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2016艾默生技术竞赛题目-工业4.0与物联网

消耗积分:3 | 格式:pdf | 大小:1517KB | 2017-11-02

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大数据、电气控制类题目学习

　　01.智能工厂平台的大数据挖掘及分析

　　一、 背景

　　工业 4.0 的三大主题之一是重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现。其中对网络化的分布式生产设施的各个物理节点的海量数据信息的挖掘、分析及趋势预测是实现智能生产的基础和基石。

　　二、 目标

　　1. 根据国内现有的数字化工厂中的分布式生产设施的各个节点的实际数据，

　　利用数据挖掘算法对海量数据处理、分析及趋势预测。实现智能工厂的有效管理。

　　三、研究及评价点（目标的细分）

　　A. 应用型

　　1． 根据设计任务，提出初步的解决方案，以及实施该课题的途径，课题实施

　　计划，（初评）

　　2． 掌握 DeltaV 分布式控制系统，AMS 智能设备管理系统，OPC 接口协议，

　　3． 参考 PlantWeb 架构，搭建包含 DeltaV 的控制层网络。实现通过 OPC 访问

　　DeltaV 及的历史数据库，4． 通过数据挖掘算法，分析历史数据库的数据，并预测指定节点的状态信息

　　及报警。 B. 创新型

　　1． 根据指定节点的状态信息提出并论证节点的参数优化的可行性，

　　2． 根据数据挖掘以及参数优化的结果，评估在典型化工企业中数据挖掘应用前景。并预测实施效果。

　　三、 平台

　　A．艾默生提供

　　1. 工作站

　　2. 历史数据服务器

　　3. OPC 服务器

　　4. DeltaV 系统及授权

　　5. OPC 授权

　　6. DeltaV 7009 培训教材

　　四、 系统及设备图

　　2016艾默生技术竞赛题目-工业4.0与物联网

　　五、 艾默生指导专家

　　孔令棂，梁蕊，肖方煜，李力力

　　六、 培训及答疑

　　A．DeltaV 相关培训，地点：艾默生公司，时长：1 天。B．公司答疑 1，地点艾默生公司，时长 1 天C．学校答疑 1，地点西安理工大学，时长 1 天

　　02.工厂自控设备智能诊断及预维护系统

　　七、 背景

　　在炼化， 冶金等这些传统工业行业中，智能设备已经逐渐得到大规模的应用。借助这些设备，工厂能够更容易的实现仪表层和控制层的自动化管理，大大提高了工厂控制系统的可靠性，可有效提高工厂运营效率。

　　八、 目标

　　使用 HART 仪表，FF 仪表，艾默生 DCS 系统 DeltaV 和 AMS 智能设备管理系统搭建一套控制系统，以实现对智能仪表的监控和维护管理。

　　三、 研究及评价点（目标的细分）

　　A．应用型1． 根据设计任务，提出初步的解决方案，以及实施该课题的途径，课

　　题实施计划。（初评）

　　2． 了解并掌握 DeltaV 系统组态及测试

　　3． 了解分布式控制系统的特点及仪表的工作原理，如温度、流量、压力

　　等。并了解常见 HART，FF，Profibus-DP，Modbus 总线的通讯协议。

　　4． 搭建一套由 HART 仪表，FF 仪表，DeltaV 系统，AMS 软件组成的控制网络，并通过 AMS，475 communicator 对智能仪表进行参数修改和维护诊断。

　　5． 利用 FF 温度变送器，FF 阀门定位器及 DeltaV 系统仿真一套温度 PID

　　控制。模拟控制器和通讯中断时 FF 总线仪表运行的优势。B． 创新型

　　1. 比较 HART 总线，FF 总线，Profibus-DP 总线，Modbus 总线应用的优缺点并提供分析报告。

　　2. 通过网络并经过 FF 现场总线直接控制步进电机

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