RFID在矿用地质钻杆生产中的应用研究下载

weixin_39822095 2020-10-02 08:30:32
煤矿用地质钻杆生产是典型的离散化制造,具有加工工序多、工位离散、工人劳动强度大、计划变更频繁的特点,针对其生产过程出现的在制品管理复杂、物料跟踪实时性差、生产信息反馈迟滞错误率高的问题,将RFID技术引入钻杆生产管理中,合理优化钻杆加工流程,使用固定终端和移动终端两种信息识别传输方式,通过粘贴在物料箱(架)的电子芯片实现在制品的实时跟踪、车间物料的最优配送以及半成品库存的自动化管理,通过手持移动终端实现完工质检、工序巡检、存库盘点信息的无纸化记录和实时传输,使得钻杆生产有序可控,达到了降本增效提质的目的,由此可知RFID技术在钻杆离散制造生产管理中的应用具有重要意义。
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内容概要:本文系统阐述了基于矩约束的最大熵方法在扩展不确定度评估的理论与应用,提供了一套完整的Matlab代码实现方案。该方法依据最大熵原理,在仅知样本的均值、方差、偏度、峰度等低阶矩信息的前提下,通过求解拉格朗日乘子,推导出满足这些矩约束且信息熵最大的最优概率密度函数,从而实现对测量结果的非参数化、无偏估计。相较于传统依赖正态分布假设的评估方式,该方法更具普适性与鲁棒性,尤其适用于处理非对称、非高斯等复杂分布的实际测量数据。文详细论述了理论模型的构建、数值求解算法的设计、概率密度函数的重建过程,并通过典型算例验证了其在提高评估准确性方面的优越性能。; 适合人群:具备概率统计、信息论基础知识及Matlab编程能力,从事精密测量、实验数据分析、质量控制、计量科学等相关领域的研究人员、工程师及研究生。; 使用场景及目标:①解决传统扩展不确定度评估因错误分布假设导致的系统性偏差问题;②在缺乏先验分布知识的情况下,对复杂测量数据进行客观、稳健的不确定度评定;③为高精度科学实验、工业检测及计量认证提供理论严谨、工具完备的技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现,重点关注拉格朗日乘子的迭代求解、熵最大化过程及PDF重构等核心环节,并尝试代入实际数据进行验证与拓展,以充分掌握该方法的应用精髓。

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