[发明专利]一种钢结构工厂的三维可视化监控方法、装置、存储介质及终端

权利要求书

1.一种钢结构工厂的三维可视化监控方法，其特征在于，所述方法包括：

构建钢结构工厂的三维可视化监控模型；

按照预设周期实时获取并预处理所述钢结构工厂中自动化设备的运行数据；

对预处理后的所述运行数据进行数据分析，生成钢结构工厂的生产数据；

基于所述钢结构工厂的生产数据生成产品报告单，并将所述产品报告单发送至工厂生产数据大屏进行展示；

根据所述三维可视化监控模型上预设录入的设备标识码获取设备运行参数；

将所述设备运行参数与所述三维可视化监控模型进行映射关联，生成自动化设备可视化数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建钢结构工厂的三维可视化监控模型，包括：

获取钢结构工厂设计图纸；

利用三维建模算法构建所述钢结构工厂设计图纸的工厂三维模型，并导出OBJ格式的模型文件上传至网络；

获取设备设计图纸；

利用三维建模算法构建所述设备设计图纸的设备三维模型；

将所述设备三维模型嵌入到所述工厂三维模型中，生成钢结构工厂的三维可视化监控模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建钢结构工厂的三维可视化监控模型之前，还包括：

利用5G网关建立与钢结构工厂中自动化设备之间的数据传输通道；

基于所述传输通道实时获取所述自动化设备的运行数据；

将所述运行数据保存至设备数据库；

其中，所述数据库为分布式列式存储的HBase数据库。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预设周期实时获取并预处理所述钢结构工厂中自动化设备的运行数据，包括：

按照预设周期从设备数据库中实时获取所述钢结构工厂中自动化设备的运行数据；

识别所述自动化设备的运行数据中存在的异常值，并将所述异常值从所述自动化设备的运行数据中剔除后生成第一运行数据；

当所述第一运行数据中存在缺失值时，调用预先训练的缺失值预测模型；

将所述第一运行数据输入预先训练的缺失值预测模型中，输出预测值；

计算所述预测值对应的期望值；

当所述期望值处于预设期望值区间中时，将所述预测值插入到所述第一运行数据中进行数据补全后生成第二运行数据；

将所述第二运行数据确定为预处理的运行数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对预处理后的所述运行数据进行数据分析，生成钢结构工厂的生产数据，包括：

获取预处理后的所述运行数据中多个设备参数值；

获取所述多个参数值中每个参数值的多个隶属度函数；

根据所述每个参数值的多个隶属度函数构建生产数据判断矩阵；

将所述生产数据判断矩阵与预设设备运行数据的权重值作积，生成钢结构工厂的生产数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述产品报告单中至少包括今日产量、本月产量、今日库存、今日任务量；

所述基于所述钢结构工厂的生产数据生成产品报告单，包括：

根据所述钢结构工厂的生产数据计算今日产量、本月产量、今日库存、今日任务量；

获取多种颜色显示参数；

根据所述多种颜色显示参数将所述今日产量、本月产量、今日库存、今日任务量进行色彩转换，生成今日产量、本月产量、今日库存、今日任务量对应的多种颜色数据；

加载预设报告单，并获取所述报告单中今日产量、本月产量、今日库存、今日任务量的多个参数标识；

将所述多种颜色数据和与其对应的所述多个参数标识进行逐一关联映射，生成产品报告单。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述当所述期望值处于预设期望值区间中时，将所述预测值插入到所述第一运行数据中进行数据补全后生成预处理的运行数据，包括：

当所述期望值不处于预设期望值区间中时，计算所述期望值区间的平均值；

将所述期望值区间的平均值插入到所述第一运行数据中进行数据补全后生成预处理的运行数据。