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基于激光雷达的AGV室内导航软件开发

随着智能制造的快速发展,高端智能化物流设备的需求越来越旺盛。AGV 作为自动化、智能化物流设备在许多行业发挥着重要作用。导航技术是 AGV 的核心技术。AGV 准确地感知环境信息以及构建环境地图是实现自主导航的基础。因此,本文采 用激光雷达作为传感器,研究并开发了基于图优化的 SLAM 方法和基于栅格地图的路径规划方法的 AGV 室内导航软件。

  • 2021-07-01
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机器人曲面加工的视觉引导与运动控制方法研究

机器人的工业应用在先进制造业领域有着重要的地位,自动化生产的装备已经成为了现今的主要需求。自由曲面加工还存在不少的技术难题,造成了任何的加工方式都不能够完全地满足高精度零件生产的需求,所以复杂曲面在完成初步加工后,都需要再附加平滑加工、研磨和抛光等精加工工序。然而表面的人工精加工耗费时间,且无法确保加工质量,急需机器人作业。在精密装配、抛光打磨、修刮清洗等作业中,会发生机器人和环境的交互作用,交互力的大小会对加工作业的精度和质量产生显著的影响,因此实现主动柔顺控制具有重要意义。本课题以自由曲面精加工机器人为主要研究对象,搭建了高端制造机器人自动化作业生产线,并进行了柔顺研究与试验验证。

  • 2021-07-01
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传感器网络与云统一连接框架设计与实现

随着云计算技术与物联网应用的快速发展与融合,传感器云成为一种新兴的云计算平台,支持互联传感器设备与云应用程序及其他设备交互,在云中心进行物联网智能数据分析,成为智能城市、智能制造、智能家居等领域的支撑平台。然而,在构建传感器云过程中仍然存在一些关键问题需要解决,比如,异构传感器网络的统一接入,传感器数据实时处理,以及网关应用功能热更新。

  • 2021-07-01
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加热炉能效在线评估及设备管理系统研究

随着工业智能制造 4.0 的提出,化工企业运用工业过程大数据处理技术分析加热炉 运行情况,进而提高加热炉能效成为了企业发展的目标之一。虽然现阶段石化企业在长 期发展运营过程中积累了大量的设备运行和维护数据,但却缺乏对信息的深层次处理和 决策。现场工作人员和管理人员在进行决策时,需要花费大量的时间,不能及时有效的 对加热炉运行做出合理的建议

  • 2021-07-01
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企业创新方法体系构建及其应用研究

“自主创新、方法先行”,创新方法是指导创新方向、加快创新进程、减少创新成本,支撑“大众创业、万众创新”的重要工具。论文选题源自 A 企业承担的国家科技部项目“面向激光装备智能制造的创新方法系统性应用研究与示范(项目编号:2016IM030300)”,针对当前企业所应用的创新方法较为单一的问题,对企业创新方法体系的构建及其应用进行研究,目的是帮助企业实现多种创新方法的融合应用,全面提升企业的自主创新能力。

  • 2021-07-01
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基于Kafka的数字化制造车间大数据处理平台设计与实现

随着工业大数据、智能制造等概念兴起,设备数据作为能够直接反映制造过程的“第一手信息”越来越被重视。数字化制造车间作为现代制造业的基本单元,如何高效利用海量异构制造数据,是制造业现代化进程中必须解决的问题。

  • 2021-07-01
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基于区块链的物联网节点可信计算与隐私保护方法研究

近年来,物联网(Internet of Thing, IoT)技术及其创新应用,在智能制造、智能家居、智慧城市等领域迅速发展,改变了原有的生产模式,也为人们的生活带来了前所未有的便利。但是,无处不在的物-物互联和人-物数据交换,也对敏感信息的采集、传输和交换过程提出了更高的安全保障要求;而物联网海量节点数据交换引发的超大规模并发数据处理需求,更是对现有数据中心计算、存储和稳定服务能力的巨大挑战。

  • 2021-07-01
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面向智能仓储的制造执行系统的设计与实现

近年来中小制造型企业在智能制造的行业大背景下飞速发展,各种自动化设备部 署数量不断增加,智能仓储系统在生产制造领域的应用也越加广泛,制造执行系统(MES,Manufacturing Execution System)作为生产管理和调度执行的控制中枢,也成为了制造型企业信息化建设中不可或缺的一环。仓储和生产是制造型企业管理中的两大核心环节,那么如何根据它们两个的业务特点,使智能仓储系统和制造执行系统之间形成业务集成,是现在中小制造型企业面临的一大难题。本文以某中型终端设备加工企业为研究对象,该企业在配备了智能仓储系统及相关自动化设备之后,由于智能仓储系统与车间生产现场并未建立直接联系,整个生产管理过程产生脱节,导致生产效率与资源利用率并未得到显著提升。为解决上述问题,根据该企业的实际需求,以原有智能仓储系统为基础,为它设计实现了一套面向智能仓储的制造执行系统,最终达到为企业降低能耗、节约成本、提高效益的目标。

  • 2021-07-01
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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