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题名基于云监控的染色过程分布式控制系统的设计
被引量：1
- 1
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作者
储承贵
张吉月
宋星
韩明忠
冯涛
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机构
北京石油化工学院
北京化工大学
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出处
《北京石油化工学院学报》
2020年第2期58-61,66,共5页
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文摘
针对印染工厂染机分布广、被控设备和染色参数多等因素而导致染色工艺(程式)集中发布困难,以及未来智慧染色过程中数据存储需求量大的问题,设计了基于云监控的染色过程分布式控制系统。该系统将染机控制器作为下位机,采用Modbus协议进行组网,由上位机进行染色程式的预置与选择,实现所有染机的染色工艺集中发布;通过云平台的设计,实现了大量过程数据的云存储。实验结果表明,人机系统实现了染色程式的集中发布,有效防止染色过程中的误操作,提高了系统的可靠性;云上大量历史数据的存储为专家诊断、生产追溯提供了有力的数据保障,为实现智慧印染打下良好的基础。
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关键词
云监控
染色程式
分布式控制
集中发布
数据传输
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Keywords
cloud monitoring
dyeing program
distributed control
centralized distribution
data transmission
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于改进BP神经网络算法的激光晶体生长控制研究
被引量：6
- 2
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作者
李建鸿
纪文刚
宋星
储承贵
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机构
北京石油化工学院信息工程学院
北京化工大学信息科学与技术学院
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出处
《人工晶体学报》
EI
CAS
北大核心
2019年第8期1438-1444,共7页
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文摘
针对激光晶体生长后期晶体生长炉温度上漂导致晶体不能维持等径生长的问题,采用一种基于自适应学习率优化算法改进BP神经网络与经典PID控制技术相结合的方法应用到晶体生长控制过程中,通过改进的BP神经网络的自学习以及调整加权系数,实现一种由BP神经网络整定的最佳PID控制。通过MATLAB/Simulink仿真对比表明,改进的BP神经网络PID控制算法较传统PID控制方法具有较好的控制性能和鲁棒性,能够有效克服晶体生长炉的温漂问题,更好地保持晶体等径生长,提高了控制精度。
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关键词
激光晶体生长
自适应学习率
BP神经网络
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Keywords
laser crystal growth
adaptive learning rate
BP neural network
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于云监控的智慧染色控制系统的设计
被引量：2
- 3
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作者
宋星
纪文刚
储承贵
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机构
北京石油化工学院
北京化工大学
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出处
《工业仪表与自动化装置》
2020年第2期61-64,共4页
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文摘
针对传统染色系统就地存储模式以及有限的计算能力已经无法满足智慧染色对过程数据监测、生产线的智能诊断、产品追溯等要求,该文设计了基于云监控的智慧染色控制系统架构。数据采集层采用现场总线实现了染色过程数据的采集和工艺数据的集中发布,网络层采用物联网、TCP Socket接口技术将传感器采集的数据送至云数据库进行存储,Web端监控界面采用Ajax方法获取实时数据并显示。实验表明,云平台实现了大量过程数据的可靠存储,为专家诊断与产品追溯奠定基础。
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关键词
智慧染色
云监控
物联网
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Keywords
intelligent dyeing
cloud monitoring
IoT
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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