57、集成运营与信息系统中的建模技术解析

集成建模与信息系统技术解析

集成运营与信息系统中的建模技术解析

1. 仿真动画在制造系统中的应用

在制造系统分析中,仿真动画起着重要作用。例如,ARENA动画系统能让分析师在电脑屏幕上直观地发现每台机器的瓶颈问题。通过该系统,分析师可以在模型中重新设置系统参数进行修改,直至获得最佳性能结果。

在PCBA(印刷电路板组装)系统的仿真中,能清晰观察到“阻塞”现象。即工作站只有在下一个输入缓冲区有空闲空间时才能释放工作,否则工作必须暂停。这一问题的一个原因是工作站输入缓冲区不足。仿真动画能直观呈现每个工作站的这类瓶颈,有助于系统设计师修改系统设计和模型,提升系统性能。

仿真动画还有其他主要优势:
- 验证和确认模型 :成功的仿真程序模型验证过程只能确保模型无错误,不能保证其能恰当代表真实系统。动画是解决模型验证中大多数逻辑错误问题的最有效方法,可降低未检测到错误的可能性。同时,动画能让了解真实系统但对建模了解甚少的客户理解模型操作。
- 提供对模型内动态交互的直观洞察 :像物料流和在制品水平等信息,通过检查统计仿真输出难以获得,而动画能以图形或直方图形式呈现即时在线仿真结果。
- 向制造经理传达建模分析和结果 :能让他们相信结果的有效性。不过,仅通过观看系统动画通常无法得出系统性能的结论,因此基于文本的仿真结果对于评估制造系统至关重要。

2. 信息系统方面的考量

PCBA系统是一个集成系统,任何设备出现问题都会影响整个系统的运行。例如,设计的局域网(LAN)消息延迟时间过长,将无法及时向联网设备传递消息,在出现故障时也无法通知单

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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