7、智能制造系统层级解析

智能制造系统层级解析

1. 智能制造的层级概述

智能制造主要涵盖企业级、协同级、设备层、控制层和车间层等多个层级。各层级相互关联,共同构成了智能制造的完整体系,以实现企业定制化生产需求,提升运营效率,推动企业转型。

1.1 企业级与协同级

  • 企业级 :实施面向企业的运营管理,包括企业资源规划(ERP)、供应链管理(SCM)、客户关系管理(CRM)、产品生命周期管理(PLM)或产品数据管理(PDM)等。
  • 协同级 :通过产业链中企业间在互联网上共享信息,实现协同研发和协同制造服务。随着产品设计标准统一、新自动控制架构全面集成以及制造执行系统(MES)向运营管理系统全面升级,制造业中原本相对孤立的ERP、SCM、CRM、PLM等环节得以连接,消除了信息“孤岛”。

2. 设备层:智能制造的第一支点

设备层是智能制造的基础,智能设备是智能工厂运营的重要手段和工具。制造设备经历了从机械到数控,再到智能设备的发展阶段。智能设备主要包括智能生产设备、智能检测设备和智能物流设备。

2.1 智能设备的实现挑战

将无通信能力的“聋哑”物理资产(如非数字传统机器、设备等)转化为可在数字世界定义、表达和交换的数字“新资产”(即“IM设备”)是实现智能设备的关键步骤。制造设备通常较为复杂,批量小,生产成本高,开发周期长,存在设备开发风险。而且,设备制造的难点主要在于以工业软件为代表的软设备,如CAD/CAE等软件工具,它们本身是高端工业产品,往往非常复杂。没有软设备,就无法实现“数字化、网络化

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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