16、工业CPS:3D仿真、IEC61499与OPC - UA的融合应用

工业CPS:3D仿真、IEC61499与OPC - UA的融合应用

1. EnAS测试台概述

新的EnAS系统是之前测试台的升级版,具备六个传送带、两个千斤顶工作站、两个抓手和十个光学传感器。该系统可依据制造产品的不同,按不同顺序动作。当前配置下,装有制造好的罐子的托盘部分在三条不同传送带上运输。六个分布式nxtControl设备可连接有线或无线网络,便于评估集中和分布式应用架构。

传送带由电机驱动,使托盘顺时针移动,通过选择性切换传送带部分,托盘可在各装卸站停止。每个托盘有两个小槽和两个大槽,小槽放罐子,大槽放盖子,罐子和盖子组合成封闭包装,每个托盘最多运输两个铝罐及其盖子。升级后,传感器和执行器的输入输出连接到六个nxtSDSMini分布式设备。

2. CIROS中的仿真与建模
  • 模型创建 :子系统的3D模型使用西门子的Solid Edge ST9创建。在Solid Edge中,子系统是一个装配体,组件是装配体中的零件。整体系统通过定位各子系统组装而成,3D模型精度在2mm以内,部分模型从制造商目录获取,提高了建模速度,且适度跳过了一些细节,降低了计算要求。
  • 仿真过程 :系统建模完成后,利用CIROS的现成库模型开始仿真。首先将3D模型导出为step格式用于CIROS,测试nxtStudio与软件产品的OPC连接,在CIROS中需OPC客户端和带信号的执行器进行测试。通过分布式逻辑控制模拟PLC调试完整的仿真模型,并在调试中对传感器进行最终调整。
  • 与物理系统对比 :与物理系统的对比
在人工智能研究的前沿,自然语言理解技术正受到广泛关注,其涵盖语音转写、跨语言转换、情绪判别及语义推断等多个分支。作为该领域的基石方法之一,基于大规模文本预先训练的语言表征模型,能够从海量语料中学习深层的语言规律,从而为各类后续应用任务提供强有力的语义表示支持。得益于硬件算力的提升模型架构的持续优化,这类预训练模型已在多项自然语言理解评测中展现出卓越的性能。 本文重点探讨中文环境下的三项典型自然语言处理任务:TNEWS新闻主题归类、OCEMOTION情感倾向判断以及OCNLI语义推理验证。这三项任务分别对应文本分类、情感分析逻辑推理三大核心方向,共同构成了从基础文本理解到复杂语义推演的技术链条。 TNEWS新闻主题归类任务旨在对涵盖政治、经济、科技、体育等多领域的新闻文本进行自动类别划分。该任务要求模型准确识别文本主旨并完成分类,属于典型的文本分类问题。 OCEMOTION情感分析任务则专注于从社交媒体、论坛评论等短文本中识别用户的情感极性。情感分析作为文本理解的重要维度,可为商业决策、舆情监测等提供关键依据,具有显著的应用价值。 OCNLI语义推理任务需要模型依据给定的前提语句假设语句,判断后者是否可由前者逻辑推导得出。该任务检验模型对语句间语义关联推理关系的理解能力,是衡量自然语言理解深度的重要标杆。 在上述任务中,数据分布的多标签类别不均衡现象构成主要挑战。多标签指单一文本可能归属多个类别,而不均衡则表现为各类别样本数量差异悬殊。这种不平衡分布易导致模型过度拟合多数类别,从而削弱其泛化性能。为应对该问题,本方案综合采用了数据重采样、损失函数加权调整等技术,以提升模型在少数类别上的识别效果。 深度学习方法是实现上述任务的核心技术路径。通过设计多层神经网络结构,模型能够自动提取文本的深层特征,并建立从原始输入到任务目标的端到端映射。本方案所涉及的技术体系包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络以及基于自注意力机制的Transformer架构等。 参赛者需对提供的数据集进行预处理分析,构建高效的深度学习模型,并通过训练、验证测试环节系统评估模型性能。借助天池平台提供的强大算力资源预训练模型基础,参赛者可进一步优化模型设计,提升任务表现。 本次研究不仅着眼于在特定评测任务上取得优异成绩,更致力于深入探索中文自然语言处理中的实际难题,为未来智能化应用学术研究积累方法经验技术储备。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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