28、印度制造业迈向工业4.0:机遇与挑战

印度制造业迈向工业4.0:机遇与挑战

1. 引言

自第一次工业革命以来,后续的变革给制造业带来了极大的调整,从水动力和蒸汽动力机器,发展到电子和先进的数字化生产。制造业方法变得越来越复杂、自动化和可持续,普通人也能基本、实际且持续地操作机器。

印度热衷于实现工业4.0,并已采取了一些行动。印度政府计划到2025年,将制造业占国内生产总值(GDP)的比重从目前的16%提高到25%。“印度制造”计划旨在使印度在全球竞争中脱颖而出,引领智能制造业的发展。

“印度制造”使命的目标如下:
- 中期内将制造业增长率提高至每年12 - 14%。
- 到2022年,将制造业在GDP中的占比从16%提高到25%,并在制造业创造1亿个额外就业岗位。
- 为农村和城市弱势群体培养优秀技能,以实现全面发展。
- 增强制造业的国内附加值和创新深度。
- 提升印度制造业的全球竞争力。

尽管印度的服务业在过去几十年有显著发展,但大多数制造业仍停留在工业2.0阶段,存在技术、硬件和流程方面的问题,如人工输入、缺乏信息通信技术集成和技能差距等。“印度制造”运动旨在提高制造能力和机械技能水平。印度不断增长的需求、良好的政策以及建立低成本工厂的机会,吸引了众多跨国公司(MNCs),超过250家全球原始设备制造商(OEMs)如通用汽车、雷诺日产、波音、通用电气、戴姆勒等在印度开展研发工作,印度的信息技术领域的巨大成功也使其有潜力成为全球制造业中心。

这些问题推动了机械应用科学的发展,以减少劳动力、缩短产品生产周期、高效利用资源等。其中,网络物理系统(CPS)和物联网(IoT)是过去十年发展起来的两大现代应用科学。工业4.0的发展对

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值