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基于云边协同的智能数控车间自调控系统研究与实现 被引量：1
1
作者 阴艳超 梁珉清 +2 位作者 张万达 施成娟 邹朝普 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第3期828-840,共13页
针对当前智能数控车间中数据采集、处理及系统运行存在通讯延时高、响应慢等问题,基于边缘计算技术提出一种云边协同的智能数控车间自调控模式。在分析数控车间运行机制和调控特点的基础上,搭建了智能数控车间制造单元边缘感知云协同运... 针对当前智能数控车间中数据采集、处理及系统运行存在通讯延时高、响应慢等问题,基于边缘计算技术提出一种云边协同的智能数控车间自调控模式。在分析数控车间运行机制和调控特点的基础上,搭建了智能数控车间制造单元边缘感知云协同运行智能调控框架,完成了云边两级协同交互场景部署,通过设计规则引擎的判断逻辑提高了边缘感知节点的计算性能;其次,基于云边协同完成智能数控车间生产设备的关联调控,采用长短期记忆神经网络进行加工质量的云边预测模型训练、修正及交互,为数控车间自调控系统提供决策指令;最后,通过应用案例验证了所提云边协同框架具有易协同、易调控、延时低、预测准的特点,为实现数控车间智能化生产提供了技术支撑。 展开更多
关键词 智能数控车间 调控框架 边缘感知 云边协同 设备自调控
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面向定制生产的云-边缘协同数字孪生制造平台关键技术研究
2
作者 胡天亮 周帅昌 +3 位作者 孟麒 董丽丽 周婷婷 刘晓军 《哈尔滨理工大学学报》 北大核心 2025年第1期41-50,共10页
当前制造业呈现出规模化、定制化生产的特点,设备种类与工艺类型繁多且由于生产需求多变导致生产资源配置多变,需引入更加灵活、高效、实时响应的智能制造实施模式。针对制造过程中感知、决策、执行3个环节,提出了一种云-边缘协同数字... 当前制造业呈现出规模化、定制化生产的特点,设备种类与工艺类型繁多且由于生产需求多变导致生产资源配置多变,需引入更加灵活、高效、实时响应的智能制造实施模式。针对制造过程中感知、决策、执行3个环节,提出了一种云-边缘协同数字孪生制造平台架构,并介绍了其实施路径,旨在通过数字孪生技术、知识库和迁移学习技术的深度融合应用,实现生产要素精准感知、制造过程智能决策及控制策略动态执行。首先,基于云-边缘协同的分层架构,构建了虚实同步的数字孪生模型,解决了复杂生产系统动态感知与多源数据融合难题;其次,提出了基于本体的知识库构建方法,通过知识演化与优化,以提升知识元的泛化表征能力,为定制化工艺决策的普适性和准确性提供保障;最后,提出了基于迁移学习的控制策略个性化修正与实时调整方法,以有效应对生产过程中扰动影响。此外,介绍了研究团队在以上几个方面取得的关键研究进展。本文提出的方法为规模化定制生产提供了高柔性、高可用的智能制造解决方案,为智能制造在复杂动态制造场景下的深度应用提供了参考。 展开更多
关键词 数字孪生 云-边缘协同 感知 决策 执行
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基于PID搜索优化的CNN-LSTM-Attention铝电解槽电解温度预测方法研究 被引量：4
3
作者 尹刚 朱淼 +2 位作者 全鹏程 颜玥涵 刘期烈 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第1期324-337,共14页
铝电解生产环境恶劣,受电场、磁场、流场、温度场等多物理场耦合影响,导致铝电解生产过程故障频发。铝电解温度是影响铝电解槽寿命和运行状态的重要参数,但由于槽内温度很高且具有强烈腐蚀性,至今尚未找到有效的电解温度在线检测与预测... 铝电解生产环境恶劣,受电场、磁场、流场、温度场等多物理场耦合影响,导致铝电解生产过程故障频发。铝电解温度是影响铝电解槽寿命和运行状态的重要参数,但由于槽内温度很高且具有强烈腐蚀性,至今尚未找到有效的电解温度在线检测与预测方法。为了解决这一技术难题,通过理论分析结合现场实验验证,揭示了铝电解槽电解温度与其工艺参数间的密切相关性,并据此提出一种基于深度学习的铝电解槽电解温度预测模型。考虑到铝电解槽工艺参数的复杂性、非线性、高维度、时序性等特征,采用卷积神经网络(CNN)用于提取数据的高维特征,长短期记忆网络用于建模(LSTM),处理铝电解生产过程中的时序数据,引入了注意力机制(Attention),学习输入参数不同部分之间的关联性,同时根据输入数据的重要程度进行加权处理,并采用PID搜索优化算法(PSA)对CNN-LSTM-Attention模型的参数进行寻优,减少训练时间并提高模型的性能。最后经铝电解实际生产数据进行现场实验验证,结果表明:提出的温度预测模型相关指数(R~2)为0.963 7,均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为5.417 6和3.382 5,与单一模型算法、其他预测算法和不同优化算法对比验证表明,该模型的性能更佳,能够准确预测铝电解槽电解温度,实现了铝电解槽电解温度的在线检测。 展开更多
关键词 铝电解 算法 电解温度 深度学习 过程控制
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基于超启发式算法的可重构装配车间调度 被引量：1
4
作者 张佳朋 庄存波 +4 位作者 刘检华 赵乐乐 李琳 裴凤雀 郭昊鑫 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第2期399-410,共12页
针对卫星、导弹等航天复杂产品装配车间的装配工位、装配工人、装配作业三者相互依赖与制约,给车间调度造成巨大障碍的问题,提出一种超启发式算法,创新地使用启发式拟合规则和迭代最优规则,实现了可重构装配车间调度研究。构建了考虑关... 针对卫星、导弹等航天复杂产品装配车间的装配工位、装配工人、装配作业三者相互依赖与制约,给车间调度造成巨大障碍的问题,提出一种超启发式算法,创新地使用启发式拟合规则和迭代最优规则,实现了可重构装配车间调度研究。构建了考虑关键能力制约的可重构装配车间模型,以及重构切换时间、常规/关键工艺需求、人员/工站修正系数等相关的关联模型;在最佳装配工人技能、数量及其比例确定的基础上,采用超启发式算法,通过进化算子迭代寻优启发规则,实现了一种考虑工位可重构、工人多技能、常规作业/键性作业等多层次的装配车间最佳调度方案。通过小规模和大规模用例仿真验证,以及某航天企业卫星装配车间的实例应用表明,与传统启发式算法对比,所提算法具有效性和高效性。 展开更多
关键词 可重构装配车间调度 超启发式算法 多技能 关键工艺
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考虑机器数量增加的多处理机工件调度优化 被引量：1
5
作者 孙涛 王军强 黄永兴 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第3期924-938,共15页
多处理机工件是在同一时刻由多台处理机并行加工的工件。面向以最小化最大完工时间为目标的多处理机工件调度,分析了机器数量增加对最大完工时间的影响,证明了最优调度方案和所提近似调度方案的最好情形影响比,揭示了最大完工时间随着... 多处理机工件是在同一时刻由多台处理机并行加工的工件。面向以最小化最大完工时间为目标的多处理机工件调度,分析了机器数量增加对最大完工时间的影响,证明了最优调度方案和所提近似调度方案的最好情形影响比,揭示了最大完工时间随着机器数量增加而减少并趋于稳定的规律。分析了机器数量增加的影响,一方面改善了调度目标,另一方面增加了机器投入成本。权衡最大完工时间减少和机器成本增加两方面影响,以最小化最大完工时间与机器成本加权和为目标决策机器数量。基于降序首次适应算法设计了近似算法,给出了调度优化方案,并证明了所提算法的最差性能比不超过2。通过仿真实验,验证了所提算法的最好情形影响比及算法的有效性。 展开更多
关键词 多处理机工件调度 资源扩充 最好情形影响比 近似算法 最差性能比
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基于改进D3QN算法的随机工时下柔性综合调度问题研究 被引量：1
6
作者 李想 任晓羽 +1 位作者 周永兵 张剑 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第2期474-486,共13页
针对离散制造车间的工时不确定性问题,在考虑设备和工序约束的基础上,以最小化最大完工时间为优化目标构建综合调度数学模型,并提出一种改进双竞争深度Q网络算法(ID3QN)求解随机工时下的柔性综合调度问题。从工序、机器及整体层面分别... 针对离散制造车间的工时不确定性问题,在考虑设备和工序约束的基础上,以最小化最大完工时间为优化目标构建综合调度数学模型,并提出一种改进双竞争深度Q网络算法(ID3QN)求解随机工时下的柔性综合调度问题。从工序、机器及整体层面分别设计了三组状态特征;将与工时、加工顺序相关的工序规则以及与优化目标相关的机器规则组成的8组复合调度规则作为动作集,并根据平均机器利用率差值进行即时奖励;引入自注意力机制与混合采样策略,以进一步提升算法稳定性和泛化性。仿真结果表明:所提算法在求解随机工时柔性综合调度问题时,平均偏差比现有深度强化学习算法平均提高了54.63%,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性综合调度 ID3QN 自注意力机制 随机工时
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滚动轴承的退化特征信息融合与剩余寿命预测 被引量：1
7
作者 张建宇 王留震 +1 位作者 肖勇 马雅楠 《中国机械工程》 北大核心 2025年第7期1553-1561,共9页
针对滚动轴承剩余寿命预测的需求,提出一种基于稀疏自编码器(SAE)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的预测模型。以滚动轴承全寿命振动数据为研究对象,通过构建反双曲变换的状态退化指标和频域谐波退化因子形成退化指标集,并利用SAE特征融... 针对滚动轴承剩余寿命预测的需求,提出一种基于稀疏自编码器(SAE)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的预测模型。以滚动轴承全寿命振动数据为研究对象,通过构建反双曲变换的状态退化指标和频域谐波退化因子形成退化指标集,并利用SAE特征融合提取关键特征,消除冗余信息。同时,结合BiLSTM模型捕捉时序特征,实现全周期寿命预测。实验结果表明,所提模型优于支持向量回归、极限学习机、卷积神经网络等模型,预测误差更小,泛化能力更强。 展开更多
关键词 稀疏自编码器特征融合 双向长短期记忆网络预测模型 滚动轴承 反双曲特征指标 频域谐波退化因子
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人本智造:人体行为识别关键技术分析与展望
8
作者 刘庭煜 翁陈熠 +13 位作者 王柏村 郑湃 赵强强 王昊琪 董元发 庄存波 冷杰武 向峰 陈成军 周小舟 李兴宇 焦磊 王晓宇 倪中华 《机械工程学报》 北大核心 2025年第15期57-81,共25页
随着新一代信息技术与制造技术的持续深度融合,以人为中心的智能制造范式正在重塑传统工业生产模式,人体行为识别技术作为实现人本智造的关键使能技术,主要研究人体行为语义的智能识别与理解,展现出广阔应用前景。对工业场景中人体行为... 随着新一代信息技术与制造技术的持续深度融合,以人为中心的智能制造范式正在重塑传统工业生产模式,人体行为识别技术作为实现人本智造的关键使能技术,主要研究人体行为语义的智能识别与理解,展现出广阔应用前景。对工业场景中人体行为识别技术的发展现状、关键挑战与应用前景进行系统探讨,有助于推动人本智造的理论发展与创新实践。首先,以人体行为识别技术的发展脉络为基础,深入分析人体感知、行为建模和行为识别等核心技术的演进过程,为人体行为识别技术的工业化应用奠定技术基础;其次,针对工业场景的特殊需求,重点讨论多模态鲁棒感知系统、多尺度行为理解框架、融合意图理解的人机协同及工业场景的优化部署等关键技术的研究现状;在此基础上,对工业场景人体行为数据集进行系统化分析和质量评估,并重点阐述人体行为识别技术在生产安全管控、生产调度优化、工艺改进和行为改善等典型应用场景的实践进展;最后,结合空间智能、生理认知融合、多模态大语言模型等新兴技术,展望工业人体行为识别技术的未来发展方向。 展开更多
关键词 人本智造 人体行为识别 多模态数据融合 空间智能 人机协作
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GAE-YOLO:全局感知增强的输电线路外破隐患目标检测方法
9
作者 刘敏 陈明 +1 位作者 武明虎 叶永钢 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第2期267-278,共12页
超高压架空输电线路在电力系统中至关重要,但常面临建筑施工、山火等外力因素引发的事故。这不仅损害了国家经济,影响电网稳定性,还对电力工作人员的人身安全造成威胁。基于深度学习的目标检测方法为检测外破隐患提供了新方案,但现有方... 超高压架空输电线路在电力系统中至关重要,但常面临建筑施工、山火等外力因素引发的事故。这不仅损害了国家经济,影响电网稳定性,还对电力工作人员的人身安全造成威胁。基于深度学习的目标检测方法为检测外破隐患提供了新方案,但现有方法往往依赖局部邻域信息执行采样操作,限制了感知范围和表达能力。为解决这一问题,提出了一种基于YOLOv10的实时全局感知增强方法GAE-YOLO,旨在提高超高压架空输电线路外破隐患目标的检测精度。针对传统方法中局部感知的局限,设计了2个新的上下采样模块:全局感知下采样模块(GADM)和全局感知上采样模块(GAUM)。GADM通过学习特征图的全局空间信息生成全局感知权重,优化下采样过程的感知性能;GAUM则通过利用深层特征图的通道信息生成全局感知权重,动态增强采样点的隶属关系,有效突出目标边界。为验证GAE-YOLO的有效性,构建了一个针对超高压架空输电线路外破隐患的大规模数据集,并在该数据集上取得了93.05%的平均精度均值(mAP),相较于基线模型mAP提升了5.13%。实验结果表明,GAE-YOLO能够显著提高外破隐患目标的检测精度,具有重要的应用价值,为电网安全运行提供了新的技术支持。 展开更多
关键词 目标检测 全局感知 下采样 上采样 外破隐患 输电线路
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电磁驱动送样小车的运动学仿真分析
10
作者 段晓燕 李阳阳 +1 位作者 李建华 赵正天 《哈尔滨理工大学学报》 北大核心 2025年第4期11-17,共7页
检化验自动化送样一般采用风压驱动,基建设施庞大、能耗高、故障率高。针对此问题,结合线圈型电磁发射技术提出了一种新的远距离输送送样装置,完成了电磁驱动送样系统的电磁学仿真,建立了电磁发射装置机电耦合动力学模型,得到输入电流... 检化验自动化送样一般采用风压驱动,基建设施庞大、能耗高、故障率高。针对此问题,结合线圈型电磁发射技术提出了一种新的远距离输送送样装置,完成了电磁驱动送样系统的电磁学仿真,建立了电磁发射装置机电耦合动力学模型,得到输入电流与出口速度之间的动力学关系。针对不同初速度送样小车,建立了目标出口速度的控制模型,通过仿真及实验验证了本文所提控制方法,为电磁驱动送样装置设计提供了理论指导。 展开更多
关键词 电磁发射装置 送样 发射动力学 电磁力 出口速度
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面向人本智造的人机协作:发展演变、融合应用与未来展望
11
作者 张洁 丁鹏飞 +3 位作者 王柏村 张朋 吕佑龙 汪俊亮 《机械工程学报》 北大核心 2025年第15期4-20,共17页
欧盟工业5.0赋予了智能制造新的时代内涵——以人为本,促进了人本智造(以人为本的智能制造)的快速发展。作为人本智造的核心范式之一,人机协作已成为近年来工业制造领域的研究热点。因此,对人机协作的过去和未来进行全面分析:梳理人机... 欧盟工业5.0赋予了智能制造新的时代内涵——以人为本,促进了人本智造(以人为本的智能制造)的快速发展。作为人本智造的核心范式之一,人机协作已成为近年来工业制造领域的研究热点。因此,对人机协作的过去和未来进行全面分析:梳理人机关系发展与演变,探讨人机协作模式的迭代与融合,归纳人机协作在多个领域的典型应用,展望人机协作未来发展愿景与技术突破方向。从工业化发展历程与人机共情程度的耦合关联中,阐述人机关系的发展与演变过程。基于人机关系及其协作特点,对制造系统人机协作模式的迭代与融合进行分析与总结。归纳人机交互、人机协同和人机共生三种人机协作典型模式在产品装配、机器人控制、自主驾驶等领域的应用,讨论不同人机协作模式在实际应用中存在的不足与挑战。展望人机协作未来愿景与发展方向,探讨未来人机协作时代需要突破的新技术、新理论,以期促进制造系统人机协作迈向人本智造新的层级。 展开更多
关键词 人本智造 人机协作 人机关系 制造系统
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基于数字孪生的起重机结构闭环优化设计方法
12
作者 董青 南方磊 +2 位作者 徐格宁 胡双贤 戚其松 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第7期2293-2309,共17页
针对传统经验模式下起重机结构设计不合理导致承载性能与实际服役场景不匹配的问题,以数字化设计模式为理念,提出基于数字孪生的起重机结构闭环优化设计方法。首先,利用“运行状态-承载性能-形状特点”一体化的思想,从虚实行性映射、数... 针对传统经验模式下起重机结构设计不合理导致承载性能与实际服役场景不匹配的问题,以数字化设计模式为理念,提出基于数字孪生的起重机结构闭环优化设计方法。首先,利用“运行状态-承载性能-形状特点”一体化的思想,从虚实行性映射、数据融合与交互、服务及可视化呈现3个层面,搭建用于起重机结构闭环优化设计的数字孪生系统。其次,在应力预测方面,以不同工况下的结构应力点云样本为基础,采用K最近邻算法(KNN)、球树算法(Ball-Tree)算法和径向神经网络(RBF),构建粗细网格节点匹配模型和应力预测模型,实现随机载荷作用下结构应力快速预测。而后,在结构优化方面,利用应力预测结果,构建静强度和疲劳强度约束条件,结合结构主控尺寸参数,以及由质量和寿命匹配组成的多目标函数,采用非定向算子(NDX)改进NSGA-Ⅱ算法,完成起重机结构闭环优化设计。最后,以YDC20/30轻小型移动式起重机为例,验证了所提方法及系统的可行性和有效性。 展开更多
关键词 数字孪生 起重机结构 闭环优化设计 应力预测
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智能刀具柜在汽轮机叶片加工中的应用
13
作者 张玉胜 杨德存 +2 位作者 向志杨 邓亚弟 文小山 《工具技术》 北大核心 2025年第7期108-112,共5页
在企业数字转型的背景下,刀具管理优化是制造企业转型的重要部分,智能刀具柜是刀具管理优化的一种方式。根据汽轮机叶片加工车间刀具使用的具体情况,设计智能刀具柜软硬件,并开发其与SAP系统数据交互的接口,完成智能刀具柜系统与SAP工... 在企业数字转型的背景下,刀具管理优化是制造企业转型的重要部分,智能刀具柜是刀具管理优化的一种方式。根据汽轮机叶片加工车间刀具使用的具体情况,设计智能刀具柜软硬件,并开发其与SAP系统数据交互的接口,完成智能刀具柜系统与SAP工具管理模块的数据交互,实现智能刀具柜在汽轮机叶片加工车间的稳定应用,刀具借用归还过程无人值守,提升刀具借用归还的效率和准确性,降低刀具管理人员的劳动强度。 展开更多
关键词 智能刀具柜 汽轮机 叶片加工 刀具管理
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基于改进MLEA算法的多目标离散车间节能调度
14
作者 顾文斌 郭镇洋 +2 位作者 刘斯麒 苑明海 裴凤雀 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第7期2499-2514,共16页
针对多目标离散车间节能调度问题,以优化最大完工时间和加工总能耗为目标,提出一种多邻域局部增强搜索算法(MLEA)。根据问题特点,引入工序向量(OS)自指定规则对解空间降维,设计一种机器贪婪分配机制,以均衡机器负载,为优化初始解的质量... 针对多目标离散车间节能调度问题,以优化最大完工时间和加工总能耗为目标,提出一种多邻域局部增强搜索算法(MLEA)。根据问题特点,引入工序向量(OS)自指定规则对解空间降维,设计一种机器贪婪分配机制,以均衡机器负载,为优化初始解的质量,提出一种基于Pareto支配关系的双规则协调种群初始化方法。受生物激素反馈调节机制启发,提出自适应全局强化搜索算子和局部增强搜索算子,两种算子交替运行,以提高算法的全局搜索能力和局部搜索深度,增加记忆池矩阵,避免算法过早收敛。最后,通过对比实验,验证了所提算法在解决多目标离散车间节能调度问题上的优越性和稳定性。 展开更多
关键词 离散车间 节能调度 机器贪婪分配机制 全局强化搜索算子 局部增强搜索算子
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基于改进灰狼算法的回收与拆卸联合调度问题研究
15
作者 杜百岗 赵豪杰 郭钧 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第10期1325-1335,共11页
针对闭环供应链回收拆卸环节,文章进行废品回收再利用系统中回收与拆卸两阶段联合调度问题的研究,结合实际运行情况并考虑加工过程中的仓库容量限制,以最小化回收与拆卸的总成本、最小化完工时间为目标,提出一种改进的多目标灰狼算法。... 针对闭环供应链回收拆卸环节,文章进行废品回收再利用系统中回收与拆卸两阶段联合调度问题的研究,结合实际运行情况并考虑加工过程中的仓库容量限制,以最小化回收与拆卸的总成本、最小化完工时间为目标,提出一种改进的多目标灰狼算法。针对联合调度的两阶段调度过程,设计基于工序、机器、运输的三层编码策略;采用Tent映射进行种群的初始化,以保证种群的多样性;采用非线性调整收敛因子策略提升搜索能力和收敛速度;引入粒子群优化思想来改善灰狼算法的个体位置更新过程;以模拟退火策略决定最终个体位置的更新结果。仿真实验以及与其他相关领域算法的对比结果验证了文章所提算法在路径调度和拆卸联合调度问题优化上的适用性和优越性。 展开更多
关键词 废品回收 联合调度 拆卸序列规划 路径调度 灰狼算法
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基于激励耦合的铝电解槽接地故障诊断方法研究
16
作者 尹刚 钱中友 +2 位作者 颜非亚 曹文琦 朱淼 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第4期127-135,共9页
铝电解槽在复杂的工作环境中运行,受强磁场、电场、热场等多物理场耦合效应影响,容易发生接地故障,严重影响其生产效率和安全性。针对现有检测方法在精准定位与实时诊断方面存在一定局限性,提出一种基于激励耦合的铝电解槽接地故障诊断... 铝电解槽在复杂的工作环境中运行,受强磁场、电场、热场等多物理场耦合效应影响,容易发生接地故障,严重影响其生产效率和安全性。针对现有检测方法在精准定位与实时诊断方面存在一定局限性,提出一种基于激励耦合的铝电解槽接地故障诊断方法。该方法通过在铝电解系列首端注入幅值为30 V、频率为100 Hz的交流电压信号激励,并结合铝电解槽两端的交流电压与对地电压的动态响应,分析其接地故障特征。研究表明,铝电解槽在正常运行状态下电路表现为容性特征,而在接地故障发生以后,电路特性则由容性转变为阻性。基于这一特性,分别在单点接地故障和多点接地故障情况下设计了多组仿真实验,并引入容阻比作为故障诊断指标。通过对比正常运行与故障状态下的电气特征,提出以下诊断判据:当铝电解槽同时满足以下条件时:槽两端交流电压u i大于阈值u ci,槽两端交流电压和槽对地交流电压相位差φi<10°以及容阻比αi>104,表明该铝电解槽存在接地故障。通过制作实验原理样机并进行现场实验,验证了该方法能够有效识别铝电解槽的单点接地故障和多点接地故障,并且适用于在线监测与实时诊断。实验结果表明,该方法在提升铝电解槽运行安全性与经济效益方面具有显著优势,为铝电解槽的接地故障诊断提供了高效、可靠的解决方案。 展开更多
关键词 铝电解 激励耦合 接地 故障诊断 检测技术
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DMIFD:一种基于深度学习的多模态工业故障诊断方法
17
作者 尹刚 朱淼 +3 位作者 颜玥涵 王怀江 江茂华 刘期烈 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第6期215-227,共13页
基于深度学习的故障诊断是当前工业安全智能化管理的重要研究方向。工业实际生产中故障时常发生,导致生产效率下降,严重时会造成停产甚至人员伤亡。由于生产环境复杂多变,导致故障特征难以提取和识别,且工业现场需要实时监测和快速诊断... 基于深度学习的故障诊断是当前工业安全智能化管理的重要研究方向。工业实际生产中故障时常发生,导致生产效率下降,严重时会造成停产甚至人员伤亡。由于生产环境复杂多变,导致故障特征难以提取和识别,且工业现场需要实时监测和快速诊断,传统故障诊断方法通常依赖专家经验进行特征提取和模式识别,难以适应复杂动态的工业环境。针对上述问题,提出了一种基于深度学习的多模态工业故障诊断方法。采用极端梯度提升(XGBoost)筛选与工业故障相关的工艺参数,以此作为模型输入的多模态数据。通过深度极限学习机(DELM)提取生产工艺参数的非线性和高维特征,识别出异常状态的工业设备,并利用霜冰优化算法(RIME)优化DELM的关键参数,使模型达到最佳性能。RIME-DELM输出正常状态的设备样本,异常设备样本则继续输入至深度置信网络(DBN)和最小二乘支持向量机(LSSVM),对异常样本进行故障类型的具体判别。将所提出的方法应用于铝电解生产过程,验证了模型的有效性。经铝电解生产现场实验结果表明,该模型的异常状态检测的准确率为97.96%,F1-score为0.9753,故障类型诊断的准确率为96.75%,Macro-F1分数为0.9447,通过消融实验、与常见深度学习模型对比,本文构建的DMIFD模型诊断精度更高,为实际工业生产的故障诊断提高了更准确、可靠的支持。 展开更多
关键词 深度学习 故障诊断 多模态融合 神经网络 过程控制
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大规模个性化定制发展现状及标准化探究 被引量：1
18
作者 王婧 王汝悦 +2 位作者 阮望 武立强 邢迪雄 《机械工程与自动化》 2025年第4期223-226,共4页
消费者个性化的消费需求推动了大规模个性化定制模式的发展,从单元制造、柔性制造到可重构制造等先进的制造技术支撑着大规模个性化定制的多个生产环节。为了梳理大规模个性化定制模式的发展脉络,首先总结了该生产模式的起源、发展概况... 消费者个性化的消费需求推动了大规模个性化定制模式的发展,从单元制造、柔性制造到可重构制造等先进的制造技术支撑着大规模个性化定制的多个生产环节。为了梳理大规模个性化定制模式的发展脉络,首先总结了该生产模式的起源、发展概况和应用现状;然后从设计、采购、制造、服务4个方面阐述了以人工智能为核心的新一代信息技术与大规模个性化定制模式的融合方法和手段;最后,从工程实践的角度阐述了该生产模式的国家标准建设和应用现状。 展开更多
关键词 大规模个性化定制 关键技术 标准化
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面向中小型机械制造企业的智能工厂设计方法及应用 被引量：4
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作者 彭文明 金炎君 +3 位作者 许丽丽 赵海月 夏明垚 郑于海 《机电工程》 北大核心 2025年第2期362-372,共11页
在传统机械制造业转型升级的背景下,针对中小型制造企业在智能工厂建设、转变生产模式过程中的体系架构设计缺失、车间布局规划不合理、信息集成应用困难等问题,提出了一套应用于中小企业智能工厂建设的设计方法,并对该设计方法进行了... 在传统机械制造业转型升级的背景下,针对中小型制造企业在智能工厂建设、转变生产模式过程中的体系架构设计缺失、车间布局规划不合理、信息集成应用困难等问题,提出了一套应用于中小企业智能工厂建设的设计方法,并对该设计方法进行了实例验证。首先,根据中小企业的实际特点和发展目标设计了中小型企业智能工厂的体系架构模型,分析了智能工厂体系架构的组成内容及其相互关系;然后,对工厂布局规划方法进行了阐述,探索了智能工厂建设过程中车间生产布局的设计方法和实施流程,规划了企业信息化应用集成系统的框架与流程,实现了对车间生产数据的采集以及信息系统的集成融合;最后,以某企业为案例,对智能工厂规划设计方法在中小型传统机械制造业的应用进行了验证。研究结果表明:采用该方法后,与传统制造模式和生产过程相比,产能提高了53.8%,用工成本降低了20%,提高了企业的生产水平。这证明该方法对推动中小企业改善传统生产方式和运营模式有积极的促进作用。 展开更多
关键词 机械工厂 中小型制造企业 智能工厂 架构模型 布局规划 信息集成应用系统
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基于融合通道与时间注意力的TCN-BLSTM模型的混装作业车间在制品库存实时预测
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作者 庄泓 唐秋华 +2 位作者 成丽新 余淑均 齐航 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第9期3174-3186,共13页
混装作业车间加工和装配两阶段间的在制品库存水平,可能直接导致装配生产中断或引起错装漏装,故需预测不同时刻库存水平,实现精准控制。提出了融合通道与时间注意力机制(CATA)的TCN-BLSTM模型。首先,利用去噪自动编码器进行特征降维,去... 混装作业车间加工和装配两阶段间的在制品库存水平,可能直接导致装配生产中断或引起错装漏装,故需预测不同时刻库存水平,实现精准控制。提出了融合通道与时间注意力机制(CATA)的TCN-BLSTM模型。首先,利用去噪自动编码器进行特征降维,去除数据噪声和冗余信息;通过时间卷积网络(TCN)捕获工件流在加工机器装配工位间的传递机制,并将通道注意力嵌入时间卷积网络中,挖掘关键特征;通过双向长短时记忆网络(BLSTM)模拟推拉时刻双向信息流的传递,设计含多个模块的时间注意力网络,增强所有时刻特征间关联关系,挖掘影响库存的关键时刻;通过反向传播更新注意力网络参数,实现精准预测。实验结果表明所提出的CATA-TCN-BLSTM模型有效挖掘了关键特征和时刻,大幅提高了预测准确率;并实现了不同生产场景下的预测模型迁移,预测准确率达98%以上。 展开更多
关键词 在制品库存预测 时间卷积网络 通道注意力 双向长短期记忆网络 时间注意力
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