19、按订单装配生产计划中的智能系统

智能系统在ATO生产计划中的应用

按订单装配生产计划中的智能系统

1. 研究目标与文章结构

本研究旨在将智能系统引入生产计划的各个层面,以监测和预测系统动态,并引入基于约束的算法来解决系统约束,从而构建一个适用于按订单装配(ATO)生产系统的智能装配规划与调度系统。

文章后续内容安排如下:
- 对用于智能规划和调度的工具与技术进行简要的文献综述。
- 讨论智能规划和调度的方法。
- 通过一个示例问题来详细说明具体应用。
- 探讨所提出方法的见解、优点和缺点。
- 给出结论并简要展望未来研究方向。

2. 文献综述

许多国家和研究机构都认可智能系统在制造业的应用,以下是一些具体的应用案例:
| 应用者 | 应用内容 |
| ---- | ---- |
| 德国 | 提出工业4.0概念 |
| 美国 | 推行智能制造 |

不同学者在智能系统应用于制造业方面也有诸多研究:
- Liu等人 :探讨了美国、德国、中国、日本、韩国以及其他欧亚国家如何在制造业中采用基于代理的制造技术、网络物理系统(CPS)、智能制造系统(IMS)和信息通信与交互技术,以优化制造系统。
- Liang等人 :详细回顾了智能制造系统及其应用,包括利用物联网(IoT)、CPS、传感器网络、射频识别(RFID)等技术实现智能调度、智能维护、智能控制以及智能预测和优化。
- Xie等人 :在麦克风生产公司使用智能装配系统(IAS)来提高自动进料和对接系统的生产效率和质量。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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