陈羽婷 |
| 地址 | 浙江省湖州市长兴县煤山镇工业园区; 江苏省无锡市新吴区净慧东道66号(江南大学国家大学科技园) |
专利主权项内容
1.一种高端电池智能工厂制造数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据高端电池智能工厂获取高端电池的制造数据并下载数据；步骤2：根据步骤1获得的数据，判断制造数据是否出现数据丢失或错误的情况，若出现制造数据丢失或错误的情况，利用时间序列相似度对数据进行补全和处理；步骤3：根据步骤2获得的补全和处理后的数据得到时间序列，建立自回归差分移动平均模型；步骤4：将步骤3建立的自回归差分移动平均模型转换为状态空间模型；步骤5：根据步骤4得到的状态空间模型，使用全对称多胞空间来预测未来时间点的制造数据值，并且，使用最新获取并下载的制造数据对预测的未来时间点的制造数据值进行更新。