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题名面向卷绕机装配车间的无线信号聚类分层定位方法
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作者
丁司懿
童辉辉
毛新华
张洁
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机构
东华大学人工智能研究院
东华大学纺织工业人工智能技术教育部工程研究中心
上海工业大数据与智能系统工程技术研究中心
北京中丽制机工程技术有限公司
东华大学信息科学与技术学院
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出处
《纺织学报》
北大核心
2025年第6期212-222,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(52105509)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2232023D-25,2232024G-14)
+1 种基金
北京市博士后工作经费资助项目(京人社(2017)99号)
上海市科技计划项目(20DZ2251400)。
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文摘
为解决卷绕机装配车间这种复杂环境中难以高效准确定位的问题,提出了基于无线网络(WiFi)的分层定位方法。通过分析装配车间无线网络环境的特点及其特定的定位需求,并结合卷绕机装配车间内的无线网络定位的特点,开发了一种结合XGBoost分类模型算法、K-means聚类算法和加权K最近邻(WKNN)算法的无线网络分层定位方法。同时,依据装配车间的特点与需求对定位区域进行有效划分并初步构建指纹库,根据装配车间内WiFi信号的特点,使用K-means聚类算法分割并更新指纹库;然后利用XGBoost分类模型算法确定子区域实现粗定位,再用WKNN算法精确定位。实验结果表明:该方法在定位精度上比传统WKNN算法提高了143.82%,平均定位时间减少了约20%;这些改进有效提升了卷绕机装配车间中无线网络定位的准确性和效率。
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关键词
卷绕机装配车间
无线网络
分层定位方法
XGBoost分类模型
K-MEANS聚类算法
加权K最近邻算法
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Keywords
winding machine assembly workshop
wireless network
hierarchical positioning method
XGBoost classification model
K-means clustering algorithm
weighted K-nearest neighbors algorithm
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分类号
TN99
[电子电信—信号与信息处理]
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