47、表面贴装技术与微电路模块数字车间的数据采集与管理

表面贴装技术与微电路模块数字车间的数据采集与管理

1. 表面贴装技术(SMT)数据采集现状

在表面贴装技术(SMT)领域,数据采集技术相对匮乏,这极大地限制了新一代信息技术的发展以及表面贴装技术水平的提升。虽然国外有一些适用于SMT设备的自动数据采集软件,如松下公司、日本JUKI公司、德国西门子等公司的产品,其中SMT - MES软件适用于SMT、喷涂印刷和AOI,但这类软件存在仅适用于自家制造商的贴装设备等缺点。

2. 多品种小批量SMT生产线数据特点

多品种小批量生产由于产品数量少、品种多且换线频繁,对生产过程控制提出了更高要求。在高度自动化的SMT生产线中,如果不能及时全面地采集和分析生产数据,订单、生产调度、质量分析和状态监测等工作将缺乏可靠的数据基础,进而影响生产效率和产品质量,给企业管理带来巨大损失。多品种小批量生产线的制造执行数据具有以下特点:
- 数据量大且结构复杂 :SMT生产线包含印刷、贴装、焊接、测试等多种自动化设备,数据类型多样。不同数据类型有不同的表结构和驱动模式,且多品种的特点决定了数据文件数量众多。使用数据流分析这些文件会严重影响系统效率。
- 数据类型丰富 :SMT制造执行数据不仅包括焊膏参数、焊接温度、贴装参数,还包括订单号、产品编号、操作员编号、材料编号等数据。数据采集方法多样,包括二维码采集、远程数据库采集、文件分析采集和传感器采集。
- 采集不影响生产 :设备工作时,生产数据文件不断写入,一般文件写入时不能读取,否则会影响设备正常运行。而且设备对数据文件的操作不透明,无法使用进程锁和数据库文件读

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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