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大数据驱动的机器人信息物理融合系统的分析与设计方法

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第12-16页
    1.1 研究背景与意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-14页
    1.3 论文研究内容第14页
    1.4 论文组织结构第14-16页
第二章 相关基础知识第16-28页
    2.1 大数据特性第16-17页
    2.2 工业大数据的需求第17-19页
        2.2.1 工业大数据的服务第17页
        2.2.2 工业数据的异构性第17-18页
        2.2.3 工业大数据面临的挑战第18-19页
        2.2.4 工业大数据实时处理需求第19页
        2.2.5 工业CPS信息物理融合系统第19页
    2.3 CPS信息物理融合系统理论知识第19-21页
        2.3.1 CPS体系结构第20页
        2.3.2 CPS的相关特点第20-21页
    2.4 大数据处理平台第21-24页
        2.4.1 批处理系统Hadoop第21-22页
        2.4.2 流处理系统Strom第22-23页
        2.4.3 流式处理系统Spark第23-24页
    2.5 大数据存储技术第24-25页
    2.6 数据访问平台第25-26页
    2.7 MapReduce的编程模型第26-28页
第三章 云计算大数据驱动的机器人CPS系统的体系架构第28-46页
    3.1 大数据驱动的智能工业信息物理融合系统的分析第28-31页
        3.1.1 系统需求分析第28-29页
        3.1.2 智能工业系统架构第29-31页
    3.2 CPS系统体系结构第31-33页
    3.3 工业机器人CPS系统与云计算第33-36页
        3.3.1 数据感知采集与监控系统第34-35页
        3.3.2 数据挖掘分析及管理第35-36页
        3.3.3 应用层第36页
    3.4 基于HBase的工业机器人大数据的云储模型第36-41页
    3.5 基于Storm的工业机器人CPS系统实时处理子系统第41-46页
第四章 工业机器人信息物理融合系统的建模方法第46-60页
    4.1 工业机器人信息物理融合系统建模需求分析第46-48页
    4.2 AADL介绍第48-52页
        4.2.1 AADL核心元组件第48-49页
        4.2.2 基于AADL建模方法第49-51页
        4.2.3 需求分析第51页
        4.2.4 系统组件的建模第51-52页
        4.2.5 软件平台绑定执行平台第52页
    4.3 基于Modelica物理系统建模第52-53页
    4.4 Modelica模型到AADL模型的转换规则第53页
    4.5 时空建模与行为建模第53-60页
        4.5.1 混合自动机第54-55页
        4.5.2 时空自动机第55-56页
        4.5.3 AADL行为模型扩展第56-58页
        4.5.4 UPPAAL简介第58-60页
第五章 智能工业机器人的信息物理融合系统的设计与建模第60-83页
    5.1 基于Modelica的工业机器人物理系统建模第60-69页
        5.1.1 电机数学模型第63页
        5.1.2 连杆关节控制系统的数学模型第63-64页
        5.1.3 机械臂运动控制仿真第64-67页
        5.1.4 物理系统Modelica模型到AADL模型的转换第67-69页
    5.2 工业机器人CPS的AADL系统建模第69-75页
        5.2.1 硬件组件建模第69-71页
        5.2.2 软件组件建模第71-75页
    5.3 系统时空与行为模型第75-79页
        5.3.1 工业机器人空间行为建模第75-78页
        5.3.2 系统内部行为第78-79页
    5.4 系统故障管理第79-82页
    5.5 AADL中各个子系统绑定到执行平台第82-83页
第六章 工业CPS系统AADL模型的分析与验证第83-88页
    6.1 可调度性分析第83-84页
    6.2 系统流分析第84-86页
    6.3 时空行为分析第86-88页
总结与展望第88-90页
参考文献第90-93页
攻读学位期间发表的论文第93-95页
致谢第95页

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