基于MODBUS-RS485多路集成系统的快速通信

机器人要实现复杂动作,必须具备能与机器人主控芯片进行快速通信的多个驱动单元。MODBUS-RS485通信可靠、成本低、传输速度快,被广泛应用于机器人领域。为解决机器人主控芯片基于MODBUS-RS485轮询多驱动控制单元的通信缺点,通过软硬件设计,完成了机器人主控芯片对多路集成驱动控制系统一帧数据监控的快速通信机制,使机器人主控芯片轮询完一个周期的时间极大减少,且驱动控制单元运行参数更新时间间隔也极大降低。本方案经理论和实践证明是可行并有效的。     

智能控制-维护-管理系统的多Agent模型

为了在现代生产过程自动化系统中实现智能控制－－维护－管理系统，借助于多Agent系统理论，用Agent的概念和技术对自动化系统的各个部分进行分析、建模，建立起智能控制－－维护－管理系统的多Agent模型－CMMA Agent系统，给出了该模型的基本结构，分析了该模型中各个部分的功能，以及整个CMMA Agent系统的运行机制，探讨了Agent间通信实现的方法，该模型已在智能控制－－维护－管理系统平台的研制中得到了应用。     

面向CIMS的多数据源互操作与开放分布处理系统———CIMS-MIODP的设计与实现

多数据源互操作与开放分布处理系统ＣＩＭＳ－ＭＩＯＤＰ是采用分布对象互操作与代理技术,实现面向ＣＩＭＳ的基于ＲＰＣ的远程对象访问ＲＯＡ（ＲｅｍｏｔｅＯｂｊｅｃｔＡｃｅｓ）功能和基于ＳＱＬ３的远程数据库访问ＲＤＡ（ＲｅｍｏｔＤａｔａｂａｓｅＡｃｅｓ）功能的系统,为ＣＩＭＳ环境下的信息集成与分布处理提供了不同层次的支持功能。本文讨论了ＣＩＭＳ－ＭＩＯＤＰ系统的主要设计和实现问题,包括基本模型、扩展服务和协议、对ＳＱＬ３的支持、系统实现结构等。     

数据驱动的过程模型

产品数据管理应基于集成的产品数据模型的过程模型。该模型不但能够提供产品生命周期中所需的所有产品本身的信息,而且还应包含全生命周期中各相关过程的全部信息,本文从并行工程的基本思想出发,讨论了一种集成的产品模型——数据驱动的过程模型,该模型以过程为核心,以数据为驱动源,对产品开发过程中所涉及的各种信息实现统一、动态的描述和管理。     

基于LONWORKS控制网络的企业数据集成系统模型研究

网络根据应用对象的需求和特点的不同，可划分为数据网络和控制网络两大类。数据网络是以数据传递为目的，实现信息共享的网络，包括互联网络，通信网络等；控制网络是以传递控制和状态数据为目的，实现分布涅制的网络。正是由于两种网络的应用对象不同导致了他们在网络的买现技术上的很大差别，涉及到OSI／ISO七层协议堆栈的各个层面。其结果是由于网络协议的不同，数据网络和倥制网络的完全隔离，造成资源和信息的浪费。例如，目前许多企业的ERP系统还只停留在对信息流的管理，对制造过程中的控制流数据缺乏分析，不能充分发挥企业投八巨资上马的ERP系统的能力。建立数据网络和控制网络之间的桥梁，买现数据网络和控制网络的无缝隙集成，是构建企业集成应用平台的基础。     

基于多源数据融合的变电站三维可视化模型设计

变电站智能监测是电力系统智能管理的重要体现,由于当前变电站三维可视化模型设计方法的多源数据处理能力较差,导致三维模型明暗控制效果较差.为提升变电站三维可视化模型的应用效果,设计基于多源数据融合的变电站三维可视化模型设计方法.对采集到的数据进行清洗、排序、标识,完成多源数据标准化处理.使用3D MAXS软件以及IHS算法...     

复杂过程的多模型建模方法研究

针对复杂工业过程的非线性、工况范围广的特点,本文提出了一种新的多模型建模方法.首先对系统按照工况划分准则进行双层K均值聚类,在此基础上采用LS-SVM算法建立各局部模型,并用粒子群算法对多模型权值进行辨识.此建模方法收敛速度快,对辨识过程有良好的全局适应性.并以典型非线性主汽温系统作为辨识对象,采用上述方法建立其系统的多模型,仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于建模误差PDF形状的间歇过程数据驱动模型

间歇过程的优化控制依赖于过程精确的数学模型,数据驱动的建模方法是目前间歇过程模型研究中的热点问题.突破传统数据驱动建模方法中采用均方差(mean squared error,MSE)作为准则函数的思想,提出一种新颖的间歇过程数据驱动建模方法,引入了概率密度函数(probability density function,PDF)控制的概念,构造间歇过程模型误差控制系统,将模型的可调参数作为控制系统的输入,模型误差PDF的形状作为控制系统的输出,从而把开环模型参数辨识问题转化为模型误差PDF形状的闭环控制问题.通过可调参数控制模型误差PDF的空间分布状态,不仅能够保障模型精度,还可控制模型误差的空间分布状态,从而消除模型中的有色噪声.仿真实验表明,基于模型误差PDF形状的间歇过程数据驱动模型具有较好的建模精度、鲁棒性和泛化能力,为间歇过程的数据驱动建模提供了一条新途径.     

动态联盟中面向产品开发过程的数据建模

在动态联盟企业的产品开发过程中，存在大量的产品族，每个产品族又包含大量结构相近的产品变体。同时，产品结构同联盟伙伴的结构紧密相关。这种设计制造环境下的信息是高度构的。为了满足这种新情况下产品数据建模要求，提出了一种产品变体分类法和与之相关的编程模型，该模型可以解决联欢盟企业产品开发过程中典型的实例与类型交叠问题，并能够提高产品数据库的访问效率。     

机电一体化产品中多传感器集成模型的研究

本文就机电一体化产品中的多传感器集成技术,从多传感器集成角度进行了阐述。讨论了多传感器集成的概念、特点及系统模型。在文章的最后通过一个应用实例说明了全文的思想。     

物联网中数据融合的信誉度模型与仿真

具有巨大市场应用前景的物联网正在掀起第三次信息技术浪潮,其依托的核心技术之一-无线传感器网络具有能量、存储能力、计算能力、通信带宽等资源受限的突出特点,实施数据融合是其必然选择。物联网一般具有信息安全敏感的需求,在数据融合过程中易受到节点数据被伪造或篡改等多种信息安全威胁;为了保障数据融合结果的真实性与可靠性,建立了基于节点信誉度评价的安全数据融合模型(CBDA),仿真结果表明了该模型的有效性和数据融合结果的可靠性。     

基于CAD模型数据的产品装配序列规划

为了提高产品的装配效率,本文提出了一种基于CAD模型数据的产品装配序列规划方法。首先,根据产品的CAD模型文件提取装配信息;然后,以装配方向改变次数最小和装配稳定性最高为优化目标,采用改进的多目标人工鱼群算法实现了装配序列的多目标优化;最后,对提出的改进多目标人工鱼群算法进行了分析,并通过实例验证了本文所提出方法的有效性和可行性。     

大范围工况热工过程系统的多模型预测控制

文中讨论了基于多模型的预测控制方法。对于在工作范围内发生参数突变的被控热工对象,在典型工况下通过实验数据获得典型工作点的系统模型,从而建立多个局部模型表示,基于每个局部模型分别设计子DMC控制器。通过跟踪工况变化来对子控制器加权以获得控制增量。实验结果表明该方法对参数突变适应快,可取得令人满意的控制效果。     

反求工程中多视数据的坐标归一化

本文首先介绍了反求工程中多视拼合的必要性,然后对点位法的坐标归一化给出了具体思想和详细算法,最后给出坐标变换中所用到的数据结构。     

面向多冲突网络求解的产品创新设计过程模型

提出了一种面向多冲突网络求解的产品创新设计过程模型。该模型通过已有产品问题分析、产品需求分析及需求预测,利用元素-名称-量值(Element-Name-Value,ENV)模型对问题进行描述,应用现有冲突确定方法发现并确定冲突,之后由冲突之间的关系构建冲突网络,得到多冲突网络的5种结构形式,提出了3种不同的求解策略求解冲突网络,可快速寻求关键冲突,并利用TRIZ工具解决关键冲突,反复迭代获得最终的产品创新设计方案。通过卷扬机工程实例验证了该过程模型的有效性。     

面向开发过程的产品结构模型多视图应用

为满足开发过程产品结构数据的动态结构配置、动态任务协作、动态目标求解、动态状态跟踪等应用需求,提出了面向开发过程应用的产品多维模型空间,在此基础上,建立了面向开发过程的产品结构模型;在分析产品结构时域行为特征的基础上,给出了该模型的时域扩展定义;充分考虑该模型在开发过程中各应用视图的应用需求,提出了产品结构面向开发过程的多视图应用框架,并进一步分析了产品结构的多级应用模式.以产品结构的多视图应用框架为依据,分别探讨了时间节点视图上的动态状态追踪方案,以及研发主体视图、研发任务视图上的分布应用方案.结合某产品研发,建立了产品结构的多视图应用实例,初步验证了该模型的有效性.     

基于面板数据的高速公路机电设备故障多因素预测模型研究

针对高速公路机电设备故障由多种因素引起的问题,对中国北京市2012-2013年6条高速公路每天的机电设备故障以及交通流量、平均温度、相对湿度和风速数据进行了调查,并以机电设备故障为被解释变量,从环境因素和工作负荷中选取交通流量、温度差、相对湿度和风速作为解释变量,分别建立混合回归、个体固定效应和随机效应面板数据模型。然后对数据序列进行单位根检验和协整检验,通过对3个预测模型采用F检验、豪斯曼检验,进行模型比较,选取最优模型。研究结果表明,个体固定效应模型较优,温度差、相对湿度和风速这些因素对机电设备故障具有显著的正效应,交通流量因素对机电设备故障具有显著的负效应;研究结果可以为高速公路机电设备的故障预测和预防性维护提供理论支持。     

多源数据融合的可穿戴设备体质健康监测模型研究

随着传感、物互联、大数据等新兴技术的发展,各种智能化穿戴设备不断应用到各个领域,智能穿戴设备是一种对日常穿戴进行智能化设计和开发的可穿戴设备,包括手表、眼镜、服饰等,智能穿戴设备是时代智能化的体现,利用智能穿戴设备,不仅可以快速获取人类自身或外部信息,还可以提升处理信息的效率.针对当前可穿戴设备体质健康监测模型由于数据处理能力较差导致健康预警误报率过高的问题,设计基于多源数据融合的可穿戴设备体质健康监测模型.通过优化数据采集方式,获取体质原始数据.使用数据清洗以及数据转化等方式,完成数据预处理.应用马尔科夫链构建体质健康监测模型,及时发出健康预警.至此,基于多源数据融合的可穿戴设备体质健康监测模型构建完成.经实验结果证实:多源数据监测模型使用后可有效降低健康预警误报率,多源数据融合技术应用在监测模型中可有效提升模型的数据处理与分析能力.