本文選題：超寬帶技術(shù) + 實時定位��； 參考：《組合機床與自動化加工技術(shù)》2017年06期

【摘要】：離散型制造業(yè)生產(chǎn)過程復(fù)雜多變,制造資源具有更為廣泛的動態(tài)特性,為進行有效的制造資源管理控制,實現(xiàn)制造物聯(lián)車間實時位置數(shù)據(jù)的采集,基于制造物聯(lián)事件主動感知技術(shù)架構(gòu),提出了一種離散制造物聯(lián)車間資源定位管理模型,設(shè)計了一種基于超寬帶技術(shù)的制造資源定位系統(tǒng),改進了一種基于自適應(yīng)閾值函數(shù)的小波閾值去噪算法并實現(xiàn),能夠有效降低外界因素的干擾,減少定位誤差,實現(xiàn)對離散制造車間制造資源的實時定位,有效獲取人員、物料、物流車輛等制造資源的位置數(shù)據(jù),便于進行資源感知和調(diào)度管理,從而提升管理標(biāo)準(zhǔn)及產(chǎn)品品質(zhì)。
[Abstract]:The production process of discrete manufacturing industry is complex and changeable, and manufacturing resources have more extensive dynamic characteristics. In order to manage and control manufacturing resources effectively, the real-time position data of manufacturing workshop can be collected. Based on the active sensing architecture of manufacturing event, a discrete manufacturing workshop resource location management model is proposed, and a manufacturing resource location system based on UWB technology is designed. A wavelet threshold denoising algorithm based on adaptive threshold function is improved and implemented. It can effectively reduce the interference of external factors, reduce the positioning error, realize the real-time location of manufacturing resources in discrete manufacturing workshop, and effectively obtain personnel and materials. Location data of manufacturing resources, such as logistics vehicles, facilitate resource perception and scheduling management, thereby improving management standards and product quality.
【作者單位】： 貴州大學(xué)大數(shù)據(jù)與信息工程學(xué)院;貴州大學(xué)機械工程學(xué)院;貴州大學(xué)現(xiàn)代制造技術(shù)教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51475097) 工信部智能制造示范項目(工信部聯(lián)裝[2016]213號) 貴州省重大基礎(chǔ)研究(黔科合JZ字[2014]2001)
【分類號】：TH186

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本文編號：2060421