3、工业4.0技术与磁流变阻尼器系统综述

工业4.0技术与磁流变阻尼器系统综述

1 工业4.0技术面临的挑战

工业4.0将引领制造业迈向数字化与物理世界并行的先进未来,但在应用过程中面临诸多挑战。

1.1 数据存储挑战

大量高保密性数据的存储是工业4.0应用的一大难题。确保数据安全和维护数据是关键问题,这对工业4.0的推广构成挑战。

1.2 云制造挑战

云制造对中小企业而言困难重重,主要挑战如下:
- 复杂设计开发 :云制造需集成高级软件、应用和机器,中小企业在这方面能力有限。
- 缺乏后续行动 :多数中小企业无力提供相应的后续支持。
- 技术成本高昂 :先进技术和机器的使用使得整体成本过高,中小企业难以承受。

1.3 增强现实挑战

增强现实面临四大挑战:
- 实时信息与虚拟环境精确叠加 :高效的设计和制造过程需要现实与虚拟环境在定位和协调上具备高精度。
- 注册问题 :存在静态和动态两种误差。静态误差源于传感设备、算法和其他辅助设备的错误;动态误差主要由同步和计算过程的延迟(即延迟问题)导致。

1.4 协作机器人挑战

协作机器人安装的主要挑战在于需要单独的工作区域。尽管它们被编程为与人类协作工作,但出于人类安全考虑,无法完全消除机器人与操作员之间的界限,且协作机器人始终需要人类协助才能工作。

2 磁流变阻尼器系统概述

2.1 磁流变流

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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