文章摘要:针对离散制造过程中生产异常难以准确评估的问题，提出了一种物联网环境下的车间生产异常发现与分析方法。首先，基于在制品实时状态采集模型，定义了在制品异常事件类型；其次，为了衡量在制品异常事件对车间生产的影响程度，以异常事件发生时生产异常影响因素的状态信息为数据基础，将一维原始数据二维化后，采用一种结合批量归一化和dropout方法的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）来预测生产任务剩余完成时间，并通过生产任务延迟完成时间来量化车间生产异常程度；最后以某航天车间为案例分析，对所提方法的可行性和有效性进行了验证。

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项目基金:《物联网技术》 网址: http://www.wlwjszz.cn/qikandaodu/2021/1116/2299.html