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模型及状态受限的关节柔性机械臂的自适应神经网络控制

随着自动化技术和人工智能控制算法的快速发展，机器人技术也取得了跨越式的发展并在智能制造、航天航空、海洋探测、医疗服务等方面占有重要地位。其中柔性关节机械臂因其卓越的安全性被广泛应用于教育、医疗、人机协作等需要保证机械臂与操作者或环境安全交互的领域。然而，柔性关节机器臂因其模型的非线性和惯性参数不确定等因素，在实际应用中难以建模。而且实际工况中又可能会出现受到传感器部署的限制或外界干扰的影响，无法准确得到所有状态变量的问题，使得传统的基于被控对象数学模型与状态变量的反馈控制算法无法直接应用。这就使得设计一种针对模型与状态信息受限的柔性关节机械臂的有效控制算法具有重要的应用价值。

  • 2021-07-01
  • 阅读210
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智慧城市支撑下的_多规合一_技术框架与实现途径探讨_席广亮

云计算中心、基础地理信息数据库、"互联网+"政务服务等智慧城市建设的内容,为"多规合一"工作开展提供重要的技术支撑。本文从智慧城市技术支撑的角度出发,针对各市县部门规划中存在的矛盾、不协调问题,探讨了智慧城市对"多规合一"的支撑作用,提出了以数据、业务和平台3个层面构建的"多规合一"技术框架；从"多规合一"的数据体系、规划编制与管理协同及信息平台功能建设3方面分析了"多规合一"的实现途径,为市县"多规合一"的规划编制与管理及"多规合一"信息平台建设提供技术指导。

  • 2021-07-01
  • 阅读179
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  • 8页
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聚酯纤维熔体输送环节的工艺模拟及预测

聚酯纤维作为最大的合成纤维品种，应用越来越广泛，对其品质的要求也随之增高。聚酯纤维的生产过程分为三个环节：聚合环节、熔体输送环节和纺丝环节，其中熔体输送环节承上启下，主要是把聚合环节的产物安全、稳定、均匀地运送到纺丝环节进行纺丝生产，所运送的熔体品质好坏直接决定了最终纺丝产品的质量。为了保证熔体输送环节运输熔体的品质，本文针对这一环节做了工艺模拟，并对熔体的性能指标运用相关模型进行预测，可以提前预知生产过程中熔体的品质从而及时做好各种预防。

  • 2021-07-01
  • 阅读176
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网络化非线性系统的同步控制与分析

近年来，网络化非线性系统在人工智能、智能制造、智能电网和互联网的拥塞控 制等领域得到了广泛的应用。这些大规模系统由许多个子系统相互交织而成，子系统 之间又通过网络彼此通信。受限于网络带宽、外界非线性扰动以及传感器自身物理结 构的限制，整个系统的运行状态会发生很大的波动。因此，如何设计控制器使得此类 网络化非线性系统达到同步至关重要。

  • 2021-07-01
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基于Windows平台的实时EtherCAT主站开发

智能制造推动工业控制系统向数字化、网络化方向发展，实时性、高速、高精的EtherCAT 现场总线广泛应用于各领域的工控系统中。工业自动化水平的不断提高，对工控系统的易操作性、开发的敏捷性提出了更高的要求，具有良好图形用户界面和完善软件开发工具的 Windows 系统逐渐应用于工控领域。因此，Windows 系统与EtherCAT 现场总线结合成为工控领域新的研究热点。本文旨在开发一种基于Windows 平台具有实时通信能力的 EtherCAT 主站系统，论文的主要研究内容如下

  • 2021-07-01
  • 阅读486
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生产线仿真平台逻辑控制研究

数字化工厂是智能制造的重要组成部分，生产系统仿真可以对工厂的生产线布局、工艺流程进行预规划，并进行分析、评估及验证，及时发现设计中的不足进行修正和优化。由于工业机器人的速度、重复定位精度、可靠性等性能的提升，在生产制造领域的应用范围越来越广。对机器人参与的智能生产线事先进行仿真模拟，可缩短制造周期，增强市场竞争力。本文针对生产线中的逻辑控制等需求，研究生产线仿真平台设计与实现中的关键技术。

  • 2021-07-01
  • 阅读172
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磁控溅射沉积制备Cu_C镀层及其摩擦学性能研究

一些智能制造中高速运转的关键零部件对性能和寿命的要求越来越严格。如高负载液压泵、涡轮增压器高速轴承等，这些零件在起速阶段不可避免会有一个瞬间干磨擦过程，这就要求在无润滑的情况下，工件也具有较好的摩擦磨损性能。而传统的耐磨材料又不能满足其力学性能要求，因此研究制备既具有良好的力学性能又能满足摩擦磨损性能的减摩镀层就具有了重要的理论意义和工程应用价值。

  • 2021-07-01
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基于多源异构工业大数据的刀具健康监测方法及应用研究

数控系统在智能制造装备系统中占据极其重要的地位，且向无人化、集成化和自动化的方向不断发展，其加工效率、加工成本和加工质量与刀具的健康状态息息相关，因此研究刀具健康监测技术显得尤为重要。随着自动化技术、传感技术和信息化等技术的飞速发展，刀具健康监测系统可以轻而易举地获取海量数据，获取的磨损状态信号呈现工业大数据多源异构的特性。传统的处理刀具健康监测的方法多通过信号特征提取、特征选择后进行模式识别达到刀具状态识别的目的，这种方式不仅依赖于大量的专家知识和极强的信号分析理论且耗时耗力，很容易受到人为主观因素影响，因此本文提出用深度学习算法处理刀具数据，从而充分利用刀具健康监测系统的多传感器信息，实现刀具多源异构大数据的融合。

  • 2021-07-01
  • 阅读190
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  • 70页
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