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基于云技术的工业缝纫机状态检测及分析软件的设计与实现

工业4.0模式有效融合了物理世界和网络世界,云技术的发展又显著提高了数据分析处理和资源共享的能力,为电控缝纫机智能化提供了新的发展方向。通过物联网技术获取电控缝纫机加工现场数据,为满足整厂甚至是企业级的数据整合,利用云端分布式计算高效性和资源共享性的特点,开发一套基于云技术的缝纫机状态监测及分析软件对缝纫机故障诊断和质量管控带来重要便利。因此,基于Paas(平台即服务)云平台,搭建工业缝纫机状态检测及分析软件系统,实现了参数设置,状态检测及故障诊断,性能评价等功能。工业现场数据通过蓝牙由缝纫机传入移动端,再由HTTP协议上传至云端,采用整合在云端的Keras等机器学习库 对数据预处理分析和应用分析后,将结果存储在postgreSQL数据库,最终在移动端,实现由UIkit框架建立的可视化界面上的用户交互。

  • 2021-06-18
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一种新型工业互联网用电力设备箱

本实用新型公开了一种新型工业互联网用电力设备箱,包括设备箱主体,所述设备箱主体的上端设置设置有防雨盖,所述设备箱主体的正面设置有箱门,所述设备箱主体的底部设置有一号支撑柱,所述设备箱主体的底部四周在位于一号支撑柱的外侧设置有底部挡板,所述设备箱主体的底部的左右两侧的一号支撑柱之间设置有内部滑动杆。本实用新型所述的一种新型工业互联网用电力设备箱,通过向前拉动侧面把手,使得底部支撑杆呈现竖直状态,从而通过背面环形把手拉动设备箱主体,使得设备箱主体的移动搬迁更为方便,通过向前移动侧面把手收纳滚轮,从而使得设备箱主体的防止被人错误操作滚轮,使得设备箱主体更为安全。

  • 2021-06-18
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以睡眠场景为例的智能家居场景模型构建研究

目的 构建智能睡眠场景模型,为智能家居场景研究提供参考。方法 运用扎根理论作为研究方法,搜集睡眠相关的品牌概念场景和用户使用场景作为原始资料。通过开放性编码与主轴性编码,提炼出智能睡眠场景维度与子项说明表。最终经过选择性编码将不同维度和子项组织起来。结果 得到智能睡眠场景模型。藉由关系图的形式阐释了场景各要素的相互关系,以及场景的作用机制。结论 智能家居场景分为有形场景与无形场景,共 5 个维度,18 个子项。有形场景划分为空间要素、氛围要素和智能设 备要素 3 个维度,他们构成了用户所在的物理空间。无形场景划分为数据要素和社会要素,分别为有形场景提供了“大脑”和“援助”。它们互相影响、共同作用,为用户构建了居家智能场景体验

  • 2021-06-18
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一种工业互联网用数据安全智能网关

本实用新型公开了一种工业互联网用数据安全智能网关,包括网关主体,所述网关主体的上端设置有开关,所述网关主体的下端固定连接有支撑底座,所述支撑底座的四周固定连接有定位保护底座机构,所述网关主体的前端设置有信号接口、电源接口与天线,所述电源接口位于信号接口的一侧,所述天线位于信号接口与电源接口的两侧。本实用新型所述的一种工业互联网用数据安全智能网关,设有定位保护底座机构与锅型可调节信号增强机构,能够方便更好的对装置进行放置与保护,增加装置工作的稳定性能,不易损坏,还可以方便增强装置的信号输出,便于进行调节,控制效果更为优异,提高装置使用性能,带来更好的使用前景。

  • 2021-06-18
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基于IPv6的物联网智能家居仿真部署与实现

将 IPv6 协议引入物联网技术,既适应计算机网络技 术的未来发展趋势,又符合当前智能家居的应用模式。通 过对 IPv6 和物联网设备关键技术的研究,在 Packet Trac- er7.0 仿真平台上搭建智能家居应用场景,采用 DHCPv6 协 议自动分配 IPv6 地址,通过域名和 IoE 监视器两种途径让 外网和内网主机登录并配置 IoE 服务器,对核心设备(温度 调节器)编写调控代码并设置控制条件。物联网智能设备 获取 IPv6 地址并在 IoE 服务器注册后,实现对环境参数的 实时获取,在温度调节器的调控下满足智能家居的需求。

  • 2021-06-18
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输配电设备泛在电力物联网建设思路与发展趋势

输配电设备泛在电力物联网建设思路与发展趋势

  • 2021-06-17
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车载物联网:未来交通系统的主要技术

不知从什么时候开始,汽车厂商开始奉“大屏”为圭臬,消费者似乎也极度认同“屏大=科技感+智能化”。随着用户习惯的改变,传统DMR\模拟车载台和LTE数字集群车载台交互性差的缺点越来越明显。深圳市遨游通讯设备有限公司根据以往为客户提供定制车载台的经验,推出颠覆行业认知的智能大屏车载台-遨游V80。遨游V80是一款集DMR数字对讲+LTE专网通讯的数据采集多模融合通讯智能车载台。

  • 2021-06-17
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基于改进遗传算法的生鲜多目标闭环物流网络模型

针对生鲜产品闭环物流网络中存在的经济成本高、碳排放量大、社会效益重视不足等问题,综合考虑退货量的不确定性,以经济成本最小、碳排放最小、社会效益最大为目标,建立了不确定条件下的生鲜多目标闭环物流网络模型。首先,利用改进的遗传算法(GA)求解该模型;然后,结合上海某生鲜企业运营管理数据,验证了模型的可行性;最后,将改进的 GA的结果与粒子群优化(PSO)算法的结果对比,验证了算法的有效性,凸显了改进的 GA在求解多目标的复杂约束问题时的优越性。算例结果表明,多目标优化满意度达到0. 92,高于单目标优化满意度,展示了所提模型的有效性。

  • 2021-06-17
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