导读:本文包含了智能作业系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:发动机装配,Petri网,数据服务总线库,构件组装
智能作业系统论文文献综述
熊少杰[1]（2019）在《基于智能作业终端的发动机装配过程管控策略研究及系统设计》一文中研究指出近年来,汽车制造业发展迎来较为缓慢的上升期,发动机质量问题成为制约我国汽车发动机产业发展的重要因素。针对提高发动机装配过程的质量问题,本文通过对发动机的机装配过程进行研究,提出基于智能作业终端的管控策略,实现对发动机生产过程的管控,提升发动机装配水平。首先,研究分析发动机机装配的工艺流程,针对工艺特点把影响发动机装配过程质量因素分解成若干类型,根据质量问题提出基于智能作业终端的管控策略,介绍了智能作业终端功能、网络架构、交互识别技术。其次,在构建发动机智能作业终端体系的基础上,提出基于实时数据采集技术的发动机智能作业终端输入单元,并详细介绍了以数据服务总线库方式对车间多源异构的数据进行集成。根据扩展Petri网对发动机装配单元进行单元抽象建模,分析单元作业流程,并以实例验证模型可行性。然后,采用构件技术实现将发动机装配单元业务需求映射成装配业务构件,并对业务构件进一步抽象映射成软构件,通过对软构件动态组装构建整个作业系统,并通过目标线性规划的方法对组装方案进行优化探讨。最后,根据提出的理论模型与系统开发方法,设计和开发了一套发动机机装配过程智能作业终端系统,对终端系统方案、软硬件架构等进行了说明,以某汽车发动机的装配过程为例进行模型具体实例验证,并取得了良好效果。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2019-05-01）
胡清,李鹏华[2]（2018）在《我国隧道掘进机机器人智能作业系统研发启动》一文中研究指出本报长沙6月25日讯（胡清 通讯员李鹏华）6月21日，经国家科技部同意，由铁建重工牵头承担的国家科技重点研发计划智能机器人专项“面向TBM施工的机器人智能作业系统”项目在长沙启动。据了解，目前在隧道施工作业中，人工操作机械作业引起的支护不及(本文来源于《中国铁道建筑报》期刊2018-06-26）
卢张俊[3]（2017）在《搬运装配机器人视觉引导智能作业系统与应用软件开发》一文中研究指出随着技术的发展与成熟,机器视觉成为机器人智能感知的最重要能力之一,将机器视觉应用于工业机器人领域,对于提高机器人在工业生产过程中的智能化水平和环境适应性具有重要的意义。针对典型工件的搬运装配工艺需求,系统地研究了基于视觉引导的搬运与装配机器人智能作业系统技术、应用系统设计与软件开发。本文首先阐述了搬运与装配机器人的发展现状及智能化机器人的特点与发展方向,综述了基于视觉引导的机器人技术在国内外的研究发展现状。在详细分析了重型支重轮在安装过程中的搬运与装配需求的基础上,给出了针对不同开放与扩展程度的机器人控制器的系统架构设计方案,根据视觉系统在不同应用场合的工作原理给出了基于单目视觉“眼在手上”与“眼在手外”组合式的视觉引导系统设计。针对直接影响到机器人对工件的定位效果的视觉系统的标定,论述了相机的成像模型、内外参数模型和手眼标定原理,详细给出了相机标定和两种手眼标定方法的视觉系统标定过程。针对工件快速准确识别定位、抓取放置的实现,详细论述了基于边缘轮廓特征、装配圆孔拟合和SIFT局部特征的工件识别定位方法,并通过坐标变换将在图像坐标系下描述的工件定位结果转换到世界坐标系下的描述。接下来结合视觉引导配合搬运与装配作业的过程控制需求和工件抓取策略,设计了视觉引导的装配作业流程,并给出了工件抓取位姿以及抓取路径的规划设计;在总结了工件抓取过程中误差来源的基础上,提出了基于抓取偏差补偿的自动寻孔对准装配策略。然后在详细论述了相机采集、视觉标定、通信调试和引导作业等模块的功能设计与实现的基础上,完成了基于OpenCV图像处理算法库和Qt图形用户界面组件完成视觉作业控制软件的自主开发。最后以KUKAKR16工业机器人为平台搭建了基于上述方案的搬运与装配机器人视觉引导系统测试验证平台,给出了视觉引导系统的性能测试与分析,验证了视觉引导智能作业系统设计的有效性。(本文来源于《东南大学》期刊2017-05-17）
张恺琪,张淑丽[4]（2016）在《智能作业车间动态调度系统研究与实现》一文中研究指出为解决单件小批车间生产受到不确定性事件的影响,而使得实际生产过程偏离作业车间计划,导致产品无法按期交付这一问题,研究并实现了智能作业车间动态调度系统。系统包含基于Zigbee与传感器等物联网技术实现的智能感知子系统、基于大数据分析技术实现的智能双驱动机制子系统和基于云计算技术实现的调度算法云服务子平台,保证了作业计划动态调度的高质量完成。最后,将哈尔滨电机厂历史生产数据作为测试用例,验证智能作业车间动态调度系统的有效性。(本文来源于《黑龙江工程学院学报》期刊2016年04期）
周昊天[5]（2016）在《基于ROS的模块化机械臂智能作业系统设计》一文中研究指出随着科技的发展,人们希望通过与智能机器人交互,从而让机器人完成指定的作业任务。基于案例的推理机制(Case-Based Reasoning,CBR)模仿人类的认识过程,通过检索算法从案例库中检索出与新案例最相似的案例并进行重用,以提供解决方案。因其推理时间短且案例易于学习,被广泛应用于智能机器中。本文首先研究了 CBR推理机制的基础理论,通过分析CBR推理机制的优缺点,结合BDI模型的设计结构,提出了一种CBR-BDI推理机制,描述了该推理机制的运作流程。改进的推理机制添加地图匹配、期望分析和用户引导叁个部分,使得机器人可以与用户进行多次对话以了解用户的意图,提高了机器人的自主性。随后将改进的推理机制用于人机交互模块中,以ROS机器人操作系统为软件框架,结合语音识别、语音合成、物体识别、方案解析等模块设计一种基于ROS的模块化机械臂智能作业系统。最后搭建实际系统平台对语音识别与合成效果,系统功能、人机交互推理功能和系统智能性进行验证、测试、分析和评价。(本文来源于《武汉科技大学》期刊2016-05-01）
谢科[6]（2016）在《基于环境识别平台的挖掘机智能作业试验系统研制》一文中研究指出随着市场对挖掘机等工程机械的需求不断扩大,以及技术的不断发展,人们对液压系统的控制性能和能耗控制提出了越来越高的要求。另外,在实际工况中,高代价培养的作业人员往往面临着劳动强度大,工作环境恶劣,甚至带有危险的工作环境。在这些技术及应用需求之下,本论文设计了一个能识别现场情况的环境识别平台；同时,设计了一个挖掘机智能作业平台的基础,使之在加入新的液压系统之后,能与环境识别平台形成闭环控制,为今后智能工程机械的发展提供了技术支持。本论文采用了激光雷达和网络摄像头的信息融合技术进行实际环境的联合环境识别；并在一台日立ZAXIS120挖掘机上建立了智能作业系统,在沿用其原有的油缸、液压马达的基础上,对液压系统进行了重新设计,采用并联的基本油路结构,为新引入的两套可编程液压系统提供接口,并且使挖掘机能在所有叁套液压系统中实现快速切换,为实时对比叁套液压系统的挖掘效果和整机性能提供技术支持。本论文的主要内容如下：第一章论述了开发现场环境识别平台,以及挖掘机智能作业试验系统的意义,介绍了工程机械中挖掘机智能作业系统的研究现状,并结合本论文的研究目标,最后提出了本论文的研究内容和研究难点。第二章主要介绍了环境识别平台中的虚拟标记方案的理论依据。从介绍摄像机和激光雷达的工作原理入手,分析及证明了单独使用单个摄像机,或者单独使用激光雷达的方案是不能满足挖掘机的工况的,并创新提出了屏幕虚拟标记的概念,从而介绍了虚拟标记的原理和理论依据,证明了该方案是可行的。第叁章主要介绍了环境识别的方案设计和挖掘机试验系统的系统设计。首先分析了环境识别平台方面的硬件构成,主要是元件的性能介绍,再介绍了该部分的方案设计：通过网络摄像机识别环境的色彩信息,并通过激光雷达识别环境的深度信息,采用了网络摄像头和激光雷达进行虚拟标记和实体标记通用的环境识别方案；最后叙述了挖掘机试验系统的方案设计,包括液压系统的设计方案,元件分布等。第四章主要介绍了环境识别平台和挖掘机试验系统的研制开发。本章首先主要介绍了环境识别平台的设计和研制,主要涉及关键参数选取、相关元件选型以及整个环境识别平台的数据链路构成；接着着重介绍了识别平台的开发,主要包括激光雷达从以太网的数据获取开始到点云成像的开发,网络摄像头依靠SDK二次开发包的视频流获取并基于OpenCV进行视频显示及环境特征提取,以及两者的标定以及信息融合；最后介绍了挖掘机试验系统的研制,包括动力元件模块的构建,执行元件模块的构建和挖掘机机体方面的构建。第五章主要介绍了环境识别平台和挖掘机智能作业试验系统的实验设计流程和结果,首先介绍了对激光雷达与环境识别平台之间内部参数的方案和实验,实验结果良好；然后介绍了对摄像机内部参数的方案和实验,结果可靠；接着分两种方法介绍了环境识别平台联合标定的方案和实验,获得了较好的数据；然后展示环境识别平台对叁维环境的建模能力与效果；最后介绍了挖掘机智能作业平台的初步性能检验,可以认为基础部分研制成功。第六章概括了全文的主要研究内容,总结了研究成果,分别是开发了对应的环境识别平台,并研制了挖掘机智能作业系统的基础。最后提出了在本论文基础上进一步开发智能型工程机械的思路与想法。(本文来源于《浙江大学》期刊2016-03-01）
邹敢[7]（2014）在《柔性搬运系统的智能作业调度方法研究》一文中研究指出物料搬运是企业内部物流过程中出现频率最高的物流活动,它需要占用很多的时间和消耗很多的劳动。以自动导引车系统、穿梭车系统等为代表的柔性搬运系统FHS (Flexible handling System)因为具有自动化程度高、性能优越等优点使其在烟草、电子、制造、仓储、服务等企业的物料搬运中得到了越来越广泛的应用。作业调度是影响FHS性能的关键因素之一,对FHS的作业调度问题进行研究具有重要的理论意义和实用价值。本文在对相关研究现状进行分析的基础上,对文献中的FHS作业调度方法进行了分析和梳理并进行了深入研究,指出了目前存在的问题及需要进一步研究的内容。研究内容主要包括基于指派规则的FHS作业调度方法、基于滚动优化策略的FHS作业调度方法和基于多智能体系统的FHS分布式作业调度方法等。在仿真研究的基础上,通过实验对本文提出的部分作业调度方法进行了验证。本文的具体研究工作如下：(1)基于指派规则的FHS作业调度方法研究。指派规则是高度动态随机的FHS常见的调度方法,针对文献中现有指派规则没有考虑同一小车前后任务联系性的问题,提出了改进的带时间阀值最近小车优先、改进的基于距离和任务等待时间的指派规则,它们能在一定程度上减少小车空跑,从而改进FHS性能；为了做到系统效率与服务质量的兼顾,提出了一种混合指派规则,该指派规则中,当任务比较密集时采用简单的最近小车优先指派规则；当任务到达率不高时,采用自适应的多属性指派规则,通过神经网络周期性的预测各属性权值来达到调度方法与FHS动态性相适应的目的。自适应多属性指派规则的成本函数同时考虑了小车空跑距离、任务等待时间和站点缓冲区状态等几个影响FHS性能的因素,利用任务小车比、任务等待时间均衡系数和站点缓冲区状态均衡系数等作为神经网络的输入,成本函数中各属性的权重作为神经网络的输出,最后利用匈牙利算法根据成本函数值矩阵完成作业调度。实例仿真表明,本文提出的混合指派规则能有效的改进FHS性能,在各种参数设置环境下具有较好的鲁棒性。(2)基于滚动优化策略的FHS作业调度方法研究。指派规则非常符合FHS动态随机性的特点且容易执行,但指派规则属于即时调度,缺乏长远规划,不能有效的利用提前任务信息来为作业调度服务。针对这个问题,本文提出了基于启发式算法的滚动优化作业调度方法,建立了以最小化平均任务等待时间为优化目标的FHS作业调度问题的数学模型,提出了混合遗传退火算法来的求解方法,利用混合遗传退火算法结合滚动优化的策略来完成FHS的作业调度。仿真结果表明,基于启发式算法的滚动优化策略相比指派规则能更有效的利用提前任务信息,同时两种启发式算法下的滚动优化动态作业调度方法比较表明,混合遗传退火算法相比基本遗传算法具有更好的性能。(3)基于多智能体系统的FHS分布式作业调度方法研究。指派规则、滚动优化等集中式作业调度方法虽然有结构比较简单、便于总体协调等优点,但也存在系统可靠性差、信息传输效率低和难以应用于大规模系统的缺点。针对这个问题,本文提出了一种基于多智能体系统的FHS分布式作业调度方法,详细设计了FHS作业调度问题多智能体系统模型的体系结构、各智能体的行为、协商机制、竞拍值计算、特殊情况的处理机制等多智能体系统的相关要素,设计了允许小车智能体间交换任务和任务智能体有条件重新拍卖的方式来优化调度方案。通过仿真对所提出的方法进行了验证,仿真结果表明,相比传统的集中式作业调度法,在系统参数变化时,基于多智能体系统的作业调度方法具有较好的环境适应性、更稳定的综合性能。(4)实验测试。介绍了某烟草企业滤棒生产线智能穿梭车系统及某公司穿梭车控制系统,在该控制系统环境下进行了调度系统的设计与调度方法的实现,通过某烟草企业滤棒生产线智能穿梭车系统对本文提出的混合指派规则及两种传统指派规则进行实验测试。测试结果表明,本文提出的混合指派规则相比传统指派规则能较有效的改进FHS性能。本项研究是仿真技术、运筹学、人工智能和控制技术的交叉与渗透,对求解不同应用环境下的FHS作业调度问题进行了有益的探索,其研究成果可以为企业内部物流系统提供决策支持,对降低企业物料搬运成本具有重要的理论价值和工程应用价值。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2014-12-01）
胡素峰,丁树庆,冯月贵,王会方[8]（2014）在《基于物联网的起重机智能作业管理系统设计与实现》一文中研究指出采用物联网技术,设计一种由主控机PC、无线射频模块和读卡器模块等部分组成的起重机作业管理系统,实现人机互认及作业记录管理。详细介绍了系统硬件结构设计原理及实现方法,给出了作业管理系统软件设计。实际调试表明:该系统能够实现对作业人员身份的识别和起重机作业记录管理等功能,且具有数据传输有效距离远、移动性强、安装简单和扩展性好等特点。(本文来源于《中国特种设备安全》期刊2014年10期）
黄超[9]（2014）在《抓斗智能作业控制系统的研究与设计》一文中研究指出本文主要针对该码头门座起重机频繁出现的过载现象，对天津港焦炭码头30吨门座起重机控制系统进行改进。通过现场多次观察整个物料抓取过程，发现过载现象是由于操作人员仅凭经验来判断闭斗的时机而导致抓取过多的货物。当起重量超过额定负载时，需将物料全部放下，重新进行抓取。这样重复操作不仅浪费时间，影响整个港口的装卸效率，而且浪费能源。若继续超载运行，会损害机械设备甚至出现安全隐患。为了避免这种现象的发生，本文通过方案比较，最终采用研华USB4711-A数据采集卡对整个作业过程的起升电机以及开闭电机的电流和力矩进行采集，并为数据采集卡设计了信号预处理电路。基于硬件设计的基础，通过编写上位机程序以及数据库技术实现数据实时显示和存储。通过对闭斗过程的数据分析和现场的观察，整个抓取过程分为叁个步骤：首先，打开抓斗置于物料之上进行闭斗操作；然后，在抓斗处于半闭合状态时起升抓斗，漏出部分物料；最后，完成整个闭斗过程。通过对整个抓取过程的观察，选取第一步中开闭电机的电流最大值、最小值、平均值以及第二步中起升电机的电流尖峰值作为样本输入，将最后的实际起重量作为样本输出，代入建立好的BP神经网络模型。通过对网络的训练找到特征数据和最终起重量之间的映射关系，能将预测的结果和实际起重量之间的误差控制在令人满意的范围内。在此基础上，以ATMEGA128为核心控制芯片设计一个干预控制系统。通过对整个抓取过程的数据采集，该系统能利用程序筛选出所需要的样本输入数据，并且代入已经训练好的神经网络数学模型，在闭斗之前预测出本次起重量并判断其是否超出额定值，然后再对控制过程加以干预。即在抓取过程中就预判出最终的起重量从而利用程序来控制电机代替人来调整这个过程。这种改进方案的实现，必须建立在大量的数据采集的基础上，所需完成的工作包括数据采集系统的设计、数学建模和控制改进系统的设计。通过本文所设计的系统，理论上能极大程度上的避免门机过载情况的出现，减少了机械设备的损耗，提高港口装卸效率，同时亦能达到节能减排的目的。(本文来源于《武汉理工大学》期刊2014-05-01）
杨春峰[10]（2014）在《开发高中化学智能作业系统》一文中研究指出化学作业对学习质量一直起着举足轻重的作用.通过作业及时巩固当天学习的内容,纠正理解上的偏差,在练习、应用、反思的过程中理解物质的性质.当前化学作业需要从零散作业向作业数据库、从批阅"对"与"错"向指出错误的原因、从临时作业向连续化作业转化,将多媒体技术与高中化学结合在一起开发高中化学智能作业系统,以下简称作业系统.作业系统能够实现作业的数字化,动态地记录每位学生作业完成情况,积累学生成长(本文来源于《中学生数理化(教与学)》期刊2014年03期）
智能作业系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本报长沙6月25日讯（胡清 通讯员李鹏华）6月21日，经国家科技部同意，由铁建重工牵头承担的国家科技重点研发计划智能机器人专项“面向TBM施工的机器人智能作业系统”项目在长沙启动。据了解，目前在隧道施工作业中，人工操作机械作业引起的支护不及
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
智能作业系统论文参考文献
[1].熊少杰.基于智能作业终端的发动机装配过程管控策略研究及系统设计[D].合肥工业大学.2019
[2].胡清,李鹏华.我国隧道掘进机机器人智能作业系统研发启动[N].中国铁道建筑报.2018
[3].卢张俊.搬运装配机器人视觉引导智能作业系统与应用软件开发[D].东南大学.2017
[4].张恺琪,张淑丽.智能作业车间动态调度系统研究与实现[J].黑龙江工程学院学报.2016
[5].周昊天.基于ROS的模块化机械臂智能作业系统设计[D].武汉科技大学.2016
[6].谢科.基于环境识别平台的挖掘机智能作业试验系统研制[D].浙江大学.2016
[7].邹敢.柔性搬运系统的智能作业调度方法研究[D].昆明理工大学.2014
[8].胡素峰,丁树庆,冯月贵,王会方.基于物联网的起重机智能作业管理系统设计与实现[J].中国特种设备安全.2014
[9].黄超.抓斗智能作业控制系统的研究与设计[D].武汉理工大学.2014
[10].杨春峰.开发高中化学智能作业系统[J].中学生数理化(教与学).2014