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基于本体驱动的炼油厂DEVS仿真建模研究

石化行业作为国家经济命脉的支柱企业,如何高效、直观、迅速整合企业信息资源来智能辅助决策者进行智能制造是现今的重要课题。智能制造信患集成系统因自身复杂性在实现过程中面临许多挑战,传统软件建模方法主要缺陷在于建模个体对于知识认知不同,无法对知识进行统一建模而导致系统集成中出现知识复用与共享问题,容易造成系统集成与模型维护更新过程中的人力资源与时间的浪费,如何更有效地对知识建模与管理是智能制造信息系统中的关键。本文主要分析传统石化企业信息集成过程制造系统CIPS,根据其仿真需求及离散事件系统特点,引入本体驱动建模理论,提出基于本体驱动的DEVS仿真建模框架。

  • 2021-06-29
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基于设备心电图的智能制造装备故障诊断方法研究

智能制造装备是智能制造的主要体现载体,已成为当今工业国家的竞争目标。然而 当前智能制造装备的定时监测和事后维修等常规运维方法不能满足实时监控的目的。本 文以设备心电图为中心,针对糖果包装产线上的下料机器人的故障预测及诊断等方面展 开研究,结合最新的堆叠降噪自编码网络,提出了基于设备心电图的智能制造装备实时 故障诊断新方法,并将设备心电图应用到机器人故障诊断中,实验结果证明了提出方法 的有效性。

  • 2021-06-28
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工业机器人谐波减速器磨损失效机理研究

随着中国制造2025和工业4.0时代来临,面对汽车、机械、电子、国防军工等领域对于工业机器人庞大的应用需求,重庆市亟需突破机器人精密减速器等关键零部件的技术瓶颈,振兴本土机器人企业发展。针对复杂工况下工业机器人谐波减速器长时间运行导致精度逐渐衰退等问题,本文首先确定某六自由度工业机器人J6关节配备的谐波减速器结构设计参数,并建立三维有限元仿真模型,然后根据谐波减速器的输入转速、负载、润滑等方式,推导出不同工况润滑方式下谐波减速器主要摩擦接触副间磨损失效模型,同时得到工况负载下谐波减速器中薄壁轴承关于柔性套圈失效的疲劳磨损寿命模型,最后建立谐波减速器主要接触副产生的磨损累积的精度失效模型,分析磨损对谐波传动效率、回差以及啮合传动的变化规律,探究谐波减速器的磨损导致的精度退化失效机理。针对谐波减速器主要接触副磨损累积导致谐波传动精度衰退机理的研究,对延长工业机器人的使用寿命、谐波减速器精度补偿及其设计提供重要参考,对促进重庆智能制造及其产业转型具有重要的经济价值。本文的主要研究工作如下:

  • 2021-07-01
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基于ARM和DSP的铜带缺陷在线检测系统研发

在工件或原材料的生产加工过程中,产品的质量和生产效率日益成为智能制造的重要组成部分。然而,传统的人工抽检不仅效率不高,而且容易受到人为主观因素的影响。针对这一问题,本文设计了一套基于 ARM 和 DSP 的铜带缺陷在线检测系统,实现对生产线上铜带表面质量的检测。该方案相比于基于 PC 的在线检测性价比更高,检测速度更快,装配更加方便。本文主要的研究内容如下

  • 2021-07-01
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数据流技术在GPU和大数据处理中的应用

数据流模型是一种高效的计算模型,由于其在并行性方面具有天然的优势,数据流技术在软硬件领域得到了 广泛的应用。在硬件体系结构方面,数据流模型引领计算机体系结构在传统冯·诺伊曼架构下向支持更高并 发的方向发展。基于超长向量处理单元的流处理和SIMT的现代GPU就广泛使用了数据流技术的思想。在编 程模型方面,数据流思想在大数据编程模型领域得到了广泛应用,例如MapReduce和Spark等。从数据流模 型的角度多层次分析了英伟达GPU的体系结构以及CUDA编程模型,阐述了数据流模型在GPU软硬件系统中 的应用。分析了数据流思想和GPU大规模并行处理体系结构在大数据处理中的应用和发展趋势。

  • 2021-06-22
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大数据企业技术创新效率影响机制研究_陈立梅

企业创新的过程是多输入、多产出的复杂过程,为准确掌握企业在创新过程中的具体情况,基于创新价值链视角构建我国大数据企业技术创新效率评级体系。以大数据板块境内79家上市公司为研究对象,将企业创新过程划分为技术开发、物料转化、效益产出三个阶段,通过数据包络分析模型测算各阶段创新效率,运用Tobit模型分析影响因素。研究结果表明:我国大数据企业创新效率存在阶段性差异,与效益产出阶段相比,技术开发、物料转化阶段的效率较低;大数据行业的技术研发没有以市场为导向,技术开发制约着整体效率的提升;企业需要根据自身特点合理配置资源,避免投入冗余,以提高创新效率。

  • 2021-06-21
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基于NB-IoT小型智能家居系统的设计

利用NB-IoT(窄带物联网)技术设计了一套小型远程测控智能家居系统.系统采用ARM Cortex-M3超低功耗MCU STM32L151作为主控芯片,结合多种传感器、华为云服务器和执行器构成了具有实时远程测控功能的小型智能家居测控系统;家居系统采集到的数据,通过NB-IoT物联网通讯技术和转发网关将其发送至远程华为云服务器;通过人机交互应用软件端对云服务器数据库数据的获取和操控,实现了对家居环境情况的监测和对家庭用电器设备的控制.实验结果表明:系统具有远程实时测控、数据准确、低功耗等特点,具有一定的实际应用价值

  • 2021-06-18
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一种楼宇暖通空调系统控制方法

本发明提供了一种楼宇暖通空调系统控制方法,包括以下步骤:对具有可变风量和恒定送风温度的暖通空调系统建立知识模型,根据所述知识模型将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练;将经过预训练的智能体在真实环境中基于所述知识模型和所述深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习,并实时更新基于数据驱动的环境模型。将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练,预训练过程中减少了智能体在真实环境中交互时产生的学习成本。基于知识模型和深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习,在迭代学习过程中实时更新基于数据驱动的环境模型,使在线训练更加稳定,同时还可以降低学习成本。

  • 2021-04-26
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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