ISSN 1009-0134
CN 11-4389/TP
主管：中国机械工业联合会
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2024年, 第46卷, 第11期
刊出日期：2024-11-25
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产业互联网是站在整个产业链视角，充分运用沉淀的产业数据，进行痛点分析和资源匹配，向全产业提供普惠式的综合服务和基础设施建设，提升产业链供应链的稳定性和现代化。在产业链发展中，上下游企业以及企业与终端用户间的业务对接和协同已经成为了一个关键问题。而传统的信息检索方式由于存在检索方式单一、检索内容固化等原因难以有效适应产业链中对相关产品和业务的个性化检索和信息咨询需求。随着人工智能的发展，智能客服已经成为一种新的解决产业链个性化信息检索和咨询问题的关键技术手段。然而，传统智能客服的适应能力相对有限，有时对特定问题的回答还需要在系统中进行预先定义，对于不断变化的业务语境难以灵活应对。为了提供一种面向产业链上下游企业的可以灵活适配目标企业业务需求的智能客服系统，提出了一种基于大语言模型（LLM）的领域自适应智能客服构建方法，该方法利用开源的大语言模型，使得中小企业可以针对具体下游任务进行垂域适配，结合私域知识库搭建低成本高质量的客户服务，同时也能避免敏感数据泄露问题，从而能够解决产业互联网中灵活地智能客服系统构建问题，降低产业互联网中中小企业低成本系统构建需求。
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物联网设备之间通过不同的通信协议进行数据传输与信息交互。针对设备异构通信协议相互理解问题，深入研究了多工业协议解析技术，研究并实现了一种可支持协议扩展的语义解析网关。网关定义了多种工业协议解析脚本、开发了词法分析和语法分析程序、生成对应的协议解析指令集和实现了解析脚本执行程序和解析数据输出，建立了整体的语义解析系统。网关通过定义不同协议的解析脚本对不同协议的数据报文进行语义解析，析出的语义数据可以直接被设备或者云端应用，从而实现了更加灵活的数据传输和信息交互。网关通过扩展解析脚本来支持对协议扩展，不需要针对每种协议单独设计解析程序，极大地减少了协议解析程序开发的难度和工作量，更符合当前及未来物联网发展的趋势。通过对网关性能进行可靠性和实时性测试实验，验证了网关对工业协议解析转换稳定可靠及时。
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工业互联网平台的建设是制造业数字化、网络化、智能化变革创新的关键。目前以行业龙头企业为核心的工业互联网平台建设的机制研究存在一定的局限性，未能考虑中小制造企业参与建设的意愿决策以及政府部门支持形式和力度决策过程影响。为此，构建了基于“政府引导-平台提供者牵头-中小制造企业协作”逻辑框架的三方动态交互演化博弈模型，深入分析了三方参与主体在协作共建工业互联网平台过程中的策略选择，并仿真研究了各主体策略选择的影响因素。研究表明：随着时间的推移，政府对于中小制造企业采纳平台的驱动力逐渐减弱；然而，与政府的影响力相比，平台提供者在促进中小制造企业采纳平台方面的作用更为显著，且其影响力具有长期性和稳定性；中小制造企业对平台的采纳受到政府政策支持的直接积极推动；同时，政府通过向平台提供者提供资金支持，间接地、但同样积极地影响了中小制造企业采纳平台的意愿和行动；中小制造企业应用平台的意愿对惩罚力度和收益分配系数更敏感。
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智能电网的发展与应用对于配电网拓扑结构和相关线路参数的估计带来了新的挑战，配电网的高效运行受到实时节点和线路电表的影响，为实现对配电网运行的有效控制和优化，对配电网的拓扑结构和参数进行估计势在必行。研究了径向平衡配电网中的拓扑和参数估计问题，针对叶节点进行测量，同时将中间节点进行隐藏，传统算法基于带时间的电压样本、节点功率注入的统计数据和线路阻抗，恢复真实的配电网拓扑结构，在此基础上提出了一种改进算法，只需要带时间的电压样本和功率样本来恢复真实的拓扑结构和阻抗，而无需其他额外的信息输入，简化了计算复杂度。最后通过针对性的案例分析，验证了该算法对于拓扑估计的正确性。
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移动机器人的精确定位依赖于同步定位和建图技术的发展。针对弱纹理场景中提取的线特征距离较近问题以及微机电系统陀螺仪输出信号中的高频噪声以及突变信号的影响，提出了基于条件筛选策略的点线特征结合的单目视觉惯性同步定位和建图技术算法实现精确的位姿估计。首先，提出了一种基于条件筛选策略的线特征快速提取算法（Line Segment Detector， LSD） 算法，提高对线特征的追踪精度和匹配精度，保证算法速度的同时提高视觉惯性系统的定位精度和鲁棒性。其次，采用基于 准则的小波阈值去噪方法对陀螺仪进行实时在线去噪从而提高陀螺仪输出精度。算法在EuRoC数据集和室内移动机器人上进行了评估和验证。实验结果表明该算法相较于VINS-Mono和OKVIS均能在多种场景下的特征匹配以及轨迹定位达到更高的精度。
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大型远洋船舶室内精准定位是实现船上智慧服务的前提，是制造智能船舶的关键。然而，与陆地常规室内环境定位不同，船舶舱室具有空间结构复杂、金属舱室对信号干扰引起的多径效应强烈特点，导致常规基于射频信号的定位方法精度下降。对此，提出一种双级多元感知机（DLMLP）蓝牙AoA定位方法，首先，构建信号传播仿真模型，对比分析船舶舱室环境与陆地常规室内环境蓝牙信号传播过程中的信号强度和多径效应的信道干扰情况，获得误差影响因素；其次，对蓝牙正交采样数据进行频率偏差补偿，实现相位对齐预处理；再次，综合利用蓝牙同源异构数据，构建双级多元感知机深度学习蓝牙AoA估计模型，实现角度估计；最后，根据角度估计结果利用最小二乘法计算定位标签坐标值。实验结果表明，与常规蓝牙AoA定位算法相比，提出的DLMLP方法可以在船舶舱室复杂动态干扰环境下有效提高定位精度，定位精度提升了30%以上。
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完成智能虚拟电网调度，语音识别是重要一部分，识别的准确性直接由语言模型决定。提出一种基于Conformer模型的智能电网调度语音识别技术，在Transformer模型里面引入卷积模块来提高模型的细微特征学习能力，首先介绍了Conformer的原理，并结合LAS解码器构建了语音识别模型；然后输入电网调度语言进行特征提取，提高模型的适应性；最后通过试验验证，所提模型在电网调度语音识别中具有很高的准确性，验证相对于常见的语音识别Transformer模型与CTC模型，在验证集上的字错率分别降低了11.23%、21.76%，表明模型具有很好的效果。
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针对当前配电设备异常辨识率低导致电力系统的稳定性和可靠性变低的问题，提出了一种基于混沌粒子群卷积神经网络的配电设备异常辨识方法。首先分析影响配电设备正常工作的因素，使用最大信息系数（Maximum Information Coefficient，MIC）的方法选取和配电设备健康状态最相关的状态量；其次将选择出来的状态量作为卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的输入，为了提高网络的训练效率和速度，使用改进粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO），即混沌粒子群算法（Chaos Particle Swarm Optimization，CPSO）去训练网络参数，深度学习配电设备特征，网络输出为设备状态；最后经过实验进行验证，将方法和普通卷积神经网络以及普通粒子群优化的卷积神经网络相比，对于配电设备异常辨识的准确率分别提高了10.28%和6.43%，说明了方法的优越性。
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在现代挤出机的压力控制系统中，传统的PID控制方法通常受限于人工经验进行参数调整，这导致控制精度不高和对复杂环境的适应性较弱。为了解决这些问题，提出了一个经过改进的PSO算法优化的PID控制器。该控制器专为挤出机的压力控制系统设计，结合了双螺杆挤出机的实际操作参数，并通过MATLAB/Simulink进行了系统仿真比较。仿真结果显示，新的压力控制器能够稳定控制系统的压力输出，保持在目标值附近，同时具有较小的超调量和较短的上升时间，还展现了较高的控制精度和强大的抗干扰能力，从而显著提升了薄膜生产线的产品质量，并为实际控制系统的优化设计提供了有价值的参考。
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为探明齿轮泵在发动机全包线范围及其结构参数对内流场特性的影响规律，在构建齿轮泵气液两相混合模型和基于气相运输方程的空化模型基础上，基于CFD方法开展了某型航空燃油齿轮泵在发动机工作包线范围对应转速、载荷、温度等工况条件下的内流场特性分析，对比分析了不同模数、齿数、压力角等参数对泵瞬态内流场影响规律。研究结果表明：转速增加会加剧空化和困油现象，负载和温度升高有助于抑制泵空化现象，但会降低容积效率；燃油齿轮泵内部流场的空化程度、流量脉动幅度与齿轮模数、齿数、齿与分度圆压力角呈现相关性，模数大有利于提高供油量，齿轮齿数减小可降低泵的体积重量和流量脉动，但会加剧空化程度；增大压力角可提高流量品质，减少齿间泄漏，有助于提高容积效率；而齿宽的增加会造成对轴承造成的负荷增大，易造成困油容积增加带来不利影响。
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为了利用扫描电镜实时观测材料的力学性能测试，并对材料进行原位电子背散射（EBSD）实验，设计了一套可用于扫描电镜中的新型原位拉伸装置及上位机控制系统，该装置集成了力传感器与位移传感器，使用两个步进电机驱动两个滚珠丝杠转动，可在扫描电镜中对试样进行拉伸或者压缩。在基于LabVIEW的上位机控制系统中，通过NI数据采集卡采集原位拉伸装置中的各种传感器数据，并使用数据采集卡给步进电机驱动器发送驱动信号来驱动步进电机。利用原位拉伸装置在扫描电镜中进行Inconel 625 镍基高温合金的原位拉伸EBSD观测实验。实验结果表明，本装置操控平稳精确，能够在保持拉力的同时提供稳定保载的实验环境，能够进行镍基高温合金的原位拉伸EBSD实验。本装置运行平稳精确，具有较高可靠性，满足在扫描电镜中试件原位拉伸的需求。
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针对电解铝蓄水池清淤作业需求，采用高压水冲洗的方法，开发了清淤机器人系统。设计了履带式清淤机器人本体结构，三轴清理模块，二轴云台监控模块，并对高压冲洗系统、排污模块进行了设计选型，搭建了基于工控机和PLC的上下位机远程控制系统，研制了工程样机，并在现场进行了工程试验验证。试验结果表明：清淤机器人各功能模块工作正常，可在水环境下长时间运行，高压冲洗系统、排污泵工作稳定，实现了自动收放线功能，符合工程现场使用要求；清淤机器人系统能够完成蓄水池底部和集水坑清淤作业，清淤覆盖率达到95%以上，相较人工作业大幅提高了清理效率，降低了人工作业劳动强度，提升了清淤作业本质安全。
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为解决烟草制丝过程中恒流量控制系统瞬时流量波动大的问题，提出了一种烟丝输送恒流量控制系统的软、硬件优化方法。硬件方面采用智能光栅检测高度，通过将物料高度转换为4~20 mA电流信号，实现了物料高度任意位置的精确检测，为系统控制提供硬件支持；软件方面提出了一种基于多层混合级联RBFNN的自适应烟丝恒流量调控算法，该算法通过混合级联多层RBFNN前馈神经网络来解决单层RBFNN拟合能力较差的问题，并通过不同的物料状态、流量等数据，实现了快速稳定的自适应计量管物料高度调控。测试结果表明：改进后的烟丝恒流量控制系统的波动由0.4%降低到0.18%。可为实现恒流量控制的最优状态及提高智能制造水平提供重要参考。
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针对传统有线呼叫系统成本高，布线麻烦，建造周期长，线路易老化磨损等诸多缺点，设计了一套应用于医疗和卫生机构的无线呼叫系统，系统整体分为病房端、控制端和接收端三个模块。采用矩阵键盘来模拟病房号进行呼叫和清除呼叫，NRF24L01无线模块进行传输，STM32单片机进行处理，控制端用OLED显示模块显示分配的病房号和等待分配的病房号，便携护士从机会显示呼叫的病房号且蜂鸣器响应。系统不用布线，操作便捷，安装方便。实验结果表明该各模块间通信良好，能准确显示病房呼叫信息，具有容错中断机制。系统成本低、配置灵活、医护人员路程上耗费时间比传统有线呼叫系统减少22%以上。