园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。
基于高度自动化的物流、仓储及柔性加工制造能力基础上,以建设产线主控系统为核心,与上下层信息系统 高度集成、协同的智能信息化管理平台。通过车间产线管控系统的建设,实现数字化工厂车间协同运营,让生产变得更有序、可控。使增材中心能够对订单实现快速响应、高效协同、快速交付高质量产品的能力,同时,促进智能化增材制造全产业的链协同发展。 n 提高产线自动化程度 n 提升车间整体运行可靠性 n 提升车间生产执行管理能力 n 生产全过程可视化 n 提升设备的精细化管理 n 加强车间能耗分析管控 n 生产运营一体化分析展示
中服云DTU是一款专门为自动化,信息化,物联网等应用而开发的高性价比物联网网关,具有透传、边缘采集,数据定时上报,数据变化上报,远程反控制等功能。
将企业大量、重复财务核算从企业个体中抽出集中到一个新的自主业务单元(共享服务中心SSC),共享服务中心通过市场化运营机制提供计费服务,设有专门的管理机构,目的是提高效率、创造价值、节约成本以及提高对客户服务的质量。
最近,基于深度学习(DL)的工业应用由于其先进的性能而引起了广泛的关注。然而,便携式设备中有限的计算资源总是使大型DL模型在行业中不适用。基于DL的单图像超分辨率由于计算量大,也遇到了这个问题。此外,大多数基于轻量级卷积神经网络的方法没有充分利用特征,这限制了它们进行工业重构的能力。为了缓解这个问题,我们提出了一个渐进交互学习网络(PILN)来细化不同层次的特征:在全局层面,我们采用渐进交互学习策略来整合时间和空间维度的层次特征;在中介层面,强化互动学习单元,采用强化互动学习,显著提升重建绩效;在局部层面上,采用逐像素学习的方法,提取残差单元,通过权重分布来搜索最优信息流。大量实验表明,PILN优于其他最先进的方法。
浮选工业过程是一个具有装置和操作层结构的强非线性、耦合的多变量级联过程。为了解决其运行控制问题,本文将设备层和运行层的非线性动态特性和扰动描述为先前采样的未建模动态及其变化率,并提出一种基于补偿信号的双速率操作反馈自适应解耦控制方法。首先,设计了一个由控制器驱动模型、比例-积分控制器、未建模动态补偿器(UDC)和未建模动态变化率补偿器(UDCRC)组成的设备层控制器。然后,将设备层闭环系统和操作层系统统一在同一时间尺度上,从而获得受控对象模型。提出了一种系统辨识算法来获取该模型的参数。利用这些参数,设计了一个由控制器驱动模型、比例-积分微分控制器、反馈解耦控制器、UDC和UDCRC组成的操作层控制器。最后,给出了所提出的辨识算法的收敛性证明和闭环系统稳定性分析,并在半实物系统中进行了仿真实验,验证了所提出方法的有效性。
本次分享是由湖南大学黄守道教授的报告,“大型风力发电机组健康管理技术”。该PPT分享仅做知识传播用途,如有侵权请后台联系小编删除。
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