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:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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