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先进制造系统的智能监控、诊断与控制

发布时间: 2022-09-01

基本信息

合作方式： 技术服务
成果类型： 新技术
行业领域：
高端装备制造产业
成果介绍
课题：先进制造系统的智能监控、诊断与控制 该成果由华南理工大学广州国际校区吴贤铭智能工程学院的杜如虚院士团队研发的，应用在广州东焊智能装备有限公司的工业机器人焊接汽车零部件生产线上。目前，该系统在用户的生产线上运行良好。 该成果主要包括以下三大部分： （1）产线的数字孪生与实时监控 围绕机器人焊接产线上搭建了数字孪生平台。一方面用Visual Components软件®建立了产线的模型，仿真并分析产线的运作。另一方面通过收集设备层的各种机械设备信号到PLC，TCP/IP、及以太网将数据上传到中转层的网关，使用OPC-UA通讯协议再接入Visual Components®软件并进行比对。通个虚拟模型数据与真实设备设计的比对，既可以实时显示产线的运行状态，也可以有效地监控设备的运行，确保了产线设备的安全运行。 （2）机器设备核心零部件的智能诊断 企业对汽车零部件产品的焊接质量把控极为严格，需要保证设备处于正常状态，且能及早发现设备的故障隐患，从而避免产生不良品。本系统通过整合多种数据来源，并借助卷积神经网络(CNN)和长短期记忆时间网络(LSTM)算法对设备历史数据进行建模、分析及诊断。可及早发现故障及其原因，避免了产线的意外停机。 （3）加工工艺参数的最优参数组合 汽车零部件的焊接质量取决于焊接机器人、焊机设备、其他配套周边设备、焊接工艺、以及生产环境等多个因素。为提高焊接质量，团队使用生成式对抗神经网络（GAN）来优化焊接设备的参数组合，效果明显。
成果亮点
团队介绍
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