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期刊信息/Journal information
计算机集成制造系统
计算机集成制造系统

杨海成

月刊

1006-5911

Bamt@onet.com.cn

010-68962468 68962479

100089

北京2413信箱34分箱

计算机集成制造系统/Journal Computer Integrated Manufacturing SystemsCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊为国家级学术刊物，旨在交流国内外CIMS研究、开发和应用的信息，推动和促进中国CIMS的发展。主要报道国内外有关发展计算机集成制造系统的政策措施、重点、趋势、科研动态、科技成果、推广应用、产品开发和学术活动等内容。设有综述、论文、专家论坛、企业实践和动态信息等栏目。已成为全国中文核心期刊。中国科技论文统计与分析文献来源期刊。中国科学引文数据库来源期刊。美国《工程索引（EI）》检索文献源期刊。1999年度影响因子达到0.746,在中国科技论文与引文数据库1372种期刊中位居前列。
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    基于改进VNDS算法的并行机批量流调度

    杨振宏何兴昌廖清亮李晓刚...
    4420-4434页
    查看更多>>摘要：为解决有限运算时间下的并行机批量流问题,提出基于订单拆分策略改进的变邻域分解搜索(VNDS)算法.该算法采用实数编码,在每次迭代前,按照固定规模将编码分解为多个小的编码块,相邻编码块之间相差固定步长的编码;每次迭代中利用交换、插入邻域对各个编码块依次进行邻域搜索.利用循环转移理论设计算法的扰动邻域.为适应订单和子批可拆分的特点,利用两种拆分策略对VNDS算法进行改进,分别在算法两次相邻迭代之间和算法迭代过程终止后对订单或子批进行拆分,优化拖期和完工时间.实验结果表明,相比变邻域搜索算法、模拟退火算法和人工蜂群算法、改进后的VNDS算法在有限的时间内可以得到更好的解.将所提算法应用于卷烟厂的实际生产,可有效提高生产计划的制定效率.

    不相关并行机批量流订单拆分变邻域分解搜索算法

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    基于VGG16-SVM-SSA的产品表面质量检测方法

    钟武昌战洪飞林颖俊叶晨...
    4435-4445页
    查看更多>>摘要：针对传统视觉检测方法容易出现漏检、错检、识别效率低等问题,提出一种基于深度学习的产品表面质量检测方法,加速产线检测效率和提高质量控制智能化水平.首先,从产品表面质量检测基本流程出发,进行产品表面质量问题建模.在此基础上,构建改进的VGG16网络模型进行图像识别,该模型采用支持向量机(SVM)代替VGG16网络模型中的softmax分类器,并引用麻雀搜索算法(SSA)进一步优化SVM超参数,从而增强模型分类精度.同时搭建图像缺陷特征知识库,完善标准产品表面缺陷数据体系.最后,设计开发了基于深度学习的工业云平台质量检测系统,实现产线、设备、人员之间的高效交互联通,以及产品表面质量数据的实时采集、传输、智能检测和数据管理,采用铸造叶轮案例验证了所提模型和方法的可行性.

    质量检测VGG16网络模型支持向量机麻雀搜索算法工业云平台

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    基于工业算力网络的算力接入服务器部署算法

    章刚陈庆奎
    4446-4458页
    查看更多>>摘要：为解决由算力接入服务器的资源有限性与算力资源的系统结构的不稳定性之间的矛盾所产生的工业算力网络建设效率低下问题,提出一种新型量子遗传算法.首先,基于多目标优化模型分析了算力接入服务器部署问题.随后,利用ε约束法将该问题转化为基于ε约束法的算力接入服务器部署问题,并从理论上证明了两个问题在一定程度上是等价的.算法设计时,采用量子基因位代替传统基因位构建量子染色体.之后,基于问题的约束条件划分整个搜索空间,并通过量子染色体中的量子基因位复数概率幅之间的大小关系完成种群均匀分布.接着,以最优量子染色体为基准,剩余量子种群基于个体均衡度并通过量子旋转门完成种群迭代更新.最后,对约束条件空间中每个被选中的量子染色体利用随机量子非门完成变异操作.实验从算力资源总量误差率、负载均衡偏差率、算法收敛率以及最优解偏差率等4个方面验证了该算法有效性和收敛性.

    工业算力网络算力接入服务器ε约束法量子遗传算法

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    面向工业流程异常检测的均衡循环神经网络

    许荣斌章宇谢莹刘志强...
    4459-4467页
    查看更多>>摘要：智能制造的迅速发展给网络安全防护带来了巨大的机遇与挑战,各类安全威胁会造成严重的损失甚至灾难,已成为工业互联网亟待解决的问题.鉴于此,提出一种新的均衡循环神经网络,利用神经网络的适应性特点,采用长短期记忆网络(LSTM)的门电路特性,针对工业互联网流数据随着时间推移异常检测准确性较低的问题,通过不同权重与当前输入数据重构得出遗忘门控、输入门控和输出门控.随后通过sigmoid激活函数求得预测结果,并将该结果作为门控循环单元网络(GRU)的网络层输入,由GRU网络层促使当前网络快速拟合,从而较快地获得较优的参数.本方法结合LSTM和GRU的优势,保留LSTM最后时刻的隐藏状态,作为下一层网络GRU的输入,使网络层的连接更加平滑,最大程度地保留LSTM所学习到的参数,获取隐藏特征,既可提高神经网络的精度,又可高效、快速地检测工业互联网络的异常.

    循环神经网络长短期记忆门控循环单元工业互联网异常检测

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    基于数字孪生的塔式起重机结构性能在线监测方法

    贾政楠王欣高顺德孙田...
    4468-4476页
    查看更多>>摘要：为了保证塔式起重机安全作业,提高塔式起重机的智能化水平,提出了基于数字孪生的塔式起重机结构性能监测方法.首先,根据塔式起重机的运行特点和实时监控的要求,提出了塔式起重机数字孪生框架,详细阐述了各部分的功能;其次,通过建立运动模型实现了塔式起重机实时状态映射、借助网格简化技术构建了塔机虚拟模型、利用人工神经网络技术实现塔式起重机的结构性能在线预测;最后,以STL760动臂塔式起重机为例,建立了动臂塔式起重机数字孪生系统,验证了塔式起重机数字孪生框架的可行性,证明了预测结果有较快的分析速度和较高的准确性,为塔机智能化管理提供了新思路.

    数字孪生塔式起重机网格简化在线监测

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    基于两阶段Gamma过程的工业机器人可靠性评估

    陈友东刘茁
    4477-4483页
    查看更多>>摘要：针对工业机器人长寿命、高可靠、成本高、上市时间短、常采用小子样加速退化试验推断产品可靠性的现状,提出一种结合Gamma过程和Gibbs抽样的可靠性评估方法.首先,提出两阶段Gamma过程的退化模型,用于描述工业机器人不同阶段的退化情况;其次,采用Gibbs抽样估计模型的参数并利用估计的结果进行可靠性评估;最后对工业机器人大臂关节建立两阶段退化模型并进行可靠性评估.评估结果与实际数据相符,证明了模型与方法可用于工业机器人可靠性评估.

    Gamma过程可靠性评估Gibbs抽样性能退化

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    基于多指标加权的滚动轴承故障特征选择方法

    焦睿李赛丁芝侠范亚军...
    4484-4492页
    查看更多>>摘要：为了更好地筛选原始高维振动信号的故障特征,提高滚动轴承故障诊断精度,提出一种特征评价指标加权优化的故障特征选择方法.首先采用平滑先验法自适应地分解轴承非平稳振动信号,并提取多种时域、频域和时频域特征构建初始故障特征集.然后,将单调性、区别性、识别性和鲁棒性4个特征性能评价指标融合,采用基于正余弦算法优化的加权线性组合综合评估故障特征性能,继而筛选出敏感故障特征.最后,将该方法应用于滚动轴承实验数据,采用支持向量分类机作为诊断器,验证所提出故障特征选择方法的有效性.

    滚动轴承故障诊断故障特征选择故障特征评价

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    融合多传感器数据的系统相对密度高维核估计剩余寿命预测

    卫少萌张江民石慧吴斌...
    4493-4507页
    查看更多>>摘要：在工业大数据的时代背景下,利用复杂系统中部署的多种传感器获取状态监测数据进行剩余寿命预测,对于保证系统的可靠性与安全性有着重要意义.为了更有效地融合多传感器监测数据,提出一种基于传感器数据融合的相对密度高维核估计剩余寿命预测方法.首先,建立基于多传感器数据融合的非参数高维核估计特征融合模型,并将K近邻相对密度的思想引入高维核估计窗宽的选择中,可以根据数据的稀疏性自适应地选择更合理的窗宽;其次,在剩余寿命预测模型上利用空间映射的方法建立自适应相对密度高维核微分同胚变换方法以解决高维核估计在预测中的边界偏移问题,从而提高剩余寿命预测结果的准确性.最后,分别对航空发动机数据集和齿轮箱数据集进行了实验分析,验证了所提方法的准确性和有效性.

    剩余寿命预测高维核估计特征融合相对密度核微分同胚变换

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    能力受限下制造服务组合的多目标优化方法

    罗贺吴萍王博蔡智明...
    4508-4524页
    查看更多>>摘要：为了解决受制造任务种类多、制造服务跨地域和服务能力受限等特点影响的服务组合优化问题,提出服务能力受限下制造服务组合的多目标优化方法.该方法考虑异构任务的分解、原子任务的纵向执行顺序和横向处理顺序、制造服务跨地域分布和能力受限因素等约束,以最小化最大完成时间和最小化总成本为目标构建多目标优化模型.针对该问题的特点,提出基于启发式搜索的非支配排序算法(HSNSGA-Ⅱ),在初始化种群、交叉和变异阶段引入启发式搜索机制,能够提高算法的搜索质量.通过与3种常用启发式算法的对比实验,验证了HSNSGA-Ⅱ的有效性,并通过应用案例分析进一步验证了 HSNSGA-Ⅱ的实用性.

    制造服务组合多目标优化服务能力受限非支配排序算法启发式搜索

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    面向云制造服务商选择的多源异构时序信息评价方法

    周向红宾少华成鹏飞
    4525-4538页
    查看更多>>摘要：云制造是一种基于网络协同和数据智能的高效、低碳先进制造新模式,其中云制造服务商的评价选择是实现云制造的重要前提.由于云制造运营数据呈现出多周期与时效性、数据来源的多样性以及数据的异构性等特征,而现有决策模型往往以单周期静态数据和数值型数据为主,缺乏对多源异构时序数据的处理方法.鉴于此,提出一种基于多源异构时序信息的VIKOR评价方法,主要用于对云制造服务商的评价选择,旨在提高分布式制造资源的协同效率.算例研究表明,该方法具有可行性和有效性,可以为云制造多主体协同制造提供决策参考.

    云制造服务商运营数据多源异构时序信息VIKOR方法

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