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基于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)控機床群監(jiān)測預警系統(tǒng)設計
摘要:針對數(shù)控機床群中眾多設備無法有效監(jiān)管、維修保養(yǎng)計劃不到位等設備管理問題,以及無法采集加工中的大量數(shù)據(jù)、操作記錄信息難以掌控,無法了解用戶使用習慣等生產(chǎn)管理問題,設計了基于物聯(lián)網(wǎng)技術的數(shù)控機床群監(jiān)測預警系統(tǒng)。介紹了該系統(tǒng)的整體設計及硬軟件設計方案,引入了NB-1oT窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術,使數(shù)控機床成為產(chǎn)生透明數(shù)據(jù)信息的智能終端,在預警平臺存儲和分析生產(chǎn)與管理環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。系統(tǒng)測試與應用結果表明,該監(jiān)測預警系統(tǒng)能夠有效降低企業(yè)生產(chǎn)和設備維護成本,提高數(shù)控機床的生產(chǎn)效率。
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基于蟻群算法的網(wǎng)絡負載均衡的研究與實現(xiàn)
摘要：隨著3G網(wǎng)絡的日葢普及和云網(wǎng)絡集群與分布式并行計算的廣泛應用，對網(wǎng)絡速度和服務質(zhì)量提出了更高要求。蟻群算法作為一種生物仿生式的啟發(fā)算法，通過模擬蟻群間信息素的相互協(xié)作與動態(tài)更新，實時對網(wǎng)絡流量負載進行均衡，并對路由選擇進行優(yōu)化。研究結果和仿真實驗表明，該算法在解決網(wǎng)絡擁塞瓶頸和集群分布式并行計算中，具有較好的研究價值與發(fā)展前景。
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基于蟻群算法的無線傳感器網(wǎng)絡路由算法
隨著無線通信技術、電子技術、傳感器技術和微電系統(tǒng)的飛速發(fā)展，無線傳感器網(wǎng)絡的研究越來越受到人們的重視。傳感器網(wǎng)絡是由部署在觀測環(huán)境內(nèi)的大量微型傳感器節(jié)點通過無線通信方式組成的一種無線網(wǎng)絡。組成傳感器網(wǎng)
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基于混沌蟻群的神經(jīng)網(wǎng)絡速度辨識器研究
本文將混沌引入到蟻群算法(Ant Colony Optimization，ACO)當中，以形成混沌蟻群算法(Chaos Ant Colony Optimization，CACO)，從而提高了對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化效率和精度，解決了上述問題；同時，也在對異步電機直接轉矩控制(DTC)轉速辨識的仿真試驗中，實現(xiàn)了對電機轉速的準確辨識。
