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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。
正式出版
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    基于场景点云重建的移动焊接机器人作业轨迹提取方法

    刘今越李文秀贾晓辉冯重阳...
    2381-2388页
    查看更多>>摘要：为保证移动作业焊接机器人能够在建筑、石化、船舶等非结构化场景中精准高效的完成作业,提出一种基于点云重建的焊接轨迹提取方法.焊接机器人变换作业场景后,首先通过深度相机实时检测引导标志物,明确作业范围和起点并重建场景点云.然后基于点云分割和边界提取算法获取焊缝点云轨迹,并提出一种焊接机器人位姿调整策略.最后,针对点云精度不足的问题,采用激光视觉传感器对焊缝进行精度修正,提取精确焊接轨迹.通过曲线焊缝场景实验,表明机器人运动平滑,焊缝轨迹提取误差小于0.5 mm,精度满足生产要求.

    移动焊接机器人轨迹提取点云处理目标检测

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    位姿约束下的双向扩展机械臂路径规划方法

    刘光辉高嘉豪孟月波徐胜军...
    2389-2405页
    查看更多>>摘要：针对机械臂路径规划方法存在的规划效率低、连杆通过性差、路径粗糙等问题,以渐进最优快速随机搜索树RRT*为基础,提出一种位姿约束下的双向扩展机械臂路径规划方法(PCO-BT-RRT*).首先,设计目标偏置引导的双向扩展RRT*算法(BT-RRT*),改进了 RRT*算法的初始化过程,将起始点和目标点分别作为两棵随机树的初始节点,并通过目标偏置策略引导其以一定概率相向生长,加快探索未知区域,在保证路径代价较低的同时提升路径生成速度.其次,提出一种位姿约束路径优化策略(PCO),采用机械臂运动学模型和碰撞检测规则共同约束新节点扩展过程,寻找机械臂可达空间内的避障路径;对生成路径剪枝剔冗,缩短可行路径长度,同时对消冗节点以迭代调整的方式进行平滑优化,提高路径生成质量.通过仿真实验分析,验证了所提方法在路径规划问题上的显著性成效;在自主研发的BIM信息融合下建筑砌筑系统进行真机避障测试,验证了该方法的实用性.

    机械臂路径规划RRT*算法双向扩展位姿约束路径平滑

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    基于空程和方向的船体装配线划线路径优化

    申燚戴现令袁明新李解...
    2406-2418页
    查看更多>>摘要：为解决复杂船体装配线划线路径优化时精度低和收敛速度慢的问题,进而提高数控划线枪的作业效率,提出了基于空程和方向的船体装配线划线路径的调参免疫优化.首先以装配线的划线顺序和划线方向建立目标函数;然后借鉴凸透镜虚实成像原理设计了新免疫优化算法,基于进化代数和种群浓度自适应调节交叉和变异概率,并引入疫苗操作实现了船体装配线划线路径求解;最后基于马尔科夫链理论证明了免疫优化算法的收敛性.六组高维函数测试结果表明,与遗传算法、免疫遗传算法和自适应改进遗传算法相比,所提算法实现了 100％寻优,且最小收敛代数、平均收敛代数、迭代代数标准差分别平均减少了 29.63％、28.96％和18.33％.四种船体结构的装配线划线路径优化测试结果表明,相比起其他三种算法,所提算法的路径规划性能最佳,其最小值和平均值分别平均减少了 1.38％和2.39％,平均收敛代数和迭代代数标准差分别平均减少了 17.19％和13.08％,从而进一步验证了船体装配线划线路径调参免疫优化的有效性和优越性.

    船体装配线划线路径空走行程虚实成像免疫优化

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    基于双目视觉的运动目标检测与三维重建

    赵珊珊米曾真陈韧
    2419-2430页
    查看更多>>摘要：移动机器人凭借其工作性能可靠、减少生产制造成本等优势,在现代集成智能制造业中具有广阔的市场应用前景.但目前移动机器人室内环境感知系统存在感知维度单一、精度不高等问题,往往难以满足多维度实时精确感知环境的需求.因此,在模拟物流储仓的实验室环境下构建了一种可同时进行二维动态目标检测和三维场景地图重建的环境感知系统,将双目相机采集的图像分别输入增加树形特征融合模块的改进YOLOv3网络与加入带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法和关键帧筛选机制的优化RTAB-MAP算法,运行结果在机器人可视化平台实时显示,从而进行多维度环境感知,满足多任务需求.实验结果表明,动态目标检测中查准率与查全率较原算法分别提高1.78％和1.73％,检测耗时为16.57ms/f,平均定位误差为1.49％;改进后的RTAB-MAP算法相较原算法各误差均显著下降,实际室内场景重建中三维点云地图质量更佳.

    双目视觉运动目标检测三维重建YOLOv3移动机器人

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    编码方式对业务流程剩余时间预测影响评估

    徐兴荣刘聪郭娜李婷...
    2431-2443页
    查看更多>>摘要：合理的事件编码方式有助于提升业务流程剩余时间预测效果,为此,有针对性地设计出5种事件编码方式.首先,抽取业务流程包含的全部事件,并利用事件编码方式对获取的事件进行编码.其次,根据业务流程序列性的特点,构建不同类型的剩余时间预测模型,同时将事件编码向量作为预测模型的输入,从而评估事件编码方式对业务流程剩余时间预测的影响.在8个公开事件日志数据集上进行实验,结果表明GloVe事件编码方式在提高业务流程剩余时间预测效果上是最有效的.该实验结果可帮助研究者和从业者选择最合适的事件编码方式以实现最佳剩余时间预测效果.

    业务流程剩余时间预测深度学习事件编码方式

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    基于向量混洗和DMA传输的高效分组整序算法研究

    李慧祥张会福胡勇华张鑫...
    2444-2452页
    查看更多>>摘要：为提高快速傅里叶变换的处理速度,提升相关应用领域系统的性能,针对向量超长指令字(VLIW)架构处理器,提出一种适用于数据涉及的采样点数量为2的整数次幂的分组整序方法.该方法对输入数据按照一定规模分成若干个组,在每个分组内部进行混洗整序,以及通过直接存储器访问(DMA)传输将每组中的数据依次传输到结果数组,有效减少逆序数的计算需求和消除了单个数据寻址的要求.此外,针对硬件的"乒乓"存储功能提出了数据的向量混洗和DMA传输的并行处理方法,进一步提升分组整序算法的执行效率.通过在FT-M7002处理器上的具体算法实现和实验结果表明,该方法适用于向量VLIW架构处理器,运算结果正确,且有效地提高了整序的执行速度.

    快速傅里叶变换位逆序整序混洗

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    软件再生中多状态非固定周期检测策略优化

    张军郑彬何盼
    2453-2463页
    查看更多>>摘要：为减少集成制造软件系统维护成本,非固定周期检测主要用于触发软件再生.现有针对该策略优化的研究中,采用的可靠性目标或约束在整个软件运行周期内固定不变,无法根据软件运行状态动态调整.故提出一种多状态非固定周期检测策略及其优化方法.该策略将不同状态区间内的检测目标可靠性作为决策变量,以最小化系统维护成本为目标,建立优化模型动态确定最优检测周期.基于非固定检测策略的Markov半更新过程特性,建立多状态可靠性约束下离散化的维护成本评估模型,通过遗传算法求解最优策略配置参数,进一步得到最优检测周期.实验结果表明,与现有单状态非固定周期检测方法相比,平均可降低约5.32％的系统维护成本,最高可降低约11％维护成本.

    非固定周期检测软件再生Markov半更新过程可靠性优化

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    基于Stacking集成学习的剩余使用寿命预测

    韩腾飞李亚平
    2464-2473页
    查看更多>>摘要：剩余使用寿命(RUL)预测对于设备维护策略的制定有着关键作用.面对可变环境和多样的操作条件,单一寿命预测模型的性能波动较大,泛化能力弱.针对这一问题,提出一种融合多个相异模型的Stacking集成模型,纠正单一模型的预测误差.首先,对状态监测数据进行滑动时间窗口处理,获得具有时间序列信息的性能退化数据;然后,以提高模型的准确性和多样性为目标,确定基学习器的种类;最后,将梯度提升决策树(GBDT)作为元学习器,整合基学习器的预测结果,输出最终结果.基于NASA C-MAPSS数据集,对提出的集成模型进行验证,结果表明:Stacking集成模型的预测精度显著高于基学习器,与其他传统预测模型相比,也具有明显优势.

    Stacking集成模型剩余寿命预测滑动时间窗口集成学习

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    铁路货车钩舌检修数字孪生车间的研究与应用

    杨康吴少培董志宇李国芳...
    2474-2485页
    查看更多>>摘要：为了实现对铁路货车检修车间的实时透明管控,提高车间管理的信息化和智能化水平.首先,基于数字孪生技术,提出一种数字孪生检修车间六维模型,介绍了系统核心功能和开发流程,并详细阐述了数据采集及交换、三维可视化场景构建,被检对象生成等全要素精准建模过程.其次,基于分布式MQTT构架的数据采集及交换的方法,建立多源异构数据流转节点的状态矩阵,利用嵌入式设备、采集卡、传感器,逻辑控制器与车间管控系统进行数据交换,结合检修车间设备、物料、产线等检修全过程动态模型,构建了虚实交互映射的检修车间数字孪生系统.最后,通过基于数据挖掘的钩舌检修跟踪、检修工艺甘特图等技术输出,展示了数字孪生关键技术在钩舌智能检修中的应用场景,验证了所提方法的有效性,同时为数字孪生在智能轨道交通中的应用提供参考.

    数字孪生检修车间实时信息铁路货车

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    基于用户偏好评分值修正的深度神经网络推荐模型

    田磊易辉陈晨子缪小冬...
    2486-2494页
    查看更多>>摘要：针对工业产业链上下游产品选购中用户对产品评分习惯差异较大的问题,结合用户评分习惯提出修正算法,构建一种基于用户偏好评分值修正的深度神经网络推荐模型(UPDNN).该方法首先通过历史数据对各用户评分偏好进行学习,设计特有的满意度投影函数将用户评分投影至满意度空间进行修正,然后在满意度空间中通过深度神经网络进行推荐模型训练和待测产品满意度预测,最终给出用户的Top-k推荐产品表,实现产品推荐.实验结果表明,UPDNN较经典推荐算法在Movielens数据集上的推荐结果更贴合用户喜好,验证了所提方法的有效性.

    评分值修正深度神经网络信息提取特征处理

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