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基于大数据架构的机床温度可视化技术的设计与实现毕业论文

 2020-02-17 09:02  

摘 要

随着数控机床的自动化程度不断提升以及智能传感感知技术的广泛应用,使得获取大型智能数控机床的全方位数据并进行分析处理逐渐得以实现。由于数控机床逐渐趋于复杂化,使得其总体数据量得到了巨大的提升,基本呈现出了大数据的特性。因此,传统的只针对数据本身的分析研究变得不太实用,由此产生的一个问题便是如何将海量的数据变得清晰简易,便于技术人员便于分析和研究。数据可视化应运而生,数据可视化通过利用各种不同类型的图形,将数据转化成各种实际需要的图形,符号和颜色等等。这不仅能够清晰明了地传递隐藏于数据中的信息,而且能够充分利用人脑的感知能力,便于人们发现其中的规律。而将可视化的分析方法应用于数控机床的温度监测中,能很好地了解机床的实时工作状态,便于技术人员检查和维护,预防生产过程中可能出现的问题和提升工作的效率。

针对上述问题,本文以数控机床为研究对象,获取其温度数据,设计完成Web显示的机床温度数据可视化系统。主要研究内容如下:

(1)对如今相关的可视化技术的理论进行了解,查阅获知其发展历史及发展现状,对可视化的概念、方法、流程等方面进行调查研究。比较分析当前市面上较为流行的几款可视化开发工具(Echarts、Google charts、Highcharts),并选择其中一款进行可视化图形的开发。

(2)对数控机床的温度获取进行了简要的研究分析。机床监测得到的数据体量庞大(其特征大致符合大数据的基本特征),对其可以使用处理大数据的相关方法进行研究分析。分析数控机床通过传感器多方位采集数据并上传的方法及流程。

(3)设计Web数据可视化系统的框架,通过HTML5 CSS和Javascript进行前端页面的编写并进行调试,再在多个浏览器中多次运行,进行系统功能性以及非功能性的测试。最后进行数据可视化系统各个模块的展示和结果分析,并进行全文总结,并就设计实现的系统可拓展的方面进行展望。

关键词:数控机床;大数据架构;可视化技术;Echarts

Abstract

With the continuous improvement of the automation degree of CNC machine tools and the wide application of intelligent sensor sensing technology, it is gradually realized that the comprehensive data of large-scale intelligent CNC machine tools can be obtained and analyzed. As CNC machine tools have become more and more complicated, the overall data volume has been greatly improved, and the characteristics of big data have basically appeared. Therefore, the traditional analytical research only for the data itself becomes less practical, and the resulting problem is how to make the massive data clear and simple, and convenient for the technician to analyze and study. Data visualization comes into being, and data visualization transforms data into a variety of graphics, symbols, colors, and so on, by leveraging various types of graphics. This not only can clearly and clearly convey the information hidden in the data, but also make full use of the human brain's perception ability, so that people can discover the rules. The visual analysis method is applied to the temperature monitoring of CNC machine tools, which can well understand the real-time working state of the machine tool, facilitate the inspection and maintenance of technicians, prevent problems that may occur in the production process and improve the efficiency of the work.

In view of the above problems, this paper obtains its temperature data, and designs the machine temperature data visualization system of Web display. The main research contents are as follows:

(1) Understand the theory of today's related visualization technologies, review and understand its development history and development status, and investigate and study the concepts, methods and processes of visualization. Compare and analyze several popular visual development tools (Echarts, Google charts, Highcharts) on the market, and select one of them to develop visual graphics.

(2) A brief study and analysis of the temperature acquisition of CNC machine tools. Because the data obtained by machine tool monitoring is huge, and the basic characteristics of big data are available, corresponding research and analysis are carried out. Analyze the method and flow of digital machine tool to collect data and upload it through sensors in multiple directions.

(3) Design the framework of the Web data visualization system, write and debug the front-end page through HTML5 CSS and Javascript, and then run it multiple times in multiple browsers to perform system functional and non-functional testing. Finally, the page is displayed and the results are analyzed. The paper is summarized and the system expandable aspects of the design are prospected.

Keywords: CNC Machine Tool ;Big Data Architecture ;Visualization Technology;Echarts

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究目的及意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.2.1 国外研究现状 2

1.2.2 国内研究现状 2

1.3 本文主要研究工作与组织结构 3

1.3.1 本文主要研究内容 3

1.3.2 本文组织结构 4

第2章 相关技术研究 5

2.1 可视化技术相关理论 5

2.1.1 可视化概念 5

2.1.2 可视化途径 6

2.1.3 可视化实现 7

2.2 大数据可视化工具比较 7

2.2.1 Echarts 7

2.2.2 Google Charts 8

2.2.3 Highcharts 8

2.2.4 数据可视化工具的选择 9

2.3 机床温度监测数据获取 9

2.3.1 机床监测大数据的特点分析 9

2.3.2 数控机床监测数据采集 10

2.4 本章小结 12

第3章 机床温度大数据可视化系统设计 13

3.1 需求背景分析 13

3.2 Web系统设计 14

3.3 可视化页面设计 15

3.4 本章小结 17

第4章 机床温度大数据可视化系统实现与测试 18

4.1 用户登录模块实现展示 18

4.2 机床管理模块实现展示 19

4.3 温度大数据可视化模块实现展示 22

4.3.1 历史温度数据折线图 22

4.3.2 机床温度热力图 23

4.4 系统测试 24

4.5 本章小结 24

第5章 总结与展望 25

5.1 总结 25

5.2 展望 25

参考文献 27

附录A 28

附录B 31

附录C 35

致 谢 38

第1章 绪论

近年来,随着科学技术的不断发展,数控机床功能越来越丰富,结构越来越复杂,自动化的程度也越来越高,因而在工作过程中,一旦机床发生故障,导致的后果也会越来越严重。数控机床在工作运转过程中,由于各方面的影响,会不断造成磨损,会致使主轴的使用寿命缩短[1]。所以,当主轴温度持续超过某一定值时应当产生报警,以便提示操作人员采取适当措施,避免主轴长时间处在高温运行状态。通过对机床运行状态数据实时的采集和分析,并且将数据绘制出可视化的页面,可以清晰直观地对其故障的发展趋势进行早期诊断,以便采取相应的措施对机床进行保养[2]

1.1 研究目的及意义

随着数据化、信息化的时代的到来,计算机、互联网、通信、电子等技术迅猛发展。信息数据逐渐成为了第一生产要素,同时构成了数据化社会的分析基础和依据。信息的不断积累和产生过程中,衍生了大数据的概念,从原来的应用普遍的数据计量单位KB、MB和GB到现在大数据所需用到的TB、PB和EB等等,得到了日益广泛的应用[3]。大数据的海量数据中蕴含着数据源中不易为人发现的规律、对未来的预测和危机预防等等,在国防,交通,天气预测等诸多领域具有重大影响意义[4]。相较于已有信息处理技术而言,由于大数据的信息量庞大,在进行数据分析处理上仍具有技术层面上的挑战性。因而,大数据的处理、分析和应用正在成为一个蓬勃发展的研究方向,同时,其实用性也日益凸显,大数据正深入渗透到我们日常生活中接触到的方方面面。

处理框架是进行的数据计算的一个重要部件,其处理对象主要包括两种:本地数据,和刚刚从本地读取或客户端上传到系统中的数据[5]。数据的分析计算指的是对数据根据特定的算法进行处理的过程。数据的处理框架包括有混合框架:Apache Spark、Apache Flink ; 仅批处理框架:Apache Hadoop;仅流处理框架:Apache Storm、Apache Samza。

机床作为制造领域中的重要装备,其监测数据为实际制造过程提供可靠有效的加工状态监测与控制依据。从机床中实时检测到的温度数据以及各个机床之间温度的协调关系,这些都需要通过大数据架构进行处理和分析,并通过可视化技术呈现在我们面前,以便于更加清晰地了解和分析实时的温度数据[6]

可视化的市场和需求是庞大且多种多样的,虽然目前为止在可视化领域的研究取得了很大成就,但是在许多具体的方向,可视化的研究和应用还比较泛,定向性性程度不高,不能得到很好地满足[7]。因此,本文以机床产生的实时温度数据为研究对象,基于大数据架构,进行可视化平台的设计和实现。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

国外的数据可视化应用相对较为成熟,主要是基于软件进行开发。其商用化程度十分高,因此许多产品是付费使用。同时,专业性十分强,学习的周期较长。当前,国外的数据可视化平台很多,国外的主要有Plotly、 DataHero、Chart.js、Tableau、SandDance、Dygraphs、Visualize Free等等[8]

Plotly是一个灵活的制作图表软件。可以使用JavaScript,Python,R,MATLAB,Jupyter或Excel来执行分析,并且有多种选项可用于导入数据。可视化库和在线图表创建工具帮助你制作精美的数据图表。DataHero能够将云服务中的数据汇总在一起,并创建图表和仪表板。它对技术能力要求不高,这对于整个团队来说是一个很好的工具。Chart.js只有六种图表类型,但开源图书馆Chart.js是用于爱好和小型项目的完美数据可视化工具。他可以使用HTML 5 canvas元素绘制图表,Chart.js创建响应式平面设计,并且正在迅速成为最流行的开源图表库之一。

1.2.2 国内研究现状

国内的可视化技术和工具的开发开始时间较晚,相较于国外而言技术不够成熟。国内可视化平台多基于Web,支持的图表类型有限,数据的分析方式单一,且在数据处理方面如数据上传、数据分析性能较低,尤其在大数据的处理上仍存在较多问题。

国内的相关平台中主要有永红BI、BDP等。永洪BI主要面向的是专业的开发人员,操作性及可拓展性强,能够实现各种需要的图形图表 ,但带来的是复杂性的提升。同时,它是一款付费产品;BDP则与之相反,它的主要受众是非专业人员,这也说明了这个平台的受用范围特别广,从科学技术到金融管理,几乎能够全部覆盖。此外,它得到用户体验十分友好,尤其是对新上手的用户而言。优良的用户引导、推荐使用的可视化图形类型等等都是让人难以拒绝使用它的原因。但是,它的缺点也一样明显,实现的图形图表交互功能不够丰富,数据分析处理的速度较慢等等。

1.3 本文主要研究工作与组织结构

1.3.1 本文主要研究内容

本文主要是设计基于HTML和Echarts的可视化平台,数据来源于从机床获得的温度数据。该系统包括登录页面,信息列表页面,以及从信息列表中可见的可视化图片。同时本文也将对可视化技术、大数据存储技术进行研究分析,对现今市面上常用的可视化工具进行研究比较。

论文组织结构安排如下:

第一章主要介绍论文研究的目的及意义,调查与研究现今国内外在可视化技术领域的发展现状(包括可视化技术及可视化开发平台的发展现状),论文的预期目标及章节的安排。

第二章以可视化技术为基础,进行相关理论调查研究,主要包括可视化技术、大数据的存储技术,对如今较为常用的三款大数据可视化工具(Echarts、Google charts、Highcharts)进行比较,并对机床温度数据的获取进行了研究与介绍。

第三章完成对系统的设计,主要包括有系统的设计原则、功能设计、流程设计、整体架构设计等。系统的整体架构的设计主要采用了分层的方式,让系统的实现变得有条理。同时也能提高系统的整体性,降低后期的维护难度。

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