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船舶配电系统用嵌入式可编程控制器研究

随着德国工业 4.0 以及中国制造 2025 战略的发布,目的是实现生产业智能升级,与互联网大数据融合发展,这对处于生产制造业核心地位的控制设备以及其涉及技术提出了更高的要求。传统工业现场控制设备 PLC 由于其封闭性、对使用者有较多要求、成本高以及硬件性能不足等缺点,无法满足智能制造赋予的使命。嵌入式可编程控制器融合了嵌入式技术、传统可编程逻辑控制器技术和软 PLC 技术,实现了对传统 PLC 的突破。

  • 2021-07-01
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多域物联网数据共享交换管理平台设计与实现

物联网作为国家战略性新兴产业的重要支撑,是智慧城市、军事国防、智能制造等的核心和基础。万物互联、开放共享、安全保障等是物联网产业健康发展和广泛应 用的基础。物联网设备根据归属地划分管理域,形成多域。针对物联网数据的海量化、异构化、分散化等特点,本文聚焦于多域物联网数据共享交换体系架构及基于区块链的上下文敏感、细粒度自适应访问控制方法,设计和开发多域物联网数据共享交换平台,实现子域系统互联互通、数据跨域受控共享、服务跨域受控协同、应用系统跨域受控联动。

  • 2021-07-01
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基于相似性度量的滚动轴承状态评估方法研究

随着智能制造的提出,我国无论是在精密仪器还是大型装备的生产制造上,都取得了瞩目的成绩。而伴随着制造业的崛起以及国民经济的发展,对于机械设备的需求量越来越大,要求也越来越高,从而对于机械设备的安全性检测及控制就显得格外重要,一旦机械设备在生产运行中出现磨损老化等故障,如不能及时发现并采取必要防护措施,便会引发重大的事故。不仅会带来经济上的巨大损失,严重时甚至会危及人的生命安全。如果能准确及时找出故障,并做出正确的决策,就能在很大程度上避免重大灾难性事故的发生。轴承、齿轮箱作为机械传动系统的重要零部件,影响着设备的关键性能。因此,有必要对它们进行相关的寿命预测及其相应的状态评估,从而保证机械设备的安全运行,实现对机械装备的健康管理。

  • 2021-07-01
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基于数字孪生的数控机床虚拟交互系统设计与实现

随着“中国制造 2025”、“工业 4.0”等规划的提出,制造业的生产模式正向智能化转变。智能制造的目标是实现物理世界与信息世界的融合,数字孪生(Digital Twins,DT)作为虚实融合的最佳途径引起了国内外研究者的广泛关注。基于数字孪生“虚实映射”、“以虚控实”的内涵,本文以数控机床为研究对象,研究了使用 GPU加速的三维监控技术、基于虚拟数控面板的远程控制技术,最终集成为数控机床虚拟交互系统。本文主要研究内容如下

  • 2021-07-01
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基于信息物理系统的数控铣床能耗建模及切削参数优化

制造业是经济发展的主体,作为制造业的工业母机,数控机床的功率需求不断增大,造成的资源枯竭、全球变暖等环境问题也逐渐加重,提高数控机床能量效率问题是国内外关注的重点。随着互联网技术的发展,车间设备的加工信息可以更加全面迅速的反映出来,促进制造业与互联网的融合是未来加工车间发展的趋势。本文针对互联网技术和数控铣床加工,开展基于信息物理系统的数控机床能耗建模及切削参数优化研究,实现自组织、自适应优化数控机床加工能效,主要研究内容包括

  • 2021-07-01
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汽车冲压件模具信息管理系统设计与实现

随着信息化技术和智能制造的推进,模具企业引进生产信息化管理理念势在必行。然而模具行业由于采用单件小批量的定制化生产模式,其信息管理系统的引入存在诸多挑战。特别是汽车冲压件模具的生产,因其具有生产流程复杂、模具整改频繁、模具包含的非标准零部件多、模具生产过程中产生的数据量大、数据凌乱等特点,使得市场上通用的信息管理系统难以实现对模具生产的全面信息化管理。基于此,针对模具公司的实际需求开发定制化的模具信息管理系统,对提升模具企业的信息化管理水平,增强模具生产过程中数据共享的实时性,简化管理流程,不断提高模具开发效率具有极为重要的意义。

  • 2021-07-01
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基于Unity+3D的微电机自动装配线实时仿真系统

智能制造作为“中国制造 2025”的主攻方向,给制造企业提出了建设重点领域数字化车间的发展目标。作为构建数字化车间的重要一环,高水平的车间级数字化监控不仅要求实时数据的获取和显示,对于数据的显示形式、异常反馈的时效性以及生产线运行实况的全方位展示提出了更高的要求。为了提升制造车间的综合监管水平,本文提出了一种基于内存数据库技术和运动映射参数化建模技术的实时仿真系统的开发方法。论文的主要研究内容如下

  • 2021-07-01
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基于深度学习的柔性装配机械手零件动态识别与定位研究

装配机械手一直以来都在工业生产中被广泛使用。伴随着智能制造时代的来临, 以视觉技术引导的装配机械手无论在理论研究还是实际生产中都越来越受到重视。目 前,视觉机械手往往通过几何形状匹配,特征分析以及模式学习等传统图像检测技术 实现对目标零件的识别与定位,然而以上方法只适合于零件轮廓简单或者特征便于提 取的场合,在面对多种零件随意摆放和环境因素干扰的复杂情况下,基于人工设计特 征的传统目标检测算法有很大的局限性,经常面临识别准确率低、检测速度慢和定位 误差大等问题。

  • 2021-07-01
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