制造车间移动物体定位系统的关键技术研究

摘要

车间移动物体是制造车间的重要组成部分，具有灵活、机动、难于管控等特性，对移动物体进行定位是实现车间透明化管理的重要前提条件。定位技术是对物体进行定位的基础，GPS定位技术比较适合于空旷或者环境干扰较少的场合，难以适应制造车间的嘈杂、多障碍、电磁干扰强等恶劣环境。因此，以成本低、能耗少、抗干扰性强著称的无线传感器网络成为制造车间定位技术的首选，通过在车间内部布置相应的硬件基础设施，利用相关的定位算法，可以实现物体的定位。
　　首先，设计了车间移动物体定位系统的总体技术框架，简要介绍了物体定位系统的几个车间应用场合，提出了移动物体的信息模型并给出了具体的建模过程，详细阐述了移动物体定位系统的软硬件基础设施和总体的结构流程框架。
　　其次，着重对无线传感器网络的定位算法进行改进研究，保证车间移动物体定位系统的实时性和准确性。以无线传感器网络定位算法中最常用的RSSI测距定位算法为基础进行改进，针对RSSI测距定位算法出现的定位参考锚节点选择不合理、采集的RSSI值可靠性不高、无线信号传输模型随方向变化较大的缺陷，再结合实际车间中常见的嘈杂、反射、多径等复杂干扰因素，引入神经网络技术、滤波技术和分区处理方法，提出了两种改进型的RSSI测距定位算法，通过模拟实验证实，这些处理方法能提高定位的精度和定位的稳定性。
　　最后，根据物体定位平台的应用需求，设计了制造车间移动物体定位的原型系统，对在制品实时监控及统计应用、数字化分步质检系统和物料小车的监控调度等功能及其应用流程进行了阐述。

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1 绪论

1.1 课题概述

1.2 国内外研究现状

1.3 论文研究内容和组织结构

2 制造车间移动物体定位系统的总体技术框架

2.1 车间移动物体定位的需求分析

2.2 制造车间移动物体的信息模型

2.3 移动物体定位系统的软硬件总体框架

2.4 本章小结

3 基于神经网络技术的改进型RSSI定位算法

3.1基于RSSI测距定位算法概述

3.2 基于神经网络的盲节点小块区域判定

3.3盲节点小块区域判定的神经网络模型

3.4 基于神经网络技术的改进型RSSI定位算法

3.5 改进型算法仿真定位结果分析

3.6 本章小结

4 基于滤波技术与分区处理的RSSI定位算法

4.1 基于滤波技术的RSSI预处理研究

4.2 传输模型的分区化处理

4.3 基于滤波技术与分区处理的改进型RSSI定位算法

4.4 改进型算法定位仿真运算及结果分析

4.5 本章小结

5 制造车间移动物体定位原型系统的设计

5.1 移动物体定位平台的应用系统的功能结构

5.2 在制品实时监控及统计应用

5.3 数字化分步质检系统

5.4 物料小车位置监控及调度管理

5.5 本章小结

6 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 研究展望

致谢

参考文献

附录：硕士期间取得的研究成果