面向智能制造的工业机器人健康评估方法

以智能制造领域中最具有代表性的设备——工业机器人——为研究对象,针对其精度退化及设备故障问题,研究了工业机器人健康评估问题．首先,对工业机器人核心部件进行了失效模式及影响分析,并对现有工业机器人健康评估方法进行了综述．其次,提出了基于边－云协同和深度学习的工业机器人健康评估框架．在边缘层应用基于群组聚类和对等比较的方法进行异常检测,快速识别出发生异常的设备;在云端借助故障预测与健康管理技术以及人工智能算法对发生异常的设备进行深度健康评估．最后,对基于深度学习的工业机器人健康评估方法进行了展望．     

基于深度学习的智能设备故障诊断研究综述

智能设备故障诊断技术(Intelligent Fault Diagnosis, IFD)将深度学习理论应用于设备故障诊断,能自动识别设备的健康状态和故障类型,在设备故障诊断领域引起了广泛关注。智能设备故障诊断通过构建端到端的AI模型和算法将设备监测数据与机器健康状态关联以实现设备故障诊断,但设备故障诊断的模型和算法较多且相互之间并不通用,采用与监测数据不相符的模型进行故障诊断会导致诊断准确率大幅度下滑。为解决这一问题,在全面调查设备故障诊断相关文献的基础上,首先简述深度设备故障诊断的模型框架,再根据具体应用场景和设备监测数据类型对模型算法进行分类介绍、列表对比及总结,最后针对存在的问题分析了未来的发展方向。本综述有望为智能设备故障诊断的研究提供有益的参考。     

一种航天测控系统软件故障分析框架

在充分研究航天测控系统软件研发维护特点的基础上,通过引入相异性软件故障模型,结合软件故障检测和故障定位等分析方法,构建了一种基于功能组件的航天测控系统软件相异性故障模型,提出了一种具有较强针对性的航天测控系统软件故障分析框架,为航天测控系统软件故障分析的集成化研究提供了新思路。这种软件故障分析框架已在航天测控系统软件测试及软件故障问题排查等实际问题中得到有效应用,实践表明该框架对软件系统的研发维护及软件故障的快速分析定位具有重要意义。     

测控天线健康管理与支援保障系统研究及设计

针对航天测控网内天线设备在监测、设备健康管理及维护保障方面的需求,参考目前设备状态维修的相关标准和预测及健康管理(PHM)功能框架,面向航天地面测控设备,提出了测控天线健康管理与支援保障系统的建设思路。针对测站、用户中心和厂所在设备管理与保障中的不同功能定位,设计了测站、中心的分级分层管理和远程支援的总体架构,明确了系统内各节点的功能设计要点及系统工作流程、运行模式和关键技术要点。并以测控设备的天线系统作为健康管理对象,通过建立测站管理终端和测控设备健康管理中心应用平台,对系统主要功能、节点间信息交互、运行模式和关键技术在工程中进行了实践和验证,系统架构合理可行,对工程应用具有积极的指导和借鉴意义。     

基于深度学习的单图像超分辨率重建综述

图像超分辨率重建是用于提高图像质量的一项重要技术, 得益于深度学习在计算机视觉领域的成功应用和快速发展, 单图像超分辨率重建的效果得到了显著提升. 因此, 本文针对基于深度学习的单图像超分辨率重建方法展开深入研究, 首先综合介绍了用于该领域的基准数据集、性能评价指标、损失函数等相关知识, 然后对有监督学习和无监督学习下单图像超分辨率重建技术的最新算法进行分类讨论, 并且比较分析了不同模型之间的异同点与优缺点, 最后对该领域面临的问题和未来的发展方向进行了总结与展望.     

基于自编码算法的深度学习综述

深度学习是机器学习的一个分支,开创了神经网络发展的新纪元.自编码算法作为深度学习结构的重要组成部分,在无监督学习及非线性特征提取过程中起到了至关重要的作用.首先介绍自编码算法的基本概念及原理,然后介绍基于自编码算法的改进算法,最后列举了自编码算法在若干领域应用的知名案例和发展趋势.     

基于深度学习的视频预测研究综述

近年来,深度学习算法在众多有监督学习问题上取得了卓越的成果,其在精度、效率和智能化等方面的性能远超传统机器学习算法,部分甚至超越了人类水平。当前,深度学习研究者的研究兴趣逐渐从监督学习转移到强化学习、半监督学习以及无监督学习领域。视频预测算法,因其可以利用海量无标注自然数据去学习视频的内在表征,且在机器人决策、无人驾驶和视频理解等领域具有广泛的应用价值,近两年来得到快速发展。本文论述了视频预测算法的发展背景和深度学习的发展历史,简要介绍了人体动作、物体运动和移动轨迹的预测,重点介绍了基于深度学习的视频预测的主流方法和模型,最后总结了当前该领域存在的问题和发展前景。     

智能制造领域中深度强化学习的应用综述

深度强化学习在智能制造领域具有广泛的应用前景。文章概述了相关文献的综述,总结了深度强化学习在智能制造领域的几个主要应用方向,如自动化控制、智能优化调度、故障预测与维修、品质控制与质量预测以及智能物流和供应链管理。在这些领域,深度强化学习利用深度学习网络和强化学习算法,能够实现更高效、更精准、更智能化的制造过程控制和管理。同时,探讨了深度强化学习在智能制造中面临的挑战和未来发展方向。这些研究对推动智能制造领域的发展,提高制造过程的效率和质量具有重要意义。     

深度强化学习进展: 从AlphaGo到AlphaGo Zero

2016年初,AlphaGo战胜李世石成为人工智能的里程碑事件.其核心技术深度强化学习受到人们的广泛关注和研究,取得了丰硕的理论和应用成果.并进一步研发出算法形式更为简洁的AlphaGo Zero,其采用完全不基于人类经验的自学习算法,完胜AlphaGo,再一次刷新人们对深度强化学习的认知.深度强化学习结合了深度学习和强化学习的优势,可以在复杂高维的状态动作空间中进行端到端的感知决策.本文主要介绍了从AlphaGo到AlphaGo Zero的深度强化学习的研究进展.首先回顾对深度强化学习的成功作出突出贡献的主要算法,包括深度Q网络算法、A3C算法、策略梯度算法及其他算法的相应扩展.然后给出AlphaGo Zero的详细介绍和讨论,分析其对人工智能的巨大推动作用.并介绍了深度强化学习在游戏、机器人、自然语言处理、智能驾驶、智能医疗等领域的应用进展,以及相关资源进展.最后探讨了深度强化学习的发展展望,以及对其他潜在领域的人工智能发展的启发意义.     

测量船天基设备状态数据积累算法优化

相比传统地基测控技术,中继卫星的应用具有显著的优势,其“天基”设计思想,从根本上解决了测控、通信的高覆盖率问题.在实际应用当中,为了实现天基测控在火箭、卫星、飞船等航天器上加装中继终端设备.航天远洋测量船接收航天器实时下传的天基设备状态数据,积累算法如何兼具有效性、容错性是测控应用中的关键环节.而现有算法在特殊情况下不能从火箭遥测中将天基设备状态数据提取出来,本文讨论了现有积累算法的处理流程、容错功能及存在的不足,并对改进后的算法进行测试验证.     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

机车空调逆变电源设计

本文讨论的是机车空调逆变电源系统的设计与研究。该电源系统主要是由DC/DC的BOOST升压部分和DC/AC三相逆变部分两部分组成。DC/DC部分所得直流电压通过DC/AC部分逆变成三相交流电,供给空调机组工作。同时,为使电源系统能更可靠的运行,也设计了相应的故障检测、保护等辅助电路。     

制造型企业仓储物流管理的RFID应用——卷烟厂按垛出库及到货扫描系统初探

针对国家烟草管理的现状,有关主管部门在全国推行“行业卷烟生产经营决策管理系统工程”,利用条码等自动识别技术手段实时掌握全国的生产经营信息。但某卷烟厂此前的物流环节已经是“件烟成垛”运输,如何在尽可能保持原有企业管理体系的前提下,达到有关部门的数据统计要求,解决成垛卷烟的物流和信息流的交互与统一问题成为技改的核心。该项目成功的将条码识别与射频识别有机结合起来,为烟草行业信息化提供了生动的应用案例。     

Determination of the possible duration of performance of a set of tasks

Cybernetics and Systems Analysis -     

桥面损坏状态评估专家系统探讨

介绍关于桥梁结构损坏状态评估专家系统，在讨论状态评估方法的基础上，重点介绍损坏状态评估因素关系树的建立及各因素状态的模糊表达式等，最后以桥面诊断过程为例介绍系统的构成及诊断流程图，知识表达方式，系统推理过程及工作流程。     

变电站一次设备喷涂PRTV用量的分析

对国网宁夏电力检修公司宁安运维站近2年来一次设备喷涂PRTV用量的统计数据进行分析整理,得出各类一次设备按照标准要求喷涂PRTV时的用量估算值,并针对现存作业中存在的问题,提出相应解决方案。     

Features of estimation of the main key performance indicators of work of production of technological type. I. Complex of key indicators and feature of estimation of qualitative indexes of production flows

The structure of a complex of key performance indicators of work of production of technological type is considered. Features of determination of the qualitative indexes of work of production entering a complex and an error of their estimates are analyzed.     

新型煤泥浮选机液位传感装置的研制

介绍了一种性能良好的新型浮球式煤浆液位传感装置。该装置利用浮球随着煤浆液位的变化而带动连杆作上下运动,通过机械装置将液位的变化转变成角位移传感器的轴的角度变化,分析角位移传感器输出信号可得到煤泥液位信息。经测试该传感装置各项指标达到了设计要求。该新型煤泥浮选机液位传感装置具有良好的动、静态特性,可以在选煤厂推广应用。