基于分数阶偏微分的离散制造系统检测数据融合算法

作     者：左延红 程桦 张克仁 ZUO Yanhong;CHENG Hua;ZHANG Keren

作者机构：合肥工业大学机械与汽车学院安徽合肥230009 安徽建筑大学机电工程学院安徽合肥230601 安徽大学资源与环境工程学院安徽合肥230601 

出 版 物：《计算机集成制造系统》 (Computer Integrated Manufacturing Systems)

年 卷 期：2015年第21卷第12期

页      面：3256-3262页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家科技支撑计划专题资助项目(2012BAC10B02) 国家自然科学基金资助项目(71071046/G0110) 安徽省教育厅自然科学基金重点资助项目(KJ2011A066) 安徽省自然科学基金资助项目(KJ2013B051) 

主　　题：分数阶微积分 离散制造 差异性数据 融合精度 

摘      要：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。