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时间:2019-03-17
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1、广东工业大学硕±学位论文(王学硕±)制造物联网中节点部署与拓扑控制优化策略研究刘斯亮二〇—六年五月"845分类号;学校代号;UDC:密级:学号:2111305028广东工业大学硕±学位论文(工学硕±)制造物联网中节点部署与拓扑控制优化策略研究刘斯見指导教师姓名、职称:浩良伦教授学科(专业)或领域名称:计算化科举与巧术学生所属学院;计算化举院论文答辩日期:2016年5月31日ADissertationSubmitted
2、toGuangdongUniversitofTechnoloygyFortheDereeofMasterg(MasterofEnineerinSciencegg)ResearchonDelomentofnodesandOtimizationofpypTooloControlinInternetofManufacturinThinspgyggCandidate:LiuSiiiangSupervianluisorProtXhengLgnM
3、ay2016SchoolofComputerScienceandTechnologyGuangdongniversitofTechnoloUygyGuanzhouGuandonP.R.China510006g,gg,,摘要摘要制造物联网(InternetofManu位cturinThinsIOMT)是gg,将网络、嵌入式、民FID、传感器等技术相激合,。它应用于制造过程中从而达到产品生产过程中信息的自动感知与采集-、智能处理与控制的种新型制造模式。相比于
4、传统的无线网络,制造物联网的网络架构更加复杂。针对制造车间复杂的生产环境和多变的生产工艺流程,送制造物联网节点的感知与传输等带来的问题,动态环境下节点的部署需要灵活多变,数据采集传输需要充分考虑能耗问题和可靠性问题。本文主要针对制造车间复杂的网络特点,着重研究制造物联网环境下的节点部署与网络拓扑控制策略,具体内容如下:(1)综合分析制造物联网的持点和结构,并总结了当前所提出的节点部署和拓扑,分析他们的优点和不足控制策略。(2)针对制造物联网应用场景复杂的环境因素和多变的工艺流程,节点的
5、部署需一要满足灵活多变性,。提出种混合了鱼群算法与虚拽力算法的优化感知节点部署策略结合两种算法各自的优势,能够较快找到最优解并保证整个网络高覆盖率与网络的整体性能。(3)在节点部署完成之后,充分考虑网络的特点,针对节点的能耗和负载问题提出一种基于粒子群算法的负载均衡多跳分簇拓扑控制算法,平衡网络内节点的负载,,延长整个网络的生命周期在保证网络性能的前提下降低节点能量消耗。最后针对本文所提出的两个算法进行实验仿真一,与些经典算法进行比较,基于鱼群与虚拟力混合优化的节点部署策略提高了节
6、点部署的覆盖率,并验证了在移动节点数目增加的情况下优化效果更佳;基于粒子群算法的负载均衡多跳分簇拓扑控制策略降低了节点的能量消耗,并实现了负载均衡。关键字;制造物联网,;节点部署;可靠感知拓扑控制I广东工业大学巧壬学位论丈ABSTRACT'Internetofmanufacturin化insisthecombinationofnetworksembeddedRFIDgg,,,',sensors1hnolo.ltthtriedudinthefti:
7、ecseoneofnewmanufacunmodsansemanuacurngyg,grocesstoachievetheautomaticercetionandacuisitionofinformationintellientpppq,grocessinandcontrol.pgComparedtothetraditionalwirelessnetwork,thenetworkarchitectureoftheInternetofMa
8、nufacturingthingsismorecomplex.Forcomplexmanufacturingproductionenvironmentandchaneableroductionroce巧itmakessensinandtransmissionroblemsfornodesingpp,gplOMT.Then
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