10、工业4.0与网络物理系统:推动行业变革与发展

工业4.0与网络物理系统:推动行业变革与发展

1. 工业4.0与网络物理系统概述

在当今数字化时代,工业正经历着从手工制造向机器制造的转变,其中工业4.0这一新型工业革命备受瞩目。工业4.0借助网络物理系统(CPS)、智能农业、物联网、机器学习、云计算、人工智能、区块链技术等新兴趋势,实现了制造业的自动化和信息交换。

与前三次工业革命不同,工业4.0与CPS紧密相关。第一次工业革命以蒸汽机动力和机械装置为标志;第二次工业革命利用电力实现大规模制造和装配线生产;第三次工业革命则由电子芯片和信息技术引领。而工业4.0引入了新的制造原则,包括:
- 虚拟装配方法:通过将传感器生成的信号与虚拟工厂和再现模型相连,实现装配方法的虚拟化。
- 增强互操作性:通过扩大可用性,增强装配之间的互操作性。
- 分布式和智能决策计划:实现分布式和智能的决策制定。
- 实时数据收集:能够实时收集数据。

网络物理系统(CPS)结合了“网络”和“物理”两个概念,将计算机能力与物理设备能力相结合。2006年,Helen Gill首次提出了CPS这一概念,它与嵌入式系统设计相关,并且与工业4.0、物联网、无线传感器网络自动化和云计算等最新先进技术密切相关。自主汽车系统、健康监测系统、智能农业系统、机器人制造等都是CPS的应用实例。

CPS的基本通信模型中,传感器将物理参数转换为电信号,这些信号通过高速安全互联网传输到执行器,执行器再将电信号转换为物理输出。

2. 通用参考架构模型

2.1 工业4.0架构

工业4.0采用了一种分层的全球架构,该架构由四层组成:
1.

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
本程序为针对江苏省中医院挂号系统设计的自动化预约工具,采用Python语言编写。项目压缩包内包含核心配置文件主执行文件。 配置文件conf.ini中,用户需根据自身情况调整身份验证参数:可填写用户名密码,或直接使用有效的身份令牌(若提供令牌则无需填写前两项)。其余配置项通常无需更改。 主文件main.py包含两项核心功能: 1. 预约测试模块:用于验证程序运行状态及预约流程的完整性。执行后将逐步引导用户选择院区、科室类别、具体科室、医师、就诊日期、时段及具体时间,最后确认就诊卡信息。成功预约后将返回包含预约编号及提示信息的结构化结果。 2. 监控预约模块:可持续监测指定医师在设定日期范围内的可预约时段。一旦检测到空闲号源,将自动完成预约操作。该模块默认以10秒为间隔循环检测,成功预约后仍会持续运行直至手动终止。用户需注意在预约成功后及时完成费用支付以确认挂号。 程序运行时会显示相关技术支持信息,包括采用的验证码识别组件及训练数据来源。操作界面采用分步交互方式,通过输入序号完成各环节选择。所有网络请求均经过结构化处理,返回结果包含明确的状态码执行耗时。 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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