隨著新一代信息通信技術(shù)的持續(xù)發(fā)展,“工業(yè)4.0”的興起,中國(guó)制造2025戰(zhàn)略規(guī)劃的提出,制造行業(yè)大量采用計(jì)算機(jī)化、信息化、集成化和智能化的方法,制造業(yè)的生產(chǎn)方式和制造模式正向“智能制造模式”轉(zhuǎn)變。智能制造是通過信息技術(shù)和制造技術(shù)的深度融合實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率的提高,而數(shù)據(jù)信息發(fā)揮著極其基礎(chǔ)且重要的作用,始終貫穿于模式轉(zhuǎn)變的過程中,因此,為了實(shí)現(xiàn)數(shù)控加工車間的信息化和智能化,首先要準(zhǔn)確感知車間運(yùn)行狀態(tài),全面地采集設(shè)備內(nèi)部狀態(tài)數(shù)據(jù)。現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集方式在采集數(shù)據(jù)的過程中會(huì)采集大量重復(fù)且不必要的數(shù)據(jù),不利于數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸和存儲(chǔ),因此采用自適應(yīng)數(shù)據(jù)采集方法解決數(shù)據(jù)冗余問題。本文主要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行研究:(1)數(shù)控加工車間設(shè)備狀態(tài)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集方法分析與數(shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn)。根據(jù)數(shù)控加工車間數(shù)控機(jī)床和機(jī)器人等設(shè)備的情況和設(shè)備內(nèi)部狀態(tài)數(shù)據(jù)信息的需求,研究基于設(shè)備的通信接口采集設(shè)備內(nèi)部的狀態(tài)數(shù)據(jù)的方法,對(duì)西門子840D數(shù)控系統(tǒng)、華中HNC-8型數(shù)控系統(tǒng)、ABB機(jī)器人分別采用OPC規(guī)范、二次開發(fā)接口和PC SDK方法實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)信息的數(shù)據(jù)采集,設(shè)計(jì)開發(fā)了不同采集方法的采集程序,實(shí)現(xiàn)設(shè)備內(nèi)部狀態(tài)的精確感知。(2)數(shù)控加...

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究的背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 數(shù)控加工車間設(shè)備數(shù)據(jù)采集的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 自適應(yīng)數(shù)據(jù)采集的研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究的主要內(nèi)容
        1.3.1 課題來源
        1.3.2 研究?jī)?nèi)容
第二章 數(shù)控加工車間多源異構(gòu)設(shè)備數(shù)據(jù)采集方法及實(shí)現(xiàn)
    2.1 數(shù)控加工車間設(shè)備的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)
    2.2 數(shù)控加工設(shè)備的數(shù)據(jù)采集方法
        2.2.1 數(shù)控機(jī)床的數(shù)據(jù)采集方法
        2.2.2 機(jī)器人的數(shù)據(jù)采集方法
    2.3 數(shù)據(jù)采集軟件開發(fā)與實(shí)現(xiàn)
        2.3.1 西門子840D數(shù)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn)
        2.3.2 華中HNC-8 型數(shù)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn)
        2.3.3 ABB機(jī)器人的數(shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的自適應(yīng)采集方法研究
    3.1 等時(shí)間間隔數(shù)據(jù)采集方法介紹及分析
    3.2 自適應(yīng)數(shù)據(jù)采集方法分析
        3.2.1 基于一元線性回歸的自適應(yīng)方法
        3.2.2 基于旋轉(zhuǎn)門算法的自適應(yīng)方法
        3.2.3 基于數(shù)據(jù)變化穩(wěn)定度的自適應(yīng)方法
    3.3 數(shù)控加工車間的自適應(yīng)數(shù)據(jù)采集方法
        3.3.1 自適應(yīng)數(shù)據(jù)采集分析
        3.3.2 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)自適應(yīng)采集方法
    3.4 本章小結(jié)
第四章 數(shù)控加工車間自適應(yīng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)
    4.1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)
    4.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)
        4.2.1 自適應(yīng)數(shù)據(jù)采集模塊設(shè)計(jì)
        4.2.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊設(shè)計(jì)
    4.3 系統(tǒng)測(cè)試
        4.3.1 測(cè)試環(huán)境
        4.3.2 自適應(yīng)數(shù)據(jù)采集測(cè)試
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果



本文編號(hào)：3856113