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一種刀具狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)方法和管理系統(tǒng)，包括破損監(jiān)測(cè)方法和磨損監(jiān)測(cè)方法組成，破損監(jiān)測(cè)方法主要針對(duì)刀具破損情況監(jiān)測(cè)，采用改進(jìn)的多特征時(shí)間序列動(dòng)態(tài)匹配算法進(jìn)行監(jiān)測(cè)；磨損監(jiān)測(cè)子方法主要針對(duì)刀具磨損情況監(jiān)測(cè)，采用改進(jìn)的Laser-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行監(jiān)測(cè)；管理系統(tǒng)包括基礎(chǔ)信息模塊、刀具領(lǐng)用模塊、刀具采購(gòu)模塊、刀...

一種模具全生命周期管理系統(tǒng)，至少包括：模具采購(gòu)模塊、模具故障檢修模塊和模具庫(kù)存評(píng)估管理模塊；其中：所述模具庫(kù)存評(píng)估管理模塊應(yīng)用模具安全庫(kù)存評(píng)估方法對(duì)模具庫(kù)存壽命進(jìn)行評(píng)估，所述模具庫(kù)存評(píng)估管理模塊從所述模具故障檢修模塊的所述異常檢測(cè)單元和工業(yè)傳感器獲得相關(guān)特征數(shù)據(jù)輸入，應(yīng)用模具安全庫(kù)存評(píng)估方法進(jìn)行計(jì)算...

一種刀具壽命預(yù)測(cè)方法及智能刀具管理系統(tǒng)，該方法中包括以下步驟：S1：設(shè)定n種影響刀具壽命的參數(shù)，并選擇m組刀具的數(shù)據(jù)組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，每組刀具數(shù)據(jù)均包括n個(gè)對(duì)應(yīng)于每種參數(shù)的參數(shù)值和刀具壽命值；S2：建立刀具壽命預(yù)測(cè)模型，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的各參數(shù)值作為輸入數(shù)據(jù)，刀具壽命值作為輸出數(shù)據(jù)，對(duì)刀具壽命預(yù)測(cè)模型進(jìn)...

一種三維數(shù)字建模方法和數(shù)字化車間管理系統(tǒng)，涉及智能制造領(lǐng)域，包括計(jì)劃管理、倉(cāng)庫(kù)管理、生產(chǎn)管理、質(zhì)量管理、設(shè)備管理、報(bào)表管理、看板管理、移動(dòng)辦公、系統(tǒng)管理、安全管理、接口管理及數(shù)字化建模，以上所述管理模塊均部署在云端應(yīng)用服務(wù)器上，所述數(shù)字化車間管理系統(tǒng)還配有數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)管理。本發(fā)明創(chuàng)造性地采用...

一種網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造中信息互聯(lián)的系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)中包括授權(quán)管理模塊、節(jié)點(diǎn)管理模塊、監(jiān)控管理模塊、基礎(chǔ)信息模塊、OPC-UA通訊模塊、數(shù)據(jù)處理模塊以及業(yè)務(wù)管理模塊；所述授權(quán)管理模塊、節(jié)點(diǎn)管理模塊、監(jiān)控管理模塊、基礎(chǔ)信息模塊、OPC-UA通訊模塊、數(shù)據(jù)處理模塊以及業(yè)務(wù)管理模塊均部署在應(yīng)用服務(wù)器上，該系統(tǒng)中...

一種智能車間管理中海量制造數(shù)據(jù)訪問(wèn)的方法，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)分區(qū)技術(shù)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行劃小，為劃小后的各個(gè)數(shù)據(jù)源指定相應(yīng)的布隆過(guò)濾器；設(shè)計(jì)多路布隆過(guò)濾器，采用并發(fā)的方式進(jìn)行過(guò)濾判斷；通過(guò)布隆過(guò)濾結(jié)果鎖定請(qǐng)求數(shù)據(jù)“可能存在”的數(shù)據(jù)片區(qū)，再通過(guò)檢索技術(shù)，獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)，為智能車間管理及其支撐應(yīng)用提供準(zhǔn)確、高效的海量制...

一種基于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)及基于該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)壓縮方法，涉及物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域，包括現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集單元、現(xiàn)場(chǎng)代理單元、遠(yuǎn)程通訊網(wǎng)關(guān)單元、消息隊(duì)列集群?jiǎn)卧?、分布式?shù)據(jù)處理單元、云存儲(chǔ)中心單元及云監(jiān)控單元。本發(fā)明基于離散解耦的微服務(wù)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)分散、異構(gòu)的資源進(jìn)行整合的同時(shí)，能夠根據(jù)服務(wù)的規(guī)模進(jìn)行...

一種基于云服務(wù)的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)及故障診斷方法，涉及智能制造和云診斷領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集單元、遠(yuǎn)程通訊網(wǎng)關(guān)單元、云存儲(chǔ)管理單元、云服務(wù)中心單元。數(shù)據(jù)采集單元，部署在數(shù)據(jù)采集終端上；遠(yuǎn)程通訊網(wǎng)關(guān)單元，部署在云端前置網(wǎng)關(guān)服務(wù)器上；云存儲(chǔ)管理單元，部署在云端數(shù)據(jù)服務(wù)器上；云服務(wù)中心單元，部署在云端應(yīng)用...

一種位置服務(wù)中識(shí)別關(guān)鍵路徑的方法，對(duì)目標(biāo)的關(guān)鍵路徑識(shí)別，通過(guò)其運(yùn)動(dòng)軌跡的最大化留存，以及將非關(guān)鍵位置點(diǎn)的個(gè)數(shù)附加在關(guān)鍵點(diǎn)的屬性中來(lái)降低輸出結(jié)果集的大小，為此，首先要求能夠識(shí)別目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的路程變化；有了均差路程后，才能對(duì)運(yùn)動(dòng)過(guò)程進(jìn)行分區(qū)，有效降低計(jì)算的復(fù)雜度；在分區(qū)后，通過(guò)預(yù)判算法抽取目標(biāo)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的關(guān)...

一種基于智能合約的復(fù)雜產(chǎn)品裝配管控系統(tǒng)，涉及智能制造和區(qū)塊鏈技術(shù)領(lǐng)域，包括：系統(tǒng)服務(wù)、API訪問(wèn)服務(wù)器和若干個(gè)邊緣服務(wù)，該系統(tǒng)服務(wù)提供業(yè)務(wù)應(yīng)用服務(wù)和數(shù)據(jù)展示服務(wù)；該API訪問(wèn)服務(wù)器用以接入各邊緣服務(wù)的API接口；每個(gè)邊緣服務(wù)包括API服務(wù)、邊緣服務(wù)器、智能合約模塊和邊緣計(jì)算模塊。本發(fā)明通過(guò)具備高可用...

一種基于云端智能的誤差補(bǔ)償系統(tǒng)及動(dòng)態(tài)補(bǔ)償方法，涉及誤差補(bǔ)償領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集單元、通信網(wǎng)關(guān)單元、數(shù)據(jù)中心單元、應(yīng)用中心單元。本發(fā)明創(chuàng)造性地采用基于粒子群算法優(yōu)化的ELM模型，將其應(yīng)用到誤差補(bǔ)償系統(tǒng)，能夠在復(fù)雜多變的生產(chǎn)環(huán)境中得到精準(zhǔn)有效的誤差補(bǔ)償值，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)誤差補(bǔ)償，切實(shí)高效的解決生產(chǎn)加工過(guò)程中產(chǎn)生...