【摘要】：在當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)與人工智能飛速發(fā)展的智能時(shí)代,制造業(yè)也正在發(fā)生巨大的變化,以工業(yè)4.0為代表的智能制造技術(shù)正在廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)。CPS系統(tǒng)作為綜合計(jì)算系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)、感知系統(tǒng)和控制系統(tǒng)的多維復(fù)雜系統(tǒng),是實(shí)現(xiàn)智能制造系統(tǒng)的具體方式。本文以白酒制曲工藝的智能化改造作為研究背景,建立了一個(gè)基于CPS架構(gòu)的制曲智能制造系統(tǒng),解決了傳統(tǒng)生產(chǎn)工藝中人工干預(yù)程度高,生產(chǎn)效率低等問題,實(shí)現(xiàn)了制曲整個(gè)過程的數(shù)字化及智能化。論文主要研究內(nèi)容包括如下幾個(gè)方面:(1)CPS系統(tǒng)算法研究及改進(jìn)。針對(duì)現(xiàn)有制曲工藝過程存在參數(shù)測量時(shí)間較長、系統(tǒng)反饋不及時(shí)的問題,提出了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的參數(shù)在線測量方法。通過研究不同算法的特點(diǎn),選擇Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為參數(shù)預(yù)測的主要算法。并在Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),提出了具有雙隱層及輸出層自反饋的DHElman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過算法對(duì)比實(shí)驗(yàn)可知:提出的基于DH-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)預(yù)測模型,預(yù)測結(jié)果表現(xiàn)更好,精度更高。(2)CPS制曲智能制造系統(tǒng)設(shè)計(jì)。提出了基于CPS的制曲智能制造系統(tǒng)架構(gòu)(感知層、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層的三層CPS系統(tǒng)架構(gòu)),來指導(dǎo)系統(tǒng)具體設(shè)計(jì)和實(shí)施。根據(jù)提出的CPS系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行系統(tǒng)的分層設(shè)計(jì)。系統(tǒng)感知層設(shè)計(jì)提出四類感知節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)方案完成制曲參數(shù)的全面感知。系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)層提出CPS智能制曲異構(gòu)組網(wǎng)模型,并采用Packet Tracer進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)模型仿真,驗(yàn)證組網(wǎng)模型的可行性。系統(tǒng)應(yīng)用層提出了基于B/S架構(gòu)的生產(chǎn)過程實(shí)時(shí)感知系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)過程,并設(shè)計(jì)了基于Java語言的DH-Elman算法的關(guān)鍵代碼。(3)基于RPC架構(gòu)的算法服務(wù)平臺(tái)設(shè)計(jì)。針對(duì)傳統(tǒng)算法服務(wù)與系統(tǒng)業(yè)務(wù)高度耦合的缺點(diǎn),提出了RPC算法服務(wù)平臺(tái)設(shè)計(jì),將DH-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法服務(wù)獨(dú)立出來,以遠(yuǎn)程服務(wù)調(diào)用的方式來進(jìn)行算法預(yù)測,可以很大程度上提高系統(tǒng)軟件的可擴(kuò)展性。(4)CPS制曲智能制造系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用。針對(duì)上述系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路,進(jìn)行系統(tǒng)硬件實(shí)施及軟件實(shí)現(xiàn),并對(duì)系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行情況進(jìn)行評(píng)估,總結(jié)目前存在的問題及下一步改進(jìn)方向。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP311.52;TP18

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