射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)中间件介于RFID 阅读器和上层应用之间,用来屏蔽不同型号的阅读器和各种协议标准的标签,为上层应用软件提供统一接口。另外,还负责整合和过滤数据,产生报表,工字电感器减少应用层软件的处理负担,使海量标签数据的传输和应用成为可能。目前,国内外的RFID 中间件体积庞大,只适用于PC 机,不能移植到嵌入式阅读器中。本文提出一种可直接运行于各种嵌入式阅读器设备,基于EPCglobal ALE 标准的嵌入式 RFID 中间件,并详细研究其中的标签数据处理流程。
将粒子群算法( Particle Swarm Optimization,PSO)优化 BP( Back Propagation)网络的学习算法应用于射频定位。搭建实验平台,采集样本数据 ;在此基础上,进行训练学习,求得 RFID 读写器与标签之间“信号强度—坐标” 的映射关系 ;并对其进行测试,探讨粒子群神经网络算法在 RFID 定位中应用的优势。
RFID的英文全称为Radio Frequency Identification,即无线射频标识,这是一种非接触式的自动识别技术,通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据。RFID是一门独立的将不同的跨学科的专业技术综合在一起,如高频技术、微波与天线技术、电磁兼容技术、半导体技术、数据与密码学、制造技术和应用技术等。
在服装生产中,服装吊挂流水线是服装生产的执行系统,它本身并不能实现智能化生产;而MES(ManufacturingExecution System )是一套对生产现场综合管理系统。MES用集成的思想替代原来的设备管理、质量管理、生产排程、DNC、数据采集软件等车间需要用的孤立软件系统。服装吊挂流水线(FMS)只有通过具有通信功能的云平台与MES系统对接,实现对自身工作状态的感知;具有自适应能力,能够根据作业数据进行调整;这样才能通过数据应用和工业云服务,实现企业整个业务流程的智能制造与科学运营。