59、面向代理系统的需求与设计解析

面向代理系统的需求与设计解析

1. 系统背景与基础设定

在实际制造场景中,我们需要应对单个动作的失败以及设备的持续故障。为简化讨论,这里仅聚焦于单个单元。假设 robot1 接收形如 manufacture(composite) 的感知信息,以制造一个复合零件,其组件和顺序由 “composite” 形式指定。同时,有以下基本动作:
- robot1
- load(part) :将特定零件类型加载到 R1 位置的夹具上。
- unload() :卸载 R1 位置的零件。
- moveToFlipper() :将 R1 位置夹具上的零件移动到翻转器。
- moveFromFlipper() :将翻转器上的零件移动到 R1 位置的夹具。
- robot2
- join(jig) :将指定夹具上的底部零件与顶部零件(可能是复合零件)连接。
- flipper
- flip() :翻转翻转器上的物品。
- table
- rotateTo(jig,pos) :旋转桌子,jig 为夹具编号,pos 为东(E)或西(W)。

2. 面向代理的需求活动

2.1 需求活动的常用方法

【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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