机械制造中的智能控制
在现代先进制造系统中,需要依赖那些不够完备和不够准确的数据来解决难以或无法预测的情况,人工智能技术为解决这一难题提供了有效的解决方案。智能控制随之也被广泛地应用于机械制造行业,它利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模,利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。可采用*系统的“Then-If”逆向推理作为反馈机构,修改控制机构或者选择较好的控制模式和参数。利用模糊集合和模糊关系的鲁棒性,将模糊信息集成到闭环控制的外环决策选取机构来选择控制动作。利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力,工业智能机器人 ,进行在线的模式识别,智能机器人,处理那些可能是残缺不全的信息。
立体仓库入库如何防止货位**重
1.留意“病从口入”,在入口的输送机上增加检测装置:
常见的是,利用称重机,检测重量,一旦**过额定重量的5%,天津机器人,那么就不允许入库,居然实现手段也有两种方法:
1)电控自己控制,比如设置1吨,机器人机械手,**过的就允许录入;
2)上位软件控制,一旦感应到托盘**重,就不允许放行,甚至连码垛登记都不允许;
2.在入口的输送机电机对应的变频器上做设置:
比如降低扭力矩的阈值,一旦**重就会报警,停止前进;
这个参数可能通过通讯协议开放给上位,对不同的入口,可能需要设置不同的参数,这样上位可以灵活的做判断;
或者换一个角度,入库输送机运行的时候,PLC把变频器把扭力矩参数开放给上位信息系统;上位系统事先根据不同重量的货物和电机输出的扭力矩关系,绘制曲线函数关系,
这样每次根据扭力矩的值,就能估算重量,一旦**重,由上位报警,并指示当前输数据停止。