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现代制造工程
现代制造工程

徐大湧

月刊

1671-3133

mme666@vip.sohu.com

010-83167135

100053

北京市宣武区核桃园西街36号301A

现代制造工程/Journal Modern Manufacturing EngineeringCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊重点报道传统制造技术的创新（技巧创新和决窍）和现代制造技术的最新进展、研究与生产应用成果，注重实用性，推介先进性，力促创新性，以我国机械制造技术的理论创新发展和制造企业制造现代化为己任。读者对象为机械制造技术的研究、教学、生产实践的技术人员、教师等。
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    基于刚度阻尼特征的神经网络自适应阻抗控制

    党选举黄伟健
    1-8页
    查看更多>>摘要：针对打磨机器人阻抗控制的力跟踪性能受环境刚度未知和环境位置变化影响的问题，提出了一种基于刚度阻尼特征的神经网络自适应阻抗控制方法。由于环境参数未知导致参考轨迹不易确定，构造了一个自适应PI控制律，进行参考轨迹补偿，减小力跟踪的稳态误差;为了提高力跟踪控制的动态性能，根据力误差对刚度系数及阻尼系数的统一调节规律——刚度阻尼特征，并结合力误差具有时变、非线性的特点，设计了一个描述力误差与刚度阻尼特征关系的激活函数，构建自适应阻抗参数神经网络模型，其输出为刚度系数和阻尼系数，通过基于参考轨迹补偿与自适应阻抗参数神经网络模型融合的阻抗控制，保证力跟踪控制的柔顺性。仿真结果表明，相比于传统阻抗控制和参考轨迹PI补偿的阻抗控制，所提出的自适应阻抗控制方法具有更好的力跟踪效果。

    力柔顺控制未知环境参考轨迹补偿变阻抗参数模型神经网络

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    曲轴主轴颈与中心线平行度检测方法研究

    罗明镇侯秋林陈浩安李国超...
    9-15页
    查看更多>>摘要：主轴颈作为船用柴油机曲轴的关键组成部分，其平行度的加工精度是保证曲轴强度和可靠性的决定因素之一。目前人工检测或非接触式检测方法存在一定的局限性，如自动化程度低、测量精度低或易受表面因素影响等;因此，提出基于无线传输的接触式检测方法，通过设计接触式传感器环形测量装置依次采集主轴颈多处轮廓数据，利用空间解析几何原理提取轮廓点坐标并进行拟合分析，进而实时获得加工过程中主轴颈的平行度。试验结果表明，曲轴主轴颈平行度误差最大为9。65％，该检测方法可有效对曲轴主轴颈与中心线平行度进行检测，为曲轴在机检测提供了理论基础。

    曲轴主轴颈平行度接触式检测

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    基于PDEVS的柔性作业车间在线调度规则性能动态分析模型

    贺威朱硕江志刚张华...
    16-26页
    查看更多>>摘要：规则驱动的调度是高扰动环境下实现车间在线调度的重要途径。然而，在车间生产需求与环境变化的双重影响下，调度规则需要及时有效地切换或更新，避免调度性能的降低甚至失效，及其造成的生产紊乱与经济损失。为此，提出一种在车间多生产指标与复杂状态信息动态变化下追踪调度规则性能的动态分析模型。首先，将生产调度过程划分为一个多层级结构，分析其中加工单元层、缓存区、设备层状态信息变化的特点，以及各个层级状态信息变化对调度规则性能的影响，搭建组合规则-状态信息-性能指标关联分析网络。其次，基于多分辨率实体(Multiple Resolution Entity，MRE)的思想，通过对关联分析网络中各对象实体之间复杂耦合关系进行定义，来保障各层级调度规则性能分析的动态一致性;采用并行离散事件系统规范(Parallel Discrete Event System Specification，PDEVS)技术对MRE进行建模，构建反映各实体关联关系的耦合模型，并设计关键实体调度规则性能动态变化机制及其原子模型。最后，以某实际车间生产调度过程为例，验证模型及方法的有效性。

    调度规则规则性能动态分析并行离散事件系统规范

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    基于多Agent动态博弈的柔性车间实时调度决策方法

    黄浪王艳纪志成
    27-36,68页
    查看更多>>摘要：为提高柔性作业车间动态调度的灵活性与对车间扰动的实时响应能力，提出一种基于多智能体(Agent)动态博弈的柔性车间实时调度方法(Multi-Agent and Dynamic game Real-time Scheduling method，MDRS)。首先构建了基于多 Agent的实时调度系统，设计各类Agent之间的协商机制，通过Agent的分工合作以实现车间的实时生产调度与管控。在此基础上考虑机器故障与新订单加入两类异常事件，提出一种基于非合作动态博弈的实时分配策略。在异常事件发生时刻，根据工件和机器的实时信息重新建立动态博弈模型，形成以完工时间、生产总能耗和关键机器负荷为局中人的三方非合作动态博弈。设计基于逆向归纳的纳什均衡搜索算法以求解子博弈精炼纳什均衡，优化实时分配方案。最后借助JADE平台实现该系统，并在不同的测试场景下进行仿真，仿真结果表明3个优化目标可以达到纳什均衡，且相比其他算法均有不同程度的提升，验证了多Agent实时调度系统的可行性和MDRS的有效性。

    柔性车间多Agent系统实时调度动态博弈

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    基于NARX神经网络系统辨识的振动台迭代学习控制研究

    郭迎庆朱文刘少帅李世东...
    37-47页
    查看更多>>摘要：针对传统振动台台面控制效果不佳的问题，提出了一种自适应迭代学习控制算法，该算法在原有的位移三参量控制系统基础上构建外部位移闭环，形成双闭环控制系统。同时为更准确地模拟振动台的动态行为，引入灰狼优化(GWO)算法优化非线性有源自回归(NARX)神经网络对振动台模型辨识。仿真结果表明，利用GWO-NARX神经网络进行振动台模型辨识，取得了较高的辨识效果，精度可达99。8％。在辨识模型的基础上，利用自适应迭代学习控制算法极大地提高了振动台的控制精度，最大误差较原系统下降了 49。6％。与传统的NARX神经网络进行振动台模型辨识相比，GWO-NARX神经网络辨识效果更好，模型更贴近真实系统;与传统的三参量控制系统相比，自适应迭代学习控制算法提高了振动台波形复现精度，并且能够更好地适应系统的复杂性，为实际工程应用提供了可靠的技术支持和解决方案。

    电动式振动台自适应迭代学习NARX神经网络系统辨识

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    基于学习机制蚁群算法的移动机器人路径规划

    唐宏伟罗佳强邓嘉鑫王军权...
    48-53,129页
    查看更多>>摘要：针对U型障碍物环境中移动机器人路径规划问题，提出了一种学习机制蚁群算法。首先，为解决算法运行时间长的问题，引入邻域剔除，舍弃较差和对称路径;其次，为解决收敛速度慢的问题，运用禁忌策略，使蚂蚁快速逃离U型障碍物;然后，为解决路径死锁的问题，提出学习机制，不断舍弃死锁路径;最后，将该算法与其他改进算法进行仿真对比，结果表明学习机制蚁群算法相比对照组算法不仅缩短了运行时间，还提升了收敛速度，验证了该算法的优越性。

    路径规划蚁群算法邻域剔除学习机制移动机器人U型障碍物

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    基于随机重启的机器人高斯过程运动规划

    袁绪清魏媛媛王耀力常青...
    54-60,86页
    查看更多>>摘要：针对高斯路径运动规划(GPMP2)算法应用于移动机器人时，在复杂障碍物环境中易陷入局部最优和避障性能不佳的问题，提出一种基于随机重启和避障改进的(GPMP2-SROAI)方法。首先，引入协变哈密尔顿优化(CHOMP)算法中的随机重启机制对轨迹施加扰动，使其跳出局部最优，提高轨迹优化的效率和鲁棒性;随后，引入基于障碍函数的模型预测控制(MPC-CBF)方法，在优化过程中通过预测机器人的运动范围以避免碰撞。仿真结果表明，改进后的规划成功率达到了 92。6％，较GPMP2提高了 24。9％，路径最短概率提高了 12。5％，平均平滑度提高了 4。8％，与主流算法进行对比也取得了更好的轨迹规划质量，轨迹更加平滑且避障效果更佳。

    路径规划随机重启机器人避障因子图优化

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    轮式移动工业机器人非奇异终端滑模轨迹跟踪控制

    靳俊霞王彩玲于峰
    61-68页
    查看更多>>摘要：针对轮式移动工业机器人内、外扰动带来的不确定性对轨迹跟踪精度的影响，提出了一种非奇异终端滑模轨迹跟踪控制方法。首先建立了轮式移动工业机器人的动力学模型和轨迹跟踪误差模型;然后设计了扩张状态观测器来估计系统中的不确定性，并设计了非奇异终端滑模控制律，通过对不确定性实时补偿，来抑制内、外扰动对控制系统的影响，实现了轮式移动工业机器人运动轨迹的高精度控制;最后利用Lyapunov理论进行了稳定性分析。仿真结果表明，设计扩张状态观测器能够准确估计出系统中的不确定性，估计的速度和角速度最大误差分别仅为0。02 m/s和0。03 rad/s，设计的非奇异终端滑模控制律与扩展卡尔曼控制方法和积分滑模面控制方法相比，具有更高的跟踪精度和更强的鲁棒性，轨迹跟踪的最大误差仅为0。04 m。测试结果验证了提出的控制方法符合设计预期，轨迹跟踪的最大误差仅为0。07 m，能够确保轮式移动工业机器人更加准确地跟踪期望轨迹。

    轮式移动工业机器人轨迹跟踪内外扰动模型误差扩张状态观测器非奇异终端滑模

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    基于地铁车轮型面动态变化下轮轨界面综合摩擦系数优化

    朱爱华李安琰张帆杨建伟...
    69-76页
    查看更多>>摘要：针对车轮型面动态变化下的轨顶/轨侧摩擦系数匹配问题，跟踪测试2条线路在不同服役阶段下的车轮磨耗型面数据，建立地铁车辆动力学模型，分析车轮型面动态变化下轨顶/轨侧摩擦系数匹配对轮轨磨耗性能、轮对冲角、表面疲劳指数和脱轨系数的影响;以上述4个指标建立基于熵权TOPSIS法的多目标优化模型，得到轨顶/轨侧摩擦系数最佳匹配策略。研究发现:随车轮型面动态变化，轮缘磨耗型面和踏面磨耗型面的轮轨接触点发生不同程度的跳跃与集中，轮轨匹配关系恶化;轮缘磨耗型面在服役初期的综合性能主要受轨顶摩擦系数影响，随服役里程增加，轨侧摩擦系数的变化占据主导地位;踏面磨耗型面的综合性能指标主要受轨顶摩擦系数的影响;在车轮服役初始阶段、磨损早期、磨损中期、磨损晚期阶段，轮缘磨耗型面车轮对应的轨顶/轨侧最佳摩擦系数匹配分别为0。30/0。10、0。25/0。10、0。20/0。10和0。20/0。10，踏面磨耗型面车轮对应的轨顶/轨侧最佳摩擦系数匹配分别为0。20/0。15、0。20/0。30、0。20/0。35和0。30/0。15。

    轨顶/轨侧摩擦系数匹配轮缘磨耗型面踏面磨耗型面熵权TOPSIS法

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    动态参数自适应的无人驾驶车辆变道跟踪控制

    高爱云勾王启付主木
    77-86页
    查看更多>>摘要：为解决无人驾驶车辆轨迹跟踪精度和控制稳定性问题，提出了一种考虑前馈控制和动态调整速度比例、积分、微分(Proportional Integral Derivative，PID)控制器参数的方法。采用七次多项式进行变道轨迹规划，改进纵向位置和速度双PID控制器，动态调整纵向位移误差，并采用模糊控制对PID控制器参数进行实时整定;同时，结合基于"前馈+反馈"的线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator，LQR)控制算法求解横向位移误差和车身横摆角速度误差，使跟踪误差收敛，最终通过电机模型将控制量转化为期望前轮转角，解决了模型失配导致的横向位移误差较大的问题。进行仿真验证，当车辆以60 km/h的速度在城市道路场景下变道行驶时，横向位移误差控制在0。015 m范围内，纵向位移误差控制在毫米级别，误差范围控制在[0。002，0。006]m，车身横摆角速度变化平稳且横摆角速度误差不超过0。83 rad/s。在此基础上，进一步完成了实车实验，仿真与实车实验结果均表明，所设计的控制器可以达到轨迹跟踪中对高精度的要求，能够保证无人驾驶车辆在变道工况平稳行驶。

    无人驾驶参数自适应比例、积分、微分模糊控制线性二次型调节器轨迹跟踪

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