首页期刊导航|制造业自动化
期刊信息/Journal information
制造业自动化
制造业自动化

黎晓东

半月刊

1009-0134

ma@riamb.ac.cn

010-82285780

100011

北京德胜门外教场口1号

制造业自动化/Journal Manufacturing AutomationCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本杂志由北京机械工业自动化研究所主办，国家机械工业局主管，1979年创刊。主要刊载制造业自动化领域所取得的新技术、新成果、新产品、新方法以及自动化技术应用成果、科技动态与信息等。常设栏目有：专家论坛、先进制造技术、CAD/CAM/CIMS、生产自动化、自动化技术与装置、控制与检测、数控技术、工业机器人、应用技术、产业动态等。读者对象为从事制造业自动化技术工作的科技人员、管理人员、企业技工、院校师生等。
正式出版
收录年代

    多链融合视角下的产业互联网运行机理

    孙志洁王涛田美荣郝坤...
    78-84页
    查看更多>>摘要：在产业互联网快速发展与多链融合背景下,基于多链融合相关研究,围绕供应链、数据链、资金链、创新链、价值链等功能链,构建产业互联网多链融合模型,并对其运行机理进行进一步分析.此外,围绕智慧工厂、供应链金融、交互创新等典型场景进行了产业互联网实践分析,剖析了各功能链的深度融合与协同发展情况.希望能对我国产业互联网的未来发展提供启发.

    产业互联网多链融合运行机理场景创新

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    核电厂库存管理随机模型预测控制研究

    周宇张起郭向利谢磊...
    85-90页
    查看更多>>摘要：库存管理是核电厂安全、稳定、经济、运行重要的活动.在核电厂运行中,备件的准备和管理直接关系到设备的可靠性和安全性.然而,需求的不确定性、交货延迟等因素给库存管理带来了巨大挑战.为了确保库存的安全性,核电厂通常采用保守的库存管理方案,这意味着需要维持较高水平的库存以应对不确定的需求和供应情况,从而增加了库存成本和风险.为解决这一问题,提出了机会约束下的随机模型预测控制方法.该方法在预测库存需求时,明确考虑了库存管理涉及的不同目标和约束,特别是在平衡库存保守性和安全性方面引入了机会约束的概念.机会约束允许在一定程度上调整库存水平,以更灵活地应对需求和供应的变化,从而提高了库存的利用率和运营效率.与传统的库存控制方法相比,随机预测库存控制方法能够更有效地减少库存水平波动,并在保证库存安全的前提下降低库存成本.这种方法的应用案例分析验证了其在实际场景中的有效性,为核电厂提供了一种更灵活、更高效的库存管理方案,有助于提升核电厂的运行效率和经济性.

    库存管理模型预测控制核电厂备件库存优化

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    航天异构元器件检测实验室分布式调度建模与求解

    张哲党炜冯业为李昕昕...
    91-99页
    查看更多>>摘要：精准快速的元器件检测调度是保证航天元器件检测任务按时交付的关键,是航天型号任务按时发射的保障.提出了航天异构元器件检测实验室在分布式环境下的检测任务调度问题,并针对该问题使用改进的三维析取图进行建模,提出了基于图注意力网络的策略网络对析取图模型求解.实例分析表明,提出的方法能在较短时间内实现对大规模算例的求解,满足实际应用场景下准确性与求解效率的要求,输出的调度方案可以在降低样品转移成本的同时有效缩短航天元器件检测任务周期.

    元器件检测分布式调度图神经网络强化学习

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    智能电表健康状态的最优聚类评价方法

    陈冠宏陈文礼史乐峰熊慧兰...
    100-108页
    查看更多>>摘要：为实现智能电表的精细化管理,针对现有方法灵活性不足、识别精度不高等问题,在考虑智能电表运行稳定性、可靠性和运行性能等评价指标的基础,提出了一种基于组合变权的智能电表健康的聚类评价方法.首先采用考虑专家对评价对象认知差异性的G1法来计算主观权重,并引入正态分布量化专家认知差异性;其次,采用最小二乘组合改进G1法和CRITIC法,以使得组合权重与主客观权重的偏差最小;进而,考虑到数据变化对客观权重的影响,引入权重排序是否变化来进一步修正组合权重;最后通过聚类形成健康等级,进而评价对智能电表健康状态.实验结果表明,所提方法比传统方法识别精度更高,具有一定的可行性和合理性,有助于相关工作人员制定电能表运维策略.

    组合变权聚类分析智能电表状态评价

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    面向配电网的自适应粒子群故障恢复策略

    高崇劳永钊张俊潇段瑶...
    109-115页
    查看更多>>摘要：针对分布式电源接入的配电网故障恢复可靠性和高效性低的问题,提出采用自适应粒子群优化算法的配电网故障恢复策略.首先,在常见的粒子群优化算法的基础上提出自适应学习因子混沌二进制粒子群优化算法(Adaptive Learning Factor Chaotic Binary Particle Swarm Optimization Algorithm,ALFCBPSO),提高了算法的精度和稳定性;其次,综合考虑重要负荷恢复、网络损失、开关动作次数等因素,构建多目标故障恢复目标函数;然后,采用改进的粒子群算法对故障恢复模型进行求解,得到故障恢复的实施方案;最后,通过IEEE33节点仿真为例,验证了方法的有效性和优越性.

    分布式电源配电网故障恢复自适应学习因子混沌二进制粒子群优化算法

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于GCN-LSTM的分布式光伏超短期出力预测方法研究

    朱涛李俊伟朱元富龚新勇...
    116-122页
    查看更多>>摘要：气象数据是光伏出力预测的重要依据,气象数据的质量对预测的准确性至关重要.但对于分布式光伏系统,往往缺乏气象监测装置,难以对每个站点分别提供准确的气象数据.针对这一问题,提出一种分布式光伏超短期出力组合预测方法,将图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)与长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)耦合构建预测网络.在数据预处理方面,采用趋势项分解方法,将历史出力数据分解为趋势项和剩余项,利用剩余项训练预测网络.利用图卷积网络提取历史数据的数值和结构信息,并使各站点共享信息,然后输入LSTM网络实现预测,再将趋势项加回网络的输出作为最终预测值.最后,利用某光伏发电装置采集的真实数据进行仿真验证,得出结论为:GCN-LSTM模型的预测精确度对比传统LSTM模型有显著提高,而趋势项分解法对GCN-LSTM和LSTM模型都有助于提高预测精确度.

    分布式光伏发电光伏出力预测模型图卷积网络长短期记忆神经网络趋势项提取

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于Transformer-GAN的无人天车异常检测模型

    李威邱永峰李长云朱海曦...
    123-128,135页
    查看更多>>摘要：为了提升无人天车异常检测的精度和效率,解决传统异常检测方法存在的难以对高维、不平衡数据检测,难以捕捉时间序列相关性等问题,提出了一种基于Transformer和GAN的无人天车异常检测模型(TGAN-UCAD).该方法基于编码器解码器架构,将Transformer嵌入GAN中,生成器和鉴别器利用自注意力提高获取时间序列数据上下文特征的能力,异常得分通过生成器和鉴别器进行计算,将异常得分大于异常阈值的数据判定为异常数据.采用无人天车真实数据集对所提模型进行试验,该模型对比文中6种对比模型在准确率、召回率以及F1分数均为最高.该模型能够较好地应用于无人天车异常检测.

    无人天车异常检测TransformerGAN

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    面向烟雾风险的轻量级二阶段检测器

    刘良帅赵建利刘成龙赵劭康...
    129-135页
    查看更多>>摘要：我国电网规模的不断扩大对输电线路的安全性、可靠性提出了挑战.对输电通道及周边进行烟雾检测可以有效识别潜在的风险,保证供电的安全可靠.如何在复杂多变的天气环境和特定场景中对烟雾特征进行提取,是目前烟雾检测领域的主要挑战.此外,提高烟雾检测的时效性实现及时预警以避免损失也是一大难题.针对上述问题,提出了一个可以在边缘计算设备上实现实时检测的轻量化烟雾检测模型(LSDet).首先,构建了一个适合烟雾检测的精炼跨阶段局部ShuffleNetV2网络(CPLMNet),在减少参数的同时保持特征提取能力.其次,通过加入高效并行分组注意力模块(PGAM),融合了通道和空间维度上的特征.最后,设计了一个低层特征引导的融合模块(LFFM),将分辨率更高、保留细节信息更多的低层特征进行引导融合,从而提高烟雾检测精度.实验结果显示,LSDet模型可有效应用于复杂场景中烟雾的实时检测,其mAP仅用2.86 M的模型参数量便可达到74.2%.

    烟雾图像轻量化神经网络特征融合时效性检测

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    一种采用变异粒子群算法的光伏多峰MPPT方法

    李学举武鹏陈俊伟陈蓓...
    136-142页
    查看更多>>摘要：为解决传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法在遮阴情况下收敛速度慢、收敛精度低等问题,提出一种自适应非线性变异粒子群算法与扰动观察法相结合的MPPT控制策略.算法采用tanh函数控制惯性权重,平衡粒子全局寻优与局部寻优的能力,采用ISRU函数控制学习因子,平衡粒子个体学习与社会学习的权重关系,提高算法的收敛速度和收敛精度;将非线性变化的柯西变异机制引入改进算法中,扩大了寻优范围;最后利用扰动观察法在最大功率点附近局部跟踪,以减少功率振荡.仿真算例表明,基于改进粒子群算法的控制策略在光伏遮阴情况下能有效追踪到最大功率点,提升光伏阵列的输出效率.

    光伏阵列最大功率点跟踪多峰特性粒子群算法

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于改进融合算法的单AGV路径规划研究

    夏正龙韩德伟卞绍顺韩秀虹...
    143-148,154页
    查看更多>>摘要：针对传统遗传算法在AGV路径寻优过程中容易出现过早收敛、效率较低等问题,提出了一种改进的融合算法.首先在随机初始化种群后引入删除操作,以减少种群个体路径当中的重复节点;接着设计了新的自适应策略来优化交叉变异概率,以提升AGV在复杂环境下的避障能力;随后增加逆转进化操作进一步提升算法的全局寻优能力;最后使用并行融合机制将遗传算法和自适应蚁群算法融合构成改进融合遗传蚁群算法(Improved Fusion Genetic ant Colony Algorithm,IFGCA)来实现解质量的提升和路径长度的最优.实验仿真结果显示,改进的融合算法相对于传统的蚁群算法、自适应蚁群算法和单一遗传算法寻优的解质量更优、路径长度更短且稳定性更好.

    AGV自适应策略删除操作路径规划融合算法

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普