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作为工业网络的关键技术, 确定性调度通过合理安排网络传输资源, 满足工业数据在规定时间内到达目标设备的实时性要求. 工业网络往往部署在环境恶劣、电磁情况复杂的工业现场, 与有线网络相比, 工业无线网络还面临着严重的丢包问题. 考虑到重传是克服链路丢包的简便高效方法, 本文提出了支持持续重传和区间重传两种策略的确定性调度算法. 基于链路时槽松弛度和动态优先级, 调度算法在每个时槽按照调度规则为重传链路配置通信资源, 缓解丢包对数据传输的影响, 并围绕对应重传策略进行相应的时槽、频点优化分配, 保障数据端到端按时到达. 仿真结果表明, 所提调度算法在满足传输确定性的前提下, 有效提升了数据传输的可靠性. 相似文献
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基于GMM的多模态过程模态识别与过程监测 总被引:1,自引:1,他引:0
多模态复杂过程的多变量、多工序、变量时变性以及模态转换时间不确定等多种原因, 导致面向多模态生产过程的监测问题十分复杂. 对此, 基于高斯混合模型的监测方法, 结合定性知识和定量知识, 解决了多模态过程监测中离线数据模态划分、稳定模态和过渡模态的监测模型建立以及在线数据的模态识别等关键问题, 最终实现了对多模态过程的监测. 相似文献
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基于差分分段PCA的多模态过程故障监测 总被引:2,自引:0,他引:2
多模态的故障监测是一个复杂的问题, 既需要考虑稳定模态下的故障监测, 也需要考虑不同模态间的过渡故障监测. 不同稳定模态下的数据具有不同的相关关系, 对每个稳定模态需要建立不同的稳定模态模型. 当稳定生产模态发生改变时, 生产过程进入过渡模态, 需要考虑过渡变量相关关系的变化. 本文通过对过渡数据差分, 得到变量相对变化信息. 利用主成分分析(Principal component analysis, PCA)分段对差分变量的相关特性进行分析, 提取相对变化的特征. 最后以实际连续退火机组生产线为背景, 用基于差分分段PCA的多模态方法对多模态过程进行故障监测, 发现算法很好地反映了实际过渡过程机理, 验证了算法的有效性. 相似文献
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传统的邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)算法通过k近邻(k-nearest neighbors,k-NN)方法选择邻域进行重构来实现降维。但在实际工业过程中采集的样本具有时序相关性,仅仅通过欧氏距离选择近邻样本不能充分反映数据中包含的信息,从而影响检测效果。因此,提出一种局部时差约束邻域保持嵌入(local time difference constrained neighborhood preserving embedding,LTDCNPE)算法,充分考虑样本间的时间和空间关系,从而建立准确的故障检测模型。首先,该算法在固定尺度的时间窗内,根据样本的时序关系和空间特征挑选出邻域。其次,利用样本间的时间差异为邻域样本进行加权,使数据特征保留了高维空间的局部结构。然后,对降维后得到的主元空间和残差空间构建 和SPE统计量并确定控制限。最后,通过数值例子和Tennessee-Eastman(TE)过程仿真验证LTDCNPE算法的有效性。 相似文献
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齿面凹坑是常见的齿轮缺陷之一,在轮船、矿业机械、风电齿轮等大型重载齿轮传动机构中,齿轮更换拆卸极为不便,为避免齿轮发生严重失效造成的重大损失,需要准确判断齿轮的磨损特征和预测故障出现的时间和位置,探究齿面坑状缺陷对齿轮磨损进程的影响尤为必要。以齿面单坑缺陷齿轮的啮合历程为研究对象,采用控制变量的方法进行齿轮磨损特征对比。通过搭建的力系闭式齿轮试验台进行重载试验,利用铁谱分析技术和油样分析技术对磨损粒子作定量、定性分析,结合有限元分析和和齿面磨痕扫描电镜图片探究单坑缺陷下斜齿轮磨损演变与齿轮啮合状态的映射机制。研究结果表明:凹坑打在承载区,斜齿轮沿接触线方向的应力分布不均匀,凹坑周边区域存在应力集中现象;坑状缺陷改变了齿轮的啮合状态,缺陷轮齿齿根应力值明显大于正常轮齿,使得坑状缺陷的轮齿齿面抗磨损能力提高,但轮齿刚度降低,尤其进入剧烈磨损的后期,磨粒数量快速上升,并伴随齿面严重的剥落和塑性变形,加速轮齿疲劳断裂。 相似文献