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针对数控机床状态数据实时采集造成的占用大量存储单元,存储器过度消耗这一问题,为使海量的过程数据易于存储和回调,提出了一种基于旋转门(SDT)的改进算法对数据进行压缩。该方法能够根据数据的波动状态对容差进行动态调整;采用多模型寻优方法进行函数拟合;并根据拟合的误差保存对压缩精度影响较大的点。从而保证在尽量不丢失有效信息的情况下存储更少的机床状态数据,具有较好的压缩效果。 相似文献
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为兼顾系统对数据"实时性"与"海量性"的要求,提出一种具有实时数据库与历史数据库的智能车间系统架构并着重论述采集层实现方案。为平衡系统代价与应用性能,完成理想模型向加工环境的转换,提出一种以理想平台实验、仿真对比实验、验证性实验为核心的(ISVE)系统应用开发模式,并提出一种生产参数分析应用模型,通过运用自适应滤波、小波包分解、模糊逻辑等方法处理加工过程中主轴进给方向加速度信号实现矩形铣削平面深度的批量识别。最后以该模型为例,展示了车间智能应用的开发过程,证明了ISVE开发模式的有效性。 相似文献
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