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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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    基于改进生物迁徙算法的双资源柔性作业车间节能调度问题

    刘璐宋海草姜天华邓冠龙...
    3125-3141页
    查看更多>>摘要：节能调度是面向绿色制造的车间调度问题,已成为制造领域的研究热点.针对具有机器和工人双资源约束的柔性作业车间,综合考虑工人学习效应和工件运输时间的影响,以最小化车间能耗为目标,提出一种改进的生物迁徙算法(MBMA).该算法采用基于工件-机器-工人的三段式编码方法表示调度解,并设计了一种种群初始化方法,以改善初始调度解的质量.考虑到基本生物迁徙算法无法直接应用于离散车间调度问题,提出一种基于交叉操作的离散迁徙算子,使算法能够直接在离散调度空间内进行搜索.此外,在迁徙算子中引入转换概率动态调整策略,以平衡算法探索与开发能力,另外增加了一种记忆池机制,避免算法过早收敛.对于个体更新算子,设计了一种局部搜索算法嵌入其中,以增强算法局部搜索能力.大量实验结果表明,MBMA算法的计算结果优于其他算法.

    双资源约束工人学习效应工件运输时间柔性作业车间节能调度生物迁徙算法绿色制造

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    面向智能敏捷卫星的自主任务规划与调度

    齐伟华刘晓路姚锋邢立宁...
    3142-3153页
    查看更多>>摘要：针对卫星机动能力提升和场景需求更加复杂的实际,设计了一种面向智能敏捷卫星的启发式调度方法.基于智能敏捷卫星系统,给出了调度问题的模型化描述;在此基础上,给出了滚动调度的自主任务规划调度框架,并基于系统延时指令和实时指令两个工作模式,在调度时机决策上分别采用混合触发机制和动态触发机制,并在调度算法上分别采用基于规则和优先级的启发式算法.另外,为了验证模型与算法在实际星上环境的表现,在板卡硬件上完成调度系统的设计与实现,并进行仿真实验,用以测试硬件系统的调度效果和延迟时间.

    卫星自主任务规划在线调度滚动规划实时调度算法启发式算法

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    基于骨架提取的弯管类结构无支撑3D打印混合切片方法

    董方方杜爽廖飞钱宸...
    3154-3162页
    查看更多>>摘要：弯管类结构存在丰富的悬空部位,采用传统熔融沉积3D打印技术制造需要消耗大量支撑,影响成本与成型表面质量.基于此,提出一种用于弯管类模型的骨架提取方法及相应的混合切片算法.与现有的简单沿骨架法面切片或分区多向切片技术不同,该方法充分利用弯管STL模型点云特点提取骨架和模型分层信息,引入干涉检查与切片路径检查,采用沿骨架法面切片与圆弧切片结合的混合切片方式,完成模型无支撑打印切片.最后,算法在4类模型上进行了切片仿真实验,验证其有效性和可行性.

    弯管类结构熔融沉积成型无支撑3D打印骨架提取混合切片

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    基于多位置振动融合的精整车削表面形貌仿真

    史丽晨贾荣枭王海涛
    3163-3173页
    查看更多>>摘要：针对高精度加工工件表面粗糙度及表面形貌精确预测的难题,提出根据多位置振动信号融合,并结合刀具轮廓轨迹合成的形貌仿真模型.首先建立刀具轮廓轨迹方程,然后通过主成分分析法分析表面精整车削主要影响振动部位对表面粗糙度的贡献度,将不同部位的振动信号进行融合,最后将以上两部分进行叠加得到表面粗糙度表面形貌仿真模型.根据振动信号的来源方式不同,分别建立了刀具轮廓轨迹-振动仿真模型(PTS)和刀具轮廓轨迹-振动实测模型(PTM)两种模型进行研究.其中PTS模型中振动信号为根据车削动力学模型求解得到的振动位移,PTM模型中的振动信号为切削实验中实际采集的振动位移信号.通过仿真与试验结果的对比,表明PTM模型较PTS模型精确度更高,同时两种模型表面形貌仿真模型都具有较高的准确性,均可为实际加工生产提供参考.

    表面精整车削加工形貌仿真振动信号表面粗糙度

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    基于先验时滞特征的线缆捻制丝股张力均衡控制方法

    孙毅邵远楫单继宏包冠宁...
    3174-3182页
    查看更多>>摘要：丝股张力均衡控制是线缆捻制质量的重要保障.为解决捻制端张力检测与放线执行端之间的张力感知时滞效应导致闭环张力控制失效的问题,研究了根据张力实时检测数据结合先验知识给出应对时滞的张力控制策略.结合线缆捻制的实际T况,理论分析张力检测数据时滞效应,采用变分模态分解的方法对张力信号进行分解,获得多个包含原始数据特征的低复杂度和较高平稳性的固有模态分量.采用深度学习的方法融合固有模态分量,实现丝股捻制张力的预测与异常识别.结合线缆捻制先验知识,设计基于先验知识的张力均衡控制系统,依据捻制端预测张力调整执行端的放线轮磁滞张紧力,避免出现张力异常.通过仿真实验验证了方法的有效性,为实现线缆捻制丝股的张力均衡控制提供了一种有效的解决方法.

    线缆捻制时间滞后效应先验均衡控制变分模态分解

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    基于相对熵和余弦相似度的并行SVM算法

    毛伊敏郭斌斌易见兵陈志刚...
    3183-3198页
    查看更多>>摘要：针对大数据环境下并行支持向量机(SVM)算法存在子集分布偏差大,并行效率低以及过滤非支持向量不准确等问题,提出了基于相对熵和余弦相似度的并行SVM算法(RC-PSVM).该算法首先提出基于相对熵的数据划分策略(DPRE),平衡当前子集和原始数据集的相对熵,划分样本到适合的子集,降低子集分布偏差;然后提出基于余弦相似度的冗余层级检测策略(CS-RLDS),计算相邻层局部SVM之间法向量的余弦相似度,比较设定的阈值与相似度,识别并停止冗余层级,提高了并行效率;最后提出非支持向量过滤策略(NSVF),结合样本到多个局部支持向量模型决策边界的距离,计算支持向量相似度来识别非支持向量,解决了过滤非支持向量不准确的问题.实验表明,RC-PSVM算法的分类效果更佳,且在大数据下的运行效率更高.

    大数据MapReduce框架并行支持向量机相对熵余弦相似度

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    面向异质事件日志的轨迹聚类采样框架

    张帅鹏刘聪苏轩郭娜...
    3199-3207页
    查看更多>>摘要：信息系统在执行过程中收集了大量的业务流程事件日志,流程发现旨在从事件日志中发现流程模型,从而为改进提供事实依据.已有流程发现方法在处理大规模事件日志时仍存在性能瓶颈,事件日志采样技术为提高流程发现的效率提供了一种有效方案.已有事件日志采样方法通常假定日志是同质的,即日志来源于或对应单一的业务流程.然而,考虑到业务流程的复杂性和动态变化,同一事件日志中的轨迹通常呈现出异质的特点,即日志来源于或对应多个行为差异的业务流程.在处理异质事件日志时,通过已有采样技术得到的样本日志存在精度低等问题,而事件日志轨迹聚类却能很好地处理这一问题.由此提出一种面向异质事件日志的轨迹聚类采样框架,首先将事件日志通过轨迹聚类方法分解为一组同质的子日志;其次,通过已有采样方法对子日志进行日志采样;然后,将子日志对应的样本日志进行合并作为最终的样本日志;最后,从流程模型挖掘的角度对样本日志的质量进行评估.通过6个公开数据集的实验分析表明,所提方法为异质事件日志的高质量采样提供了一种有效的解决方案.

    异质性轨迹聚类日志采样流程发现质量评估

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    基于脉冲涡流监测与Wiener过程的再制造工作辊实时剩余寿命预测方法

    宋守许徐瑞蔚辰李想...
    3208-3220页
    查看更多>>摘要：再制造工作辊在热轧工作过程中熔覆层易发生复杂的退化行为,而其性能退化会影响轧制产品的质量.为实时监测轧辊退化情况并预测其剩余寿命,构建一套在线脉冲涡流监测方法和系统,采用变分模态分解-希尔伯特变换(VMD-Hilbert)方法提取0～5000 Hz频率边际谱能量和的增量作为轧辊退化特征.基于此,构造考虑个体差异的状态退化空间模型,结合最大期望(EM)算法和Kalman平滑滤波算法联合对模型中未知参数进行自适应参数估计,并利用层次分析法融合监测的历史数据与实时数据,以实现对再制造工作辊实时剩余寿命预测.实验结果表明,所提方法能够准确预测再制造工作辊剩余寿命,具有一定的应用前景.

    剩余寿命预测再制造工作辊脉冲涡流Wiener过程

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    融合时空特征的滚动轴承多位置多类型故障诊断方法

    彭成李玲玲陈宇峰满君丰...
    3221-3231页
    查看更多>>摘要：针对滚动轴承多位置、多类型故障诊断面临的挑战,提出一种基于时空特征融合的滚动轴承故障诊断方法.首先利用长短时记忆网络(LSTM)提取轴承数据集的时间序列特征,利用改进的一维全卷积网络(1D-FCN)提取滚动轴承振动加速度信号空间特征,再使用创新全连接层算法融合时空特征、更新网络参数,最后利用所提多分类算法实现对滚动轴承不同位置和不同故障类型的识别.实验结果表明,所提方法和卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)等方法相比,具有更显著的特征提取能力,最终的分类准确率优于上述传统方法,证明了该方法的有效性和优越性.

    滚动轴承多故障分类时空特征一维全卷积网络长短时记忆网络

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    面向无人机巡检场景图像的电力线提取算法

    韦圣贤李勇双丰周子轩...
    3232-3243页
    查看更多>>摘要：由于电力系统巡检涉及山区、森林、农村和城镇等众多场景,且缺乏面向无人机巡检的电力线数据集,给基于有监督学习的电力线提取任务带来了挑战.为此,构建了一套多场景航拍电力线数据,并针对现有算法提取的电力线精度有待提升以及移动端巡检对算法效率的要求等,提出了一种新的电力线提取算法,所提算法对LinkNet框架进行改进,首先,在其Encoder部分使用轻量型网络,提高算法特征处理的效率,并降低模型的大小.然后,提出了基于深度可分离卷积和通道注意力机制的AD-block来提高网络的感受野,增强网络的特征提取能力.最后,通过引入双线性插值上采样方法等改进Decoder部分.实验结果表明,所提算法在服务器上精度优于对比算法,具有较好的鲁棒性.在Jetson TX2上验证所提算法的精度和效率优于对比算法,能实现每张图像115 ms的处理速度.

    机器视觉深度学习语义分割电力线提取无人机

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