ISSN 1009-0134
CN 11-4389/TP
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2024年, 第46卷, 第11期
刊出日期：2024-11-25
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传统蚁群算法在应对大规模复杂场景时，普遍存在收敛效率偏低、全局搜索能力不足以及易陷入局部最优等缺陷。提出了一种多策略改进的蚁群算法。通过增强启发函数的导向性和自适应性，提高算法的寻优能力；利用伪随机转移策略改进状态转移规则并对信息素启发因子和期望启发因子进行动态调节，增强全局搜索能力，避免局部最优问题。同时，采用多策略优化信息素更新机制，并结合自适应调节挥发系数，显著提升收敛效率和搜索性能。此外，通过冗余点去除的二次优化，进一步优化路径质量。通过栅格地图的仿真实验表明，蚁群算法经多策略改进后在搜索能力和收敛速度上获得了较大提升，可为AGV解决复杂环境下的路径规划提供理论支持。
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模拟移动床色谱分离过程具有强耦合、非线性、周期性等特性，该分离过程的控制一直是复杂且具有挑战性的问题。采用I型模糊控制策略和II型模糊控制策略方法，对模拟移动床分离过程中A、B组分的纯度和回收率进行控制，并与常规模糊控制进行对比。研究结果表明，Ⅰ型模糊控制策略和Ⅱ型模糊控制策略均能达到多目标的预期控制效果，相比之下，Ⅱ型模糊控制策略在回收率控制方面表现出更高的精度。通过仿真实验还研究了当切换时间和孔隙率等参数改变时，两种控制器的鲁棒性，以及施加扰动的情况下，两种控制器的抗干扰能力。实验结果表明，Ⅱ型模糊控制策略具有良好控制效果，可以进一步提高SMB系统在不稳定环境下的可靠性。
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永磁同步电机驱动柔性连杆机构是一个复杂的强耦合非线性系统，在柔性机械臂、太阳能帆板、自动化生产线等结构轻、自重比高的场合得到广泛应用。柔性环节的存在会产生明显变形，引起谐振、降低系统的精度甚至导致失稳，给系统的建模和控制增加难度；同时，柔性连杆系统模型参数难以完全获得。为此，提出一种基于多新息模型参数辨识的多容惯性PI（Multiple Capacity Process PI， MCP-PI）控制方法。首先，根据柔性连杆系统的结构特点，建立系统的动力学模型；其次，对柔性连杆伺服系统模型离散化处理，采用多新息随机梯度算法（Multi-Innovation Stochastic Gradient，MISG）对柔性连杆进行参数辨识；然后，采用多容惯性方法分别对柔性连杆伺服系统的电流环和转速环PI控制参数进行设计；最后，通过数值仿真说明所用方法的快速性和精确性，并将所提出的MCP-PI控制方法与工程设计方法、极点配置方法进行对比，验证了所提出控制方法的优越性。
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针对未知上界干扰下四轮独立驱动（4WID）车辆的路径跟踪控制问题，提出了一种适用于非匹配不确定系统的滑模控制方法。首先，考虑到系统内外干扰并非一定满足匹配条件，基于Backstepping方法和线性矩阵不等式（LMI）设计了一种对非匹配干扰鲁棒的线性滑模面；其次，针对有界但上界未知的干扰，基于半正定的Barrier函数设计了一种自适应改变滑模增益的滑模控制律，该方法无需任何有关干扰的先验知识。再次，建立了含不确定侧偏刚度和不确定道路曲率的车辆道路跟踪模型，并基于该模型设计了车辆横向运动控制器。最后，通过CarSim-Simulink联合仿真验证了所提控制器的鲁棒性和稳定性。仿真结果表明，所提的控制方法对不确定参数的摄动具有鲁棒性，并且能够有效消除抖振。
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现有的桥式起重机防摆控制方法大多是基于单吊车起重机模型设计，当负载过大需采用两台吊车协同运送时，两台吊车之间形成闭式运动链，耦合关系更加复杂，大尺寸负载重心的偏置会加大摆角控制的难度。针对双吊车偏重心桥式起重机系统存在的定位精度差和负载摆动大等问题，提出了一种非线性耦合防摆控制器。首先，针对双吊车桥式起重机吊运系统建立偏重心动力学模型，推导得出大尺寸负载摆角方程；然后，基于双吊车桥式起重机吊运系统特征结构进行分析，构造包含台车位移与双吊绳摆角的耦合信号，并基于能量法设计非线性耦合防摆控制器。仿真结果证明，该控制器能有效抑制和消除吊绳与负载摆角，控制性能优于传统控制方法且具有较强鲁棒性。
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数控加工工艺参数决策高度依赖工艺人员的经验，导致工艺准备周期长，工艺质量稳定性差。分油盘、分油盖和壳体零件是液压泵系统中非常重要的组成部分，其腰槽特征存在加工效率低、成本高等缺点，是生产企业降本增效任务的重点研究对象。因此建立铣削工艺参数与工艺指标之间的关联关系，是评估优化加工参数，进而提高加工效率、保证加工质量的重要基础。由于加工中涉及复杂的热力耦合，加工参数与工艺指标之间是复杂的非线性关系，传统拟合方法与数据驱动方法难以有效建模。针对以上问题，提出了一种基于变分自编码器的切削参数评估模型，建立加工参数与反映切削特性的关键物理量之间的预测模型，为企业实现加工参数优化提供基础。验证结果表明，所建立的模型预测误差为1.2%，满足加工参数优化的要求。
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为了解决1Cr11Ni2W2MoV耐热不锈钢铣削过程中切削力大和切削温度高等问题，进行铣削参数优化。利用AdvantEdge FEM仿真软件建立3D铣削仿真模型，研究铣削参数对切削力和切削温度的影响，通过正交试验进行铣削参数优化。结果表明：以切削力最小为优化依据的最佳切削参数为主轴转速4000 r/min，每齿进给量0.08 mm/r，切削深度0.3 mm。以切削温度最低为优化依据的铣削参数优化方案为：主轴转速1000 r/min，每齿进给量0.12 mm/r，切削深度0.3 mm。在不影响生产效率的同时，采用较大的主轴转速，较小的每齿进给量和切削深度有利于减小切削力；采用较小的主轴转速，适中的每齿进给量和较小的切削深度可以降低切削温度。
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合理的备件库存控制策略对制造企业稳定生产和经济效益产生直接影响，特别是对生产影响大、占用资金多的A类备件，此类备件往往提前期长、需求变化复杂。为此，提出了基于未来预测和历史需求的考虑成本、满足率和周转率的两个多目标备件动态库存控制策略。通过某卷烟厂的真实数据验证证明，相比企业现存策略，对于需求发生时间不稳定且存在需求的时间较少的备件，基于未来预测的动态策略效果最好，各指标综合表现提升50.74%；而对于需求发生时间相对稳定的备件，基于历史需求的动态策略更具优越性，各指标综合表现提升4.31%。同时，对每个目标的权重进行敏感性分析。结果表明当满足率重要性提高时，应优先选择基于未来预测的动态策略，而当企业更关注总成本和周转率时，应考虑使用基于历史需求的动态策略。研究结果为制造企业在不同需求特征和不同的目标要求下选择合适的库存控制策略提供了重要的管理启示。
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行人重识别技术在智能监控系统中起着重要作用，针对视觉转换器在遮挡、外观相似等场景对行人特征提取不充分，导致行人重识别精度低的问题，提出了一种融合多粒度特征和Transformer架构的行人重识别方法。首先，将通道交互注意力模块嵌入Transformer网络中，提升网络在通道维度上捕获关键特征的能力；其次，将划分图像的多粒度特征送入Transformer架构的最后一层产生局部分类令牌，并通过全局信息增强局部信息的方式挖掘属性依赖关系，捕获更具有鲁棒性的局部特征。该方法在Market-1501和DukeMTMC-ReID数据集上的Rank-1指标分别达到95.5%、90.6%，mAP指标分别达到88.9%、81.9%。实验结果表明，该方法具有较好的行人重识别能力。
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铁路货车零部件的换新率是货车再制造企业制定预投预买计划的重要数据来源，预测出较为准确的换新率可以帮助企业缩短交付时间和降低库存。目前企业在估算换新率时未能充分考虑到各维度因素对换新率的影响，这使得企业不能有效制定准确的预投预买计划，无法确保缩短交期和降低库存成本的要求。分析了实际业务场景，针对这一业务特点和需求建立了动态模型，并提出了一种铁路货车再制造领域零件换新率动态预测方法。此方法结合影响铁路货车换新率的多维度因素，运用机器学习算法中的支持向量机回归模型构建了基于动态模型的零件换新率预测模型。以实际铁路货车转向架零部件历史换新数据为基础进行验证，实验结果显示，该模型在测试集上的绝对误差低于15%，验证了模型较高的预测准确性，表明其可有效应用于实际场景。此方法为企业在再制造过程中进行预投预买决策与库存控制提供了数据支持，有助于企业降低成本及提高竞争力。
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数字孪生模型的高保真性对于机床在智能应用中的表现至关重要。电主轴在数字孪生建模时存在复杂耦合关系难描述以及敏感参数易变的问题，模型的响应与真实物理系统出现一定误差，导致基于孪生模型的各阶段仿真分析存在局限性。提出一种基于贝叶斯推断的孪生模型更新方法。首先综合各学科知识构建基于多领域统一建模语言的电主轴孪生模型；其次分析运行过程中参数变化机理，引入贝叶斯推断方法构建孪生模型更新策略，结合实际运行数据与先验知识，通过变分推断求解贝叶斯后验分布；最后通过机床电主轴实例验证了模型更新方法的有效性，更新后模型仿真误差达到5%以下，有效提高了孪生模型保真度。
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针对薄膜生产过程中因出料不均匀而影响产品质量、浪费人力物力等问题，提出了一种基于视觉伺服的吹膜厚度均匀性检测及控制一体化系统的设计方法。视觉检测模块以机器视觉及图像语义分割算法为基础，通过摄像头对成型薄膜轮廓监测识别，提取塑料薄膜外形轮廓的图像信息，提出了一种中线拟合算法对薄膜的不对称性进行计算分析，检测薄膜的厚度均匀性。控制模块以双轴插补直线运动为基础，根据检测模块给出的不对称度信息以及位置信息，在装有两轴伺服电机的XY移动平台上对膜口间隙调节机构进行实时控制与反馈，保证膜口出料的均匀性和整体质量。实验结果表明，所设计的系统图像处理置信度可达97%，偏离度识别误差0.485°，插补控制误差0.098 mm，满足系统需求。
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针对在多样化环境下进行文本识别时遇到的诸如文本倾斜和大小不一致等挑战，提出了一种融合注意力机制和特征整合的高效文本识别算法。首先，通过在深度卷积神经网络的特征提取阶段加入注意力机制，促进了不同层次之间的信息互动，从而减少因文本位置多样性导致的漏检情况。其次，使用空洞卷积，这种卷积具有可变感受野的特性，有助于捕捉文本区域的细节信息，并且可以在不同尺度下适应文本的变化。最后，研究通过一个特征金字塔增强机制将不同尺寸、通道和深度的特征高效地结合，并集成为最终用于分割的特征。这不仅提升了文本检测的准确性，还减少了模型的复杂性。研究结果显示，在ICDAR 2015数据集上，此改进算法的检测准确率达到88.1%，这相比当前领先的DBNet算法有所提高。此外，该算法在针对制造业场景的MPSC数据集上的检测准确率达到了90.3%，充分展示了其在处理特定领域问题时的高效性。
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为了避免金属设备在超声缺陷检测过程中，人为主观因素及单一时频域分析对检测精度造成影响，提出利用时频分析获取超声信号谱图信息，结合视觉Transformer模型（Ultra-ViT）实现对超声A扫描缺陷检测信号识别分类。首先利用超声A扫描获取人工制作的金属缺陷板的缺陷信号，制作缺陷信号数据集，提取缺陷信号谱图特征。以谱图特征作为训练样本，提取谱图图像块并对其进行位置编码，利用Ultra-ViT检测模型进行训练，实现对金属设备的安全检测。实验表明，使用Ultra-ViT模型对超声谱图特征的识别准确率达97.73%，与经典CNN模型相比，模型能够以较高的检测速度实现更高的检测精度，在超声谱图检测上具有优异性。
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风电锚栓在加工过程中通常会产生表面裂纹等缺陷，针对锚栓表面细长裂纹检测效率低、精度差的问题，提出了一种融合大卷积核的YOLOv5s网络。首先，在特征提取网络中融合大卷积核，来获得更大的有效感受野、提取更多的空间信息。其次，引入单卷积核的全维动态卷积，采用并行策略，同时学习四个不同维度的特征，不仅减少了计算量，而且提高了特征提取能力。最后添加协调注意力机制，增强对位置信息的提取能力。实验结果表明，该算法较原YOLOv5s模型在风电锚栓裂纹数据集上mAP提高了3%，FLOPs减少了21.5%，FPS达到了85帧/秒。可以满足工业生产的实时性、准确性要求。
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针对传统深度学习在变工况下轴承故障诊断迁移能力弱的问题，提出一种结合加权有限穿越水平可视图（WLPHVG）与图同构网络（GIN）的轴承故障诊断方法。通过可视图算法将原始轴承振动时序信号转换为图结构数据，利用最大均值差异方法对图节点所连边进行加权以减少噪声对模型精度的影响。同时，对图同构网络聚合层进行调整，以更好地拟合图数据特征。最终，将图数据输入到模型中得到轴承故障诊断分类结果。实验在多个不同的轴承数据集上采用不同模型进行比较，结果显示，模型在不同工况和信噪比条件下的准确率均优于其他对比模型，达到97.27%以上。消融实验验证了加权方法对所提出的模型抗噪性能的有效性，表明模型能充分利用图域数据的内部结构关系，在跨平台与时变转速两种不同工况下展现出良好的可迁移性。
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为了实现对现有物流行业中输送线上纸箱外形异常检测问题的优化，在YOLOv8框架的基础上，改进了骨干网络，推出一种融合ShiftConv模块的轻量化骨干网络。提出了一种新的检测头DSDET，使网络在轻量化的同时保持较高精度，为解决在目标遮挡情况下检测效果不佳的问题，使用了Repulsion Loss损失函数，通过损失函数使同类间的预测框尽可能远离，从而使检测网络模型在存在较多遮挡情况的纸箱外观异常的检测任务中有更高的精度。通过在自制纸箱数据集上对目标检测网络模型进行测试，平均检测精度可达93.8%，与原有YOLOv8相比检测精度提升2.4%，这种方法可应用于自动化物流实际场景下的纸箱外形异常目标检测。
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根据国标要求，某型蓄电池轨道车车架需要进行静力学、动力学校核和试验。在进行试验分析时，由于结构尺寸较大，采用等比例的原车架进行相关研究比较困难，因此开展缩尺的研究。根据轨道车车架的实际参数建立了材料、几何、载荷、动力等特征量的相似常数集合，使用相似常数将原车架设计主参数转换为缩尺车架的设计主参数。使用有限元分析软件对缩尺车架进行静、动力学仿真计算，得到缩尺车架的刚度、强度、阻尼以及质量的计算值。将其与相似理论计算得到的设计值进行比较，误差均小于10%，可以认定设计的缩尺车架与原车架具有相似性。对实物缩尺模型采用单点激励的模态分析方法进行实验，得到缩尺模型的模态频率与理论值相差小于10%，验证了缩尺车架实物模型与理论模型的一致性。