1、工业物联网:架构、应用与实践

工业物联网:架构、应用与实践

1. 物联网革命简介

1.1 工业4.0与数字化转型

工业发展经历了多次革命,每一次都带来了生产力的巨大提升。第一次工业革命以蒸汽动力为标志,第二次是电力和大规模生产,第三次是信息技术的兴起。如今,我们正处于第四次工业革命,也就是工业4.0时代,其核心是数字化和物联网技术的应用。

物联网能够大规模支持工业4.0的发展,主要体现在传感器技术的进步。传感器可以实时收集各种数据,为企业提供更全面的生产信息。同时,要区分信息技术(IT)和运营技术(OT),IT侧重于数据处理和管理,OT则关注工业生产过程的控制。在工业4.0时代,企业需要实现IT、OT和管理的协同工作,以提高生产效率和竞争力。

1.2 维护策略的演变

  • 反应式和预防性维护 :反应式维护是在设备出现故障后进行维修,预防性维护则是按照固定的时间间隔进行设备检查和维护。
  • 基于状态的维护 :根据设备的实际运行状态进行维护,通过传感器实时监测设备的各项参数,当参数超出正常范围时进行维护。
  • 预测性维护 :利用数据分析和机器学习技术,预测设备可能出现的故障,提前进行维护,避免设备故障对生产造成影响。

1.3 架构的重要性

良好的架构对于推动工业4.0的发展至关重要。架构设计应具备可观测性,能够实时监控系统的运行状态;同时,要保证系统的可重复性,降低开发和维护成本。

2. 物联网架构剖析

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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