36、工业 4.0 中分布式生产系统的 IoT 通信基础设施集成与高精度销孔装配方法

工业 4.0 中分布式生产系统的 IoT 通信基础设施集成与高精度销孔装配方法

1. 工业 4.0 中的 IoT 通信基础设施集成

在工业 4.0 的背景下,生产系统呈现出异构性、空间分布性以及大数据等特点。为了应对这些挑战,需要一个集中式的基础设施来实现去中心化的连接。这里提出了使用与领域无关的 S3I(Smart Systems Service Infrastructure)来集成生产系统中的物联网通信基础设施的概念。S3I 最初是为林业 4.0 事物开发的。

S3I 具有以下优势:
- 语义互操作性 :基于语义数据模型,不同的设备和系统可以通过预定义的语义相互理解。例如,Factory 1 的基于 JSON 的元信息存储在 S3I 目录中,利用这些语义信息,各部分能够准确交互。
- 安全性 :采用 OAuth 2.0 和基于角色的授权策略,确保数据通信和资源的安全,遵循 CIA(Confidentiality, Integrity, Availability)原则。

下面通过表格来总结 S3I 的特点:
|特点|描述|
| ---- | ---- |
|语义互操作性|基于语义数据模型,支持设备和系统间预定义语义的交互|
|安全性|使用 OAuth 2.0 和基于角色的授权策略,遵循 CIA 原则|
|资源分布|不限制工业 4.0 事物的资源集中托管,可实现去中心化|
|可扩展性|只要服务器允许,S3I 可以扩展到任意规模|

从架构角度来看,S3I 可以实现不同生产系统之间的有效连接,其工作流程可以用以下 me

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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