一、PLC在定位系统中的应用（论文文献综述）
李梅[1]（2021）在《10kW中波发射机智能切换系统设计与实现》文中研究指明中波发射台两机互扰问题长期困扰着系统工作性能的正常发挥,且对后期技术维护造成困难,为了满足节目播出的安全稳定,实现发射机智能切换是非常必要的。本文重点分析了对10KW中波发射机合成器的网络进行技术改造的探索和测试总结,通过科学地设计网络参数和遥控切换模式,进而满足稳定可靠的系统运行,具有一定的借鉴价值。
彭超[2]（2021）在《复杂场景下基于卷积神经网络的RFID标签定位算法研究》文中指出随着物联网的发展,射频识别（RFID）技术越来越受到人们的关注。RFID是一种非接触式的数据自动采集技术,具有体积小、技术成熟、速度快等优点,特别是基于RFID的室内定位技术,在物联网应用中具有重要作用。然而,复杂的室内环境存在非视距、多径效应和阴影效应等多种干扰因素,目前的RFID定位算法抗干扰能力差,难以达到较高的定位精度。因此,高精度的RFID室内定位算法研究是迫切且具有深远意义的。本文在分析了传统定位方法基础上,对基于卷积神经网络（CNN）的RFID标签定位算法展开了深入研究,本文的研究工作得到吉林省自然科学基金“复杂场景下基于位置指纹和深度学习的RFID多标签三维定位方法”（项目编号:20180101329JC）的资助。本文的主要工作如下:首先,在RFID网络中,阅读器天线的位置会影响定位精度和覆盖范围,对此,提出了一种基于遗传算法（GA）的RFID阅读器二维布局优化方法,以及一种基于受限遗传算法（RGA）的RFID阅读器三维布局优化方法。通过RFID网络规划方法来优化阅读器布局。基于对接收信号强度、路径损耗特性和定位覆盖率的分析,推导了优化目标函数,并分别利用GA和RGA算法求解优化目标函数。与一般布局相比,优化布局显着改善了定位精度。然后,针对现有指纹定位算法对数据的学习能力不够深入的问题,提出了一种复杂场景下基于CNN的无源RFID标签定位方法。在二维定位环境中,将接收信号强度（RSS）和到达相位差（PDOA）数据作为联合指纹特征来训练网络。从RFID阅读器接收到的信号中提取RSS和PDOA数据后,设计了一个包含三个卷积层和池化层的CNN模型,并将RSS和PDOA数据组合成图像作为输入训练CNN参数。在线阶段,根据设计的CNN对未知标签的位置进行预测。仿真结果表明,在结合阅读器优化布局的情况下,本文所提出的方法能够在复杂二维定位环境下对多个标签进行高精度和高稳定性的定位,优于现有的LANDMARC等定位方法。最后,针对三维定位环境,提出了一种复杂场景下基于CNN的无源RFID标签三维定位方法。通过三维空间传输模型采集数据来训练CNN网络,以实现良好的定位效果。对三维仿真环境进行了布局,并利用指纹数据训练CNN网络参数。为了便于比较,还推导了定位误差的克拉美罗下界（CRLB）。仿真结果表明,结合阅读器三维优化布局的CNN算法具有高的定位精度和抗噪声能力,优于WKNN等传统定位算法。
刘侃[3]（2021）在《新型铺贴机器人设计与研究》文中研究指明最近几年人工智能技术飞速发展,在建筑行业,机器人取代人工已成为一种趋势。随着我国劳动产业不断升级改造,劳动密集型行业中年轻人从业占比下降。若干年后,尤其在建筑行业,将会出现劳动力断层现象。同时为实现建筑工业化,国家大力支持机器人在建筑领域的发展与应用。为此本课题将根据公司实际需求设计一款新型铺贴机器人,该机器人可模仿人工按照铺贴工艺铺贴瓷砖,同时对该机器人的机械结构稳定性,瓷砖空间定位技术以及铺贴轨迹规划等关键性技术进行研究,为该公司对铺贴机器人的产品开发奠定理论基础。本文的主要研究内容如下:首先,根据技术指标与功能要求对铺贴机器人总体设计,提出多种设计方案,通过比较,选择最合理设计方案完成铺贴机器人总体设计,并详细设计机器人的机械结构和控制系统。其次,利用有限元分析软件,对铺贴机器人结构中受力较多的支撑架、滚轮传动轴、吸盘支架及铺贴机器人工作极限位置进行静力学分析,分析结果表明结构强度满足设计要求。分析支撑架在铺贴过程中受到的振动情况,以此设计振动源振动频率。通过对机械结构稳定性分析,可优化结构设计,提高机器人使用性能。然后,根据瓷砖不同铺贴状态,分析待铺贴瓷砖和已铺贴瓷砖定位方法,并设计和搭建瓷砖空间定位系统,以此研究在二维平面和三维空间内的瓷砖定位算法。通过该算法可计算出瓷砖在空间的位姿状态,提高铺贴机器人的瓷砖铺贴精度。接着,针对本课题研究的瓷砖铺贴机器人,分析其铺贴路径,并根据路径要求,分别在笛卡尔空间坐标系和关节坐标系下合理规划运动轨迹。规划后的运动轨迹更加平滑,速度更加连续,减少了冲击。最终,搭建铺贴机器人样机,包括机械结构和控制系统。以样机作为实验对象,对以上研究内容及铺贴机器人的各项功能进行实验,包括瓷砖空间定位实验,瓷砖吸附实验,瓷砖铺贴实验。实验结果表明,该样机满足各项功能要求。
张秋锋[4]（2020）在《基于片层体积测量的三维无损测量装置控制系统研究》文中研究说明在基于网格片层体积测量的新型三维无损测量方法中,实现对被测机械零件无损测量的测量数据来源于测量装置对被测机械零件的片层体积划分,该装置与其控制系统自身的精密性以及控制的精确度、稳定性将决定最终的获取数据在后期阶段能否有效的完成对被测机械零件的三维重构,因此基于该方法的功能需求,展开对其控制系统的设计研究。首先,基于该新型测量方法,论文总结论述了国内外三维无损测量技术以及测量装置控制系统的发展现状,并依据测量原理及目前的控制技术,明确了实现对被测机械零件三维重构无损测量的测量数据获取的关键性。从而展开对测量装置三个子平台的设计介绍,最后根据该测量装置为实现高精度、高效率、稳定的片层体积测量需具备的功能需求,确定了其控制系统的软硬件设计总方案。其次,依据总方案展开了软硬件的设计研究。硬件部分:综合可靠性、操作便捷性等确定了以两台西门子S7-200＿SMART PLC相互通信作为装置的主控。接着设计了片层体积测量装置的溢流装置与液位传感器,提高了溢流液体的测量精度。而为实现对测量数据的采集处理以及三个子平台的协同工作,设计了一套基于STM32的数据采集与通信控制板。接着依据控制精度要求,对伺服系统的主要参数进行分析与调整,使微步长多次重复定位误差精度在±0.005mm内。软件部分:首先对硬件系统中双PLC控制器进行通信建立,接着依据功能需求展开了相关控制程序的设计,最后通过开发了基于LABVIEW的上位机操作软件,与下位机形成相互通信,实现对测量装置的自动控制、监测、测量数据采集与分析处理。最后,对测量装置及控制系统产生的误差进行分析与修正,通过对四个不同机械零件进行不同方向测量的综合实验,实验结果表明每一层允许的测量网格数量误差值控制在5%-7%之间,该设计的控制系统基本满足要求的定位精度,验证了其具备运行稳定、测量数据采集快速、有效等优点,整体达到了课题所需求的设计。
何东明[5]（2020）在《基于机器人和PLC的玻璃磨边自动化控制系统设计》文中研究说明近年来,随着电子计算机技术的飞速发展,工业机器人在电气设备自动化控制中的应用越来越广泛,而PLC作为自动控制领域的核心,在如今的智能制造领域中占据着越来越重要的地位。在现有的玻璃加工流程中,玻璃磨边是一个必不可少的工序,而且其对加工精度也有一定的要求。目前,国内工厂中通常采用三轴加工中心CNC对玻璃进行磨边处理,这种加工方法由机器生产代替手工生产,可以大大地提高玻璃磨边的生产效率和质量,而且可以解放劳动力。但是,这种生产模式却做不到全自动化。虽然基于CNC的自动磨边取代了人工手动磨边,但是CNC只能实现磨边的过程自动化,而采用人工上片下片依旧是目前玻璃厂的主要加工方式,这种上下片方式不仅效率低,而且对于大型玻璃一般要用到两个工人进行搬运,极其消耗劳动力。在本课题中采用了工业机器人和气动控制系统实现对玻璃的搬运,用气动控制系统对玻璃进行精确定位和夹紧固定,用PLC和伺服系统对工业机器人的位置进行精确控制,并且采用HMI做系统的人机交互,进而创造出一个高度集成的全面稳定的自动化控制系统。课题中选用了六轴六自由度的工业机器人,其自由度高,运行稳定,响应快,能快速高效地完成对玻璃的提取和放置,并且有很高的精度,结合气动控制的精确定位,就能满足玻璃加工中较高的磨边精度,从而提高产品质量。选用PLC对伺服系统进行运动控制,通过使用PLC的高速脉冲输出功能和高速计数器的功能,就能实现对伺服电机的精确控制,从而达到对工业机器人进行精确定位。并且PLC还可以通过RS485通信把加工的一些重要参数设置在HMI上,实现人机交互的目的,大大地提高了整套设备的人机交互性。本课题完成的机器人抓手设计,定位系统设计,机器人运行导轨底座设计等都是针对磨边工艺的智能化研究所独创的创新型设计;本研究的电路系统设计和气动控制系统设计是自动化控制系统的系统层面和控制层面的独创性设计,为同类型智能化项目设计提供了理论知识上的研究成果与工程设计的参考。此外,本课题在机器人视觉方面创新性地提出了四点位光电探测法,以此来解决机器人抓手抓取玻璃的位置偏差问题,并在实际运行中发挥出了较为理想的作用。这一理论与方法,为智能化设计中机器视觉部分提供了一个结构简单且性价比高的替代方案。通过在工厂中的实际运行,整个自动化控制系统在运行中表现出了足够的稳定性和相对于人工的优越性,其定位精度能充分满足玻璃磨边的加工需求,其工作效率对比人工也有很大的提高。整个集成自动化控制系统使玻璃生产更加趋近于无人化和智能化。
王博远[6]（2020）在《基于WiFi和惯性传感器的智能手机室内定位方法研究》文中研究指明随着公众对室内位置服务需求的高速增长,室内定位技术已成为国际导航与位置服务领域的研究热点。智能手机由于内置大量可感知运动和环境信息的传感器且具有较高的普及性和便携性,逐渐成为了优秀的室内定位平台,其中Wi Fi指纹定位、行人航迹推算（Pedestrian Dead Reckoning,PDR）和Wi Fi/PDR融合定位作为当前主流的室内定位技术,得到了众多学者的关注研究和室内位置服务商的青睐。然而,由于室内信号环境复杂、手机传感器测量精度较低以及行人运动较为随意,目前基于智能手机平台的室内定位技术在实现高精度、高连续和高稳定定位方面仍存在许多亟待解决的问题。本文以实际定位环境和应用场景为依托,结合当前室内位置服务对定位性能的需求,对基于Wi Fi和惯性传感器的智能手机室内定位方法进行深入研究,主要研究工作如下:第一,针对现有基于接收信号强度（Received Signal Strength,RSS）的Wi Fi指纹定位存在RSS相似度与位置相似度不一致现象导致指纹聚类结果无法兼顾反映参考点间位置关系和保证在线集群匹配准确度,以及指纹定位误差较大的问题,提出了基于RSS和位置相似度的Wi Fi指纹定位方法。通过给参考点分配代表其空间大致位置的位置标签,将位置标签作为监督信息辅助基于RSS相似度的指纹聚类过程,形成了位置标签约束的RSS指纹聚类算法;根据信号功率衰减模型分析RSS不均匀空间分辨率现象,结合定位环境及指纹库信息,深入挖掘各点间位置距离和RSS相似度之间的数值关系,改进指纹定位过程中的距离度量,提出了基于近似位置距离的加权k近似算法。实验结果表明,所提聚类算法能够更好地反映参考点间的位置关系,避免RSS相似度较高但位置相距较远的参考点划分至同一集群现象,同时保证了在线集群匹配的准确性。此外,相比于现有加权k近邻算法,所提指纹定位算法的定位精度提升明显。第二,针对不同行人移动状态和手机姿势下传感器输出信号差异较大以及手机与行人之间存在相对运动,所导致的行人步伐检测和步长估计不够准确以及行人方位角估计较为困难问题,提出了多动作模式下改进的PDR定位方法。通过分析传感器数据时域和频域特征在不同动作模式下的变化,综合使用软间隔支持向量机和决策树模型,采用分步识别的方式实现了对行人不同动作模式的精确识别;通过分析不同动作模式下的加速度数值变化,结合行人身高与步频信息,提出了适应不同动作模式的步伐检测算法和步长估计模型;通过深入挖掘传感器输出数据、设备姿态与行人步态之间的关联,提出了基于步态特征的改进主成分分析方位角估计算法,避免了现有方位角估计算法中水平加速度提取不准确问题和传感器数据时间积分引起的累积误差问题。所提出的步伐检测、步长估计和方位角估计算法共同构成多动作模式下的PDR定位体系。实验结果表明,不同动作模式下所提PDR定位方法均能达到较高的定位精度,更加适用于传感器测量精度较差且使用方式更为随意的智能手机平台,大大扩展了现有PDR技术的适用范围。第三,针对动态跟踪条件下Wi Fi指纹定位存在位置点跳变、位置点聚集、RSS更新延迟和接收RSS数值不准确等现象,所引起的Wi Fi/PDR融合系统定位精度低和定位连续性差的问题,提出了基于距离约束和RSS估计的Wi Fi/PDR融合定位方法。通过采用基于渐消记忆的扩展卡尔曼滤波来抑制由系统模型和噪声统计不准确引起的滤波发散;结合行人步长与各系统定位误差范围,分析不同位置输出之间的距离关系,提出了基于距离约束的融合定位策略,减小了由位置点跳变和RSS更新延迟所引起的定位误差;基于加权k近邻算法思想,利用滤波器输出的一步预测位置和指纹库中已知的参考点信息对在线RSS数值进行估计,缓解了由数据采集时间过短所引起的在线RSS测量值不准确现象,提高了融合滤波过程中量测信息的有效性。实验结果表明,所提Wi Fi/PDR融合定位方法在不同动作模式下的定位性能均优于单一的Wi Fi指纹定位和PDR定位,相比于现有融合方法,定位精度提升明显,位置点跳变和聚集现象得到削弱,定位稳定性得到显着改善。本文研究方法无需专业基础设施和高性能传感器,仅利用现有智能手机平台和Wi Fi接入点即可实现不同动作模式下的室内行人定位,可为室内位置服务的推广应用提供重要技术支撑。
鲁哲[7]（2019）在《基于AGV小车的控制和数据通信的研究》文中认为伴随着科学技术的快速进步,现代物流仓储技术、自动化技术和移动机器人技术也在不断发展中,AGV（Automated Guided Vehicle）作为一种先进的智能化设备越来越被人们所重视。目前,城市停车难的问题日益突出,尽管现在有一些诸如依靠钢丝绳悬挂或链条齿轮停车的方式出现,但都还存在一些不足,如投入较大和布线复杂等,因此开展将AGV与停车场相结合的研究具有广泛的应用前景。本文以应用于抽屉式智能立体停车场的AGV小车为研究对象,开展了关于AGV小车的车体设计、AGV的控制系统、AGV的无线网络通信,以及智能停车场中AGV存取调度的仿真优化这几个方面的研究。首先,分析了AGV技术的发展现状和发展趋势,对比停车场的发展现状,提出了本论文的主要研究内容。对AGV系统涉及的关键技术做一定的分析,设计了AGV系统的结构组成,结合抽屉式智能停车场的环境需求,完成了AGV小车车体的总体设计,并对AGV存取车的流程进行了研究。其次,选定S7-300作为AGV小车的主控制器;选择了恰当的伺服电机及其控制方法;选用磁条导航的方式满足了AGV在实时性和稳定性方面的要求,也能适应车库恶劣的环境,并且使系统的维护和检修更加方便且易于管理和操作。之后根据控制流程图,实现各模块的程序编写。然后,设计基于Zig Bee的无线通信系统主要用来完成AGV小车与上位机之间的无线通信功能,实现上位机对AGV小车的无线定位监控的功能,并且进行了定位试验,证实了可行性。最后,介绍了排队论,研究后提出了符合智能停车场的M/D/1排队模型,并对模型进行分析。然后提出了三种存取车策略,并根据模型对三种方式进行仿真,对仿真结果进行分析和优化设计。
渠广磊[8]（2019）在《高速移载堆垛机监控系统设计及可靠性分析》文中提出在当今的各类企业中自动化立体仓库已经成为了它们必不可少的设备,其中堆垛机是立体库的最重要的部分。企业中能够熟练操作、维修、调试它的技术人员少之又少。本课题以上海某科技公司实际项目为研究来源,设计了用于培训的堆垛机监控系统。本文根据设计目标设计了立体仓库的模型为6.65m×2.23m×3m,再由对于堆垛机的功能需求和设计依据,设计了本堆垛机系统的总体控制方案,分别从硬件和软件两部分展开设计的。首先根据功能需求设计了硬件部分,控制核心以S7-1200PLC+触摸屏为主,以变频器+减速电机作为系统的执行机构。为了能够达到堆垛机的控制精度选择以条形码定位系统为堆垛机的定位系统,增加了限位开关、光电传感器等作为堆垛机运行辅助元件,配置了堆垛机控制柜各个元器件。然后根据先前设计好的控制方案,依据规划的堆垛机工作流程图,在与S7-1200PLC相对应的博图V14软件中编写了主程序块OB1、入库台动作FC1、出库台动作FC2、故障程序FC3、X/Z货叉电机程序FC4、入库流程FB1、出库流程FB2减速模块FB5等程序块。根据手动、自动和监控功能的需求,开发了屏通触摸屏监控画面,实现了在触摸屏上就可以单机控制和监控堆垛机的运动状态。本研究分别在西门子S7-PLCSIMV14中仿真调试了编写的堆垛机PLC控制程序,在屏通仿真软件中调试了触摸屏画面,并根据实验室现有条件搭建了触摸屏实时监控PLC运行的实验,经过多次修改,所有程序和实验验证运行良好,能够满足最初的设计要求。最后根据本堆垛机的设计结构和控制系统,运用故障树分析方法的演绎法建立了堆垛机故障树,通过对建立堆垛机故障树的最小割集进行定性分析,总结了影响本堆垛机可靠性的可控因素。本文所设计的堆垛机监控系统和可靠性分析对建立成熟的立体库培训和开发设备有很大的借鉴意义。
黄宇宣[9]（2019）在《基于机器视觉的洁具压铸件主动寻位技术研究》文中研究表明压铸件在成型之后还需后续的钻孔、表面切削等机械加工。在加工过程中,需要对其在加工平台上的位置进行限制与校准,通常情况下有两种常规途径:一是人工精确找正,该方式往往难以达到所需的精度,而且耗时较长,耗费大量的人力;二是生产精密夹具,该方式由于生产设备和模具的精度变化,生产工艺条件变化,都会造成压铸件成型过程中产品产生变化,变化大到一定程度,精密夹具也就失去作用。本论文针对上述两种方式的不足,开发了一套基于机器视觉的洁具压铸件机械加工主动定位和对位系统,实现了洁具压铸件的精确定位与自动对位功能。本文主要包括以下几个方面的内容:一、针对项目提出的需求,对视觉系统与运动控制系统两部分进行了系统结构研究与设计,进行了各种硬件设备的选型。二、针对某一具体的洁具压铸件的结构进行分析,选定出其上用于定位的三个标志点,对平滑滤波、阈值分割、边缘提取等图像预处理算法进行了研究,通过编程实验选定了一套适合本次课题的图像预处理方案。三、为了提取标志点的准确定位信息,首先分析了霍夫圆检测方法的基本原理,然后利用OpenCV自带的梯度霍夫圆检测算法进行特征提取,经过实验发现该方法在本课题的应用中不稳定,圆检测效果较差,对其源码进行剖析,改进算法中的评价策略,利用优化后的算法进行圆检测实验,通过实验结果证实该算法符合本课题的精度要求。四、在提取到标志点的准确坐标后,利用定位算法结合运动控制系统完成洁具压铸件的主动寻位操作,分析实验结果与误差原因。
贺龙[10]（2019）在《唐钢炼钢天车定位系统的研究与实现》文中指出随着企业信息化管理和自动化生产的不断完善,生产信息化的需求不断攀升,天车定位系统作为一种信息化的手段逐步发展开来。炼钢生产的物料流与数据流脱节对唐钢的设备管理和生产管理造成掣肘,使得炼钢生产对信息化提高生产效率的需求迫切。唐钢中厚板厂的炼钢生产是常规炼钢作业流程,作为研究的载体和对象,设计钢区天车定位系统,通过记录天车作业的运行轨迹,跟踪物料在转接点的传递,实现数据流与物料流同步。以信息化天车补全生产信息流,是从根本上解决天车作业效率和生产效率的有效途径。首先研究天车定位跟踪物料的基本原理和实现方法,结合钢区生产状态、设备状态和管理需求,为定位系统设计圈定基础方案。根据钢区生产环境、天车本身及运行状态,确定天车定位部分的设备硬件选型;根据既定硬件采集的数据格式,确定接口和传输部分的设备硬件,设计定位系统的硬件方案。介绍软件设计编程,将采集的天车运行数据和在物料转接点产生的数据形成天车作业记录,通过定位天车,跟踪物料的转移,使得物料信息与物料同步。天车实时位置数据和作业记录送入数据库,实时位置则用于人机交互界面的监控;作业记录经系统处理生成生产流程跟踪结果形成数据流。通过项目调试和试运行,对设计功能实现过程中遇到的问题进行分析。根据调试过程中,优化数据处理程序、规避坏卡及漏读、增加坏卡自动检出程序,分析采用RFID卡定位天车的特点,研究日常维护的方法。天车定位系统实现炼钢物流的自动跟踪、炼钢作业的可视化,把每部天车的位置、带载情况、自何时来自何处等信息及时反馈到各作业节点,岗位人员得以及时、准确的掌握生产资料的状态,辅助调度掌控生产节奏,合理调配生产要素,从而保证生产更加合理、有序、稳定。系统数据库为管理人员优化生产安排、报表统计、绩效管理等方面提供基础数据。图22幅;表12个;参58篇。
二、PLC在定位系统中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、PLC在定位系统中的应用（论文提纲范文）
（1）10kW中波发射机智能切换系统设计与实现（论文提纲范文）
| 1 10KW中波发射机使用现状 |
| 2 系统建设基本思路 |
| 3 系统设计与实现方案 |
| 3.1 设计策略 |
| (1）系统运行的状态信息获取 |
| (2）智能切换装置的行为描述 |
| 3.2 实现方案 |
| (1）射频通路的技术设计 |
| (2）射频网络的优化调整 |
| (3）移相网络的集中改造 |
（2）复杂场景下基于卷积神经网络的RFID标签定位算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题研究意义 |
| 1.4 本文内容安排 |
| 第2章 RFID室内定位技术及算法概述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 RFID通信技术 |
| 2.3 RFID常见定位算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于遗传算法的RFID阅读器布局优化研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 RFID信号传播模型 |
| 3.3 阅读器二维布局优化研究 |
| 3.4 阅读器三维布局优化研究 |
| 3.5 遗传算法和受限遗传算法 |
| 3.6 仿真结果及分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 复杂场景下基于卷积神经网络的RFID标签二维定位算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 RFID定位系统模型 |
| 4.3 基于CNN的二维定位算法 |
| 4.4 仿真结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 复杂场景下基于卷积神经网络的RFID标签三维定位算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于CNN的三维定位算法 |
| 5.3 克拉美罗下界 |
| 5.4 仿真结果及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士期间的研究成果 |
| 致谢 |
（3）新型铺贴机器人设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 铺贴机器人的研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 铺贴机器人的关键技术 |
| 1.3.1 本体结构设计 |
| 1.3.2 瓷砖定位技术 |
| 1.3.3 铺贴轨迹规划 |
| 1.4 存在问题及发展方向 |
| 1.4.1 存在问题 |
| 1.4.2 发展方向 |
| 1.5 本文的研究内容及章节安排 |
| 第二章 铺贴机器人总体设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 功能要求及技术指标 |
| 2.2.1 工况分析 |
| 2.2.2 功能要求 |
| 2.2.3 技术指标 |
| 2.3 铺贴机器人总体设计 |
| 2.3.1 铺贴机器人基本组成 |
| 2.3.2 功能方案对比及确定 |
| 2.4 铺贴机器人机械结构设计 |
| 2.4.1 总体机械结构设计 |
| 2.4.2 底座移动平台模块设计 |
| 2.4.3 铺贴机械手模块设计 |
| 2.4.4 瓷砖涂料模块设计 |
| 2.5 铺贴机器人控制系统设计 |
| 2.5.1 铺贴机器人系统分类 |
| 2.5.2 涂料控制模块 |
| 2.5.3 铺贴控制模块 |
| 2.5.4 运动控制模块 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 铺贴机器人结构稳定性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 关键零部件静力分析 |
| 3.2.1 支撑架静力分析 |
| 3.2.2 传动轴静力分析 |
| 3.2.3 吸盘支架静力分析 |
| 3.3 极限位置静力分析 |
| 3.3.1 机器人结构预处理 |
| 3.3.2 机器人静力分析结果 |
| 3.4 支撑架模态分析 |
| 3.4.1 分析理论 |
| 3.4.2 分析步骤及结果 |
| 3.4.3 振动源分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 瓷砖空间定位研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 瓷砖空间定位方法 |
| 4.2.1 已铺贴瓷砖定位 |
| 4.2.2 待铺贴瓷砖定位 |
| 4.3 空间定位系统的设计与搭建 |
| 4.3.1 空间定位系统组成 |
| 4.3.2 目标检测模块 |
| 4.3.3 数据采集与处理模块 |
| 4.3.4 定位系统的工作流程 |
| 4.4 空间定位算法分析与计算 |
| 4.4.1 定位算法原理 |
| 4.4.2 二维平面定位求解 |
| 4.4.3 三维空间定位求解 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 铺贴机器人轨迹规划研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 运动学建模与分析 |
| 5.3 铺贴任务轨迹 |
| 5.3.1 任务路径分析 |
| 5.3.2 规划方式确定 |
| 5.4 铺贴轨迹规划 |
| 5.4.1 吸附及搬运轨迹规划 |
| 5.4.2 铺贴轨迹规划 |
| 5.4.3 空载回程轨迹规划 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 铺贴机器人功能实验 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 铺贴机器人整机搭建 |
| 6.2.1 机械本体搭建 |
| 6.2.2 电气控制系统研制 |
| 6.2.3 软件系统设计 |
| 6.3 铺贴机器人功能实验 |
| 6.3.1 瓷砖空间定位实验 |
| 6.3.2 瓷砖吸附实验 |
| 6.3.3 瓷砖铺贴实验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 主要结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
（4）基于片层体积测量的三维无损测量装置控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 课题研究背景和意义 |
| §1.2 三维无损测量系统研究现状分析 |
| §1.3 测量控制系统现状分析 |
| §1.4 本文研究内容 |
| §1.5 本章小结 |
| 第二章 三维无损测量装置控制系统方案设计 |
| §2.1 片层体积无损测量及重构原理 |
| §2.2 无损测量装置基本组成 |
| §2.2.1 精密运动定位平台 |
| §2.2.2 片层体积测量平台 |
| §2.2.3 容器自动装卸平台 |
| §2.3 无损测量装置控制系统总方案设计 |
| §2.3.1 控制系统硬件设计部分方案 |
| §2.3.2 控制系统软件设计部分方案 |
| §2.4 本章小结 |
| 第三章 无损测量装置控制系统硬件设计 |
| §3.1 控制系统主控制器选型设计 |
| §3.1.1 主控制器选型 |
| §3.1.2 PLC高速脉冲接入与输入、输出I/O分配 |
| §3.2 溢流装置及其液位传感器的设计 |
| §3.2.1 溢流装置设计 |
| §3.2.2 液位传感器设计 |
| §3.2.3 实验验证 |
| §3.3 数据采集与通信控制板的设计 |
| §3.3.1 主控系统与供电电路设计 |
| §3.3.2 功能模块电路设计 |
| §3.4 控制系统整体供电电路设计 |
| §3.5 伺服系统控制参数的设置调整 |
| §3.5.1 电子齿数比计算 |
| §3.5.2 参数分析与调整优化 |
| §3.6 控制系统硬件设计合理性分析验证 |
| §3.7 本章小结 |
| 第四章 无损测量装置控制系统软件设计 |
| §4.1 测量装置运行控制程序设计 |
| §4.1.1 双PLC控制通信建立 |
| §4.1.2 精密运动定位平台运行程序设计 |
| §4.2 上位机操作软件开发设计 |
| §4.2.1 控制监测模块的设计 |
| §4.2.2 片层体积测量数据采集与处理模块的设计 |
| §4.3 控制系统软件设计合理性分析验证 |
| §4.4 本章小结 |
| 第五章 无损测量装置控制系统综合实验验证分析 |
| §5.1 测量装置及其控制系统误差分析与修正 |
| §5.2 无损测量装置控制系统综合验证 |
| §5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| §6.1 研究总结 |
| §6.2 存在的不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间主要科研成果 |
（5）基于机器人和PLC的玻璃磨边自动化控制系统设计（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 PLC发展现状 |
| 1.2.2 工业机器人发展现状 |
| 1.2.3 玻璃磨边的发展现状 |
| 1.3 本课题的主要内容 |
| 2 系统方案设计 |
| 2.1 现场工作环境分析 |
| 2.2 控制系统的总体要求 |
| 2.3 存在的主要问题和解决思路 |
| 2.4 系统组成和设备布局 |
| 2.5 系统控制原理 |
| 3 系统机械结构设计 |
| 3.1 机器人结构简介 |
| 3.2 机器人抓手设计 |
| 3.2.1 抓手机械结构设计 |
| 3.2.2 气动控制原理 |
| 3.2.3 功能分析 |
| 3.3 定位台设计 |
| 3.4 机器人底座设计 |
| 4 系统硬件设计 |
| 4.1 元件选型 |
| 4.1.1 PLC选型和设计 |
| 4.1.2 伺服电机选型和设计 |
| 4.1.3 传感器选型 |
| 4.2 电路设计 |
| 4.2.1 机器人系统电路设计 |
| 4.2.2 PLC系统电路设计 |
| 4.3 气动控制系统设计 |
| 4.3.1 气动控制简介 |
| 4.3.2 气动控制系统的设计 |
| 5 系统软件设计 |
| 5.1 系统软件开发环境 |
| 5.2 控制系统软件设计 |
| 5.2.1 PLC程序设计 |
| 5.2.2 工业机器人示教编程 |
| 5.3 上位机监控系统设计 |
| 5.3.1 触摸屏界面编辑软件介绍 |
| 5.3.2 触摸屏的界面设计 |
| 5.4 系统的通信设计 |
| 5.4.1 触摸屏与PLC通讯 |
| 5.4.2 系统设备之间的信息交互 |
| 6 系统的校核优化与实际运行 |
| 6.1 机器人抓手的强度校核 |
| 6.2 真空吸盘的吸力校核 |
| 6.3 四点位光电探测法 |
| 6.3.1 四点位光电探测法的意义 |
| 6.3.2 四点位光电探测法的结构原理分析 |
| 6.3.3 四点位光电探测法的工作原理 |
| 6.4 自动化控制系统的调试与实际运行 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 :攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
| 致谢 |
（6）基于WiFi和惯性传感器的智能手机室内定位方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于无线信号的定位技术 |
| 1.2.2 行人航迹推算技术 |
| 1.2.3 基于指纹匹配的定位技术 |
| 1.2.4 室内融合定位技术 |
| 1.3 存在的问题分析 |
| 1.4 研究内容及章节安排 |
| 1.4.1 论文主要研究内容 |
| 1.4.2 论文各章内容安排 |
| 第2章 室内定位理论基础及实验平台 |
| 2.1 常用坐标系 |
| 2.2 WiFi指纹定位 |
| 2.3 行人航迹推算 |
| 2.4 扩展卡尔曼滤波模型 |
| 2.5 定位性能评价准则 |
| 2.6 室内定位实验平台 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于RSS和位置相似度的Wi Fi指纹定位 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 RSS预处理及指纹库构建 |
| 3.3 位置标签约束的RSS指纹聚类算法 |
| 3.4 基于近似位置距离的指纹定位方法 |
| 3.4.1 基于RSS不均匀空间分辨率的加权欧氏距离 |
| 3.4.2 基于近似位置距离的改进加权k近邻算法 |
| 3.5 实验及结果分析 |
| 3.5.1 实验数据集 |
| 3.5.2 指纹聚类实验 |
| 3.5.3 指纹定位实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 多动作模式下改进的行人航迹推算方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 传感器数据预处理 |
| 4.3 基于支持向量机和决策树的动作模式识别方法 |
| 4.3.1 动作模式定义 |
| 4.3.2 传感器选择 |
| 4.3.3 数据特征提取与分析 |
| 4.3.4 基于支持向量机和决策树的分类器设计 |
| 4.4 多动作模式下改进的行人航迹推算方法 |
| 4.4.1 基于动作模式的步伐检测算法 |
| 4.4.2 结合身高和步频的步长估计模型 |
| 4.4.3 稳定姿态下的方位角计算 |
| 4.4.4 基于步态特征的改进PCA方位角估计算法 |
| 4.5 实验及结果分析 |
| 4.5.1 动作模式识别实验 |
| 4.5.2 多动作模式下的行人航迹推算实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于距离约束和RSS估计的Wi Fi/PDR融合定位 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于渐消记忆的自适应扩展卡尔曼滤波 |
| 5.3 基于距离约束和RSS估计的Wi Fi/PDR融合定位方法 |
| 5.3.1 距离约束的融合定位策略 |
| 5.3.2 基于在线RSS估计的量测信息修正 |
| 5.4 实验及结果分析 |
| 5.4.1 距离阈值对定位结果的影响 |
| 5.4.2 Wi Fi/PDR融合定位实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（7）基于AGV小车的控制和数据通信的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 第2章 AGV系统总体结构设计 |
| 2.1 AGV系统功能分析 |
| 2.2 AGV系统的结构 |
| 2.3 AGV车体的设计 |
| 2.4 AGV出入库流程的设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 AGV控制系统的设计与研究 |
| 3.1 AGV小车的主控制器选择 |
| 3.2 AGV小车电源的选择 |
| 3.3 运动系统 |
| 3.4 AGV导航系统 |
| 3.5 AGV电机控制系统 |
| 3.5.1 电机控制系统的的选择 |
| 3.5.2 伺服电机的选型 |
| 3.5.3 伺服电机的控制 |
| 3.6 安全防护装置 |
| 3.6.1 行程开关 |
| 3.6.2 光电开关 |
| 3.6.3 接近开关 |
| 3.7 磁条定位控制 |
| 3.8 PLC控制系统 |
| 3.8.1 可编程控制器的工作原理 |
| 3.8.2 系统的开发环境 |
| 3.8.3 系统I/O口的分配表 |
| 3.8.4 程序模块的设计 |
| 3.9 本章小结 |
| 第4章 监控定位系统设计 |
| 4.1 Zig Bee简介 |
| 4.2 监控定位系统总体设计 |
| 4.3 无线定位监控系统的设计原理 |
| 4.4 无线定位原理 |
| 4.4.1 RSSI定位算法 |
| 4.4.2 三边测量定位基本原理 |
| 4.4.3 测距定位的实现 |
| 4.4.4 差分修正算法 |
| 4.4.5 定位算法流程 |
| 4.5 定位监控系统硬件的构成 |
| 4.6 上位机监控软件设计 |
| 4.6.1 上位机监控软件功能的实现 |
| 4.6.2 定位试验 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 AGV存取策略的仿真优化 |
| 5.1 排队论 |
| 5.1.1 排队系统的基本结构 |
| 5.1.2 排队系统的特性指标 |
| 5.1.3 排队系统符号分类 |
| 5.2 智能立体停车场排队模型分析 |
| 5.2.1 M/D/1排队模型 |
| 5.2.2 停车场排队模型性能指标 |
| 5.2.3 停车场作业效率优化数学模型 |
| 5.3 AGV存取车策略优化 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 |
| 致谢 |
（8）高速移载堆垛机监控系统设计及可靠性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 自动化立体仓库概述 |
| 1.3 堆垛机概述 |
| 1.4 国内外技术发展状况 |
| 1.5 课题的来源及本文主要内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 系统技术介绍 |
| 2.1 可编程逻辑控制器及工业控制网络简介 |
| 2.2 触摸屏简介 |
| 2.3 可靠性技术简介 |
| 2.4 激光条形码技术 |
| 2.5 本章小节 |
| 第三章 堆垛机系统控制方案设计 |
| 3.1 堆垛机控制系统的功能分析 |
| 3.2 控制系统总体方案 |
| 3.3 堆垛机的通信方案 |
| 3.4 本章小节 |
| 第四章 堆垛机的PLC控制系统设计 |
| 4.1 堆垛机PLC控制线路与I/O点分配 |
| 4.2 堆垛机位置控制 |
| 4.3 堆垛机PLC控制程序设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 堆垛机监控画面设计 |
| 5.1 组态软件概述 |
| 5.2 监控画面的功能与设计原则 |
| 5.3 监控画面具体实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 堆垛机系统仿真实验 |
| 6.1 控制程序仿真 |
| 6.2 触摸屏仿真运行画面 |
| 6.3 触摸屏监控PLC实验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 堆垛机系统可靠性分析 |
| 7.1 故障树概述 |
| 7.2 堆操机故障树建立 |
| 7.3 堆垛机故障树分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 个人简介 |
（9）基于机器视觉的洁具压铸件主动寻位技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源与研究意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题背景与研究意义 |
| 1.2 基于机器视觉的检测与定位技术 |
| 1.2.1 基于机器视觉的检测与定位技术的应用领域 |
| 1.2.2 基于机器视觉的检测与定位技术的发展历程与趋势 |
| 1.2.3 基于机器视觉的检测与定位技术在工业领域中的国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 第2章 洁具压铸件视觉定位系统实验平台设计 |
| 2.1 洁具压铸件视觉定位系统实验平台组成与功能 |
| 2.1.1 洁具压铸件视觉定位系统实验平台的组成 |
| 2.1.2 洁具压铸件视觉定位系统实验平台的工作流程 |
| 2.1.3 洁具压铸件视觉定位系统实验平台的技术指标 |
| 2.2 视觉系统设计 |
| 2.2.1 工业相机的选择 |
| 2.2.2 镜头的选择 |
| 2.2.3 光源的选择 |
| 2.3 运动控制系统设计 |
| 2.3.1 PLC的选择 |
| 2.3.2 伺服电机与伺服驱动器的选择 |
| 2.3.3 定位平台及测量装置选择 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 洁具压铸件的图像预处理 |
| 3.1 洁具压铸件图像滤波 |
| 3.1.1 均值滤波 |
| 3.1.2 高斯滤波 |
| 3.1.3 中值滤波 |
| 3.1.4 图像滤波实验及分析 |
| 3.2 洁具压铸件图像阈值分割 |
| 3.2.1 直方图双峰法 |
| 3.2.2 最小均方误差法 |
| 3.2.3 最大类间方差法 |
| 3.2.4 图像阈值分割实验及分析 |
| 3.3 洁具压铸件图像边缘检测 |
| 3.3.1 基于梯度算子的边缘检测 |
| 3.3.2 基于高斯—拉普拉斯算子的边缘检测 |
| 3.3.3 基于Canny算子的边缘检测 |
| 3.3.4 图像边缘检测实验与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 洁具压铸件的圆形特征检测 |
| 4.1 标准霍夫圆变换 |
| 4.1.1 算法原理 |
| 4.1.2 算法性能分析 |
| 4.2 Hough Circles函数算法分析 |
| 4.2.1 Hough Circles函数算法步骤 |
| 4.2.2 Hough Circles函数算法的缺陷 |
| 4.3 Hough Circles函数算法优化 |
| 4.3.1 检测圆心 |
| 4.3.2 检测半径 |
| 4.3.3 重合度评价 |
| 4.3.4 圆形检测算法测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 洁具压铸件的主动寻位实验 |
| 5.1 伺服驱动器的PLC控制方法 |
| 5.1.1 位置控制模式接线 |
| 5.1.2 伺服驱动器参数的设置 |
| 5.2 洁具压铸件主动寻位实验 |
| 5.2.1 相机标定 |
| 5.2.2 基准位置定位 |
| 5.2.3 寻位操作 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 读研期间科研成果 |
（10）唐钢炼钢天车定位系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题概述 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 课题来源及目的 |
| 1.2 天车定位系统现状 |
| 1.2.1 天车定位系统的发展 |
| 1.2.2 天车定位的方式 |
| 1.2.3 天车定位系统在钢铁企业的应用 |
| 1.3 天车定位系统研究的意义 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 系统功能设计 |
| 2.1 唐钢中厚板厂炼钢作业简介 |
| 2.1.1 炼钢作业区的生产设备及布局 |
| 2.1.2 炼钢工艺流程 |
| 2.1.3 炼钢流程的特点 |
| 2.2 天车定位系统功能设计 |
| 2.2.1 钢区生产管理需求分析 |
| 2.2.2 天车定位系统设计思路 |
| 2.2.3 天车定位系统功能设计 |
| 2.3 研究内容 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统硬件设计 |
| 3.1 钢区天车简介 |
| 3.2 天车定位系统硬件 |
| 3.2.1 定位方式选择 |
| 3.2.2 射频卡定位技术 |
| 3.2.3 RFID在系统的应用 |
| 3.2.4 天车定位硬件方案 |
| 3.3 天车定位应用系统硬件 |
| 3.3.1 PLC硬件设计 |
| 3.3.2 数据库服务器设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 系统软件设计及流程解决方案 |
| 4.1 系统软件及开发工具 |
| 4.2 PLC技术方案: |
| 4.2.1 PLC系统硬件组态 |
| 4.2.2 天车数据的处理 |
| 4.2.3 天车位置定位的实现 |
| 4.2.4 天车进出工位的检测 |
| 4.2.5 天车单步作业记录 |
| 4.3 PLC与数据库通讯 |
| 4.3.1 组建以太网络 |
| 4.3.2 数据通信设置 |
| 4.3.3 通信格式 |
| 4.4 数据库技术方案 |
| 4.4.1 本系统使用的数据库 |
| 4.4.2 Oracle数据库的应用开发工具--Toad |
| 4.4.3 数据库接收PLC数据 |
| 4.4.4 数据库对天车数据的处理 |
| 4.4.5 天车流程作业记录 |
| 4.4.6 物料跟踪记录 |
| 4.4.7 天车动画显示 |
| 4.4.8 接口管理 |
| 4.4.9 钢包管理功能 |
| 4.5 生产流程节点物料跟踪解决方案 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 系统调试与优化 |
| 5.1 系统调试确定参数的设定 |
| 5.2 系统程序优化 |
| 5.2.1 适应操作的程序优化 |
| 5.2.2 漏读卡片的程序优化 |
| 5.2.3 便于维护的程序优化 |
| 5.3 系统功能及生产需求实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 导师简介 |
| 作者简介 |
| 学位论文数据集 |
四、PLC在定位系统中的应用（论文参考文献）
- [1]10kW中波发射机智能切换系统设计与实现[J]. 李梅. 电子世界, 2021(22)
- [2]复杂场景下基于卷积神经网络的RFID标签定位算法研究[D]. 彭超. 吉林大学, 2021(01)
- [3]新型铺贴机器人设计与研究[D]. 刘侃. 江南大学, 2021(01)
- [4]基于片层体积测量的三维无损测量装置控制系统研究[D]. 张秋锋. 桂林电子科技大学, 2020(02)
- [5]基于机器人和PLC的玻璃磨边自动化控制系统设计[D]. 何东明. 三峡大学, 2020(06)
- [6]基于WiFi和惯性传感器的智能手机室内定位方法研究[D]. 王博远. 哈尔滨工程大学, 2020(04)
- [7]基于AGV小车的控制和数据通信的研究[D]. 鲁哲. 武汉工程大学, 2019(03)
- [8]高速移载堆垛机监控系统设计及可靠性分析[D]. 渠广磊. 宁夏大学, 2019(02)
- [9]基于机器视觉的洁具压铸件主动寻位技术研究[D]. 黄宇宣. 湖南大学, 2019(07)
- [10]唐钢炼钢天车定位系统的研究与实现[D]. 贺龙. 华北理工大学, 2019(01)