面向网络化制造的智能监控技术研究

论文摘要

利用互联网覆盖面广且极其方便的实现数据传输的优势，网络化制造在空间上几乎是无限地延伸了企业的业务和运作空间。如何使实施网络化制造的企业提高设备资源共享、实现对远程设备的监控和故障诊断、实现数据网络与控制网络的集成，是摆在每一个实施网络化制造的现代企业面前一个急需解决的问题。而面向网络化制造的设备智能控制技术是解决上述问题的关键技术之一，它使现代制造企业能够提高设备的利用率，提高操作者的安全性和工作效率，节俭成本，更高效合理地利用人力资源，实现多方协调作业。因此开展网络化制造环境下机电设备的智能监控系统的构建原理和实施技术的深入研究具有重大的理论和现实意义。 为了使机电设备的智能监控系统与其他面向网络化制造的应用系统集成，本文提出了一种面向网络化制造的设备智能监控系统体系结构，重点研究了基于互连网的远程实时控制、工业现场设备的智能控制技术、基于人工免疫的智能故障诊断、基于多模冗余的容错控制技术、基于多Agent原理的分布式诊断系统建模等关键技术，研制开发了现场控制单元的实时控制系统，研制开发了基于Web的远程监控的原型系统。论文为我国制造业在网络化制造环境下的设备智能监控技术进行了有益的探索，它的主要研究成果和特色如下： 1．提出了一种面向网络化制造的设备智能监控平台的功能体系结构，即在数据服务中心所管理的可共享资源支撑下，利用应用工具集，便捷地为用户层的各类用户提供设备的远程监测和控制功能。分析了该平台实施的关键技术，

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 网络化制造的特性
• 1.2 网络化制造系统的体系结构及发展趋势
• 1.2.1 网络化制造系统的体系结构
• 1.2.2 网络化制造系统的现状与发展趋势
• 1.3 面向网络化制造的智能监控研究现状
• 1.3.1 网络化制造中机电设备远程控制研究概述
• 1.3.2 面向网络化制造的机电设备远程故障诊断研究概述
• 1.4 需求分析
• 1.5 论文课题背景及特色
• 1.5.1 课题背景和研究意义
• 1.5.2 技术路线
• 1.5.3 研究内容
• 2 面向网络化制造的设备智能监控系统及其关键技术
• 2.1 网络环境下设备智能监控系统体系结构
• 2.1.1 应用工具集
• 2.1.2 功能系统
• 2.1.3 数据服务中心
• 2.1.4 工业现场
• 2.2 关键系统与技术
• 2.2.1 基于互联网的机电设备远程实时控制
• 2.2.2 机电设备的远程状态检测与故障诊断
• 2.2.3 基于互联网的远程服务体系
• 2.3 小结
• 3 基于Web技术的远程监控系统
• 3.1 引言
• 3.2 网络控制系统的性能分析
• 3.2.1 网络控制系统的时延和拥塞问题
• 3.2.2 网络控制系统的稳定性问题
• 3.2.3 网络控制系统的工作时序分析
• 3.2.4 网络控制系统的采样周期与控制周期
• 3.3 基于WEB的远程监控系统
• 3.3.1 系统结构
• 3.3.2 系统原理
• 3.3.3 系统使能关键技术
• 3.4 小结
• ∞鲁棒控制理论的远程实时控制系统'>4 基于H_∞鲁棒控制理论的远程实时控制系统
• 4.1 引言
• 4.2 系统模型
• 4.3 被控对象——电液位置伺服系统建模
• 4.3.1 电液位置伺服系统原理
• 4.3.2 电液位置伺服系统建模
• ∞技术的鲁棒控制方案'>4.4 基于H_∞技术的鲁棒控制方案
• 4.4.1 灵敏度最小化问题
• ∞范数与系统输入输出的关系'>4.4.2 H_∞范数与系统输入输出的关系
• ∞标准设计问题'>4.4.3 H_∞标准设计问题
• 4.4.4 基本定理
• 4.4.5 加权函数的选取原则
• ∞控制器设计实例'>4.5 H_∞控制器设计实例
• ∞控制器仿真研究'>4.6 H_∞控制器仿真研究
• 4.7 小结
• 5 液气压现场设备单元的智能控制技术
• 5.1 引言
• 5.2 现场设备智能控制单元级模型
• 5.3 基于PLC的开关型监控系统
• 5.3.1 OEPCS系统的工艺要求及结构
• 5.3.2 液压系统原理
• 5.3.3 通断电液控制
• 5.4 基于PC的模拟型监控系统
• 5.4.1 AFSCSBVI系统
• 5.4.2 硬件组成
• 5.4.3 软件设计及特点
• 5.4.4 基于单神经元自适应PID控制方案
• 5.5 小结
• 6 基于人工免疫机理的设备单元的故障诊断方法研究
• 6.1 引言
• 6.2 生物免疫系统与免疫应答过程
• 6.3 免疫系统的特征与启示
• 6.4 人工免疫系统
• 6.4.1 免疫网络
• 6.4.2 人工免疫系统建模
• 6.5 人工免疫算法
• 6.5.1 算法步骤
• 6.5.2 人工免疫算法与遗传算法的比较
• 6.5.3 人工免疫系统与神经网络算法的比较
• 6.6 应用实例
• 6.6.1 液压泵壳体振动理论模型
• 6.6.2 基于人工免疫的故障识别实验模拟
• 6.7 小结
• 7 气动力伺服控制系统的智能容错控制技术研究
• 7.1 前言
• 7.2 智能容错控制的基本结构及原理
• 7.3 基于多模冗余的智能容错控制技术
• 7.3.1 多模冗余系统的分类
• 7.3.2 多模冗余智能容错控制方案
• 7.3.3 冗余度的配置
• 7.4 基于多模冗余智能容错系统的可靠性分析
• 7.4.1 可靠性指标
• 7.4.2 并联系统可靠性模型
• 7.4.3 旁联系统可靠性模型
• 7.4.4 表决系统可靠性模型
• 7.5 应用实例
• 7.5.1 硬件冗余容错
• 7.5.2 软件冗余容错
• 7.5.3 AFSCS系统的可靠性
• 7.6 小结
• 8 基于多Agent原理的远程智能故障诊断系统
• 8.1 引言
• 8.2 远程智能故障诊断系统
• 8.2.1 系统功能结构
• 8.2.2 远程故障诊断流程
• 8.3 Agent及多Agent的原理及功能模块分析
• 8.3.1 Agent及多Agent原理
• 8.3.2 Agent的功能模块分析
• 8.4 远程智能故障诊断的多Agent模式
• 8.4.1 基本定义
• 8.4.2 多Agent诊断系统模型
• 8.4.3 多Agent协调机制
• 8.4.4 多Agent诊断任务分解与控制策略
• 8.4.5 多Agent通讯机制
• 8.4.6 多Agent智能诊断系统的实现工具与技术
• 8.5 小结
• 9 原型系统开发与运行示例
• 9.1 原型系统总体结构及功能
• 9.2 开发环境
• 9.3 系统软件实现
• 9.3.1 基于USB接口的视频采集技术
• 9.3.2 PLC与上位机的远程通信技术及协议
• 9.3.3 Socket编程
• 9.3.4 缓冲区PN（PetriNet）模型及算法实现
• 9.3.5 Delphi中ActiveX的创建
• 9.4 系统运行示例
• 9.4.1 现场设备智能监控
• 9.4.2 基于WEB的远程监控
• 9.5 小结
• 10 总结与展望
• 10.1 研究总结
• 10.2 研究创新点
• 10.3 研究展望
• 攻读博士学位期间发表的学术论文
• 攻读博士学位期间的科研情况
• 致谢