数据采集方案讨论

数据采集方案在品质过程中的非常重要的一个环节,好的数据采集方案可把品质管理人员从处理数据的繁重工作中解放出来,有更多的时间去解决实际的品质问题,同时即时的数据采集也使系统真正地实现实时监控,尽早发现问题,避免更大的损失。

各种数据采集方案,从自动数据采集,数据文件导入,及手工录入方式,从其它数据库系统中读取数据,SPC 都完全支持,帮助客户实现快速高效的数据采集,一方面节约人力资源,另一方面真正实现实时控制的目的。

自动数据采集
从PLC或是仪器的RS232或RS485等串口中直接读取数据,完全实现数据的自动采集,通过QSmart SPC系统的接口设置功能,用户设置相应的通讯参数后,即可将数据直接送入SPC数据库中,支持大部分的仪器接口;通过添加硬件接口设备,可将多台仪器数据连接到一台PC中,降低用户成本。
数据文件导入方式
SPC通过独有的导入方式,满足用户各类文件格式数据的导入,对同类格式的文件通过建立相应的导入规则,操作人员只需点击菜单实现此类文件的导入,操作简单;目前支持的格式包括:*.txt,*.mdb,*.xls,*.csv,*.html,*.xml,*.pdf等格式文件。
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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