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申请/专利权人：无锡物联网创新中心有限公司

摘要：本申请公开了一种纺纱工业互联网协同制造管理平台，涉及纺纱技术领域，包括：数字化底座，用于与物理设备交互，采集全流程纺纱数据；数据中台，用于处理所述全流程纺纱数据，并进行数据安全管理与数据资产管理；组态开发平台，用于进行数据存储与计算，组织数据并对外开放数据，提供多种引擎以及多种微服务，以及协同供应链；应用层，用于基于所述组态开发平台进行智慧应用；安全防护层，用于进行安全防护。应用该纺纱工业互联网协同制造管理平台，能够为纺纱管理提供便利，实现智能化生产，提升生产效率。

主权项：1.一种纺纱工业互联网协同制造管理平台，其特征在于，包括：数字化底座，用于与物理设备交互，采集全流程纺纱数据；数据中台，用于处理所述全流程纺纱数据，并进行数据安全管理与数据资产管理；组态开发平台，用于进行数据存储与计算，组织数据并对外开放数据，提供多种引擎以及多种微服务，以及协同供应链；每种所述微服务运行于独立的进程，且每种所述微服务具备自身对应数据库；应用层，用于基于所述组态开发平台进行智慧应用；安全防护层，用于进行安全防护；所述数据中台包括：数据处理层，用于存储数据以及进行数据处理；数据处理框架包括数据治理、数据共享、数据建模、AI分析、专家诊断、统计分析；数据治理包括数据清洗、数据规范、数据关联、数据集成；数据处理层对纺纱原始数据进行预处理，包括清洗、校正、补全、标准化；数据处理层运用统计学习方法寻找原棉不同特征的关联关系，建立机器学习纱线质量预测模型，使用深度学习技术进行智能分析，包括图像识别、故障预测、质量优化；建立专家知识库记录历史故障案例及解决方案；数据安全管理层，用于进行数据安全管理；数据资产管理层，用于进行数据资产管理；所述安全防护层包括：云安全模块，用于为云平台基础资源和云上部署的应用与服务提供安全管理；数据安全模块，用于检测入侵流量，识别异常日志；工控安全模块，用于进行工控网络监控；防护模块，用于安全接入互联网设备；安全防护层基于K-means算法与免疫遗传算法进行安全防护，包括：将筛选出的特征子集作为K-means算法的输入，结合免疫遗传算法确定最佳簇的数量，初始化簇中心，将数据点分配到距离最近的簇中心，计算新的簇中心，确定异常聚类以及异常阈值，使用异常阈值进行入侵检测；确定最佳簇的数量包括：初始化；构建适应度函数；其中，构建适应度函数包括：计算每个个体下的轮廓系数与DB指数；将计算得到的轮廓系数与DB指数归一化到0至1的范围；根据计算信息熵，其中，SC′i为轮廓系数归一化到0至1的范围后的值，DB′i为DB指数归一化到0至1的范围后的值；分别计算权重：选择每个个体下的综合评分作为适应度函数fKi＝∑wSC*SC′i+wDB*DB′i；计算每个个体的适应度值，每个个体被选择的概率为fKi为个体Ki的适应度值；随机选择两个个体，生成随机数，且如果生成的随机数小于交叉概率，则执行交叉操作；对每个个体生成随机数，且如果生成的随机数小于变异概率，则执行变异操作；重复遗传最大迭代数次，从最后一代种群中选择适应度最大的个体，输出适应度最大的个体代表的候选值作为最优簇数；所述组态开发平台包括：工业大数据分析平台，用于进行数据存储与计算并提供多种引擎；微服务平台，用于提供多种微服务；生态开放平台，用于协同供应链；所述工业大数据分析平台包括：Hadoop计算平台，用于处理全流程纺纱数据；Hbase数据库，用于存储全流程纺纱数据；工业大数据引擎，用于提供多种引擎；数据开放服务平台，用于组织数据并对外开放数据；监控告警系统，用于监控设备状态信息、产品信息，并当监控到的信息满足告警条件时，发送告警信息；调度系统，用于下发纺纱任务计划与机台调度指令；元数据管理系统，用于管理数据资源和元数据信息；数据质量监控系统，用于监控全流程纺纱数据的质量。

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