24、智能制造系统优化:从原理到算法的全面解析

智能制造系统优化:从原理到算法的全面解析

1. 工业 4.0 解决方案开发原则

工业 4.0 引入了水平和垂直整合的概念,这使得发展问题的复杂性和性质发生了根本变化。这些新的模式和特点成为了发展的基础,在工业 4.0 的不同领域开展了各种提升项目,有助于提高生产与运营管理(POM)的效率,也是提升执行能力的基本承诺。

1.1 智能制造系统框架架构

智能制造系统框架架构包含多个层次,具体如下:
- 应用层 :包括智能云服务应用层、智能 UI 层。
- 核心支持层 :核心智能支持功能层。
- 资源层 :虚拟智能资源/能力层、资源/能力层。
- 感知层 :智能感知/接入层。
- 业务层 :业务安排层。
- 网络层 :虚拟网络层、物理网络层、无处不在的网络层(如无线传感器网络)。
- 服务层 :服务平台层。

同时,还存在多种应用模式,如单租户单阶段应用模式、多租户单阶段应用模式、多租户跨阶段协作应用模式、多租户按需获取制造能力模式等。并且有不同的门户,包括供应商门户、平台运营商门户、用户门户等。

智能制造系统还涵盖了多个方面,如群体智能设计、智能人机混合生产、虚拟实际集成智能实验、基于大数据和知识的智能设计、自主决策的智能管理、在线远程支持服务的智能保障等。


                
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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