【摘 要】
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针对离散制造系统中由于设备性能和工作环境的不同,致使通过物联网收集的生产数据存在较大差异,直接影响制造执行系统可靠性的重要问题,研究了基于分数阶偏微分方程的离散制
【机 构】
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合肥工业大学机械与汽车学院,安徽建筑大学机电工程学院,安徽大学资源与环境工程学院
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针对离散制造系统中由于设备性能和工作环境的不同,致使通过物联网收集的生产数据存在较大差异,直接影响制造执行系统可靠性的重要问题,研究了基于分数阶偏微分方程的离散制造系统差异性数据融合算法。采用物联网技术统一收集与综合离散制造系统中各个数据终端的生产数据,用分数阶偏微分算法对所获取的差异性数据进行处理,从而实现检测数据的有效融合。实验结果表明：与同类方法相比,该方法总绝对误差和数据波动性较小,融合精度较高,对提高离散制造执行系统的可靠性具有重要意义。
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