【摘 要】
：
中国制造2025和工业4.0的提出推动了我国智能制造快速发展,制造过程中生产组件状态获取与传输是实现智能制造的基础。工业物联网中的无线通信技术能实现生产设备与人员工作状态获取和定位,但车间环境中机械设备会对无线信号产生干扰影响定位精度。为实现设备与人员工作状态传输与定位,本文针对车间环境中的无线数据传输与定位系统构架、定位算法等关键技术开展研究,并搭建适用于车间环境下的室内无线数据传输和定位系统。
论文部分内容阅读
中国制造2025和工业4.0的提出推动了我国智能制造快速发展,制造过程中生产组件状态获取与传输是实现智能制造的基础。工业物联网中的无线通信技术能实现生产设备与人员工作状态获取和定位,但车间环境中机械设备会对无线信号产生干扰影响定位精度。为实现设备与人员工作状态传输与定位,本文针对车间环境中的无线数据传输与定位系统构架、定位算法等关键技术开展研究,并搭建适用于车间环境下的室内无线数据传输和定位系统。主要研究内容和成果如下:(1)为满足数据传输与定位需求,以Zigbee技术与UWB(Ultra Wide
其他文献
随着气候变化和环境污染问题加剧,可持续和可再生能源发展引起了全球性的关注。超级电容器拥有功率密度高、大电流充放电、稳定性高等优点,被列为当前储能设备研究的热点。电压窗口和比电容是影响电容器能量密度的关键影响因素。影响电压窗口的电解液因技术瓶颈尚未实现质的突破,使得广大研究者立足新型活性电极材料的开发来提升比电容。另一方面,锂-硫电池因高能量密度特性,是最有希望替代锂离子电池的新型储能设备之一,但商
X射线检查技术在健康体检领域发挥着愈加重要的作用,但其检查的无痛性往往使人们忽视了射线的辐射损害。目前X射线健康体检普遍存在流程不科学、不系统,造成体检质量不高、效率低下、风险不确定等问题。在X射线健康体检中引入项目管理理论方法,突出X射线健康体检的目的性和低风险要求,既能提高X射线健康体检的质量和效率,又能够强化各类人员的协同能力,从而达到优化X射线健康体检项目、节省X射线健康体检经费、提高X射
单晶硅反射镜是高能激光系统中的重要元件,其加工质量直接关系激光系统的性能指标。而在光学元件制造过程中会引入各种加工缺陷,导致元件抗激光损伤能力与本征表面相差甚远。离子束抛光由于其独特的材料去除机理可以达到亚纳米级的修形精度,加工过程不会引入亚表面损伤等,具备低缺陷制造的优异潜质。但离子束加工效率偏低,加工过程可能会诱导产生表面微观结构,需要深入优化研究。本文以单晶硅反射镜离子束抛光关键工艺为研究对
近年来,微塑料在环境中检出较多,进入水环境的微塑料会吸附共存的有机污染物,从而影响两者的环境归趋和生态毒性。因此,微塑料对有机污染物吸附行为的研究对于评估两者环境风险揭示微塑料毒性机制具有重要意义。由于微塑料研究仍处于起始阶段,目前对微塑料吸附的研究主要集中在不可解离的有机污染物方面,微塑料对抗生素等可解离有机污染物的研究较少。天然水p H条件下,微塑料与抗生素的相互吸附作用强度、机制及两者的环境
在饮用水的消毒过程中,消毒剂可能和水中的溶解性有机物反应,产生消毒副产物(Disinfection byproducts,DBPs),对人体产生不良影响。含氮消毒副产物(Nitrogenous disinfection byproducts,N-DBPs)是一类新型的DBPs,常见的种类有卤代乙酰胺(Haloacetamides,HAc Ams)、卤代乙腈(Haloacetonitriles,HA
对于受污地表水等微污染水体的处理,多种工艺搭配使用往往能取得更好的处理效果,混凝-超滤(UF)/微滤(MF)集成工艺被认为是其中发展前景最为广阔的水处理技术之一。然而,地表水中的各种天然有机物(NOMs)与膜表面相互作用,引起膜污染问题,这严重限制了膜处理的效率。探索更深层次的膜污染机理及其影响因素和调控方法成为膜技术的主要研究方向之一。由于NOMs的复杂性,在地表水污染研究中,通常会采用模型物质
为满足旋转机械监测系统的自供电需求以及提高现有压电发电机的可靠性和有效带宽,提出一种辅助簧片间接激励式压电旋转发电机,利用受激磁铁、辅助簧片、预弯压电振子及垫块组成的复合换能器构造压电旋转发电机,复合换能器中辅助簧片间接激励压电振子,且垫块使压电振子形成初始的装配预弯量,避免了压电振子受直接冲击而损毁或产生双向变形。工作中压电振子单向弯曲变形发电,仅承受压应力或较小的拉应力,可靠性高。从理论和试验
超级电容器具有能量密度高、循环稳定性等优点,在工业上得到了广泛的应用。碳材料是应用最广泛的超级电容器电极材料。传统方法制备碳材料步骤繁琐,亲水性差且比表面积较小故电容性能不理想。可考虑通过对碳材料进行杂原子掺杂改善碳材料的浸润性并提高碳材料的赝电容。本论文分别采用原位模板法和KOH活化聚吡咯的方法制备了杂原子掺杂的多孔碳材料。利用多种表征手段对碳材料进行表征,并对其电化学性能进行了测试,探究了碳材
滚动轴承在旋转机械中应用极为广泛,其运行状况会直接影响到整个旋转机械运行的可靠性。能够准确、及时地监测及诊断其潜在故障,对旋转机械的安全运行具有意义重大。滚动轴承故障诊断经过长期发展已经成为旋转机械故障诊断的一个重要分支,而其中基于振动信号的故障诊断则是最为常用的方法之一。本文利用改进的集合经验模态分解(MEEMD)、奇异值分解(SVD)、在线贯序极限学习机(OSELM)、差分进化算法(DE)等技