基于多源异构信息融合的机械手控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多源异构信息融合的机械手控制方法，包括以下步骤：S1：采集信息，通过感知设备和手段采集信息数据；S2：信息融合，对上述信息数据进行信号检测、对象估计、态势估计、影响估计和认知精炼五个融合级别；S3：数据管理，包括支持数据库和融合数据库；S4：融合服务，将信息融合结果用于人机交互、决策服务和应用服务。本发明专利技术将控制方式中的信息处理过程进行优化，将MES、ERP、SCADA等信息源加入到信息融合模型中，细化信息融合过程，运用5级信息融合技术将信息源精炼得到全面有效的信息，指导设备更精准的完成操作，通过对历史数据对比分析，优化控制过程，提高生产效率和产品质量，降低次品率。

Manipulator Control Method Based on Multi-source Heterogeneous Information Fusion

The invention discloses a manipulator control method based on multi-source heterogeneous information fusion, which includes the following steps: S1: collecting information, collecting information data through sensing devices and means; S2: information fusion, five fusion levels of signal detection, object estimation, situation estimation, Impact Estimation and cognitive refining of the above information data; S3: data management, including supporting data. Library and Fusion Database; S4: Fusion Service, which uses the results of information fusion for human-computer interaction, decision-making services and application services. The invention optimizes the information processing process in the control mode, adds MES, ERP, SCADA and other information sources into the information fusion model, refines the information fusion process, uses five-level information fusion technology to refine the information source to obtain comprehensive and effective information, guides the equipment to complete operation more accurately, optimizes the control process through comparative analysis of historical data, improves production efficiency and improves production efficiency. Product quality, reduce the rate of defective products.

【技术实现步骤摘要】
基于多源异构信息融合的机械手控制方法
本专利技术属于信息融合
，具体涉及一种基于多源异构信息融合的机械手控制方法。
技术介绍
现有的信息融合方式主要通过采集固定程序控制中的执行信息和采集传感器信息进行信息融合，修正运行状态，已经达到了单个装备的智能化，也由于每个系统的数据结构不同，在提取、使用、分析过程中产生错误，无法与其他信息系统进行数据交互并融合分析，比如根据操作历史记录优化工艺参数及设计方案；获取车间物流信息，判断物料送达时间；对比质量控制系统中残次品数据库，自动识别残次品，与真正意义上的智能工厂还有一定距离。现有的信息融合技术缺点是：无法对多源异构信息进行处理，无法与其他信息系统进行数据交互，导致生产效率低下，质量层次不齐，造成不必要的资源浪费。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于多源异构信息融合的机械手控制方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于多源异构信息融合的机械手控制方法，包括以下步骤：S1：采集信息，通过感知设备和手段采集信息数据；S2：信息融合，对上述信息数据进行信号检测、对象估计、态势估计、影响估计和认知精炼五个融合级别，不同级别之间的信息融合通过信息交换实现功能支撑，其中：信号检测和对象估计针对单一对象的信息融合，产生单一对象的属性和状态估计；态势估计针对多个对象的信息融合，产生多个对象之间的关系；过程精炼和认知精炼体现对各级融合效能的评估，产生对融合过程的优化控制以及人基于应用需求对认知过程的优化控制；S3：数据管理，包括支持数据库和融合数据库，支持数据库主要包含各级融合过程涉及的对象状态和属性参数的关联和判断门限，以及与态势、影响有关的数据，融合数据库主要用于存储有重要意义的融合结果的存取，作为后续融合和评估的先验案例；S4：融合服务，将信息融合结果用于人机交互、决策服务和应用服务；人机交互服务参与和主导信息融合的技术手段，信息融合的认知精炼主要通过人机交互进行，如向管理人员输出报警信息；决策服务根据实现融合应用需求，辅助管理人员进行判断和评估的服务；应用服务表示融合产品提供满足应用需求的各类服务，包括预警服务和对象控制服务。优选的，S1中感知设备和手段包括监测传感器、控制程序、MES、ERP、SCADA相关信息。优选的，信号检测的输入是多个传感器采集的原始测量信号，输出是检测出的信号数据，信号检测主要包括时空统一、误差补偿、信号关联和信号融合。优选的，对象估计的输入是各类传感器的数据、MES、ERP、SCADA、支持数据库数据和融合数据库数据，对象估计的输出是对象状态及其精度估计，以及对象属性及其可信程度估计，其输出结果作为态势估计和影响估计的输入，提供实体以及管理人员使用，对象估计包括对象状态估计和对象属性识别。优选的，态势估计的输入是对象估计输出结果以及人的认知和判定信息，并利用支持数据库的数据和相关的外部信息、融合数据库中的已有案例和先验知识，输出态势图，辅以图表和文字报告。优选的，过程精炼的输入是信息融合应用需求和0级～2级的融合结果，输出是对0级～2级的融合产品性能改进的方案和融合资源的优化控制指令，过程精炼包括对融合过程评估和优化控制两部分。优选的，认知精炼的输入是0级～3级融合产品、融合系统和通过人机界面输入的体现人的认知能力的信息，输出则是融入人的认知能力的融合系统，0级～3级融合的认知辅助系统状态的认知判断与控制。本专利技术的技术效果和优点：本专利技术方案主要运用于智能制造工厂，将控制方式中的信息处理过程进行优化，将MES、ERP、SCADA等信息源加入到信息融合模型中，细化信息融合过程，运用5级信息融合技术将信息源精炼得到全面有效的信息，指导设备更精准的完成操作，通过对历史数据对比分析，优化控制过程，提高生产效率和产品质量，降低次品率。附图说明图1为本专利技术的结构示意图；图2为本专利技术的信号检测过程示意图；图3为本专利技术的对象估计过程示意图；图4为本专利技术的数据级属性识别过程示意图；图5为本专利技术的特征级属性识别过程示意图；图6为本专利技术的判定级属性识别过程示意图；图7为本专利技术的态势估计过程示意图；图8为本专利技术的融合过程精炼示意图；图9为本专利技术的认知精炼过程示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，一种基于多源异构信息融合的机械手控制方法，包括以下步骤：S1：采集信息，通过感知设备和手段采集信息数据；S2：信息融合，对上述信息数据进行信号检测、对象估计、态势估计、影响估计和认知精炼五个融合级别，不同级别之间的信息融合通过信息交换实现功能支撑，图1中，信息融合通过总线结构连接，信息源的输入可以选择是传感器信号、控制程序信息、设计信息、物料信息和相关信息系统采集的信息等，而融合输出可以选择是对象估计、态势估计或影响估计等融合级别的信息，从0级融合到2级融合并不是串行连接，而是根据需求进行单一或多级融合进行，过程精炼和认知精炼两个融合级别是对前四个融合级别中一个或多个级别的功能优化，其中：信号检测和对象估计针对单一对象的信息融合，产生单一对象的属性和状态估计；态势估计针对多个对象的信息融合，产生多个对象之间的关系；过程精炼和认知精炼体现对各级融合效能的评估，产生对融合过程的优化控制以及人基于应用需求对认知过程的优化控制；S3：数据管理，包括支持数据库和融合数据库，支持数据库主要包含各级融合过程涉及的对象状态和属性参数的关联和判断门限，以及与态势、影响有关的数据，融合数据库主要用于存储有重要意义的融合结果的存取，作为后续融合和评估的先验案例；S4：融合服务，将信息融合结果用于人机交互、决策服务和应用服务；人机交互服务参与和主导信息融合的技术手段，信息融合的认知精炼主要通过人机交互进行，如向管理人员输出报警信息；决策服务根据实现融合应用需求，辅助管理人员进行判断和评估的服务；应用服务表示融合产品提供满足应用需求的各类服务，包括预警服务和对象控制服务。S1中感知设备和手段包括监测传感器、控制程序、MES、ERP、SCADA相关信息。如图2所示，信号检测（0级融合），信号检测的输入是多个传感器采集的原始测量信号，输出是检测出的信号数据，信号检测主要包括时空统一、误差补偿、信号关联和信号融合：时空统一：对输入的多源信号进行时间统一和空间变换，时间统一是将输入信息采用的不同步的时钟统一到与融合系统一致的基准时标下，空间统一是将输入信息所采用的局部坐标统一到与融合系统一致的基准坐标下；误差补偿：对时空统一后的信号数据测量误差进行估计和补偿；信号关联：对误差补偿后的多源信号数据进行时间与空间关系的关联，形成源于同一对象的测量信号集合；信号融合：对信号关联后形成的同一对象的信号集合元素进行去噪、互补与增强处理，以检测出对象的信息。如图3所示，对象估计（1级融合），对象估计的输入是各类传感器的数据、MES、ERP、SCADA、支持数据库数据和融合数据库数据，对象估计的输出是对象状态及其精度估计，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多源异构信息融合的机械手控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集信息，通过感知设备和手段采集信息数据；S2：信息融合，对上述信息数据进行信号检测、对象估计、态势估计、影响估计和认知精炼五个融合级别，不同级别之间的信息融合通过信息交换实现功能支撑，其中：信号检测和对象估计针对单一对象的信息融合，产生单一对象的属性和状态估计；态势估计针对多个对象的信息融合，产生多个对象之间的关系；过程精炼和认知精炼体现对各级融合效能的评估，产生对融合过程的优化控制以及人基于应用需求对认知过程的优化控制；S3：数据管理，包括支持数据库和融合数据库，支持数据库主要包含各级融合过程涉及的对象状态和属性参数的关联和判断门限，以及与态势、影响有关的数据，融合数据库主要用于存储有重要意义的融合结果的存取，作为后续融合和评估的先验案例；S4：融合服务，将信息融合结果用于人机交互、决策服务和应用服务；人机交互服务参与和主导信息融合的技术手段，信息融合的认知精炼主要通过人机交互进行，如向管理人员输出报警信息；决策服务根据实现融合应用需求，辅助管理人员进行判断和评估的服务；应用服务表示融合产品提供满足应用需求的各类服务，包括预警服务和对象控制服务。...

【技术特征摘要】
1.一种基于多源异构信息融合的机械手控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集信息，通过感知设备和手段采集信息数据；S2：信息融合，对上述信息数据进行信号检测、对象估计、态势估计、影响估计和认知精炼五个融合级别，不同级别之间的信息融合通过信息交换实现功能支撑，其中：信号检测和对象估计针对单一对象的信息融合，产生单一对象的属性和状态估计；态势估计针对多个对象的信息融合，产生多个对象之间的关系；过程精炼和认知精炼体现对各级融合效能的评估，产生对融合过程的优化控制以及人基于应用需求对认知过程的优化控制；S3：数据管理，包括支持数据库和融合数据库，支持数据库主要包含各级融合过程涉及的对象状态和属性参数的关联和判断门限，以及与态势、影响有关的数据，融合数据库主要用于存储有重要意义的融合结果的存取，作为后续融合和评估的先验案例；S4：融合服务，将信息融合结果用于人机交互、决策服务和应用服务；人机交互服务参与和主导信息融合的技术手段，信息融合的认知精炼主要通过人机交互进行，如向管理人员输出报警信息；决策服务根据实现融合应用需求，辅助管理人员进行判断和评估的服务；应用服务表示融合产品提供满足应用需求的各类服务，包括预警服务和对象控制服务。2.根据权利要求1所述的一种基于多源异构信息融合的机械手控制方法，其特征在于：S1中感知设备和手段包括监测传感器、控制程序、MES、ERP、SCADA相关信息。3.根据权利要求1所述的一种基于多源异构信...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾强，朱勇，钱维林，孙万源，
申请(专利权)人：无锡物联网产业研究院，
类型：发明
国别省市：江苏,32