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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

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

一种自适应扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机无位置传感器矢量控制

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电机与控制学报 2024年第3期28卷 141-148页

作者：兰志勇李延昊罗杰李福戴珊琪湘潭大学自动化与电子信息学院湖南湘潭411105

在粗差干扰或噪声统计偏差情况下,扩展卡尔曼滤波(EKF)对永磁同步电机(PMSM)的速度和转子位置估计存在精度下降问题,为此提出一种基于新息序列的自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)。首先,将粗差干扰加入系统观测方程中,分析粗差干扰对系... 详细信息

在粗差干扰或噪声统计偏差情况下,扩展卡尔曼滤波(EKF)对永磁同步电机(PMSM)的速度和转子位置估计存在精度下降问题,为此提出一种基于新息序列的自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)。首先,将粗差干扰加入系统观测方程中,分析粗差干扰对系统观测精度的影响。其次,为增强算法的抗扰性能,在新息协方差计算中设置加权系数,通过调整临近时刻的新息协方差阵权重,计算出新息协方差值,并更新到卡尔曼增益的计算。最后,建立AEKF数学模型,并对比粗差干扰与噪声统计出现偏差情况下,AEKF与EKF两种策略的观测性能。仿真和实验结果表明,在粗差干扰或噪声统计信息出现偏差情况下,AEKF算法对永磁同步电机转速的观测具备更强的鲁棒性及更高的预测精度。

关键词：永磁同步电机转子位置与速度估计无位置传感器自适应扩展卡尔曼滤波矢量控制

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儿童青少年大脑发育及脑图谱研究综述

中国图象图形学报 2024年第6期29卷 1555-1574页

作者：李雯樊令仲宋明张瑜罗娜程禄祺蒋田仔中国科学院自动化研究所北京100190

大脑发育是神经系统结构和功能分化及成熟的一系列动态过程。大脑结构的发育包括部分脑区白质体积和完整性的增加,以及灰质体积的下降等;而这些结构的改变往往伴随着认知功能的变化,如智商、工作记忆和问题解决能力的提高以及社会认知... 详细信息

大脑发育是神经系统结构和功能分化及成熟的一系列动态过程。大脑结构的发育包括部分脑区白质体积和完整性的增加,以及灰质体积的下降等;而这些结构的改变往往伴随着认知功能的变化,如智商、工作记忆和问题解决能力的提高以及社会认知的改善等。越来越多的发育研究为儿童青少年的教育干预提供了参考信息,帮助学校和家庭引导其从拥有冲动冒险心理状态的少年儿童阶段平稳过渡到心智更为成熟的成人阶段。脑图谱作为研究脑结构、脑功能及脑疾病的重要手段,是研究者对大脑进行解析的有力工具,在大脑发育研究中发挥着不可缺少的作用。本文立足于发育脑图谱,从3方面对儿童青少年大脑发育及脑图谱研究进展进行综述。首先,介绍儿童青少年发育阶段大脑特征的转变,以此来强调关注儿童青少年阶段大脑健康发育的重要性;其次,介绍现有的包括数据预处理步骤在内的发育图谱绘制的方法和手段;最后,对儿童和青少年图谱的研究进展进行描述,并分析当前研究对理解儿童青少年发育所做出的贡献以及它们的不足之处。对发育中的大脑进行研究,有利于增强对正常发育过程的了解,以针对性地对失衡的发育过程进行早期干预;通过对现有技术手段优缺点的总结,促进相关领域研究者开发更多以研究儿童青少年为导向的数据处理工具;综述具有精细划分的基于特定年龄儿童的大脑发育图谱,为未来的发育研究提供了强有力的研究工具的参考。这一综述有助于促进跨学科研究,推动儿童和青少年大脑发育领域的进展,从而为青少年的教育、健康和神经疾病研究提供更好的指导。

关键词：儿童青少年发育大脑图谱大脑模板磁共振成像(MRI) 发育数据集预处理

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带有时间约束的多飞行器协同轨迹规划

工程科学学报 2024年第9期46卷 1554-1564页

作者：张钰清陈长风张扬于江龙董希旺任章西南电子设备研究所成都610036 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191

面向多个高超声速飞行器在指定时间到达指定区域的场景,本文提出了一种带有时间约束的多飞行器协同轨迹规划方法.首先,通过解决飞行器再入飞行时间与横向机动之间的耦合问题,基于二元牛顿迭代法设计了一种考虑飞行时间约束和航程约束的... 详细信息

面向多个高超声速飞行器在指定时间到达指定区域的场景,本文提出了一种带有时间约束的多飞行器协同轨迹规划方法.首先,通过解决飞行器再入飞行时间与横向机动之间的耦合问题,基于二元牛顿迭代法设计了一种考虑飞行时间约束和航程约束的纵向轨迹规划方法.然后,在横向平面内基于一种边界可调式的航向角偏差走廊实现了飞行器的横向机动,同时,设计了一种补偿更新策略不断迭代直至得到满足飞行时间约束的三维轨迹.在此基础上,分析了飞行器的飞行能力并给出了一种飞行器的协同飞行时间、终端高度和飞行航程的确定方法.最后,通过多飞行器协同飞行的仿真结果表明,本文的方法能够得到多飞行器满足飞行时间和终端约束的三维轨迹,并具有良好的计算精度.同时,蒙特卡洛仿真表明该协同轨迹规划方法对各项扰动具有较强的鲁棒性.

关键词：高超声速飞行器时间协同轨迹规划三维轨迹飞行能力

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

融合分层分块信息的轧制过程运行状态评估方法及应用

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控制与决策 2024年第8期39卷 2694-2702页

作者：张永博张凯彭开香杨朋澄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

工业过程运行状态评估方法是对过程当前运行状态进行合理的评价,为工业过程的安全、高效运行提供有益的指导.带钢轧制过程具有流程长且系统层级多等特点,而传统的运行状态评估往往采用集中式的评估方法,难以对轧制过程全流程的运行状态... 详细信息

工业过程运行状态评估方法是对过程当前运行状态进行合理的评价,为工业过程的安全、高效运行提供有益的指导.带钢轧制过程具有流程长且系统层级多等特点,而传统的运行状态评估往往采用集中式的评估方法,难以对轧制过程全流程的运行状态进行合理的评估.针对此问题,提出一种融合分层分块信息的轧制过程运行状态评估方法.采用一种多层级分块的评估策略,将全流程分为若干个层级和子块,提高评估结果的可解释性.提出一种联合核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)和t-分布随机邻域嵌入算法(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)的特征提取方法,并行地提取全局和局部的特征信息.进而,针对传统支持向量机(support vector machine,SVM)输出结果为硬判型输出,将SVM的输出结果映射为后验概率,并通过D-S证据理论融合多个层级的运行状态评估结果,从而实现决策层面的信息融合,提高评估结果的准确性.最后,将所提出方法应用于实际带钢轧制过程,与各类传统的方法相比评估准确率提高近18%.

关键词：流程工业运行状态评估特征提取 D-S证据理论热连轧过程