基于数据归一化原点矩约束最大熵原理的小样本数据测量不确定度评定

测量检验是生产制造的重要环节,测量不确定度是测量质量的重要评价指标,表征测量数据的分散程度。最大熵原理常用于测量不确定度评定,基于最大熵原理获得测量样本数据的概率密度函数,能够避免主观因素,反映数据客观的分布情况。小批量生产中获得的测量数据往往较少,在小样本数据下,基于原点矩约束最大熵原理求得的测量不确定度不够准确可靠。针对这一问题,提出基于数据归一化原点矩约束最大熵原理的小样本数据测量不确定度评定方法,并通过数值仿真和应用案例验证所提测量不确定度评定方法的有效性。

OPC UA与5G融合在工业测试床的应用

从“工业4.0”和“中国制造2025”战略提出后,信息化与工业化深度融合,信息技术融入到工业生产的各个环节。由工业设备所产生、采集和处理的数据量越来越多,而5G技术能够满足智能制造的海量数据传输、存储、云计算与决策的需求。从解决IT(Internet Technology)与OT(Operation Technology)融合难点出发,并结合目前受工业领域重视的一种解决方案--OPC UA(OPC UA Unified Architecture)和TSN(Time Sensitive Networking)融合技术,提出了OPC UA与5G的数据融合方案,旨在解决OPC UA与5G蜂窝网络的传输映射问题。所提出的PCF(Policy and Charging Function)和AF(Application Function)通过N5接口使用HTTP协议进行数据交互,并且通过实验室工业场景进行验证。