为满足机器人状态监控的信息化以及远程化需求,设计了基于云计算的机器人状态实时监控系统。利用基础设施层的状态采集传感器采集机器人状态信息,采用以太网将所采集的机器人状态数据传送至数据采集模块中;利用Reactor模式开发系统的远程监控模块,识别机器人状态后将识别结果展示至用户,实现机器人状态的实时监控。系统测试结果表明,设计系统可以实时监控机器人状态,在多线程情况下的信息接收时间间隔最短为60 s,可以满足机器人状态监控的远程化需求。

无线网络的耗能主要来自于基站系统。对无线通信系统中的基站系统结构进行有效地规划和部署,能达到降低能源消耗、实现绿色通信的目的。软件无线电技术的发展为无线基站的绿色演进提供了途径。基于软件无线电技术,文章提出一种可以有效提高通信系统能效、更为绿色环保的基站体系结构,能够更好地实现无线通信系统的绿色演进。

在概述测量仪器的沿革,分析计算机化测量仪器的技术特征,关注当今大规模、实时性、多样化测量对测量仪器提出的新需求,注意到云计算技术架构具有的先进性、通用性基础上,给出测量仪器云的概念,阐述测量仪器云的技术基础、技术特点和技术优势,指出构建测量仪器云的基本要求和部署模式,提出测量仪器云的基本架构,并归纳了测量仪器云即将出现的可能性、必然性及合理性。

在云计算商业化的服务模式中,追求服务质量、负载均衡与经济原则的多目标优化调度。针对集群资源使用率偏低的现象,提出了三支聚类评分(three-way clustering weight,TWCW)算法,首先分析云任务的多样化需求与资源的动态特性,采用三支聚类算法对任务集合聚类划分,然后结合任务属性对类簇对象进行评分调度。基于Cloudsim实验模拟表明相比于k-means与FCM聚类调度,三支聚类评分算法(TWCW)在任务平均响应时间与资源利用率等方面均有显著提升。

随着智能电网和智能家居的发展,家庭能耗管理系统在家电设备和电网之间已经实现了数据信息的互相流通和实时监控,从而提高了电能的利用率。首先从能耗数据的采集、传递和分析3个方面详细阐述了家庭能耗管理系统的架构;然后总结了当今家庭能耗管理系统中所涉及的算法,并指出了目前仍存在的不足;最后根据家庭能源管理系统的优化过程指出了该领域未来的研究方向。

多学科设计优化（MDO）在实际应用中面临计算量庞大而复杂的困难,而云计算为解决这种困难提供了手段。利用云计算整合优化资源方面的优势去解决多学科优化过程的难题,按云服务理念,将MDO作为一种服务,搭建了面向MDO的云优化平台,以目标级联法作为MDO的典型代表,对MDO问题进行层级分解,将复杂的工程系统分解为相互联系的若干子系统,降低了原优化问题的求解困难,以几何规划问题和汽车燃烧室的优化设计为例,探讨了云环境下MDO求解的有效性。

为了提高汽车制造系统的智能化水平,提出了基于物联网和云计算的汽车制造系统集成设计方法.结合所提出的方法,构造了基于物联网的汽车制造系统集成设计云平台,借助物联网监测系统的在线状态数据.在汽车制造系统的概念设计阶段,运用模糊积分法解决多指标集成决策问题,获取最优概念设计方案.在汽车制造系统的详细设计阶段,运用遗传算法和云计算技术求解系统的最优拓扑结构及参数,对系统进行在线改进.应用所提出的方法,解决了在一批车用曲轴新的加工要求下某汽车智能制造系统的性能指标优化问题,使车用曲轴的平均加工速度达到4件/h、产品合格率达到97%.研究表明,所提出的基于物联网和云计算的汽车制造系统集成设计方法具有较高的工程应用价值.

介绍了一套看板系统的开发与实施。说明了看板系统的逻辑和硬件的关系，在控制每个看板信息点成本的基础上，提供了数据的发布和反馈的效率，从而为企业的数字化生产做出了贡献，提高了生产效率。