基于云平台的大数据驱动的机器人CPS建模方法

发布时间：2021-11-19 02:13

　　随着信息时代的来临,信息通讯技术取得巨大发展。基于物理与信息系统互联的信息物理融合系统概念被提出。信息物理融合系统（Cyber-Physical Systems,CPS）是一种通过把计算、控制和通讯融合在一起的以信息为中心的物理工程系统。利用互联网、传感器等组件,嵌入式设备能把自身抓取到的信息传送到计算端进行数据数据计算处理等功能,并最终反馈到自身甚至别的设备上从而做出对应的操作。从而实现环境监控、自主决策等闭环反馈特性。CPS系统的发展极大地推进了工业化生产的又一次革命。在德国推出的工业4.0战略中便是强调CPS作为核心发展战略计划,并对CPS系统的研发标准、测试平台等设计方面作战略部署。在工业4.0体系中,CPS对整个智慧工厂发挥重要巨大作用。通过搭建整个智慧工厂整体CPS模型,制造商能够进行从下层机器人到上层管理系统的信息流监控和使用。配合大数据处理云平台,工业系统能分析工厂内部情况,从而进行大规模生产调度管理。形成一个完整的智能决策、精准执行的反馈流程。本文具体研究内容包括:介绍信息物理融合系统的基本概念,分析CPS的基本内容。分析大数据使用现状,介绍工业大数据的常用处理云平台... 

【文章来源】：广东工业大学广东省

【文章页数】：92 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

CPS组件架构

广东工业大学硕士学位论文并依赖其能力把传感器反馈过来的数据信息进行处理分析并把决策后的操作指令发送到执行单元，完成 CPS 系统的决策行为。执行单元在根据控制指令对物理对象进行控制[19]。由此可知，CPS 系统利用三个基本组件组成一个指令与感知信息反馈的完整闭环机制。2.1.2 CPS 系统基本架构从宏观架构分析，一个完整的CPS系统架构主要包括物理层、网络层和应用层。其基本架构如图 2-2 所示。

第二章 基础理论知识成立 APACHE 顶级开源项目以来，Spark 利用内存以其优秀的大数据处理能力得到大量开发者开发支持，并且围绕着 Spark 推出了大量组件。Spark 项目经历了几年的发展，主要已经形成包含了 Spark Core、Spark SQpark Streaming、MLLib 和 GraphX 等组件如图 2-3[25]。

【参考文献】：
期刊论文
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[3]智能工厂MES关键技术研究[J]. 罗凤,石宇强.  制造业自动化. 2017(04)
[4]日本机器人战略解读:不被边缘化[J]. 王喜文.  中国信息化. 2017(04)
[5]乌克兰电力系统BlackEnergy病毒分析与防御[J]. 王勇,王钰茗,张琳,张林鹏.  网络与信息安全学报. 2017(01)
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硕士论文
[1]基于Spark的超大文本分类方法的设计与实现[D]. 宋福星.北京交通大学 2017
[2]基于Spark的数据管理平台的设计与实现[D]. 刘鹏.浙江大学 2016
[3]基于ROS的云机器人平台设计与实现[D]. 胡春旭.华中科技大学 2015
[4]基于AADL的信息物理融合系统的分析与设计方法[D]. 朱晨曦.广东工业大学 2014
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本文编号：3504077