纺机车间生产大数据平台设计与实现

针对纺织机械制造企业生产加工过程中,车间产生的大数据管理问题,对企业内部数据流和信息流进行整合,结合车间数据特点,建立多源异构数据管理模型。为解决车间大数据存在的集成、传递和共享问题,提出大数据融合架构,构建多源异构大数据集成存储模型,实现大数据的集成与共享。设计并开发了车间大数据管理平台,对生产中的权限进行可重构操作,实现生产权限的管理,对生产流程进行监控,实现可视化监控,在企业实际应用中取得良好成效。     

滚动轴承的计算机辅助工艺设计

介绍了滚动轴承的计算机辅助工艺设计系统。系统针对不同类型的轴承,采用相应的方法自动生成工艺,并可手工对生成的工艺结果加以修改,从而得到合理的加工工艺。     

基于自适应多尺度注意力机制的CNN-GRU矿用电动机健康状态评估

利用多传感器信息融合技术进行电动机健康状态评估时,矿用电动机监测数据中存在异常值和缺失值,而卷积神经网络和循环神经网络等深度学习模型在数据质量下降严重的情况下难以有效提取数据特征和更新网络权重,导致梯度消失或爆炸等问题。针对上述问题,提出了一种基于自适应多尺度注意力机制的CNN-GRU(CNN-GRU-AMSA)模型,用于评估矿用电动机健康状态。首先,对传感器采集的电动机运行数据进行填补、剔除和标准化处理,并以环境温度变化作为依据对矿用电动机运行数据进行工况划分。然后,根据马氏距离计算出电动机电流、电动机三相绕组温度、电动机前端轴承温度和电动机后端轴承温度等健康评估指标的健康指数（HI）,采用Savitzky–Golay滤波器对指标HI进行降噪、平滑、归一化处理,并结合主成分分析法计算的不同指标对矿用电动机的贡献度,对指标HI进行加权融合得到矿用电动机HI。最后,将矿用电动机HI输入CNN-GRU-AMSA模型中,该模型通过动态调整注意力权重,实现对不同尺度特征的信息融合,从而准确输出电动机健康状态评估结果。实验结果表明,与其他常见的深度学习模型CNN, CNN-GRU, CNN-LS...     

浅析我国企业研发创新项目的管理问题

<正>科技创新项目管理是指在科学技术领域内的研发型项目和在发明创造中、从无到有中的全生命周期性管理手段。本文从我国企业研发创新型项目存在的问题、导致问题的原因和如何解决问题的方法这三个方面去展开论述。科技创新是推动社会进步和经济发展的重要引擎,也是企业竞争力的重要源泉。在当今世界,各国政府和企业都在加大科技创新的投入和力度。而科技创新管理则是实现科技创新的关键,它不仅是企业成功的必要条件,也是企业未来发展的重要保障。     

基于UWB的离散智能车间可视化监测平台的研究及应用

监测平台集成数据采集、数据分析以及监督提醒等功能,能够帮助决策者快速了解离散制造车间的生产状况,合理调配资源,提高车间的整体生产效率。但是,离散制造车间存在制造系统复杂、生产要素多、变化快以及资源调度难等问题,增加了管理难度,因此设计了基于超宽带（Ultra Wide-Band,UWB）的实时可视化监测客户端。客户端可实现状态查询、仿真追踪及数据统计3个功能。首先,使用3D Max软件建模渲染,建立车间内重要设备的模型,把模型文件转换为FBX(FilmBoX)格式导入Assets,通过Unity3D搭建离散制造车间的场景模型,实现车间场景的建模;其次,通过SQL Server软件存储处理UWB硬件设备采集的位置和时间数据,编译C#脚本代码调用数据,驱动人员、自动导引运输车（Automated Guided Vehicle,AGV）及天车模型运动,实现车间场景的实时可视化监测;最后,使用C#语言编译客户端,客户端实时监测平台,集实时位置显示、资源数据分析以及危险预警报警于一体,通过实时化、数字化及图形化的展示,对整个生产过程进行监测、调度和优化,实现车间现场的实时管理。设计的客户端界面具...     

融合多时段SCADA数据的风电机组风险态势预测

针对传统风电机组静态评估较难准确反映出整机状态的问题,在缺乏历史故障数据支撑的场景下,综合考虑风电机组数据采集与监控(SCADA)系统的历史记录、当前状态以及运行趋势等多时段信息,基于风险的思想开展风电机组态势预测.采用长短期记忆网络构建有功功率短期预测模型,以有功功率预测残差量化风险状态严重度;利用模糊C均值算法构建机组风险状态严重度离群点模型,划分风险状态严重度等级;在此基础上,基于马尔科夫链的状态转移模型,预测机组当前风险状态严重度等级和潜在趋势.以新疆某风场的2MW风电机组为例,验证所提方法的合理性与有效性.     

改进B样条插值法的焊接机器人关节轨迹优化

为了提高汽车车身焊接过程中焊接机器臂轨迹的平稳性和精确度,在B样条插值法为基础上,建立三次B样条曲线数学模型,为使该曲线通过各焊点所对应的焊接机器臂关节空间位姿,反算曲线控制顶点,并对通过在控制顶点两侧添加辅助控制点的方法对机器人各关节进行轨迹优化,以提高机器人运动过程的平滑性.在MATLAB平台进行仿真实验并与三次样条插值法进行对比,优化结果表明,各关节在焊点附近的速度、加速度曲线变得更加平缓,验证了该方法的有效性.     

随机载荷下风机齿轮动态可靠性评估

以2 MW水平轴变速风力发电机齿轮传动系统为研究对象,对已产生裂纹的风机齿轮进行可靠性评估。以随机风速作为风机齿轮箱外部载荷,通过齿轮的转矩、切向载荷,计算齿轮齿根所受应力,并采用Weibull分布进行拟合;根据断裂概率与齿轮所受最大应力之间的关系和Griffith理论,建立断裂概率与裂纹之间的模型;基于Paris公式建立裂纹与载荷加载次数模型;最后,将上述2种模型结合,利用可靠度与失效率之间的关系,建立考虑随机载荷条件下,风机齿轮的动态可靠性模型。以风机齿轮箱中太阳轮为例,结果表明：相对于初始可靠度大于0.99的太阳轮,所验证的太阳轮初始可靠度在低至0.5的情况下,经过高载荷的作用,其可靠度会急剧下降,直至失效。在确定的材料下,所提模型可以较好地反映不同应力水平下裂纹扩展以及裂纹对可靠度的影响,可较好地应用于工程实践中。     

基于改进原子轨道搜索算法的多工艺路线柔性作业车间问题研究

针对多品种、小批量复杂产品在加工过程中忽略加工路线约束,导致调度方案中存在设备利用率低的问题,以完工时间最优为目标建立多工艺路线柔性作业车间数学模型。由于加入多约束后模型复杂度骤增,为有效求解该模型,提出一种改进原子轨道搜索算法。改进算法采用一种三层编码方式进行编码和解码;在算法初始化候选解时均匀生成全局加工路线;搜索过程中为增强局部搜索融入自体交叉;为避免陷入局部最优引入变邻域变异;迭代过程中设计了变工序数精英保留策略,扩大了搜索空间。最后,通过某内燃机车生产车间实例对模型和算法进行求解分析,验证了模型的有效性和算法的优越性及适用性。     

制造网格中基于服务的工作流研究

为了实现制造网格平台中业务流程的构建、执行和管理监控，分析了制造网格环境下工作流的特点，在传统的工作流框架上进行扩充，提出了制造网格工作流框架和基于服务的抽象工作流模型。根据工作流查找和绑定服务的时机，将工作流分为服务模型建立、服务发现、服务绑定和服务调用4个阶段。根据工作流抽象模型中活动说明的服务质量需求和服务描述中的服务质量（QoS）属性，选用不同的服务发现策略，使同一个活动的不同实例能够绑定不同的服务，提高了制造网格工作流的柔性和自适应性。结合一个实例予以了验证。