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在“卓越工程师培养计划”背景下对校企文化融合的思考与实践——以北京石油化工学院自动化专业为例

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教育教学论坛 2017年第46期 25-27页

作者：李林琳北京石油化工学院信息工程学院北京102600

在"卓越工程师培养计划"实施的背景下,校企合作由以往的组织学生走马观花式的参观改为建立起精细化校企合作模式,校企双方通过共同制定培养方案、共同制定教学大纲、共建师资队伍、共建课程、共同开发教材等一系列工作实现了校企深度合... 详细信息

在"卓越工程师培养计划"实施的背景下,校企合作由以往的组织学生走马观花式的参观改为建立起精细化校企合作模式,校企双方通过共同制定培养方案、共同制定教学大纲、共建师资队伍、共建课程、共同开发教材等一系列工作实现了校企深度合作。随着双方合作工作的不断深入,企业文化、企业精神的渗透和职业品德养成对于校园文化、学生个人素质培养和职业意识逐渐形成这两大方面之间的不断融合就显得愈发重要和迫切需要。面对校企文化的差异,如何使两方面更好地融合和衔接,增强学生对未来工作的适应能力,使学生在校期间顺利完成从学生到职业人的圆满转型,本文即对以上问题提出自己的思考和观点。

关键词：校企文化融合工程教育改革卓越计划

钠离子电池正极材料NaFeCr(PO)PO/C@CNT的制备及电化学性能研究

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现代化工 2024年

作者：王贵海陈彤彤陈杰张梓尧甄川韩现英李建刚北京电力自动化设备有限公司北京石油化工学院新材料与化工学院

为改善钠离子电池正极材料Na4Fe3(PO4)2P2O7的导电性，提高其充放电性能，采用Cr3+掺杂提高正极材料本征导电性，采用包覆碳和复合碳纳米管(CNT)构筑高效导电网络以加快纳米活性物颗粒间的电子传导，制备并探究了Na4Fe3-xCrx(PO4)2P2O7/... 详细信息

为改善钠离子电池正极材料Na4Fe3(PO4)2P2O7的导电性，提高其充放电性能，采用Cr3+掺杂提高正极材料本征导电性，采用包覆碳和复合碳纳米管(CNT)构筑高效导电网络以加快纳米活性物颗粒间的电子传导，制备并探究了Na4Fe3-xCrx(PO4)2P2O7/C@CNT复合材料的结构与电化学性能。结果表明，当Cr3+掺杂量x为0.075、CNT添加质量分数为3%时，所制备材料表现出较小的电荷传递阻抗和优异的高倍率充放电性能。其0.1C和20C倍率下的放电比容量分别达到120.64 mAh/g 和87.11 mAh/g，10C倍率下循环500次后容量保持率高达92.37%。

关键词：钠离子电池正极材料 Na Fe (PO ) P O Cr 掺杂碳纳米管

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面向工业控制系统入侵检测机器学习算法研究

面向工业控制系统入侵检测机器学习算法研究

作者：张磊北京石油化工学院

学位级别：硕士

工业控制系统(Industrial Control System,ICS)的广泛应用使其成为工业自动化领域的核心设备,其安全问题日益受到人们的关注。然而随着工业场景复杂程度增加以及工业互联网与大数据的日益发展,传统的入侵检测技术难以处理工业控制系统... 详细信息

工业控制系统(Industrial Control System,ICS)的广泛应用使其成为工业自动化领域的核心设备,其安全问题日益受到人们的关注。然而随着工业场景复杂程度增加以及工业互联网与大数据的日益发展,传统的入侵检测技术难以处理工业控制系统中的高并发与高存储的难题。机器学习旨在使计算机能够通过数据分析和模式识别来做出预测,提高威胁识别的自动化程度、准确性和实时性,发现工业控制系统中潜在的安全威胁,实现自适应的安全防御,为工业安防提供新的解决思路。本文调研与分析工业网络体系,从机器学习的数据和模型两个方面,研究数据预处理、模型优化和模型集成三个方面的入侵检测方法并进行仿真验证,具体内容如下:(1)深入分析工业系统安全技术与机器学习算法,同时基于此分析,针对ICS数据集中存在不同类别样本数量不平衡的问题,提出一种基于Kmeans-SMOTE的聚类算法。该方法将K-means聚类中引入SMOTE算法对其少数类数据进行过采样来解决数据不平衡的问题,提高数据集质量。实验证明,使用了该方法后能有效增加各攻击类型的入侵检测准确率。(2)针对ICS入侵检测中对于高准确性以及高实时性的要求,提出一种自适应学习策略的量子粒子群算法(CLAQPSO)。该算法通过改进支持向量机(SVM)确定最优超参数,同时改善粒子群中的局部吸引子的动态模式,充分利用粒子种群信息资源、扩大种群搜索空间以加快全局收敛速度。利用CLAQPSO优化后的SVM来构建工控入侵检测模型后进行仿真验证,结果表明,相较于其他算法,所提出的方法在各项性能评价指标上均有明显提高。(3)针对入侵检测中使用单一机器学习算法在处理海量数据时存在训练速度慢、训练精度低等缺点,提出一种基于Light GBM的集成学习入侵检测方法。集成学习能够将多个机器学习模型进行组合以提高整体预测准确率和增强泛化能力;Light GBM是一种基于决策树的梯度提升框架,它能够高效地针对大规模数据训练机器学习模型。然而Light GBM中参数众多,各参数值的选取对训练结果非常重要,若选取不当则会降低预测精度。因此将自适应学习策略的量子粒子群算法引入Light GBM集成学习中,对Light GBM的重要参数进行寻优以提高入侵检测准确率,并将构建的模型进行仿真。实验证明,改方法的检测各项指标均表现优异。

关键词：工业控制系统入侵检测 SMOTE算法 Kmeans算法机器学习

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基于视觉的焊缝坡口自动识别与定位技术研究

基于视觉的焊缝坡口自动识别与定位技术研究

作者：李茂勇北京石油化工学院

学位级别：硕士

自动化和智能化焊接机器人技术已经成为现代工业制造过程中必不可少的一部分。当前的部分焊接机器人主要通过线激光主动视觉传感器与传统图像算法配合的方式进行焊缝跟踪,在跟踪前需要通过人工引导机器人到达工件附近,降低了机器人焊接... 详细信息

自动化和智能化焊接机器人技术已经成为现代工业制造过程中必不可少的一部分。当前的部分焊接机器人主要通过线激光主动视觉传感器与传统图像算法配合的方式进行焊缝跟踪,在跟踪前需要通过人工引导机器人到达工件附近,降低了机器人焊接的自动化程度。为此,本文提出了一种基于视觉的焊缝坡口自动识别与定位机器人系统,引入深度相机,并配合基于深度学习的焊缝坡口识别与定位算法,无需人工干预便可识别和定位焊缝,从而提升了机器人焊接自动化水平,为柔性加工机器人焊接提供了技术支撑。具体的研究工作如下:(1)对系统各部分坐标系进行了研究。首先对系统各坐标系进行定义,完成了各坐标系的基础理论、公式推导,然后完成了相机标定、手眼标定、TCP(Tool Center Point)标定等坐标关系标定,将坐标转换为机器人基坐标系下,得到坐标的统一表示,为后面设计焊缝坡口识别方法、定位方法奠定了基础。(2)研究设计了一套焊缝坡口识别算法。研究了YOLOv5算法,对YOLOv5算法进行改进,在其网络中引入了一种简单轻量且几乎不带来额外计算量的Coordinate attention注意力机制来提升对复杂环境中的焊缝坡口的提取。结果表明,改进之前m AP为82.3%,改进之后达到90.8%,较改进之前提升显著。通过改进后的YOLOv5算法对焊缝坡口实时检测帧率达到20 FPS,满足实际生产中焊缝坡口检测的要求。(3)研究设计了一套先“粗”后“精”的焊缝坡口定位算法。将识别算法与深度相机测距算法进行融合,计算得到焊缝坡口在机器人坐标系下坐标,导引机器人接近焊缝,完成对焊缝坡口的粗定位。精定位通过激光位移传感器提取焊缝坡口表面三维点云,并进行直通滤波的ROI提取、高斯滤波法的离群点去除、RANSAC直线分割、最小二乘法直线拟合、直线相交点计算等步骤对焊缝特征点进行提取,所有特征点形成焊缝轨迹完成焊缝精定位。(4)基于系统方案以及实验室条件完成实验硬件选择,根据系统内容进行上位机软件系统设计,并完成上位机界面开发。通过搭建的基于视觉的焊缝坡口自动识别与定位机器人系统,以对接焊缝坡口以及角接焊缝坡口作为对象对方法可行性、算法精度及系统性能进行了实验研究。结果表明,对接焊缝坡口特征点X、Y方向上定位误差在0.3 mm内,Z方向上的误差在0.5 mm内;角接焊缝坡口特征点X、Y、Z方向上定位误差均在0.3 mm内,可以满足焊接机器人对焊缝识别定位的工作需求。

关键词：焊缝识别焊缝定位焊接机器人机器视觉

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基于人机交互的遥控道岔打磨系统

基于人机交互的遥控道岔打磨系统

作者：王亮北京石油化工学院

学位级别：硕士

道岔打磨作业是道岔生产的重要环节,由于道岔存在结构复杂、型号众多、缺陷分布随机、狭小空间打磨作业等问题,现有的自动化设备无法适应多变的作业条件、难以实现智能识别定位道岔缺陷以及自主规划狭小空间打磨轨迹,所以目前道岔打磨... 详细信息

道岔打磨作业是道岔生产的重要环节,由于道岔存在结构复杂、型号众多、缺陷分布随机、狭小空间打磨作业等问题,现有的自动化设备无法适应多变的作业条件、难以实现智能识别定位道岔缺陷以及自主规划狭小空间打磨轨迹,所以目前道岔打磨严重依赖人工打磨以及工人经验,而人工打磨作业由于现场环境恶劣、危害工人健康,造成道岔打磨招工难、道岔生产效率低的行业困境。为解决这些问题,研制了基于人机交互的遥控道岔打磨系统,实现操作人员远程遥控打磨机器人完成道岔打磨作业。具体工作如下:(1)通过对道岔打磨机器人作业场景的分析,构建了基于人机交互的遥控道岔打磨系统,设计了遥控打磨机器人手控器,并选定了打磨系统关键部件。(2)研究了基于手控器的打磨机器人遥操作运动控制,设计了打磨机器人遥操作运动控制流程,建立了人机交互机器人系统的运动学模型,提出了基于手控器控制的人机交互机器人运动控制模式,解决了打磨机器人不同作业阶段情况下的运动精度控制问题。(3)研究了基于手控器的打磨机器人遥操作力控制,通过机器人末端力传感器感知实际打磨力,反馈至手控器操作手柄上,操作者通过感知打磨力的大小判断打磨进给量是否合适,并通过手控器进行调整,从而完成给定切削量的打磨过程,从而实现了基于手控器的人机交互打磨力闭环控制。(4)借助Matlab仿真工具对人机交互的遥控道岔打磨系统进行了数值模拟,验证了上述人机交互的遥控道岔打磨系统的可行性。同时,基于构建的人机交互的遥控道岔打磨系统的实验平台,进行了遥控打磨精度和不同空间位置的打磨实验。数值模拟和实验结果表明,该系统能够实现人机交互机器人打磨作业,提高打磨作业的精度,降低操作者的劳动强度,为道岔打磨机器人的应用提供了技术支撑。

关键词：道岔打磨打磨机器人力觉交互遥控控制

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基于装甲车辆润滑油信息的故障预测技术研究

基于装甲车辆润滑油信息的故障预测技术研究

作者：左洋北京石油化工学院

学位级别：硕士

现在科学技术的进步和发展,推动着装甲车辆发动机日益向高效化、精密化和自动化的方向发展。这些进展一方面的确满足了提高生产率、降低生产成本、节约能源等部队武器装备发展的客观需求,取得了巨大的性能效应;但另外一方面,作为装甲车... 详细信息

现在科学技术的进步和发展,推动着装甲车辆发动机日益向高效化、精密化和自动化的方向发展。这些进展一方面的确满足了提高生产率、降低生产成本、节约能源等部队武器装备发展的客观需求,取得了巨大的性能效应;但另外一方面,作为装甲车辆最核心的部件,负责输出全部动力的底盘发动机,对其设计、制造、安装、使用、维修和安全可靠的运行提出了更高的要求。发动机系统一旦发生故障,则会影响到整个装甲车辆的正常使用。发动机润滑油的理化信息和金属磨粒信息受到发动机运行状态的影响,因此可以通过润滑油的相关指标对发动机的健康状态进行分析和故障诊断。在此背景需求下,本课题在润滑油油液数据获取分析,装甲车辆底盘发动机运行状态评估和基于油液信息的装甲车辆底盘发动机故障诊断开展相关研究。论文主要研究内容如下:首先,从硬件层面和软件层面设计实现装甲车辆发动机在线油液监测系统,硬件部分依赖传感器采集箱,实时采集包括温度、密度、粘度、污染度、含水率、磨粒在内的多项油液信息指标,再将信息数据传输到中控单元进行分析、处理和展示。软件部分搭建在线油液监测系统软件平台,实现操作可视化和数据可视化,具有良好的人机交互体验。其次,建立了一种采用黑寡妇算法优化支持向量机的发动机运行状态评估模型,BWO-SVM模型,能够基于润滑油油液信息的数据特征来进行评估。传统支持向量机的核参数和惩罚因子的确定往往依赖经验选择,满足不了评估模型的移植性和健壮性。引用黑寡妇算法优化支持向量机参数能够较好的确定核参数和惩罚因子的选值,不仅提高发动机运行状态评估的准确性,更能满足整个模型的拓展性。最后,引入蒙卡罗式疫苗接种策略改进的克隆免疫选择算法结合BP神经网络,构建IICSA-BPnet模型实现发动机的故障诊断。为了提高故障诊断的准确率,采用核线性判别分析方法对原始油液信息数据进行特征处理。改进后的克隆免疫选择算法优化的BP神经网络能基于上述油液特征快速地、准确地进行故障诊断。综上,基于本课题研发的油液数据监测仪以及建立的智能化状态评估和故障诊断模型,在某型装甲车辆底盘发动机上已经进行过实验验证。结果表明:本课题提出的状态评估方法相较于传统的方法更加智能化,评估更为精确,方案移植性和拓展性更高,能够有效评估当前发动机的运行状态,保证野外装甲车辆的作战能力;本课题提出的故障诊断模型收敛速度更快,全局寻优能力提高,准确率也得到了提高,帮助维修人员快速定位发动机故障原因,节约野外故障机器的维修成本。

关键词：装甲车辆润滑油油液在线监测状态评估故障诊断

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基于CAD图纸的焊件坡口视觉识别与匹配

基于CAD图纸的焊件坡口视觉识别与匹配

作者：刘陈华北京石油化工学院

学位级别：硕士

随着我国制造业的发展深入,焊接技术成为大国制造的重要一个环节。在机器人焊接时,需要定位焊接试件位置,人工示教定位存在低效率、重复性劳动过多的缺点。光电传感测量技术的不断更新、加上机器视觉传感的算法不断推出,让机械设备在作... 详细信息

随着我国制造业的发展深入,焊接技术成为大国制造的重要一个环节。在机器人焊接时,需要定位焊接试件位置,人工示教定位存在低效率、重复性劳动过多的缺点。光电传感测量技术的不断更新、加上机器视觉传感的算法不断推出,让机械设备在作业过程中减少对人工示教的依赖性,自动化识别焊接试件位置,明显提高焊接机器人的作业效率。但是焊接机器人在作业过程中尚不能完成CAD图纸到工件之间的有效匹配,还需要人工干预,智能自动化程度有待提高。为此,开展焊接机器人自动将CAD图纸与实际工件进行匹配的研究具有明显的现实意义。论文的具体开展的工作有如下内容:(1)对比了Two-Stage和One-Stage框架下不同目标检测网络的性能,在充分考虑实际焊接场景下,采用Two-Stage框架下的Faster RCNN目标检测算法,并采集不同工况下的焊接试件,并对其进行数据增强与标注。采用迁移学习的思路,将经典的六种卷积神经网络:VGG-16、VGG-19、Res Net-50、Goog Le Net、Alex Net和Lenet-5在公开数据集上进行预训练,保留其权重并作为RPN进行训练。结果表明利用VGG-16作为RPN使得网络综合性能更好,其中当学习率为0.0001和Epochs为45时,网络在训练集上的精度达到了95.75%,保证参数量足够的同时能够保证实时运行的效果,并且绘制的P-R曲线能够覆盖整个坐标轴区。(2)研究了CAD图纸中的DXF数据格式的结构类型和提取方式,通过C++编程方法完成了焊接试件DXF标准文件信息的提取,同时为了图形可视化,将其映射到三维空间下,丰富了整体提取的可观察性能,为后文与识别到的焊接试件区域提供了对比依据。(3)将Faster R-CNN目标检测框结果作为ROI,减小了计算机开销调度的工作量。使用各向异性滤波算法,证明了算法的去噪保边的稳定效果。在此基础上使用基于渐变边缘模型的Zernike矩亚像素焊件边缘检测算法,利用机器和视觉传感器标定关系,将检测到的结果与DXF标准数据进行对比,在排除实际焊接试件存在加工误差的情况下,利用标定关系将获取的图像坐标信息转换到世界坐标系中求解线段长度。在软件系统中对比DXF格式文件,对其进行识别与匹配。综上所述,课题解决了在现在焊接工业中非线性嘈杂环境中识别焊接试件的问题,利用追求精确效能的Faster R-CNN目标检测网络提取ROI,利用基于Zernike矩的亚像素算法进一步处理验证,利用CAD图纸的DXF文件格式对提取到的焊接试件进行比对和匹配,从而提升焊接机器人的自动化焊接水平,在生产中有一定的实用价值。

关键词：焊接试件目标检测 CAD图纸亚像素提取

基于机器学习算法的工业控制网络安全态势感知技术研究

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基于机器学习算法的工业控制网络安全态势感知技术研究

作者：覃泽文北京石油化工学院

学位级别：硕士

化工行业作为国民经济的支柱产业,其生产、制造的化工产品具有易燃易爆的特点,一旦发生事故,将给企业、社会、国家带来灾难性的影响。因此,化工行业的安全防御体系建设是必须要重点关注的工作。随着工业自动化技术与信息化技术的蓬勃发... 详细信息

化工行业作为国民经济的支柱产业,其生产、制造的化工产品具有易燃易爆的特点,一旦发生事故,将给企业、社会、国家带来灾难性的影响。因此,化工行业的安全防御体系建设是必须要重点关注的工作。随着工业自动化技术与信息化技术的蓬勃发展,工业生产控制在向数字化管理和智能化生产转型的过程中,也面临着更多的安全问题。面对过程复杂、变量众多的现代化学工业流程,传统的故障诊断、异常检测方法对外界攻击的准确率较低。态势感知技术是一种新型的安全防护技术,它可以对工业控制系统的安全状况进行有效的评价,并对其未来的安全状况发展进行预测。利用态势感知方法,可以有效地提高工业控制网络的安全防护能力,防止外部入侵对工业控制系统造成的伤害。工控网络不同于传统IT网络,大多数外界攻击的目标都是工控网络的现场控制层设备。本文以工控系统现场层数据为研究对象,具体研究内容如下:1.为了解决在工业控制网络安全态势评估过程中,由于数据维度过大导致评估困难的问题,提出一种结合稀疏自编码器与Kmeans++算法的工业控制网络安全态势评估模型。首先,使用稀疏自编码器过滤安全样本中的冗余信息,使其能够更好地表达样本特征;其次,利用Kmeans++算法对态势评估模型进行分类训练;最后,使用田纳西伊斯曼化工流程数据集进行实验验证,仿真实验表明,本文所提工业控制网络态势评估模型运行耗时更短并且准确率可达99.8%。2.为了解决在工业控制网络的安全态势预测过程中,预测精度不高的问题,提出一种基于灰狼算法优化门控神经网络的工业控制网络安全态势预测模型。首先,改进了灰狼算法的收敛过程,使算法的全局寻优能力增强;其次,采用改进的灰狼算法优化门控神经网络的超参数;最后,使用训练好的门控神经网络进行实验验证。结果表明,该方法相较于现有的预测模型精度更高。

关键词：工业控制网络态势感知稀疏自编码器 K-means++ 灰狼算法

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移载机器人路径跟踪系统研究及控制系统设计

移载机器人路径跟踪系统研究及控制系统设计

作者：钟浩翔北京石油化工学院

学位级别：硕士

在日益严重的人口老龄化背景下,越来越多的老年人和失能人群失去了通过四肢自主操控轮椅运动辅助日常移动和出行的能力。自动化全向移载机器人结合EEG-BCI(Electroencephalogram-Brain Computer Interface)系统,能够有效提升失能人群的... 详细信息

在日益严重的人口老龄化背景下,越来越多的老年人和失能人群失去了通过四肢自主操控轮椅运动辅助日常移动和出行的能力。自动化全向移载机器人结合EEG-BCI(Electroencephalogram-Brain Computer Interface)系统,能够有效提升失能人群的自主移动能力,为解决这一问题提出了良好的解决方案。本课题旨在设计一款具有良好全向移动性与安全性的移载机器人底盘,并对其路径跟踪算法和控制系统进行深入研究,具体内容如下:(1)分析了移载机器人的主要功能需求以及性能指标;确定了移载机器人底盘轮系驱动和布局方案,确定了移载底盘导航定位方案、控制系统硬件和软件方案包括通讯和脑电触发方式等;完成了移载机器人的硬件、软件以及导航定位方案的设计及选型。(2)根据移载机器人底盘运动分析,建立了移动底盘的正、逆运动学模型并进行仿真分析,结合运动学模型建立了位姿偏差更新迭代式;针对使用最优控制原理的路径跟踪控制器存在的计算困难和使用复杂等问题,设计了基于最优控制理论的多步预测路径跟踪算法,保证纠偏精度的同时实现了角度偏差和位置偏差的同步消除;接着针对纠偏用时和位置偏差最大超调两项评价指标,优化设计了异号偏差控制器。使用MATLAB对所提出的路径跟踪算法进行了对比仿真,仿真结果显示,所设计的两种路径跟踪算法结合使用,能够有效降低纠偏用时,并且大幅降低位置偏差最大超调,从而验证了算法的正确性和有效性。(3)结合机器人实际应用场景,确定了使用Visual Studio 2017开发的上位机操作系统,以自上而下的设计思路对上位机软件层级架构进行分析,详细介绍了初始化、安全监测与处理、路径跟踪、脑电采集和分析、串口通讯以及数据库存取等功能的软件设计,最终实现由脑电打字结果作为目标地点输入的患者移载功能。(4)装配了移载机器人底盘物理样机,搭建了使用FARO激光跟踪仪的高精度测量系统;对所搭建的物理样机进行速度性能测试、圆周运动性能测试,验证了运动学模型的正确性以及全向移动性;然后,进行了路径跟踪精度测试,验证了本课题提出算法的正确性和有效性。测试结果显示,移载机器人底盘满足各系统性能设计要求,为患者的自主化移乘奠定了基础。

关键词：移载底盘路径跟踪系统预测控制算法运动精度性能测试