主修课程
- 自动控制系统设计
- 嵌入式系统与微控制器
- 计算机控制原理与应用
- 人工智能基础
项目经验
参与了智能物流系统的开发项目，负责传感器网络设计与数据处理模块，使用MATLAB和LabVIEW进行仿真与实现，显著提升了系统响应速度与准确性。
成就
获得国家奖学金、浙江省优秀毕业生称号，并在本科期间发表一篇IEEE国际会议论文，聚焦于工业自动化控制算法优化。
研究方向
专注于智能制造与机器人控制，研究领域包括多智能体系统协调与嵌入式控制系统优化。
项目经验
主导国家级科研项目‘智能工厂自动化控制系统’，运用西门子PLC和Siemens S7-1200系列控制器进行系统集成，实现了生产效率提升30%；参与开发基于ROS（Robot Operating System）的自动驾驶仿真平台。
成就
硕士论文获得校级优秀论文奖，发表三篇SCI期刊论文，合作申请专利两项，涉及工业4.0标准下的控制算法创新。
职位描述
主要职责
- PLC控制系统设计与编程：负责使用西门子S7-1500系列PLC进行工业自动化系统的控制逻辑设计、编程和调试，确保系统符合项目要求。
- SCADA系统集成：参与SCADA系统的配置、数据采集和监控，使用组态王软件实现实时数据可视化，提高生产过程的透明度和可控性。
- 项目实施与现场调试：领导多个自动化项目，包括机器人集成和传感器网络部署，从需求分析到现场安装和测试，确保项目按时交付并符合安全标准。
- 故障诊断与维护：定期进行系统维护和故障诊断，使用Profinet工业以太网协议优化通信性能，减少设备停机时间，提升生产效率。
专业技能
- 熟练掌握Step 7和TIA Portal编程软件，具备丰富的HMI和OPC接口开发经验。
- 熟悉工业机器人集成，使用Fanuc机器人进行装配线自动化设计。
- 持有自动化工程师认证，能够应用IEC 61131-3标准进行代码开发和系统验证。
工作职责
系统设计与开发
- 负责电梯自动化控制系统的整体设计，包括PLC程序开发、HMI界面设计和传感器集成，使用西门子S7-1200 PLC和WinCC软件，确保系统符合IEC 61131-3标准。
- 参与从需求分析到现场调试的全生命周期项目管理，优化控制逻辑以提高电梯运行效率和安全性。
日常维护与故障诊断
- 负责系统日常维护、性能监控和故障诊断，使用编程软件如TIA Portal进行远程支持，减少停机时间并提升设备可靠性。
- 实施自动化标准，确保符合ISO 9001质量管理体系要求，定期进行系统升级和性能测试。
团队协作与创新
- 与机械工程师、电气工程师和软件开发团队紧密合作，完成项目交付和客户技术支持。
- 引入先进的工业机器人集成技术，提升生产线自动化水平，并参与公司内部技术培训，分享最佳实践。
项目背景
本项目旨在对ABC电子制造有限公司的生产线进行自动化改造，以提高生产效率和减少人为错误。生产线涉及多种电子组件的组装和测试。
技术实现
- 使用Siemens S7-1200 PLC进行系统控制和编程。
- 集成Robotic Arms（如KUKA机器人）进行精密组装任务。
- 采用西门子HMI界面实现人机交互，并开发定制化SCADA系统用于实时监控。
- 传感器网络（包括光电传感器和压力传感器）用于检测和反馈控制。
技术难点与解决方案
- 难点：原有生产线设备兼容性差，导致系统集成复杂。通过逆向工程分析现有设备接口，并采用Modbus协议实现数据通信。
- 解决方案：设计模块化控制系统，使用OPC UA技术实现不同PLC和设备间的无缝集成。
- 挑战：高精度定位需求，影响装配精度。采用视觉系统（基于OpenCV）进行实时图像处理和校准。
项目成果
- 生产效率提升30%，错误率降低至0.5%以下。
- 系统稳定运行，获得客户认证，并作为标杆项目在公司内部推广。
项目背景
该项目针对XYZ物流科技公司需求，开发一个自动化仓储系统，用于处理高频率货物进出库操作，以提升物流效率和准确性。
技术实现
- 采用Rockwell Automation的PLC控制系统，结合Allen-Bradley微处理器。
- 集成RFID技术和条码扫描系统，实现货物自动识别和跟踪。
- 使用WMS（仓库管理系统）软件，并通过API接口与SCADA系统集成。
- 机器人路径规划算法（基于A*算法）用于AGV（自动导引车）导航。
技术难点与解决方案
- 难点：动态环境下的路径规划，避免碰撞和拥堵。通过实时数据采集和反馈机制，使用PID控制器优化路径。
- 解决方案：开发基于物联网的传感器网络，包括超声波传感器和红外传感器，用于环境监测。
- 挑战：系统扩展性需求，支持未来仓储规模扩大。采用分布式架构，确保模块化和可扩展性。
项目成果
- 物流处理速度提升40%，错误率降至1%以内。
- 系统获得ISO认证，并成功应用于多个物流中心，客户满意度显著提高。
个人总结
作为一名自动化工程师，我专注于控制系统设计和优化，拥有5年相关经验，成功领导多个项目提升生产效率。
专业技能
精通PLC编程、机器人集成和工业自动化软件，熟练掌握Siemens和Rockwell平台，擅长系统调试与故障排除。
工作经验
在过往项目中，负责自动化系统从概念到实施的全流程，包括客户需求分析、方案设计和现场部署，积累了丰富的实战经验。
职业规划
致力于深化专业技能，向高级自动化专家方向发展，并推动团队创新，实现可持续职业成长。
研究背景
在工业自动化领域，多机器人协作系统面临路径冲突和资源分配问题，传统方法效率低下。本研究旨在通过深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）提升协作性能，解决动态环境下的实时决策挑战。
研究方法
采用强化学习框架，结合卷积神经网络（CNN）处理感知数据，构建Q-learning变体模型。具体步骤包括：数据采集阶段，使用传感器融合技术（如激光雷达与视觉传感器）获取环境状态；模型训练阶段，通过模拟环境进行百万次迭代训练；验证阶段，利用真实机器人平台进行实验验证。
成果与创新
研究成果实现了90%的路径冲突减少率，比传统算法提升约40%的响应速度。创新点在于引入自适应奖励函数，动态调整学习参数，适应不同环境条件。论文发表于国际期刊《Journal of Automation Engineering》，并应用于某智能制造企业，提升了生产效率。
研究背景
工业自动化系统中，设备故障导致的停机时间造成巨大损失。本研究聚焦于开发实时故障诊断算法，结合机器学习预测维护需求，旨在提高系统可靠性和使用寿命。
研究方法
基于物联网（IoT）数据采集，采用支持向量机（SVM）和长短期记忆网络（LSTM）模型进行故障模式识别。研究包括数据预处理（如滤波去噪）、特征提取（使用小波变换）、模型训练（使用历史故障数据库），并开发原型系统进行实地测试。
成果与创新
成功实现故障诊断准确率超过95%，预测维护提前率高达85%。创新成果包括提出一种自适应阈值调整机制，能根据系统负载动态优化诊断精度。技术已申请专利，并在某汽车制造厂部署，减少停机时间约30%，提升整体效率。
- 中文: 母语水平，能熟练进行技术文档编写、会议发言和日常交流，掌握行业术语如PLC控制和机器人集成。
- 英语: C1水平，能流利阅读英文技术资料（如Siemens manuals）和进行国际项目沟通，提升跨文化协作能力。
- 国际认证自动化工程师证书: 获得于2020年，认证机构为IEC，涵盖控制系统设计和优化，强化专业技能。
- PLC编程认证: 西门子S7系列认证，2019年获得，涉及梯形图编程和故障诊断，提升自动化系统开发能力。