【摘 要】
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车间生产制造过程本质是制造资源的相互作用与组合。大量制造资源通过静止、移动的状态改变形成了高度复杂、动态的生产制造环境。因此感知制造资源的位置和状态变化,能够为管理生产制造过程提供有效帮助。本文首先研究通过RFID定位和Agent技术实现对制造资源的准确定位,然后运用分层的CEP模型对制造资源位置信息进行语义分析,最后通过实验的方式对模型进行验证和讨论。针对制造资源定位,提出了基于Agent的自适
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车间生产制造过程本质是制造资源的相互作用与组合。大量制造资源通过静止、移动的状态改变形成了高度复杂、动态的生产制造环境。因此感知制造资源的位置和状态变化,能够为管理生产制造过程提供有效帮助。本文首先研究通过RFID定位和Agent技术实现对制造资源的准确定位,然后运用分层的CEP模型对制造资源位置信息进行语义分析,最后通过实验的方式对模型进行验证和讨论。针对制造资源定位,提出了基于Agent的自适应LANDMARC算法模型,该模型由分布式Agent处理机制和自适应LANDMARC算法组成。前者针对定位中出现的数据噪声和计算矩阵规模过大问题;后者通过有效参考标签集合和临时边界虚拟参考标签优化了最近邻筛选的流程。实验中,基于Agent的自适应LANDMARC算法模型相比原始LANDMARC算法定位精度提升了47.37%,计算矩阵规模降低了76.50%。通过四层框架结构的CEP模型,首先以时序和非时序构造的方式将简单位置事件构造成四个基本复杂制造资源移动事件,然后再构造成六个典型复杂制造事件,最后结合工艺信息和历史数据获得语义分析数据库逐层实现语义分析。通过复杂事件处理模型,将算法模型获得的位置数据转化为语义信息,同时通过实验对制造过程进行了语义分析和探讨。本文提出的定位和语义分析模型成功搭建了从车间原始数据到位置数据再到制造信息的桥梁,为生产制造过程提供了有力支持。
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