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基于强化遗传算法的车间调度方法研究

自 2013 年以来,随着德国“工业 4.0”和“中国智造 2025”的相继提出,制造业迎来了新转折点。车间调度是智能制造中重要的组成部分之一,制造业的快速发展,离不开智能调度方法的进步。遗传算法对研究车间调度问题有重要价值,但其性能易受参数影响。因此,本文对求解车间调度问题的遗传算法进行研究,设计出一种基于强化学习的遗传算法,以提高算法性能,并实现对车间调度问题的高效求解。

  • 2021-07-01
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夜巡机器人姿态与运动控制研究

近年来,随着互联网、人工智能等高新技术的快速发展,机器人的新技术、新产品也大量涌现,这既为智能制造行业提供了新的突破口,也从各方面改善了人们生活。机器人技术的应用已扩散到各个领域,其中,在深度融合互联网、物联网、人工智能、大数据的“智慧监所”建设中,安防机器人为提升监所智能化管理水平作出了巨大贡献。夜巡机器人作为一款安防机器人主要应用于看守所、监狱等室内场景,通过拟人化夜间巡逻监视工作,代替监所值班人员执行监室夜间巡逻任务,可减轻值班狱警的工作压力,降低狱警处理的危险性,提高监狱的安全监管水平。

  • 2021-07-01
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基于在线机器学习的工业控制系统入侵检测算法研究

工业控制系统是实现智能电网、智能制造等的核心与关键。开放性、智能化、网络化、实时性等导致工业控制系统面临严峻的信息安全挑战。工业控制系统的入侵具有时间跨度大、先验知识少等特点,导致基于规则和基于批量学习的入侵检测算法在实时性和效率方面无法满足工业控制系统的需求。工业控制系统的入侵检测算法核心在于数据分布不平衡情况下的跨时空传感器与控制器信息快速、实时、准确分类。本文针对工业控制入侵检测系统的实时性要求,采用在线机器学习(online learning)模式,研究工业控制系统的入侵检测算法,实现入侵行为的快速、准确识别。

  • 2021-07-01
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智能家电用户满意度调查分析

随着信息化水平和人工智能技术的不断?高,智能制造迅速发展起来,其中智能家电市场也在飞速成长,这吸引了许多传统家电企业与互联网企业的加入。2017 年中国智能家电行业市场规模达到了 2828 亿元,全年同比增长了 3.75%,甚至还会继续增加,导致智能家电市场的竞争状况激烈,智能家电生产商的发展面临着巨大的机遇与挑战,一方面,用户需求的?升给厂商带来巨大的利润;另一方面大量生产智能家电的企业涌入,对每个厂商的家电个性化?出了更高的要求。用户购买智能家电的满意度评价正是当前厂商希望及时获取的信息。如果厂商能够定期监测用户满意度情况,明确用户对不同类别智能家电的满意度,关注因素及因素间相互关系,无疑会?升自己的品牌竞争力。

  • 2021-07-01
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基于MOM框架的生产物料配送系统研究

在市场竞争加剧、企业生产管理水平仍待提升的背景下,智能制造相关技术的发展日新月异。与此同时,越来越多的企业注意到生产物流的智能化升级将是构建未来智能工厂的基石。在此背景下,构建整合企业物流相关业务的一体化管理信息系统,并研究应用于物料配送活动的理论与方法具有重大意义。

  • 2021-07-01
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双舵轮AGV定位和建图的关键技术研究

自动引导小车(Automated Guided Vehicle AGV)在智能制造行业中发展迅速,其中定位和建图是实现 AGV 导航系统的核心问题之一。本文以实际项目为依托,在实际工厂中搭建了双舵轮 AGV 搬运平台,对基于双舵轮 AGV 的定位和建图技术进行了深入的研究。主要的研究工作包括

  • 2021-07-01
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单目视觉姿态自动测量方法研究

单目视觉测量技术以其高精度、非接触性和结构简单等优点一跃成为智能制造、航空航天、人工智能等领域的研究热点,其中高精度的姿态测量技术已经成 为单目视觉测量领域迫切需要解决的难题和重点研究方向之一。针对目前基于合作目标的单目姿态测量方法需要人为手动匹配特征点和像点之间的对应关系,存在耗时、非自动等问题,本文提出一种基于合作立体靶标的单目视觉姿态自动测量方法,对姿态自动测量算法、合作靶标的设计以及图像特征提取等进行了研究,并搭建了系统软硬件平台对姿态测量精度进行了验证。主要研究工作如下

  • 2021-07-01
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球团矿在环冷机中冷却过程的数值模拟分析

随着国民经济的发展,对钢铁企业智能制造、绿色生产的要求日益迫切。高炉炉料结构优化已成为炼铁行业主流发展趋势。环冷机作为球团矿质量把控的末段设备,一直以来针对球团冷却过程缺乏系统研究分析。因此,采用数值仿真模拟球团降温的具体过程,探索球团矿冷却过程的变化规律已成为十分重要的研究课题。

  • 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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