基于ASP虚拟企业的IDEF建模方法

在分析基于ASP的虚拟企业模式的基础上,采用IDEF建模方法,描述了基于ASP的虚拟企业模式的建模过程,着重对通过ASP寻求伙伴及其虚拟企业框架的初步建立和系统的详细结构设计的过程进行了分解。     

基于YOLOV4的工件表面质量在线检测方法研究

目的 提升自动化产线上工件表面微小缺陷的检测精度和检测速度。方法 首先,在预处理阶段提出采用CutMix的数据增强方法,增加训练样本的多样性,提高模型的鲁棒性和泛化能力,避免训练模型产生过拟合;使用K–means++聚类算法生成边界候选框,以适应不同尺寸的缺陷,并较早地筛选出更精细的特征。其次,借助CSP Darknet53网络及SPP模块提取输入原始图像的特征,通过训练获得针对工件表面质量的在线检测模型,提升YOLOV4缺陷位置检测及识别的精度。结果 实验结果表明,文中所提出的基于YOLOV4的工件表面质量在线监测方法的预测精度达到97.5%,检测速度达到32.8帧/s,均优于同类的深度学习算法。以贵州某航空工业产品的自动化产线作为实验平台验证了所提方法的可行性和有效性。结论 该方法具备结构简单清晰、自适应性强等优点,检测精度和速度均满足工业场景需求,可以将其用于产品表面质量的在线检测。     

复杂装配体多层次装配路径规划研究

针对传统装配路径规划方法应用于复杂装配体时出现的组合爆炸问题,提出了一种基于人机交互的改进A-Star(A*)算法多层次装配路径规划方法。算法在传统启发式路径规划算法的基础上引入了干涉威胁概率、平滑度代价、权重系数参数,实现了算法不同侧重方向的最优路径寻找。算法首先根据基于人机交互的路径规划方法结合操作者的装配经验将复杂装配体划分为多个装配层次段,其次对各层次段中的装配零部件运用改进A*算法求解最优拆卸路径,并最终根据路径反演原则生成整个复杂装配体最优装配路径。结合算法仿真对比与KUKA工业机器人路径规划实例验证,得出上述方法较传统启发式路径规划方法提升了路径规划效率,满足了工业生产中复杂装配体自动路径规划需求。     

改进的差分进化算法在约束优化问题中的应用

针对差分进化算法求解约束优化问题存在寻优精度差和收敛速度较慢的问题,提出一种改进的差分进化算法来求解约束优化问题.首先在初始化及进化过程中利用广义反向学习(GOBL)策略产生反向种群,提高搜索效率同时加快收敛速度;其次采用自适应权衡模型计算出个体的适应值并作排序处理;最后,改进的变异策略和个体选择机制执行变异操作提高多...     

内部网络安全风险管理探索

分析了内部网络安全的现状和内网安全所面临的挑战,综合论述了内网安全管理的重要性和复杂性,提出了内网安全风险管理的措施和方法,从理论上探讨了一种内网安全风险管理的检测模型,对内网安全风险管理的进一步的研究方向有一定的启示.     

一种基于MAS的入侵检测方法

本文根据入侵检测的现状和存在问题,结合Multi-Agent系统(MAS)的特点.提出一种基于MAS的入侵检测方法一MAIDS.结合完备的入侵指征库.该方法能正确完成各种入侵检测任务.为用户和系统安全保驾护航.     

基于深度门控循环单元神经网络的刀具磨损状态实时监测方法

为监测生产加工过程中的刀具磨损状态,提出一种基于深度门控循环单元神经网络的轻量化状态监测模型。首先,预处理阶段对加速度传感器采集的时序信号进行小波阈值去噪,并将每次刀具进给产生的冗长信号划分为多个训练样本,以滤除噪声、改善算法的鲁棒性;然后,利用卷积神经网络(CNN)从时序信号输入中自适应地提取特征,构建深度双向门控循环单元(BiGRU)神经网络学习特征向量间的时序信息,并将Attention机制的思想引入其中,自适应地感知对磨损状态分类结果有关联的网络权重,并对其进行合理分配,避免因人工提取特征带来的复杂性和局限性。实验结果表明,所提方法能够对传感器采集的原始数据实时准确地预测刀具磨损状态,在识别精度和泛化能力上均达到了较好的效果,为实际工业场景下的刀具磨损状态监测提供了新的思路。     

一种基于入侵管理的入侵检测系统

从入侵技术分析开始,简要总结了目前的主流入侵检测技术及入侵检测系统;展望入侵检测系统未来的发展方向.并在现有入侵检测系统基础上提出一种新的基于入侵管理的入侵管理系统构想,对入侵检测系统未来进一步的研究方向有一定的启示.     

动态场景下基于语义分割的视觉SLAM方法

针对在动态场景下视觉同步定位与建图（SLAM）鲁棒性差、定位与建图精度易受动态物体干扰的问题,设计一种基于改进DeepLabv3plus与多视图几何的语义视觉SLAM算法。以语义分割网络DeepLabv3plus为基础,采用轻量级卷积网络MobileNetV2进行特征提取,并使用深度可分离卷积代替空洞空间金字塔池化模块中的标准卷积,同时引入注意力机制,提出改进的语义分割网络DeepLabv3plus。将改进后的语义分割网络DeepLabv3plus与多视图几何结合,提出动态点检测方法,以提高视觉SLAM在动态场景下的鲁棒性。在此基础上,构建包含语义信息和几何信息的三维语义静态地图。在TUM数据集上的实验结果表明,与ORB-SLAM2相比,该算法在高动态序列下的绝对轨迹误差的均方根误差值和标准差（SD）值最高分别提升98%和97%。     

改进粒子群算法和动态窗口法的动态路径规划

针对粒子群算法收敛速度慢、精度低以及只适用于静态环境等问题,提出改进粒子群-差分进化和动态窗口法的混合算法.首先利用差分进化算法改进粒子群算法寻优机制,对粒子群算法进行优化,构造新的适应度函数,实现对全局的路径规划;然后,根据生成的路径,提取关键中节点作为动态窗口法的局部目标点,采用动态窗口法进行局部路径规划,使起始航向角继承上一次到达局部目标点的航向角,生成从起始点到目标点的最短且平滑的路径.最后,将所提算法应用于不同试验场景进行路径规划仿真试验,并与现有算法进行对比分析,结果表明所提算法可行性强,具有更高的搜索能力.