目前,国内外研发的织机现场生产过程监测系统实现了织机现场生产数据的实时采集、监测、存储、统计和报警等功能,在一定程度上提高了纺织企业的生产监测管理的自动化和信息化水平。但是,为充分利用企业生产现场感知和积累的大数据,更好地展示隐性知识,面向织机现场生产过程的数据挖掘和知识发现成为新的亟待解决的主要问题。因此,本文选题具有很好的现实意义和应用价值,并得到了国家纵向项目《制造物联现场数据融合与集成技术研究与开发》(NO.2014BAF07B01)的资助。在深入企业调研和查阅国内外大量文献的基础上,对织机现场生产过程智能监测系统进行了需求分析,对其关键技术展开了研究,并设计实现了原型系统,本文所做的主要工作和成果如下:(1)通过对企业现场生产需求的调研,详细分析了系统的信息需求、技术需求和功能需求,针对织机现场生产的环境特点,提出了一种二分四层的织机现场生产过程智能监测系统架构,并提出了可行的系统设计方案,为实现织机生产状态规则知识提取和织机生产状态预测打下坚实的基础;(2)为了更好地展示生产能力,结合织机现场生产过程不同维度的统计数据进行关联分析,设计了数据库系统,并在此基础上,通过统计分析,挖掘了织机现场生产能力,为织机调度和排产提供了重要依据;(3)通过分析影响织机生产状态预测的各类指标,构建了基于粗糙集理论的织机生产状态规则提取模型,采用基于粗糙集理论的规则提取方法对海量的织机生产状态数据进行规则生成,并在构建织机生产状态规则知识库的基础上,提出了一种基于规则相似度的正向推理方法,从而实现织机生产状态预测;(4)以某纺织厂的织机现场生产过程智能监测需求为背景,采用MFC语言以及SQL SERVER数据库等技术,开发了织机现场生产过程智能监测系统,经实际应用,验证了系统的可行性和有效性,并得到了企业的认可。图34幅,表16个,参考文献94篇。