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可变形模块化履带机器人构型转换原理与验证

高技术通讯 2024年第3期34卷 290-301页

作者：张兆详冯靖凯刘金国张荣鹏沈阳化工大学信息工程学院沈阳110142 中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 中国科学院大学北京110049 中国科学院机器人与智能制造研究所沈阳110169

为实现机器人在不同环境中能够通过改变自身构型跨越障碍并完成任务,需对可变形模块化履带机器人构型之间的相互转换进行研究。以具有27种构型的机器人为研究对象,该机器人构成一个构型网络,每种构型被定义为加权定向构型网络中的一个... 详细信息

为实现机器人在不同环境中能够通过改变自身构型跨越障碍并完成任务,需对可变形模块化履带机器人构型之间的相互转换进行研究。以具有27种构型的机器人为研究对象,该机器人构成一个构型网络,每种构型被定义为加权定向构型网络中的一个节点。从一种构型到另一种构型的转换由非负权值的有向路径表示,权值均为1。采用Floyd算法,通过对距离矩阵和路由矩阵的迭代计算,求出构型网络中任意2种构型之间相互转换的最短步数与经过的中间构型。实物实验给出了可变形模块化履带机器人27种构型之间的相互转换以及面对不同环境以不同的构型应对的结果。实验结果表明,该机器人可以通过最短路径实现构型之间的相互转换,并且随着所处环境的不同,机器人可以改变自身构型顺利跨越障碍并完成任务。

关键词：模块化可变形履带机器人构型转换

基于多尺度时间卷积网络的多模态过程故障诊断方法

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计算机应用与软件 2024年第6期41卷 108-114,127页

作者：阳少杰里鹏李帅周晓锋中国科学院网络化控制系统重点实验室辽宁沈阳110016 中国科学院沈阳自动化研究所辽宁沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110169 中国科学院大学北京100049

针对工业过程故障诊断面临的多模态、多尺度等混合特性问题,提出一种基于多尺度时间卷积网络的故障诊断方法。考虑到过程数据的多模态分布特性,采用基于余弦相似度的局部近邻标准化方法处理过程数据以消除多模态特性;针对过程数据的多... 详细信息

针对工业过程故障诊断面临的多模态、多尺度等混合特性问题,提出一种基于多尺度时间卷积网络的故障诊断方法。考虑到过程数据的多模态分布特性,采用基于余弦相似度的局部近邻标准化方法处理过程数据以消除多模态特性;针对过程数据的多尺度特性,使用变分模态分解获取数据的多尺度表示,对各分量构建采用注意力机制的时间卷积网络模型提取特征,并融合多尺度特征,以实现多尺度特征提取;在特征提取的基础上使用全连接层实现故障诊断。通过田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程仿真实验验证了该方法的有效性和可行性。

关键词：故障诊断多模态过程时间卷积网络多尺度特征提取局部近邻标准化

激光熔化沉积TC4钛合金电涡流检测仿真及亚表面缺陷检测

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机械工程学报 2024年

作者：赵宇辉赵吉宾李明玥何振丰王志国贺晨中国科学院沈阳自动化研究所沈阳工业大学材料学院中国科学院机器人与智能制造创新研究院

激光熔化沉积零件制造及使用过程中容易产生缺陷，电涡流检测是一种非接触检测方法，针对表面及亚表面缺陷具有很高的检测灵敏度，易于实现自动化检测，在增材制造领域极具应用前景。本文通过有限元仿真技术建立了无缺陷TC4钛合金增材... 详细信息

激光熔化沉积零件制造及使用过程中容易产生缺陷，电涡流检测是一种非接触检测方法，针对表面及亚表面缺陷具有很高的检测灵敏度，易于实现自动化检测，在增材制造领域极具应用前景。本文通过有限元仿真技术建立了无缺陷TC4钛合金增材样件电涡流检测模型，模拟电涡流检测过程中电场强度的分布规律，研究激励频率、提离量对电涡流检测信号的影响。研究发现，针对样件内不同深度的位置激励频率存在最佳区间，而提离量则应尽可能采用较小值。采用激光熔化沉积技术制备了含有亚表面缺陷的TC4钛合金试验样件，用于电涡流检测试验测试，将电涡流检测设备与机器人集成，采用机器人做执行机构来保证提离量及运动的平稳性，最终获得的试验结果与仿真结果具有较好的一致性。

关键词：激光熔化沉积电涡流检测有限元仿真 TC4钛合金亚表面缺陷

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基于机器学习的K424合金刻蚀深度预测

激光与红外 2024年第5期54卷 701-709页

作者：张青乔红超王顺山赵吉宾中国科学院沈阳自动化研究所辽宁沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110169 中国科学院大学北京100049

为探究水导激光加工过程中不同工艺参数对K424高温合金刻蚀深度的作用,对K424高温合金进行了包括激光功率、进给速度及加工次数在内的三个关键工艺参数的影响刻蚀实验,实验结果表明:较大的功率、较小的进给速度和多次加工会产生更深的... 详细信息

为探究水导激光加工过程中不同工艺参数对K424高温合金刻蚀深度的作用,对K424高温合金进行了包括激光功率、进给速度及加工次数在内的三个关键工艺参数的影响刻蚀实验,实验结果表明:较大的功率、较小的进给速度和多次加工会产生更深的刻蚀。此外采用XGBoost、RF、BPNN以及SVR四种模型建立了激光功率、进给速度和加工次数与加工深度之间的预测模型。在拟合效果上XGBoost与SVR模型表现优异,最大误差百分比均不到0.3%;在预测结果方面显示,XGBoost最大误差百分比6.698%,优于另三种模型。最后得出XGBoost模型在拟合和预测K424高温合金加工深度方面有更好的性能。与传统的干式激光加工相比,水导激光加工技术减少了材料热损伤,提高了加工质量。该研究为水导激光加工K424高温合金提供了参考。

关键词：水导激光加工技术 K424高温合金 XGBoost 刻蚀深度预测

基于改进LightGBM的农机服务备件配置预测方法

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农机化研究 2024年第4期46卷 7-14页

作者：温彦博王卓白晓平中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110000 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169 中国科学院大学北京100049

针对农机服务网点中服务备件配置预测不准确导致农机备件资源浪费的问题,根据农机在服务网点的作业情况,提出了一种基于改进LightGBM的农机服务备件配置预测方法。首先,确定了农机作业环境信息、服务点信息以及备件信息三大维度内的多... 详细信息

针对农机服务网点中服务备件配置预测不准确导致农机备件资源浪费的问题,根据农机在服务网点的作业情况,提出了一种基于改进LightGBM的农机服务备件配置预测方法。首先,确定了农机作业环境信息、服务点信息以及备件信息三大维度内的多个特征;然后,验证了影响农机服务资源备件量的主要影响因素;接着,基于LightGBM建立了农机服务资源备件预测模型;最后,为了提高模型的精度和速度,通过PSO优化算法对Light-GBM农机服务资源预测模型进行改进,达到了更好的预测结果。实验结果表明:与随机森林、XGBoost等算法相比,LightGBM模型有更好的效果,RMSE值为27.67;通过PSO的超参数调优,LightGBM备件预测的精确性更进一步提高,RMSE值为24.74,能够较为准确地预测农机服务资源在服务网点的备件需求。

关键词：农机服务备件预测 LightGBM 机器学习

基于云边自动化的工业控制系统关键技术及前景展望

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自动化博览 2024年第2期41卷 10-14页

作者：兰大鹏夏长清曾鹏中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室中国科学院网络化控制系统重点实验室中国科学院机器人与智能制造创新研究院

本文探讨了基于云边自动化的工业控制系统的关键技术和未来发展前景。随着网络技术和人工智能的发展,工业控制系统正在从传统的分层、封闭架构向开放、平台化架构转变。云边自动化结合了云计算和边缘计算,优化了通信效率、系统灵活性和... 详细信息

本文探讨了基于云边自动化的工业控制系统的关键技术和未来发展前景。随着网络技术和人工智能的发展,工业控制系统正在从传统的分层、封闭架构向开放、平台化架构转变。云边自动化结合了云计算和边缘计算,优化了通信效率、系统灵活性和资源利用率。本文还讨论了虚拟化技术、网算控互动机制、新一代通信技术等方面的挑战和解决方案。最后,本文展望了云边自动化在设计制造一体化、IT/OT融合等领域的应用前景。

关键词：边缘计算智能制造云边自动化虚拟化技术网算控协同

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数据驱动的加工产线生产周期预测研究

组合机床与自动化加工技术 2024年第3期 182-186页

作者：张翔宇李想王伟杨旭中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169 中国科学院大学北京100049 辽宁省智能检测与装备技术重点实验室沈阳110169

针对生产周期中的不可控时间、生产线数据结构复杂和构成变化的问题,提出一种以异构数据融合驱动的生产线周期预测方法。基于隶属函数和动态规整算法在三角特征构型下建立异构数据融合算法,将异构数据统一;以深度置信网络为主建立周期... 详细信息

针对生产周期中的不可控时间、生产线数据结构复杂和构成变化的问题,提出一种以异构数据融合驱动的生产线周期预测方法。基于隶属函数和动态规整算法在三角特征构型下建立异构数据融合算法,将异构数据统一;以深度置信网络为主建立周期预测模型进行生产周期预测,通过确定因素求解生产周期中的不可控时间,用改进方程沟通粒子群算法和神经网络,每次迭代优化神经网络的同时还会反馈改进粒子群算法。以某航空企业加工产线为例,优化后神经网络正确率提升9%,粒子群训练时间减少5%,预测模型实现了生产周期的预测,且模型能够适应产线构成的变化。

关键词：特征融合粒子群算法深度置信网络生产周期预测

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基于改进BiGRU的刀具磨损预测

组合机床与自动化加工技术 2024年第7期 161-164+169页

作者：周建承梁全库涛沈阳工业大学机械工程学院中国科学院网络化控制系统重点实验室中国科学院沈阳自动化研究所中国科学院机器人与智能制造创新研究院

针对双向门控循环神经网络(bidirectional gated recurrent unit, BiGRU)超参数难以确定以及对重要特征捕捉能力较弱的问题，提出了一种改进模型用于刀具磨损预测。模型采用经过下采样的多通道传感器数据作为输入，使用随机搜索算法自... 详细信息

针对双向门控循环神经网络(bidirectional gated recurrent unit, BiGRU)超参数难以确定以及对重要特征捕捉能力较弱的问题，提出了一种改进模型用于刀具磨损预测。模型采用经过下采样的多通道传感器数据作为输入，使用随机搜索算法自适应的确定深度学习模型的最优超参数组合，并引入注意力机制与指数搜索算法增强对全局特征与局部趋势的捕捉能力。模型在PHM2010数据集上进行了实验验证，结果表明，该方法可快速确定超参数组合，并获得更稳定的预测值，具有更好的综合性能。

关键词：刀具磨损双向门控循环神经网络注意力机制随机搜索算法指数平滑

多视角视觉-惯性融合的车间AGV精确导航方法

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机器人 2024年第4期46卷 476-487页

作者：王鑫李耕宇曾子铭高焕兵张吟龙沈阳建筑大学电气与控制工程学院辽宁沈阳110168 深圳职业技术学院汽车与交通学院广东深圳518055 山东建筑大学信息与电气工程学院山东济南250101 山东省智能建筑技术重点实验室山东济南250101 中国科学院网络化控制系统重点实验室辽宁沈阳110016 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110016

以实现车间AGV精确导航为目标,针对视觉-惯性融合定位方法存在的缺少绝对位姿、绝对尺度估计不准确、累积误差大等问题,提出一种多视角视觉-惯性紧耦合的实时定位方法。首先为了建立全局参考坐标系,实现长期漂移校正,设计了一种具有全... 详细信息

以实现车间AGV精确导航为目标,针对视觉-惯性融合定位方法存在的缺少绝对位姿、绝对尺度估计不准确、累积误差大等问题,提出一种多视角视觉-惯性紧耦合的实时定位方法。首先为了建立全局参考坐标系,实现长期漂移校正,设计了一种具有全局一致性的视觉-惯性融合AGV导航框架。然后针对视觉-惯性融合初始化过程中的尺度估计不准问题,提出多视角相机与IMU(惯性测量单元)联合初始化方法,通过最大后验概率模型得到更精准的初始化参数。针对跟踪估计部分存在的误差累积和惯性偏差漂移问题,提出二维码位姿修正模型,对部分关键帧进行周期性补偿。针对优化建图部分存在的位姿优化易陷入局部极值问题,提出位姿约束优化模型,提高AGV定位精度。搭建了车间AGV导航平台上对本文方法进行了验证,并与当前最先进的视觉-惯性导航方法进行比对,结果表明本文方法的时间效率与定位精度均明显优于对比方法;平移的均方根误差小于50 mm,旋转的均方根误差小于2?。

关键词： AGV(自动导引运输车) 导航视觉-惯性融合多视角二维码全局一致