多设备租赁条件下基于服务质量评估的预防性维修策略优化

鉴于建筑施工机械设备的租赁服务中,维修服务质量直接影响施工单位(客户)的承租意愿和租赁商的利润,以客户期望和维修绩效为指标,提出维修服务质量评估方法,建立客户数量预测模型,优化设备的预防性维修策略,并采用一维取整一维实数的微粒群算法进行求解。数值实验结果表明,较现有策略,优化后的预防性维修策略下的租赁商利润有显著提高。     

群机器人多目标搜索中的合作协同和竞争协同

群机器人进行多目标搜索时,通过任务分工形成多个子群,各子群分别针对一个意向目标协同搜索,故围绕子群协同中存在的合作关系和竞争关系提出控制策略.为进行合作协同,建立子群发言人的动态遴选机制,不同子群的发言人进行通信,交换所属各子群的最优信息,引导本子群的搜索行为;为进行竞争协同,引入承包机制,按子群的优势地位高低决定是承包还是放弃对某些目标的搜索.两类协同控制的仿真结果表明,合作协同扩大了机器人的感知范围,竞争协同降低了空间冲突机率.二者综合作用,明显提高了群机器人的搜索效率.     

群机器人通信研究综述

为了完成规定任务,群机器人中的个体机器人之间须进行协调合作,这有赖于机器人在有限感知和局部交互基础上的群体智能行为涌现,故对群机器人系统中的通信研究现状进行述评。首先对通信机制进行了划分,指出隐式通信的效率较显式通信为低,且作为人工系统的群机器人中更多采用显式通信机制。针对显式通信,通过对通信方式、网络拓扑结构、通信协议及通信语言等主要内容进行阐述,明确群机器人中通信研究的现状,并对该领域的研究方向进行了展望。     

液压机控制程序的优化设计

在ＰＬＣ系统中，控制程序决定着系统运行的特征。本文结合实例对液压机控制程序的优化设计进行了阐述。     

冲压液压机PLC程序设计中的时序逻辑对象封装

提出时序逻辑对象的概念。通过创建和封装时序逻辑对象并按面向对象方法进行电液比例控制系统的PLC编程，把对冲压液压机设备实体的控制映射为控制虚拟逻辑对象。根据流程图中的状态顺序及电磁铁闭合表中液压泵阀等元件的分布，按工艺要求将液压元件组合成时序逻辑对象；每个对象均有各自属性，包括运动机构在相应工步下的工作压力、流量、位置和方向等极限参数；事件则是报警信息、控制模式、工艺制式、操作命令和反馈信号的组合逻辑。对象间传递的消息按流程状态顺序由上游向下游传递并从下游对象得到回复消息；逻辑对象支持的方法由流程状态定义确定。该对象抽象和封装方法结合消息传递和触发机制可以提高编程效率。     

Outlook电子邮件的远程数据库管理

介绍以Exchange Server/Ouflook为开发平台,采用自动化技术和ADO连接方法,通过在VB应用程序中启动Outlook自动化会话获得邮件对象,进行字段分解以检索邮件文本并存储在远程数据库,实现对客户动态信息的集中管理.     

面向轻量化网络的火焰快速识别

为解决火焰图像识别在边缘设备,移动端设备环境下模型体积大,准确率低,实时性能差的问题.首先选取ShuffleNetV2作为轻量化主干神经网络,保证模型的实时性;其次,设计了一种新的注意力模块SCDAM (space and channel dual attention module)去同时考虑通道和空间的关联性,针对不同特征的重要程度去赋予不同权重并有效提高模型精度;然后,设计了一种多尺度特征融合模块,使提取到的特征在空间尺度上更加丰富,加强网络对不同尺度的适应性;最后将SCDAM模块以及多尺度模块引入到ShuffleNetV2中并利用迁移学习方式优化模型参数,进一步提高模型精度.在参数量和计算量仅有微量增加的情况下,本算法的精度比ShuffleNetV2提升了3.2%,且单次推理速度仅耗时8.7 ms.实验证明,该算法更加适合应用在计算资源有限情况下,如火药火焰的识别与监控.     

目标围捕任务中搜索与预包围阶段的群机器人行为学习

为了进行群机器人协同作业,提出目标搜索中导航类集体行为学习策略.在使用具有闭环调节功能的动态任务分工方法进行任务分配、自组织地生成多个子群后,在子群中引入基于社会学习微粒群算法的机器人行为学习策略.在子群框架内,机器人各自独立地以感知的共同意向目标信号强度为标准对所有成员排序,将感知优于自己的机器人作为行为示范者.然后在搜索空间各维度上分别随机选择一个行为示范者,学习其在相应维度上的位置坐标,经构造得到搜索空间中自己的学习行为向量,由此决策自身的运动行为.仿真结果表明,在不需要学习全局社会经验的前提下,机器人能针对所属子群的共同意向目标进行协同作业,提高搜索效率.     

退化数据驱动的设备剩余寿命在线预测

为在线预测单台服役设备的可用剩余寿命,提出一种融合先验退化数据和设备自身现场退化数据的剩余寿命预测方法。建立符合非线性Wiener过程描述的设备退化模型,利用先验数据采用极大似然法估计模型中的未知参数,使用贝叶斯方法融合新增的现场退化数据实时更新模型参数,进一步实现对设备实时剩余寿命评估。数值仿真和实例计算的结果表明,与固定参数法相比,该方法能够根据现场退化数据不断更新设备剩余寿命分布,进而更好地体现设备的个体差异,显著降低剩余寿命分布的不确定性。