郑湃
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
- 供职机构：中国科学院沈阳计算技术研究所更多>>
- 发文基金：江苏省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 基于边云协同的设备数据采集及振动故障分析应用被引量：1
- 2023年
- 为解决高铁吊弦预配智造单元组合大量通信协议采集数据,再集中传输到云端分析,面临的数据采集困难、响应时间延长等问题,基于边云协同框架,设计一种将单元设备融合到统一OPC UA架构进行通信的数据采集架构。采集到的数据在边缘就近预处理后协同到云端,云端结合电机振动数据特性,提出一种应用于边缘现场端到端的电机故障实时诊断方法。在腕臂预配生产线对所提方法进行应用验证,结果表明,该数据采集及故障分析方法具有通用性和高效性。
- 陈帝旭郑湃王晓峰
- 关键词：数据采集
- 一个轻量级车间生产管理系统的研究与实现
- 本生产管理系统属于北京北方红旗机电有限公司技改项目的一部分，目的是对生产车间的相关设备进行改造并建立车间生产管理系统，以提高企业的生产效率和管理水平。
20世纪90年代以来，经济全球化的趋势日益加强，信息技术的发展...
- 郑湃
- 关键词：计算机集成制造制造执行系统数据库管理
- 一种求解Job Shop调度问题的改进遗传算法
- 2012年
- 传统遗传算法在求解Job Shop调度问题时存在收敛速度慢,易于早熟的缺点。在病毒遗传算法(VEGA)和灾变遗传算法的基础上提出了一种带有灾变因子的病毒遗传算法(IVEGA-C)。该算法在传统遗传算法的基本结构上加入了病毒感染操作和灾变操作,病毒感染操作实现了同代个体之间横向传递进化信息,灾变操作采用灭绝操作。正是这种改进加快了遗传算法的收敛速度,避免了早熟现象和陷入局部最优解。通过仿真实验验证了IVEGA-C算法在解决Job Shop调度问题中的性能优于传统GA算法和VEGA算法。最后给出了应用该算法的一个实例。
- 沈镇静郑湃李家霁
- 关键词：JOB收敛性
