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华中科技大学硕士学位论文
摘 要
智能制造是“中国制造 2025”计划的重点内容，智能工厂中的数据管理和监测系
统是智能车间建设的重要方面。基于 Java 的车间数据分析和监测系统的主要功能有
车间零件和机械设备的配置信息的展示、车间加工零件的尺寸及其误差展示、车间
设备的健康数据展示、特征值计算、车间三维模型展示等。解决了智能车间生产过
程中的数据管理问题，建立了数据分析和监测系统，通过数据分析技术来实现车间
生产的智能化，全面提高产品的质量、增强企业的管理能力。
系统优化是提高系统实时性的重要方法。在传输模型的优化方面，上位机系统
放弃传统表对象 Entity 的建立，使用 HashMap 结构，直接将查询数据存储到该结构
中，减少数据到表对象的映射过程，减少数据库的数据类型与 Java 中的基本类型之
间的转换，方便数据的传输。在下位机系统中使用泛型简化代码量，并保证通用性
和高效性。通过构建复杂网络模型分析系统模块的合理性并通过查找关键节点提高
系统的健壮性。
根据系统数据查询的特点，在频繁查询的列、表示状态的列、保存时间的列和
多表连接查询中进行表连接的列上建立索引，其中值的类型较少的列上建立的索引
为位图索引。通过构建蚁群算法查询应用模型，计算出多表连接的最优查询路径。
对车间数据进行查询、分析和可视化，首先配置可自启动的线程，然后将通过
自启动的线程查询到的数据进行统计分析，计算其特征值，最后利用图表和三维模
型的方式进行特征数据的可视化。
关键词：智能监测系统，DAO 层优化，复杂网络模型，蚁群算法，数据可视化
