基于Factory IO的物料分拣和组装虚拟仿真实验设计

为弥补PLC实验缺乏直观性和大型设备问题,该文基于Factory IO设计集合物料生产、分类、组装的虚拟仿真实验。Factory IO搭建的模型可与PLCSIM、真实plc进行通信,在TIA Portal15.1编程环境中实现对模型的动作控制,实现TIAPortal和Factory IO联调。测试表明,实验可实现蓝色底、蓝色盖、绿色底、绿色盖的生产、分类和组装。可补充PLC实践教学,完善实验设计环节,促进教学工程化,同时满足学生创新的要求。

基于虚拟仿真模型的PLC实训平台

为提高可编程逻辑控制系统实验教学效果,基于“西门子杯”中国智能制造挑战赛工业自动化赛项电梯仿真模型,以教学用5层电梯为被控对象,取代原有教学电梯的电气控制系统,采用西门子公司S7-1200系列可编程控制器、变频器、触摸屏,配置硬件系统端子,开发一款新型电梯教学实训平台,建立一种新型的“虚-实”结合的实验教学模式。同时,系统设计引入模块化思想,易于调整实训内容,让学生由易入难地学习相关课程内容。使用该实训平台从虚拟仿真到实际操作,可激发学生的学习兴趣,在培养学生的专业素质方面起到积极作用。

基于Matlab信息熵的心电特征点提取实验设计

设计使用Matlab编程实现基于信息熵的心电数据特征点的提取,数据来源于麻省理工心电数据库。首先对心电信号进行滤波处理,然后通过信息熵运算提取R波包络,最后找到R峰点并进行标注。此设计很好地结合了信息论和信号与系统的专业知识,有利于加深学生对课程知识点的理解,提高其分析问题和解决问题的能力,激发其创新思维,实现教学效果和质量的提升。

基于孪生神经网络的物联网通信异常数据捕获

针对传统物联网通信异常数据捕获精度较低、捕获耗时长等问题,提出基于孪生神经网络的物联网通信异常数据捕获方法。通过构建特征提取单元与区域推荐网络单元的孪生神经网络结构,去除网络Alex Net框架中两个卷积层与全连接层,在各卷积层后添加SE-Network,架构用于捕获异常数据的孪生神经网络模型;利用该网络模型降维处理异常数据特征,利用粒子群算法中标签约束策略,将二维数据转化到三维恒定空间中,完成异常数据种类划分;结合待捕获数据与候选数据特征,确定数据之间相似度,基于交叉相关层度量相似度,实现物联网通信异常数据捕获。仿真结果表明:采用所提方法可有效提升物联网通信异常数据捕获的精度,且捕获速度较快。