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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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基于机器学习的工业过程故障诊断

作为工业过程综合自动化的重要组成部分。故障诊断旨在及时有效地发现并消除故障,对确保生产安全和产品质量具有重要意义。一方面,随着市场竞争的日趋激烈,现代工业过程逐渐变得复杂化和大规模化。获得精确的过程机理模型愈发困难,积累足够的过程经验知识相当耗时。另一方面,集散控制系统、工业物联网、智能仪表等信息技术快速发展,使得能够反映过程状态信息的大量数据被采集和存储,促使基于数据的故障诊断研究成为智能制造时代下过程控制领域的热点之一。

  • 2021-07-01
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基于OPC+UA协议的数据采集系统设计与实现

随着工业领域智能制造以及物联网的兴起,通过 OPC UA 协议获取设备的生 产数据,并分析生产数据来提升生产效率成为主流趋势。本文针对目前市场上一 些设备因出厂较早而无法提供 OPC UA 协议服务的问题,设计了一种基于 OPC UA 协议的数据采集系统。本文的研究内容主要包括以下几个部分

  • 2021-07-01
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智能生产与仓储管理系统程序设计与实现

万物互联的数字信息时代,“德国工业 4.0”、“中国制造 2025”等智能制造战略概念不断涌现,智能化、自动化、数字化、信息化已成为未来工业改革发展的主流趋势。无源超高频射频识别技术(Passive Ultra-High Frequency Radio Frequency Identification,Passive UHF RFID)作为物联网关键技术之一,近年来凭借其低成本、高批量识别速率、低功耗等优势,在车辆识别、仓储制造等领域应用广泛。

  • 2021-07-01
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面向高实时性以太网的OPC+UA与TSN协同设计实现

随着工业4.0的发展,工业智能制造及自动化技术对智能化、标准化、模块化提出了更高的要求。当前传统的以太网主要针对互联网设计,无法满足工业运动控制领域的实时性需求。时间敏感网络TSN的出现有利于进一步提高工业应用数据传输的实时性。此外,工业4.0要求工业现场使用统一的标准总线来实现互联互通,然而市场上现存的多种基于以太网的通信协议均由不同的PLC供应商推广,它们之间无法直接进行数据交换。OPC统一架构(OPC UnifiedArchitecture,OPC UA)作为一种工业通信的数据交换规范,可以有效解决数据通信的访问一致性和标准化问题。然而,OPC UA在工业以太网环境中缺乏实时性保证,无法满足工业通信高可靠、高实时需求的应用场景。

  • 2021-07-01
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气动监测系统的无线通信融合模式的研究

随着科技发展,互联网技术的应用越来越广泛,在 2013 年“工业 4.0”的概念提出以来,工业互联网与工业生产紧密结合,智能制造应运而生。在传统的工业现场,一般没有对现场生产设备的监测系统或者通过有线传输的方式对现场设备进行监测。但是随着无线传输技术的发展,对工业现场设备的基于无线技术的智能监测系统的研究越来越深入。气动工业现场由于生产环境复杂,对无线监测系统的需求更高,为了更好的实现对气动工业现场的设备状态进行监测,本文研究设计了一套融合 ZigBee 和 WiFi 技术的无线监测系统,实现对气动工业现场设备的远程实时监测,为工业现场设备健康管理系统的研究提供了方法。气动工业现场融合无线监测系统主要由多个终端采集节点、网关系统和远程监测中心组成。其中,终端节点安装在工业现场设备周围,负责设备数据采集及传输,网关系统负责数据转发并上传至服务器,远程监测中心负责实时监控。

  • 2021-07-01
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基于机器视觉的传送带分拣系统设计

随着国家经济转型和产业结构调整,智能制造已经成为工业发展的不可阻挡的趋势。机器替代工人在生产中作业变得越来越普遍,传统的机器人往往通过离线编程来固定运动轨迹,从事一些简单重复的工作,灵活性较差。当联合了机器视觉技术后,机器人就拥有了能观察的“眼睛”,能够替代人眼完成一些复杂的、高精度的工作。在工业生产中,流水线分拣是一个非常重要的环节,由于分拣作业情况复杂,劳动强度大,人工分拣成本高,且容易受主观意识影响出错。针对上诉问题,本文联合机器人和视觉技术设计了一套分拣系统,用于替代人工完成分拣任务。

  • 2021-07-01
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一种基于MEC的任务分配策略研究及论证

自从 2005 年云计算出现以来,我们的生活,学习和工作方式都发生了显著的 变化。数据的爆炸式增长是大数据时代下的主旋律,随着万物互联趋势不断加深, 数据的增长速度远远超过了网络带宽的增速,同时,智能制造、无人驾驶等众多 新型应用的出现对延迟提出了更高的要求,传统的云计算框架已经很难实时高效 地支持万物互联的应用程序。将任务就近处理,减少数据传输延时,是降低响应 延时的重要方法之一,而 MEC(Mobile Edge Computing)正是通过这样的方式来 处理任务请求的。

  • 2021-07-01
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