PC—Base系统在炼钢厂的应用

通过对炼钢厂物流系统组成及原理分析，介绍了PC—Base系统在炼钢厂的应用组成。     

基于三层小波包分解的陀螺仪故障诊断

通过三层小波包分解将陀螺仪的输出信号进行分解,对分解得到的八个不同频段上的节点进行特征提取,提取后的8维特征向量作为神经网络的输入.对RBF神经网络进行训练,训练后的神经网络进行故障诊断.对神经网络进行测试,经测试当系统输入向量存在故障时,系统可以准确的诊断出故障类型.     

基于局部动态模型的软组织形变建模与仿真

选择人体软组织模型作为研究对象,针对医学触诊训练的特点,提出了可变区域的局部质点-弹簧/阻尼器(ALMSDM)模型.该模型具有位置可变及区域可扩展的动态特性,改善了以往文献中局部建模方法静态限定的局限,解决了全局“面模型”形变恢复能力差及数据量大的问题.结合ALMSDM的特点,提出了顶点法向量局部更新与预计算策略,从而极大地提高了系统的实时性.从形变恢复能力、反馈力及实时性3方面对不同模型下的系统性能进行了评价,结果显示所提算法能够保证虚拟软组织形变仿真的精确性与实时性,具有可行性与通用性.     

散装水泥装车系统收尘管线的改造

<正>1存在的问题我公司钢板仓散装水泥装车系统在使用中存在收尘效果差的问题,具体表现为装车时系统正压,有大量粉尘向外冒出,对现场环境影响非常大,而且严重影响公司形象。为彻底改变此现状,公司决定对水泥散装系统之收尘管线进行改造。     

几种分段组合式凸轮型线之比较

本文对同一发动机的凸轮轴下置式气门机构分别用４种类型的分段组合式凸轮型线和１种整段高次６项式凸轮型线进行了优化设计；在各种型线的参数都已优化的基础上比较了它们的特性，包括机构不发生动力学异常的转速上限、凸轮一挺柱副最大接触应力、挺柱工作升程图丰满系数和凸轮的润滑特性数；由此得出了较为全面的评价。     

工业环境下信息通信类技术赋能智能制造研究

新智能制造系统作为信息通信技术与工业技术深度融合的产物,为正在快速展开的新一轮工业革命提供了关键支撑;信息通信类技术的快速演进,赋予了新智能制造加速发展的潜力。本文梳理并提出了新智能制造系统的技术体系构成,重点从1类核心技术（工业互联网系统）、4类基础技术（工业大数据、人工智能（AI）、第五代移动通信（5G）、建模仿真/数字孪生）角度阐述了信息通信类赋能技术子体系的内涵及特征;在此基础上系统辨识了信息通信类技术赋能智能制造的纵向应用、横向应用、端到端应用等场景。研究认为,可重点设置先进网络技术、协同计算技术、工业知识推理技术等的科技项目,实施以5G应用与网络协同的研发与产业化、面向新一代AI技术的智能产品及智能互联产品的研发与产业化、自主可控建模仿真/数字孪生工具集及系统的研发与产业化为代表的产业发展内容,以基于5G+工业虚拟现实的工业设计、AI物联网工业平台、基于建模仿真/数字孪生技术的工业产品智能设计为代表的应用示范内容。为此建议,完善高效协同的新智能制造政策推进工作机制,加快建设互联互通标准群,以“产学研”协同方式推动产业链供应链发展,增强智能制造领域产业与教育深度融合。     

基于事件触发的高炉料批报表

阐述了通过ActiveX Data Objects(ADO)技术将高炉料批重量从FactroyTalk View,Site Edition (RSView SE)中写入到Excel报表中,由于FactroyTalk View Site Edition软件中对事件内部调度的功能以及自身报表支持不足,需要通过编写可执行程序并通过FactroyTalk View Site Edition对其进行外部事件调用触发来实现.实际运行表明,此方法合理高效地实现了料批的统计.     

基于径向基函数神经网络的移动机器人多变量固定时间编队控制

针对带多不确定性的一组非完整移动机器人的编队控制收敛问题,提出了基于径向基函数神经网络的移动机器人多变量固定时间领航者-跟随者编队控制算法.RBFNN补偿了系统所受的多不确定性,并消除了鲁棒控制的抖振现象.基于固定时间理论和Lyapunov方法进行了控制算法设计,使所提出的控制方法保证了编队控制系统中的所有信号全局固定时间收敛,在任意系统初始条件下,在通过参数设计的固定时间内,使机器人编队达到期望编队.仿真结果显示了所提出算法的有效性.