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Seru系统调度优化的知识引导协同进化算法

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控制理论与应用 2024年第6期41卷 959-966页

作者：王凌吴玉婷陈靖方潘子肖清华大学自动化系北京100084

作为一种新型的生产模式, Seru系统能够兼顾柔性和效率且快速响应市场,已在装配企业得到广泛应用.为了实现实际生产过程生产效率和劳动效率的协同优化,本文研究以最小化最大完工时间和工人总劳动时间为目标的Seru系统多目标调度问题,提... 详细信息

作为一种新型的生产模式, Seru系统能够兼顾柔性和效率且快速响应市场,已在装配企业得到广泛应用.为了实现实际生产过程生产效率和劳动效率的协同优化,本文研究以最小化最大完工时间和工人总劳动时间为目标的Seru系统多目标调度问题,提出一种知识引导的协同进化算法.首先,将问题分解为Seru构造和Seru调度,构造两个种群分别优化子问题.同时,设计种群规模的调整策略,通过为有潜力的种群分配更多个体来提高协同搜索的效率.进而,通过分析问题的性质,提炼规则性知识用于设计有效的搜索算子和重生成规则,指导精英个体执行知识驱动的增强搜索,从而进一步提升算法的局部开发能力.通过数值仿真和统计性能对比,验证了算法各设计环节的有效性,并取得了显著优于现有最新算法的多目标调度优化性能.

关键词：赛汝(Seru)生产系统协同搜索知识驱动增强搜索调整策略

输入饱和的永磁同步风力发电机有限时间滑模控制

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太阳能学报 2024年第1期45卷 275-284页

作者：杜明远孙炜伟于得海曲阜师范大学自动化研究所曲阜273165

针对永磁同步风力发电机在传统控制方法下存在的控制精度低、抗干扰性能差以及在风能捕获过程由风速快速变化引起较大的控制输入量从而产生饱和约束等问题,基于输入输出反馈线性化(IOFL)方法,结合有限时间(FT)理论与滑模控制(SMC)为输... 详细信息

针对永磁同步风力发电机在传统控制方法下存在的控制精度低、抗干扰性能差以及在风能捕获过程由风速快速变化引起较大的控制输入量从而产生饱和约束等问题,基于输入输出反馈线性化(IOFL)方法,结合有限时间(FT)理论与滑模控制(SMC)为输入饱和的PMSG设计一种有限时间滑模控制器(FT-SMC)。首先,引入IOFL来提高系统控制精度,在其基础上设计FT-SMC来增强系统的鲁棒性能;然后,在FT-SMC中引入抗饱和补偿器(ATC)解决系统中输入饱和引起的控制稳定性问题;然后,利用Lyapunov稳定性理论分析闭环系统的稳定性,保证系统在有限时间内能够快速跟踪且稳定运行。最后,在Matlab/Simulink仿真实验和半实物仿真平台上进一步验证所设计控制器的有效性和对系统转速的跟踪性能,实验结果表明FT-SMC具有控制精度高、响应速度快、抗干扰能力强等优点。

关键词：风力发电机滑模变结构控制反馈线性化抗饱和补偿器有限时间

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基于深度特征正射匹配的无人机视觉定位方法

中国惯性技术学报 2024年第1期32卷 52-57,106页

作者：尚克军赵亮张伟建明丽刘崇亮北京自动化控制设备研究所北京100074 北京理工大学自动化学院北京100081

在卫星拒止条件下无人机安全、可靠地完成各类作业的基础是获取高精度的定位信息,传统图像匹配方法保障困难、定位精度差且匹配约束多。因此,提出一种基于深度特征正射匹配的视觉定位方法,通过深度学习网络提取正射校正后的无人机航拍... 详细信息

在卫星拒止条件下无人机安全、可靠地完成各类作业的基础是获取高精度的定位信息,传统图像匹配方法保障困难、定位精度差且匹配约束多。因此,提出一种基于深度特征正射匹配的视觉定位方法,通过深度学习网络提取正射校正后的无人机航拍图像和商业地图的深度特征,获得匹配关系,进而计算无人机高精度位置信息。根据视觉测量机理模型分析不同因素对视觉定位精度的影响,使用中空航拍图像数据集进行离线实验,实验结果表明:相比传统基于方向梯度直方图(HOG)特征的模板匹配方法,所提方法的定位精度提高了25%,位置均方根误差(RMSE)优于15 m+0.5%H(5000 m以下),具有一定的工程应用价值。

关键词：视觉定位深度学习匹配导航无人机卫星拒止

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某轻型无人平台火箭弹发射动力学仿真分析

火炮发射与控制学报 2024年

作者：张鑫江苏自动化研究所

以某轻型无人平台为研究对象，应用有限元数值仿真技术建立全炮有限元动力学模型，对单兵火箭发射载荷模块进行了动力学仿真计算，获得了发射装置动力学响应。基于Lanczos迭代法得到了车架模态分析结果，确定了系统火箭弹发射间隔。基... 详细信息

以某轻型无人平台为研究对象，应用有限元数值仿真技术建立全炮有限元动力学模型，对单兵火箭发射载荷模块进行了动力学仿真计算，获得了发射装置动力学响应。基于Lanczos迭代法得到了车架模态分析结果，确定了系统火箭弹发射间隔。基于全因子试验设计方法，以射序为优化变量，以炮口扰动最小为优化目标构建目标函数，通过数值仿真计算对比得出最优射序，优化结果表明：优化后的火箭弹起始扰动降低了19％。通过实弹射击对优化结果进行了验证，结果表明：在有效射程附近，满管齐射后落点高低散布为0.32m，方位散布为0.28m。分析结果为轻型无人平台单兵火箭弹发射装置结构设计及优化提供了重要理论依据。

关键词：无人平台火箭武器有限元法发射动力学射弹散布

车路协同环境下数据驱动的混合交通流速度调控方法

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控制与决策 2024年第9期39卷 2950-2958页

作者：张辰徐云雯李德伟上海交通大学自动化系上海200240

针对车联网和自动驾驶背景下的混合车流调控问题,提出通过路侧设备调节车流中受控自动网联车速度以实现宏观交通流速度调控的方法.首先将单个受控自动网联车对车流状态的调节过程描述为马尔可夫决策过程,设计衡量受控车辆对整体车流影... 详细信息

针对车联网和自动驾驶背景下的混合车流调控问题,提出通过路侧设备调节车流中受控自动网联车速度以实现宏观交通流速度调控的方法.首先将单个受控自动网联车对车流状态的调节过程描述为马尔可夫决策过程,设计衡量受控车辆对整体车流影响程度的动态网格,以受控车辆的实时期望速度为动作,并综合考虑受控车对网格车流的影响程度、对期望速度的响应快慢以及车流的安全性构造报酬函数,采用深度确定性策略梯度算法进行策略寻优.考虑到受控自动车周边交通环境的多样性,提出基于关键参数量的控制策略模型簇.其次,面向车流速度的实时调控,根据路段车辆簇的划分,提出多个路侧设备控制同一车辆簇的控制权时序交接策略.路测设备以簇为单位对信号覆盖范围内的车辆进行标记与跟踪,实时计算受控车辆的期望控制信号并下发.最后,将所提出的方法在多种场景下进行训练验证,结果表明所提出的方法在适用场景中能够实现车流的平稳调速.

关键词：车流控制数据驱动车路协同深度强化学习网联自动车混合交通流

面向线状柔性物体的机器人操作研究进展与展望

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机器人 2024年第5期46卷 623-640页

作者：于铭瑞李翔清华大学自动化系北京100084

线状柔性物体具有强变形特性且模型复杂、个体差异大,使用机器人对其进行自主、灵巧的操作具有极大的挑战。本文对面向线状柔性物体的机器人操作研究进行了系统、详细的梳理和总结。首先,从基础研究角度对线状柔性物体的建模、感知、规... 详细信息

线状柔性物体具有强变形特性且模型复杂、个体差异大,使用机器人对其进行自主、灵巧的操作具有极大的挑战。本文对面向线状柔性物体的机器人操作研究进行了系统、详细的梳理和总结。首先,从基础研究角度对线状柔性物体的建模、感知、规划、控制等基础问题进行了概述,并从应用研究角度对打结、布线、插孔等具体任务进行了整理。之后,对近年来面向线状柔性物体的机器人操作研究发展趋势进行了总结,并对有待进一步探索的热点问题进行了分析和展望。

关键词：机器人操作线状柔性物体灵巧操作

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面向人机协同能效车间调度的群智能优化算法

中国科学：技术科学 2024年第9期54卷 1676-1692页

作者：王凌李瑞陈靖方清华大学自动化系北京100084

随着制造企业的智能化,“人-机-物”全面互联融合的新发展模式成为新一代智能制造的方向.同时,工人与机器人协同制造已普遍存在于现代制造车间,相较于传统的人机独立生产模式增加了人机资源配置的问题,使得调度问题更加复杂,对算法设计... 详细信息

随着制造企业的智能化,“人-机-物”全面互联融合的新发展模式成为新一代智能制造的方向.同时,工人与机器人协同制造已普遍存在于现代制造车间,相较于传统的人机独立生产模式增加了人机资源配置的问题,使得调度问题更加复杂,对算法设计带来了新的挑战.因此,本文考虑人机协同制造的特点建立了人机协同能效车间调度问题,以最小化最大完工时间和总能耗为优化目标,提出了一种群智能协同优化算法求解.该算法包含如下特点:首先,提出了一种双阶段协同搜索框架,即第一阶段以群智能优化实现快速收敛并构建精英存档,第二阶段以反馈协同搜索在精英解附近进行多方位勘探增加分布性.其次,针对人机资源配置问题提出了多层协同搜索算子实现快速收敛.最后,针对问题特性,提炼问题知识,设计多策略协同初始化方法提供高质量初始种群,同时提出多操作协同局部搜索高效优化两个目标.为了验证提出算法的有效性,本文生成了15个不同规模的案例,并进行了参数、消融和对比仿真实验.结果表明,本文提出了多种的协同方法能有效提升算法性能和搜索质量,通过对比最新相关算法验证了所提算法的有效性,为人机协同制造的调度排产在方法上提供了可靠的指导.

关键词：智能制造人机协同制造能效调度协同优化

基于深度置信网络的多模态过程故障评估方法及应用

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自动化学报 2024年第1期50卷 89-102页

作者：张凯杨朋澄彭开香陈志文北京科技大学自动化学院北京100083 工业过程知识自动化教育部重点实验室北京100083 中南大学自动化学院长沙410083

传统的多模态过程故障等级评估方法对模态之间的共性特征考虑较少,导致当被评估模态故障信息不充分时,评估的准确性较低.针对此问题,首先,提出一种共性–个性深度置信网络(Common and specific deep belief network,CS-DBN),该网络充分... 详细信息

传统的多模态过程故障等级评估方法对模态之间的共性特征考虑较少,导致当被评估模态故障信息不充分时,评估的准确性较低.针对此问题,首先,提出一种共性–个性深度置信网络(Common and specific deep belief network,CS-DBN),该网络充分利用深度置信网络(Deep belief network,DBN)的深度分层特征提取能力,通过度量多模态数据间分布的相似性和差异性,进一步得到能够反映多模态过程共有信息的共性特征以及反映每个模态独有信息的个性特征;其次,基于CS-DBN,利用多模态过程的已知故障等级数据生成多模态共性–个性特征集,通过加权逻辑回归构建故障等级评估模型;最后,将所提方法应用于带钢热连轧生产过程的故障等级评估中.应用结果表明,随着多模态故障等级数据的增加,所提方法的评估准确率逐渐增加,当故障信息充足时,评估准确率可达98.75%;故障信息不足时,与传统方法相比,评估准确率提升近10%.

关键词：多模态过程故障等级评估共性–个性特征深度置信网络带钢热连轧

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基于动态贝叶斯网络的多无人机集群对抗策略

工程科学学报 2024年第7期46卷 1216-1226页

作者：贾永楠焦宇航陈萱李擎鲁小雅北京科技大学自动化学院北京100083 工业过程知识自动化教育部重点实验室北京100083

红蓝双方集群攻防对抗博弈问题是近年来复杂系统研究领域的热点和难点,在军事领域、网络安全领域和人工智能领域均具有重要的应用价值.在实际对抗中,环境的不确定性和智能体行为的多样性导致问题难以建模,而实战环境又要求智能体能够对... 详细信息

红蓝双方集群攻防对抗博弈问题是近年来复杂系统研究领域的热点和难点,在军事领域、网络安全领域和人工智能领域均具有重要的应用价值.在实际对抗中,环境的不确定性和智能体行为的多样性导致问题难以建模,而实战环境又要求智能体能够对态势的变化给出实时、高效的响应.为解决上述问题,本文提出了一种面向红蓝双方集群攻防对抗博弈问题的研究框架.首先,提出了一种基于改进后的兰彻斯特方程的对抗博弈模型,并在此基础上探讨了如何适应性改进Kuhn–Munkres(KM)算法以解决对抗博弈过程中的多目标任务分配问题.其次,为了提升无人机个体的环境适应性,提出了一种集群攻防对抗策略,利用动态贝叶斯网络对集群攻防对抗过程中产生的一系列不确定性因素进行实时、高效的推理和预测.该策略可有效降低对抗模型的复杂度和计算量,广泛提高决策的精确性和快速性.最后,基于上述对抗博弈模型搭建了仿真平台,实时展示红蓝双方无人机集群对抗过程,并对上述算法的有效性进行验证.仿真结果表明,所提出的上述理论框架可以实现红蓝双方对抗模拟演示过程,可有效解决红蓝双方打击对抗过程中的多目标任务分配问题,并对对抗过程中所产生的不确定性因素进行合理的预测和评估.

关键词：集群对抗分布式协同兰彻斯特方程 KM算法动态贝叶斯网络