微型智能制造生产线教学设备平台采用了模块化的设计，学生可以发挥自己的创新思维，对原有的生产流程进行创新改造。在掌握基础知识的前提下，进一步提高学生的积极性、动手能力和创新思维。 智能制造生产线实训方案特点 智能制造生产线实验平台，是对工业现场大型设备进行提炼和浓缩的一款小型智能制造生产线实训设备，专门为职业院校、教育培训机构等而研制的，它适合机械制造及其自动化、机电一体化、电气工程及自动化、控制工程、测控技术、计算机控制、自动化控制等相关专业的教学和培训。融合了数控机床加工、光、电、气，包含了PLC、机器人、传感器、气动、工业控制网络、电机驱动与控制、计算机等诸多技术领域，对柔性制 造技术的工作过程进行研究，监控系统、主控PLC和下位PLC通过网络通讯技术构成一个完整的多级计算机控制系统，通过训练，使学生了解智能制造生产线的基本组成和基本原理，让学生全面掌握机电一体化技术的应用开发和集成技术，帮助学生从系统整体角度去认识。为信息学院自动化和电气工程自动化本科及其控制科学与工程研究生均提供了实验和科研的平台。 系统组成简介 1、立体仓库单元    立体仓库单元的主要功能是为系统提供加工工件原材料和储存成品件两大仓储功能，采用三层货架储存单元货物，用相应的物料搬运设备进行货物入库和出库作业的仓库。 2、环型流水线单元    环型流水线单元主要由铝合金型材基体、环行传输线、自动导向机构、变频调速系统、自动定位机构等组成。可完成对工件在不同速度下的输送，不同工位的自动定位，从而大大提高了自动环形传输线的工作效率。3、数控车床加工中心单元    数控车床加工中心单元采用小型化，占地小，用于整个工件的轴类部份的加工，采用自动门、自动装夹、四工位自动刀架、并有工件冷却加工系统，现实机加工件无人化DNC自动加工，配置伺服电机、工业级数控系统，精度高。 4、立式数控铣床加工单元    立式数控铣床加工单元采用小型化，占地小，用于整个工件三轴联动。可用于雕刻、数控钻、数控铣等加工工艺，采用自动门、自动装夹等，现实机加工件无人化DNC自动加工，工业级数控系统，精度高。 5、六自由度机器人单元    六自由度工业机器人、抓取机构、气爪等组成，主要完成对工件的提取及搬运到各数控加工单元、AGV小车搬运单元及工件视觉检测单元等。包含旋转（S轴），下臂（L轴）、上臂（U轴）、手腕旋转（R轴）、手腕摆动（B轴）和手腕回转（T轴）,6个关节合成实现末端的6自由度动作。 6、四轴坐标机器人    四轴坐标机器人主要负责立体仓库的原材料入库与出库、成品零件的入库。够实现自动控制的、可重复编程的、多功能的、多自由度的、运动自由度间成空间直角关系、多用途的操作机。他能够搬运物体、操作工具，以完成各种作业，具有高速性的最大化吞吐量,超长的工作运行时间,节省地面空间。 7、视觉检测单元单元    检测单元的主要功能是对工件的精度、外观形状品质是否合格，通过摄像头获取工件的图像，由图像处理器完成工件合格与否的判断，将不合格工件剔除，将合格的工件传送至下一单元，而将不合格的工件推送至废料槽。 8、RFID系统单元    RFID系统单元是一种非接触式的自动识别系统，它通过射频无线信号自动识别目标对象，用于对工件材料的信息记录，加工路径记录、产品追溯化管理，由RFID标签和RFID读写器组成，标签安装在工件放置的工装板上-记录该工装板上放置零件信息，RFID读写器安装在工装板经过的每一个工位上，当工件到达该工位时系统可通过读写器，识别到该工件的运输及加工途径。每个传输工装板上都安装有RFID标签，在每个加工工位物料都需要进行识读操作，并将信息通过网络传输给服务器，实时的跟踪物料位置信息和仓储位置信息，做到物料、成品、半成品的可追溯性管理。 9、AGV小车搬运单元    AGV小车无人搬运车由机器人输送加工后的零件或从库房特定库架抓取零件，AGV智能小车并依据方位计划运动途径，运行至装卸站,准停，主动将零件放置到装卸站缓冲区，由四轴坐标机器人卸货至立体仓库成品区或原材料区。实现线边设备和自动仓储的自动上下料功能，采用激光通讯传感器通讯，信号传输快捷方便；行走模组采用PLC控制，AGV的PLC通讯，PLC发送任务码给机器人，实现点位控制；主控通讯，AGV整体与主控PLC通讯。 10、PLC工作站单元    采用工业自动化主流PLC，可随意扩展，配备触摸屏、具备物联网接口，铝合金型材构成，连接牢固。 11、总控台     总控平台主要由单相电网电压指示、电源控制部分、控制主机、状态指示灯、10.4英寸工业彩色触摸屏S7-315主机，电脑等组成，主要完成监视各分站的工作状态并协调各站运行，完成工业控制网络的集成。它带有电源总控制系统、视频监控系统，产线处的有数据均可从总控制台收集获取，可通过总控调度分配各个模块的工作职能。电源系统实施强弱电分开管理，待机休息及检修时要求强电关闭，控制、信号灯弱点部分完全独立运行。 12、零部件周转拖盘     用于原材料及成品件的输送周转用，配合RFID系统及智能仓库、环型流水线中应用。实现送料，取料，输送周转功能；实现智能化工作与管理，并对每个环节的时间点、责任人等关键数据进行实时采集，汇集到统一的信息平台，最大限度的提高存储货物的能力。

这个项目是集硬件、软件、服务于一体，通过高科技现代化的网络技术、4G/5G技术、云技术、调频广播发射技术、远程监测、播放管理等技术，实现远程管理、播放服务。

人工智能边缘实验平台为标准的2.5U机架式设备，配置20块FPGA开发板(Cyclone® V SoC系列)，可供20位学员同时进行FPGA设计、调试、下载及相关验证，并具备SoC网络技术和FPGA远程调试技术，通过网络为教学实验提供配套服务，实现在线实验室的虚拟仿真技术。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone® V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.

随着计算机互联网、移动互联网，物联网，高速发展，数据资料的增长正发生巨大的变化，数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。 DDP 是德拓公司自主研发的成熟的大数据商用平台，整合了德拓在近几年大数据项目实践中的技术沉淀。平台涵盖了数据的采集、存储计算、分析挖掘、应用建模、可视化展现 以及运维管理等全部能力。各行业应用和最终用户可以通过 平台提供的丰富的接口，完成行业大规模数据的挖掘分析和应用对接管理。

系统以“学、教、练、考、管、评”的设计理念为依托，基于多学科、高质量、成体系的资源优势，满足全时段数字化教学、自主学习和标本考试需求，形成全场景应用的形态学数字化教学体系，满足师生全流程教学应用。

该系统对推拿手法尤其是慎用手法利用VR技术让学生们进行互动练习，在最大程度保证安全的情况下达到训练目的。

从校企双方的切实需要出发，项目从论证策划到实践落地全过程，深挖双方人才培养相关痛点问题，促进产学双方全要素融合互补：高校将教学和企业实践有机结合，贯穿学生培养全过程，提升教育对产业需求的适应能力;企业通过深度参与人才全过程培养，解决优质人才紧缺问题，实现以产带教、以教促产的发展目标。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。