32、工业4.0数据解决方案:技术与应用解析

工业4.0数据解决方案:技术与应用解析

工业4.0(I4.0)旨在通过工业控制系统(ICS)和信息通信技术(ICT)等传统孤立技术的融合创造新机遇。不过,实现这一目标面临诸多要求和限制,对于非ICT背景的传统工业工作者而言,定义和选择解决方案是一项繁琐的任务。

1. 工业4.0应用的主要技术

工业4.0的变革与多种ICS和ICT技术直接相关,只有当工业制造过程中的各方在这些技术上达到一定水平,才能推动行业标准向前发展。

1.1 通信

在工业环境中,不同元素和设备需相互通信以交换信息并确保正常运行。传统的ICS通信协议是专有的,基于未公开的规范,不同制造商的设备之间无法互操作。近年来,人们认识到了设备互操作性、远程访问和通信安全等需求,标准制定工作为工业4.0的互操作性和通信奠定了基础。主要的通信协议有:
- OPC - UA(开放平台通信统一架构) :由OPC基金会创建和支持,是经典OPC的演进。OPC是工业过程控制和监控的通信标准,但基于微软DCOM技术,存在局限性。OPC - UA克服了这些弱点,基于服务导向架构(SOA),具有中立平台、满足安全和互操作性要求、易于配置和维护、高性能以及提供安全机制等特点。其与经典OPC的对比如下:
| 对比项 | OPC经典(DA) | OPC - UA |
| — | — | — |
| 架构 | 基于DCOM的客户端/服务器 | 基于SOA的客户端/服务器 |
| 访问控制机制 | 无 | 有 |
| 平台 | 仅Windows | 任何平台 |
| 受限环境配置 | 困难且受限 | 容易 |

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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