智能制造背景下,隨著企業(yè)對(duì)數(shù)控機(jī)床可視化監(jiān)控系統(tǒng)的智能化需求不斷提高,海量的監(jiān)控過(guò)程數(shù)據(jù)被實(shí)時(shí)采集。它們具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)增長(zhǎng)快、數(shù)據(jù)價(jià)值大等特點(diǎn),如何壓縮并存儲(chǔ)這些海量的數(shù)據(jù)成為企業(yè)信息化進(jìn)程中一個(gè)亟待解決的難題。因此,本文對(duì)數(shù)控機(jī)床監(jiān)控過(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行了深入的研究,在此基礎(chǔ)上提出了監(jiān)控過(guò)程數(shù)據(jù)的壓縮策略,并將它們應(yīng)用于數(shù)控機(jī)床可視化監(jiān)控系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)中。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)通過(guò)對(duì)現(xiàn)有壓縮算法的研究,分析將它們用于數(shù)控機(jī)床監(jiān)控過(guò)程數(shù)據(jù)壓縮的局限性。深入研究機(jī)床監(jiān)控過(guò)程數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、特點(diǎn)及規(guī)律,針對(duì)監(jiān)控過(guò)程中的開(kāi)關(guān)量數(shù)據(jù)、三維軌跡數(shù)據(jù)與模擬量數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)不同的變化規(guī)律,分別提出對(duì)應(yīng)的壓縮策略。(2)針對(duì)機(jī)床監(jiān)控的三維軌跡數(shù)據(jù),本文提出一種基于NC程序解析的數(shù)據(jù)壓縮方法。通過(guò)研究三維軌跡數(shù)據(jù)與NC代碼之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,提出了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的NC代碼匹配方法及異常數(shù)據(jù)的識(shí)別方法。利用實(shí)時(shí)坐標(biāo)與NC代碼解析的理論軌跡之間的位置誤差作為壓縮過(guò)程的判斷依據(jù),通過(guò)誤差限的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)來(lái)獲得更好的壓縮效果。(3)針對(duì)機(jī)床監(jiān)控的模擬量數(shù)據(jù),提出一種基于相似性匹配的改進(jìn)型SDT數(shù)據(jù)壓縮算法。構(gòu)建了監(jiān)控過(guò)程模擬量數(shù)...

【文章頁(yè)數(shù)】：86 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題來(lái)源
    1.2 課題研究背景及意義
        1.2.1 課題研究背景
        1.2.2 課題研究意義
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 數(shù)控機(jī)床監(jiān)控技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.3.2 工業(yè)過(guò)程數(shù)據(jù)壓縮的研究現(xiàn)狀
    1.4 研究?jī)?nèi)容及論文結(jié)構(gòu)
        1.4.1 研究?jī)?nèi)容
        1.4.2 論文結(jié)構(gòu)
第2章 數(shù)控機(jī)床監(jiān)控過(guò)程數(shù)據(jù)及其壓縮策略研究
    2.1 數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)概述
        2.1.1 數(shù)據(jù)壓縮分類(lèi)
        2.1.2 常用過(guò)程數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)
    2.2 數(shù)控機(jī)床可視化監(jiān)控過(guò)程數(shù)據(jù)研究
        2.2.1 數(shù)控機(jī)床可視化監(jiān)控過(guò)程數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)
        2.2.2 數(shù)控機(jī)床可視化監(jiān)控過(guò)程數(shù)據(jù)的特點(diǎn)
        2.2.3 數(shù)控機(jī)床可視化監(jiān)控過(guò)程數(shù)據(jù)的變化規(guī)律
    2.3 監(jiān)控過(guò)程數(shù)據(jù)壓縮策略分析
        2.3.1 監(jiān)控過(guò)程數(shù)據(jù)處理流程
        2.3.2 開(kāi)關(guān)量數(shù)據(jù)的壓縮策略
        2.3.3 三維軌跡數(shù)據(jù)的壓縮策略
        2.3.4 模擬量數(shù)據(jù)的壓縮策略
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于NC程序解析的三維軌跡數(shù)據(jù)壓縮方法
    3.1 數(shù)控機(jī)床三維軌跡數(shù)據(jù)壓縮流程
    3.2 三維軌跡數(shù)據(jù)的NC代碼匹配方法
        3.2.1 三維軌跡數(shù)據(jù)的NC代碼匹配條件
        3.2.2 NC代碼匹配及異常點(diǎn)識(shí)別流程
    3.3 基于NC程序解析的數(shù)控機(jī)床三維軌跡數(shù)據(jù)壓縮算法
        3.3.1 NBPC算法原理
        3.3.2 位置誤差的計(jì)算模型
        3.3.3 誤差限的動(dòng)態(tài)控制模型
        3.3.4 NBPC算法步驟
        3.3.5 NBPC算法解壓縮過(guò)程
    3.4 性能測(cè)試
        3.4.1 壓縮性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
        3.4.2 測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)源
        3.4.3 測(cè)試結(jié)果
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于相似性匹配的監(jiān)控模擬量數(shù)據(jù)壓縮方法
    4.1 監(jiān)控過(guò)程模擬量數(shù)據(jù)壓縮流程
        4.1.1 模擬量數(shù)據(jù)的特點(diǎn)及分類(lèi)
        4.1.2 模擬量數(shù)據(jù)壓縮流程
    4.2 狀態(tài)模型及其相似度量方法研究
        4.2.1 實(shí)時(shí)狀態(tài)模型
        4.2.2 構(gòu)建歷史狀態(tài)矩陣
        4.2.3 狀態(tài)模型相似度量方法
    4.3 監(jiān)控過(guò)程模擬量數(shù)據(jù)壓縮方法
        4.3.1 改進(jìn)SDT算法原理
        4.3.2 動(dòng)態(tài)門(mén)限值計(jì)算模型
        4.3.3 改進(jìn)SDT算法步驟
        4.3.4 改進(jìn)SDT算法解壓縮步驟
    4.4 性能測(cè)試
        4.4.1 壓縮性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
        4.4.2 測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)源
        4.4.3 測(cè)試結(jié)果
    4.5 本章小結(jié)
第5章 數(shù)據(jù)壓縮在機(jī)床可視化監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用
    5.1 監(jiān)控系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境及體系結(jié)構(gòu)
        5.1.1 系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)環(huán)境
        5.1.2 系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)
    5.2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
        5.2.1 數(shù)據(jù)讀寫(xiě)過(guò)程
        5.2.2 數(shù)據(jù)表的設(shè)計(jì)
    5.3 應(yīng)用實(shí)例
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄 A攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果
附錄 B
附錄 C



本文編號(hào)：3792786