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基于微服务的智能制造知识图谱平台架构

计算机集成制造系统 2024年第5期30卷 1856-1867页

作者：贾希旺赵晓东柳先辉同济大学电子与信息工程学院上海201800

知识图谱在智能制造领域的应用已成为当前研究热点。为了解决现有智能制造知识图谱平台工具分散、架构耦合度较高的问题,提出一种基于微服务的智能制造知识图谱平台架构。智能制造是云制造的核心概念之一,主要适用于工业制造领域。智能... 详细信息

知识图谱在智能制造领域的应用已成为当前研究热点。为了解决现有智能制造知识图谱平台工具分散、架构耦合度较高的问题,提出一种基于微服务的智能制造知识图谱平台架构。智能制造是云制造的核心概念之一,主要适用于工业制造领域。智能制造知识图谱平台聚焦于制造领域数据与知识图谱技术的结合。在该架构设计中,平台包括知识图谱的构建、更新、应用三部分内容,可实现从结构化数据/非结构化数据到知识图谱应用的开发。该设计按照微服务划分原则并结合智能制造领域特点将知识图谱平台进行微服务划分,保证了平台的可用性和可扩展性。

关键词：知识图谱微服务智能制造

基于短时傅里叶变换和深度网络的模块化多电平换流器子模块IGBT开路故障诊断

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电工技术学报 2024年第12期39卷 3840-3854页

作者：朱琴跃于逸尘占岩文李杰华润恺同济大学电子与信息工程学院上海201804

针对现有模块化多电平换流器(MMC)子模块故障诊断过程中所需传感器较多、测量干扰较大等问题,提出一种基于深度学习的MMC子模块IGBT开路故障诊断方法。在对MMC子模块开路故障特征进行分析的基础上,利用短时傅里叶变换(STFT)提取桥臂电... 详细信息

针对现有模块化多电平换流器(MMC)子模块故障诊断过程中所需传感器较多、测量干扰较大等问题,提出一种基于深度学习的MMC子模块IGBT开路故障诊断方法。在对MMC子模块开路故障特征进行分析的基础上,利用短时傅里叶变换(STFT)提取桥臂电压信号的谐波分量信息作为故障诊断所需的特征参数。将所得到的特征参数进行处理后构建故障诊断样本,在通过深度置信网络实现故障类型快速检测的基础上,依据不同故障类型,构建多个基于卷积神经网络的故障定位网络,进而实现开路故障的检测与定位。通过129电平的MMC系统仿真模型和降功率的MMC实验系统搭建,对该文所提方法进行了验证。仿真和实验结果表明,所提故障诊断方法可以在减少传感器数量的基础上实现子模块开路故障的诊断,提高系统的可靠性。

关键词：模块化多电平换流器开路故障诊断短时傅里叶变换卷积神经网络

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基于路侧摄像头的多目标跟踪算法优化设计

同济大学学报（自然科学版） 2024年第4期52卷 541-550页

作者：王平姚宇阳王新红同济大学电子与信息工程学院上海201804

针对当前多目标追踪算法应对路侧交通场景的缺陷,提出一种基于路侧摄像头的多目标追踪算法。选择one‐shot追踪算法路线,基于FairMOT设计神经网络,使单个网络同时生成目标检测结果与外观特征结果,增强实时性效果;采用新的数据关联方式,... 详细信息

针对当前多目标追踪算法应对路侧交通场景的缺陷,提出一种基于路侧摄像头的多目标追踪算法。选择one‐shot追踪算法路线,基于FairMOT设计神经网络,使单个网络同时生成目标检测结果与外观特征结果,增强实时性效果;采用新的数据关联方式,减少遮挡对追踪器的影响;引入新的运动相似度度量方式——缓冲交并比,弥补线性运动预测模型产生的误差;提出基于速度判别的丢失轨迹移除算法和基于历史位置匹配算法,实现长时间遮挡轨迹的身份恢复。在UA‐DETRAC公开多目标追踪数据集上进行实验,验证该算法有效性。为证明该算法在真实路侧环境的适用性,在国家智能网联汽车(上海)试点示范区开放道路采集真实路侧场景数据。最后,将该算法和SORT、DeepSORT、ByteTrack、FairMOT算法在真实路侧场景数据上进行对比实验。实验结果表明,本算法在identification F‐Score、ID switch、fragmentation、mostly tracked、mostly lost、multiple object tracking accuracy等评估指标上优于其他算法。

关键词：多目标追踪目标检测路侧感知

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边缘信息增强的显著性目标检测网络

同济大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 293-302页

作者：赵卫东王辉柳先辉同济大学电子与信息工程学院上海201804

针对显著性目标检测任务中识别结果边缘模糊的问题,提出了一种能够充分利用边缘信息增强边缘像素置信度的新模型。该网络主要有两个创新点:设计三重注意力模块,利用预测图的特点直接生成前景、背景和边缘注意力,并且生成注意力权重的过... 详细信息

针对显著性目标检测任务中识别结果边缘模糊的问题,提出了一种能够充分利用边缘信息增强边缘像素置信度的新模型。该网络主要有两个创新点:设计三重注意力模块,利用预测图的特点直接生成前景、背景和边缘注意力,并且生成注意力权重的过程不增加任何参数;设计边缘预测模块,在分辨率较高的网络浅层进行有监督的边缘预测,并与网络深层的显著图预测融合,细化了边缘。在6种常用公开数据集上用定性和定量的方法评估了该模型,并且与其他模型进行充分对比,证明设计的新模型能够取得最优的效果。此外,该模型参数量为30.28 M,可以在GTX 1080 Ti显卡上达到31帧·s^(-1)的预测速度。

关键词：显著性目标检测注意力机制边缘检测深度卷积神经网络

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融合概念和属性信息的领域知识图谱补全方法

控制与决策 2024年第7期39卷 2325-2333页

作者：陈伯谦王坚同济大学电子与信息工程学院上海201804

针对领域知识图谱具有严格的模式层和丰富的属性信息的特点,提出一种融合概念和属性信息的领域知识图谱补全方法.首先对领域知识图谱模式层中的概念使用可建模语义分层结构的HAKE模型进行嵌入表示,建立基于概念的实例向量表示;其次对数... 详细信息

针对领域知识图谱具有严格的模式层和丰富的属性信息的特点,提出一种融合概念和属性信息的领域知识图谱补全方法.首先对领域知识图谱模式层中的概念使用可建模语义分层结构的HAKE模型进行嵌入表示,建立基于概念的实例向量表示;其次对数据层的实例三元组和属性三元组进行区分,通过注意力机制对实例的属性和概念进行融合,建立基于属性的实例向量表示;最后对基于概念和基于属性的实例向量表示进行联合训练以实现对实例三元组的评分.使用基于DWY100K数据集构建的知识图谱、MED-BBK-9K医疗知识图谱和根据某钢铁企业设备故障诊断数据构建的知识图谱进行实验,结果表明所提出方法在领域知识图谱补全中的性能优于现有知识图谱补全方法.

关键词：领域知识图谱知识图谱嵌入知识图谱补全模式层数据层注意力机制

基于改进遗传算法的家电回收车辆路径规划方法

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同济大学学报（自然科学版） 2024年第1期52卷 27-34页

作者：黄新林张隆飛唐小伟同济大学电子与信息工程学院上海201804

为了提高家电回收效率以及降低回收成本,提出了一种基于改进遗传算法(GA)的家电回收车辆路径优化方法。将家电回收车辆路径规划问题建模为一个变体的旅行商问题(TSP)以最小化运输成本,但该问题难以在多项式时间内进行求解。提出了一种... 详细信息

为了提高家电回收效率以及降低回收成本,提出了一种基于改进遗传算法(GA)的家电回收车辆路径优化方法。将家电回收车辆路径规划问题建模为一个变体的旅行商问题(TSP)以最小化运输成本,但该问题难以在多项式时间内进行求解。提出了一种基于高斯矩阵变异(GMM)算子的改进遗传算法,利用原始站点数据信息中隐含的站点位序分布特性建立高斯概率矩阵,并采用轮盘赌选择法将高斯概率矩阵作用于个体基因突变,在保证种群基因多样性的同时,引导种群向高适应度方向进化。最后,采用上海地区的家电回收点实际数据开展实验仿真以验证所提出算法的有效性,并与其他算法进行对比。结果表明,与传统遗传算法相比,在将求解精度差保持在1%以内的情况下,所提出改进遗传算法的平均收敛速度可以提升50%~60%,算法耗时降低48%。

关键词：家电回收旅行商问题(TSP) 遗传算法(GA) 高斯矩阵变异(GMM)算子

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地铁车站深基坑开挖变形智能多步预测方法

上海交通大学学报 2024年第7期58卷 1108-1117页

作者：刘俊城谭勇张生杰同济大学地下建筑与工程系上海200092

为更好预测深基坑开挖期间地下连续墙的侧向位移变形,基于长短期记忆神经网络(LSTM)智能算法理论构建了LSTM多步预测模型.首先对多步预测模型的多输出策略进行论述,其次详细介绍了LSTM多步预测模型的构建方法,并对模型输入集空间维度和... 详细信息

为更好预测深基坑开挖期间地下连续墙的侧向位移变形,基于长短期记忆神经网络(LSTM)智能算法理论构建了LSTM多步预测模型.首先对多步预测模型的多输出策略进行论述,其次详细介绍了LSTM多步预测模型的构建方法,并对模型输入集空间维度和时间维度两项超参数进行探究,以提高模型的预测准确度.最后依托某富水砂土深基坑工程实例,分析了模型预测值与实际监测值的差异.3个典型监测点的数据分析结果表明LSTM多步预测模型具有较强的泛化能力,相关算法对深基坑开挖变形预测方法的改进优化具有参考价值.

关键词：基坑工程开挖变形预测长短期记忆神经网络智能算法多步预测模型

面向可持续生产中多任务调度的双重增强模因算法

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自动化学报 2024年第4期50卷 731-744页

作者：卢弘王耀南乔非方遒湖南大学电气与信息工程学院长沙410082 同济大学电子与信息工程学院上海201804

从经济、环境和社会3个维度,全面提升生产调度方案的可持续性具有重要意义.针对并行机生产场景,建立考虑机器指派、加工顺序、人员安排以及开关机控制等4种决策任务的调度模型.为实现对复杂决策空间的高效寻优,提出一种融合两种局部优... 详细信息

从经济、环境和社会3个维度,全面提升生产调度方案的可持续性具有重要意义.针对并行机生产场景,建立考虑机器指派、加工顺序、人员安排以及开关机控制等4种决策任务的调度模型.为实现对复杂决策空间的高效寻优,提出一种融合两种局部优化策略的双重增强模因算法(Dual-enhanced memetic algorithm, DMA)求解模型.从随机更新角度,针对不同决策任务,构造单步变邻域搜索(One-step variable neighborhood search, 1S-VNS)策略.从定向优化角度,分析目标和关键任务之间的匹配关系,提出一种可持续目标导向策略(Sustainable goals-oriented strategy, SGS).考虑到两种优化策略的不同特点,单步变邻域搜索策略作用于整个种群,目标导向策略强化种群中的精英个体,实现对输出解集的双重优化.仿真实验结果表明,双重优化策略能有效地增强算法性能,并且所提算法在非支配解的多样性和收敛性上具有优越性.

关键词：可持续生产多任务调度优化策略模因算法

基于知识图谱推理的热轧带钢产品质量缺陷追溯

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计算机集成制造系统 2024年第3期30卷 1105-1114页

作者：张佳琪凌卫青同济大学电子与信息工程学院CIMS研究中心上海201804

热轧带钢生产面临多工况、机理复杂、工艺参数繁多等问题,造成专家很难及时有效给出生产中导致质量缺陷的原因。由此提出一种基于知识图谱推理的质量缺陷追溯方法。首先通过可解释方法SHAP实现对随机森林模型预测结果的解释,并通过知识... 详细信息

热轧带钢生产面临多工况、机理复杂、工艺参数繁多等问题,造成专家很难及时有效给出生产中导致质量缺陷的原因。由此提出一种基于知识图谱推理的质量缺陷追溯方法。首先通过可解释方法SHAP实现对随机森林模型预测结果的解释,并通过知识图谱将数据挖掘结果与工艺机理、专家经验等知识进行融合,进一步将图谱中表示工艺参数与质量参数依赖关系的子图映射到贝叶斯网络,推断不同工艺参数导致产品质量缺陷的后验概率。实际生产数据验证表明,针对不同生产工况,该方法能有效识别各个批次中导致质量缺陷的工艺参数,表现出良好识别率。

关键词：热轧带钢质量缺陷知识图谱可解释人工智能贝叶斯网络