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多源异构离散装配车间数据采集与管理研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第9-15页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 制造执行系统国内外研究现状第10-11页
        1.2.2 数据传输技术研究第11-12页
        1.2.3 SPC控制图研究第12-13页
    1.3 论文研究内容第13-15页
2 机器人装配车间数据采集与管理系统分析第15-24页
    2.1 装配车间现状分析第15-19页
        2.1.1 机器人装配的工艺流程第15-17页
        2.1.2 装配车间的生产特点第17-19页
    2.2 装配车间数据类型分析第19-22页
        2.2.1 车间数据类型第19-20页
        2.2.2 装配设备运行参数第20页
        2.2.3 机器人装配车间现场数据第20-21页
        2.2.4 机器人装配车间的数据特点第21-22页
    2.3 系统需求分析第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
3 基于ZigBee和OPC的数据传输技术研究第24-37页
    3.1 基于ZigBee的数据传输技术研究第24-32页
        3.2.1 ZigBee网络节点种类第25页
        3.2.2 ZigBee网络拓扑第25-27页
        3.2.3 ZigBee无线通讯模块第27-28页
        3.2.4 基于机器人装配车间的ZigBee网络设计方案第28-32页
    3.2 基于OPC的数据传输技术研究第32-36页
        3.2.1 OPC技术在离散装配车间采集系统中的作用第32-33页
        3.2.2 OPC技术规范第33页
        3.2.3 OPC数据访问方式第33-34页
        3.2.4 基于机器人装配车间的OPC采集框架设计第34-36页
    3.3 本章小结第36-37页
4 基于SPC控制图模式识别的装配过程分析第37-57页
    4.1 机器人装配过程故障第37页
    4.2 SPC统计理论第37-43页
        4.2.1 SPC控制图原理及类型第38-39页
        4.2.2 SPC控制图流程第39-42页
        4.2.3 控制图模式的基本分类第42-43页
        4.2.4 基于机器人装配过程数据的SPC控制图选型第43页
    4.3 基于PSO-SVM的SPC控制图识别模型第43-51页
        4.3.1 SVM的模型选择第43-45页
        4.3.2 识别特征选取第45-47页
        4.3.3 PSO算法原理和参数选取第47-50页
        4.3.4 PSO-SVM分类器的步骤第50-51页
    4.4 基于机器人装配过程的控制图模式识别第51-56页
        4.4.1 机器人装配过程数据选取第51-52页
        4.4.2 基于机器人装配过程数据的SPC控制图绘制第52-53页
        4.4.3 基于机器人装配过程数据的SPC控制图模式识别第53-56页
    4.5 本章小结第56-57页
5 多源异构离散装配车间数据采集与管理系统设计与实现第57-77页
    5.1 系统总体结构第57-61页
        5.1.1 硬件系统组成第57-59页
        5.1.2 软件技术架构第59页
        5.1.3 系统体系结构第59-61页
    5.2 系统功能模块设计第61-66页
        5.2.1 系统管理第61-62页
        5.2.2 基础信息管理第62-63页
        5.2.3 生产线管理第63-64页
        5.2.4 设备管理第64-65页
        5.2.5 车间环境管理第65-66页
    5.3 数据库设计第66-71页
        5.3.1 车间数据E-R图设计第66-68页
        5.3.2 数据表设计第68-71页
    5.4 系统实现第71-76页
        5.4.1 开发环境配置第71页
        5.4.2 系统特点第71页
        5.4.3 系统运行实例第71-76页
    5.5 本章小结第76-77页
6 总结与展望第77-79页
    6.1 总结第77页
    6.2 展望第77-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-83页
附录第83页

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