基于OPC UA的多源异构工业数据协同管理信息模型构建技术研究

随着产业数字化、工厂智能化的发展,海量工业数据之间的协同管理、挖掘分析成为亟待解决的问题。为实现生产线各维度异构数据的统一调度协同管理,提出基于OPC UA的多源异构工业数据协同管理信息模型。针对长链生产线生产过程中不同层次多源设备所产生的异构数据,使用OPC UA通信协议,打通多源异构数据的信息孤岛问题。在此基础上,结合生产制造特点以及智能制造系统架构,搭建生产线语义完整统一的信息模型,映射各子系统之间的协作关系。使用Python开发OPC UA服务器,在服务器中完成信息模型到地址空间的映射,客户端通过预留的API实现Client/Server架构并完成数据的交互。最后,选取某铁矿生产线典型场景进行测试,将矿山安全监控系统数据、现场采集数据引入实例化信息模型。实验结果表明,基于OPC UA的信息模型构建技术能够实现多源异构数据的协同管理,为智能制造工业大数据挖掘分析提供了支撑。

基于空间灰度重心推进的线结构光中心提取

利用线结构光对工件进行三维测量时,快速、准确提取激光光条中心是测量系统的关键技术之一。提出一种基于空间灰度重心推进的激光中心提取方法。该方法基于激光条纹空间灰度重心向前推进,结合八邻域判定法进行光条空间区域的选取,接着对选取的区域进行新的空间灰度重心坐标提取;在完成整幅图像提取后,采取3σ准则剔除异常中心点,最终获得激光中心坐标信息。实验结果表明,所提算法对不同类型条纹的适用性强,提取效果稳定。提取中心均方根误差为0.492pixel,相较于提取精度最优的Steger改进算法提升了9.8%,提取速度提高了5倍;相较于处理速度最优的内部推进算法,在保持提取速度基础上,提取精度提升了24.1%。同时,所提算法极大增强了对欠曝光光条图像的处理能力,有效降低了环境对线结构光测量的限制。

时变小样本条件下基于对比学习的故障诊断

时变工况下的故障诊断往往具有高度动态性,而小样本下模型学习受限使得问题更加棘手。针对上述情况,提出了基于对比深度卷积网络的故障诊断方法:首先,针对数据样本量小的特点,利用速度变化引起的振动数据分布差异,无需进行人工操作自然实现数据增强;然后,在数据处理过程中,采用不同转速下相同健康状态的振动数据作为正样本,同时将不同健康状态下的振动数据作为负样本,通过比较样本之间的相似度来提取关键特征,从而缩小正样本之间的距离,同时增大负样本之间的距离;最后采用对比训练方式进行训练优化,将对比损失和交叉熵损失加权组合作为综合损失函数,使模型在学习特征表示的同时能有效进行分类任务。将该方法分别应用于两种不同时变转速下轴承故障数据集进行案例研究。试验结果表明,所提模型不仅在特征提取和分类任务中表现优异,而且在数据匮乏和时变转速工况下均能实现高准确率的故障诊断。验证了所提模型在处理时变小样本数据方面表现出较高的可行性和有效性,且优于其他先进诊断方法。

基于改进YOLOv7的换热器板片故障检测算法研究

针对换热器板片装配检测成本高、检测精度低等问题,提出一种改进的YOLOv7算法检测换热器板片的装反问题。在原始数据集上采用限制对比度自适应直方图均衡化对图像进行处理,提高待检测图像的清晰度;在YOLOv7模型原有基础上,针对换热器板片层数较多、模糊且噪点多,提出一种多级自适应注意力机制添加至Backbone最后一层;针对图像识别模型计算量大、下采样特征损失严重,采用改进的MP-D模块优化原有的下采样模块;针对特征提取部分,加入F-ReLU激活函数,使得计算速度和检测准确性有了明显提高;针对Neck部分的PANet结构,融合BiFPN跨尺度连接的思想,进一步提高融合的效率和准确性。通过实验可得,改进后的网络模型和初始YOLOv7相比,mAP@0.5、召回率R、检测速度分别提高0.6%、2%、16.9帧/s,针对换热器板片检测具有良好效果。

基于中心点对特征的无序堆叠工件位姿估计算法

针对无序堆叠场景中工件相互遮挡导致的位姿估计精度下降的问题,提出一种基于中心点对特征的六维位姿估计算法。首先,模拟无序堆叠场景下点云目标多姿态随机摆放的物理环境,生成特征提取网络需要的带真实标签的数据集。进而,以中心点对特征构建离线阶段的全局特征描述。然后,对在线阶段的工件无序堆叠场景,利用动态图卷积神经网络(dynamic graph convolutional neural network, DGCNN)算法提取点云中心特征分数,确定工件中心点,并以此作为改进点对特征(point pair feature, PPF)算法的参考点。最后,使用IPA数据集和自采集场景数据对算法性能进行了验证。实验结果表明:所提算法降低了参考点选择的随机性,相比原始PPF算法在场景工件数目为30时平均准确率提升19.5百分点,5种工件场景下平均运行时间缩短29.00%。

高反光物体的局部点云孔洞补全方法

针对高反光物体点云数据存在噪声明显、孔洞过大,使用传统贪婪投影三角化算法无法达到点云补全目的的问题,提出一种改进的贪婪三角化点云补全算法。利用统计滤波和高斯滤波进行离群点去除和平滑处理;采用移动最小二乘法对局部点云进行上采样增强数据,并且对点云进行进一步平滑。将贪婪三角化算法中的kd树(k-dimensional tree)算法替换为效率更高的八叉树(octree)搜索算法,将主成分分析法替换为准确率更高的移动最小二乘法进行法线估计;最后,进行点云三角化,完成点云补全。实验结果表明,改进算法能够更好地补全孔洞,补全后表面更加平滑、结构更为准确,且花费时间更短。

三自由度精密检测平台结构设计及Workbench响应面优化

孔径测量仪是测量环规直径或量块端度的常用仪器,三自由度精密检测平台是孔径测量仪机械部分的核心,可以稳定支撑待测物,并能进行手动独立调节,满足孔径测量要求。对三自由度精密检测平台进行结构设计,使其满足y向平移、M_(z)偏转、M_(y)倾斜三个自由度的调节。从SolidWorks建立的三自由度精密检测平台装配体中取出底层板三维模型,化简后导入ANSYS Workbench中进行静力学分析,得到其变形云图和应力云图。为降低平台的变形量,在ANSYS中对底层版进行响应面优化分析。响应面优化分析选用中心复合实验设计,设计变量为底板厚度和三个弹簧立柱的支撑力,响应为变形量,得到25组实验点。根据实验结果,利用Kriging插值法建立了底板的响应面模型,并对各相关设计变量进行了敏感度分析。使用多目标遗传算法完成了底板的优化设计,与原始设计的结构方案相比,平台的变形量减少20.1%。

国外伊藤杂种牡丹引进栽培示范研究

以从美国引进的16个伊藤杂种牡丹为试材,对其物候期、生物学特性及生态适应性等进行了观测研究。结果表明:伊藤杂种兼具牡丹与芍药的共同特征与优点,杂种优势明显,生长习性似芍药,花色、花形、花香似牡丹,芽、茎、根像芍药,叶光亮近革质,2～3回三出复叶,小叶具深或浅缺刻;极抗病虫,适应性强,长势旺盛,完全可以在洛阳的气候、土壤条件下正常生长;引进的所有品种均能开花,大多数品种丰花性好,花色丰富艳丽,株形饱满优美,叶丛潇洒美观,绿叶期长,具有极高的观赏价值;花期特晚且长,在洛阳为5月初至5月底,具有广阔的应用前景。

EDI技术研究及其实现

电子数据交换（ＥＤＩ）技术的应用前景已为国内外各界认可．文中首先介绍了ＥＤＩ技术中的各种成分，详细描述了ＥＤＩ单证的组成格式、通信基础和支持ＥＤＩ单证安全传输的各种技术等．最后，文中也简要地介绍了一个实用的ＥＤＩ系统．

基于滑差率分析的轮轨材料摩擦磨损特性研究

随着列车速度的提高和轴重的加大,轮轨的失效往往影响了铁路的正常运行,甚至存在着安全隐患。目前对于影响轮轨磨损性能的研究仅限于轮轨材料、接触应力、轴重、车速等因数,尚未对滑差率的影响进行研究。提出基于滑差率分析的重载轮轨间的磨损行为故障研究,利用GPM-30型滚动接触摩擦磨损试验机,采用双轮对接接触方式,建立轮轨间隙曲线与轮对横移量之间的面积模型,通过改变滑差率来研究其轮轨摩擦磨损性能的变化规律。对磨损后试样表面的扫描电镜观察,分别阐述了不同滑差率下车轮试样表面以及钢轨试样表面的磨损形貌特性,试验验证了不同滑差率对轮轨磨损性能的影响因素。

我国中小企业出口贸易融资创新研究

2008年全球金融危机的爆发对我国出口贸易产生了巨大的影响,人民币升值趋势,使得我国出口产品失去价格竞争优势。特别是中小型出口企业如何渡过这一难关,就成为一个十分重要的课题。笔者在对中小企业出口贸易融资业务现状及其风险进行分析的基础上,提出构建出口贸易融资体系,并对传统出口贸易融资方式进行创新,提出适合于我国中小型企业的出口贸易融资方式。

服务外包理论演进研究综述

本文首先介绍国外学者对服务外包内涵界定,综述服务外包的基本概念;并对国外学者在服务外包研究方面的理论进行综述,从经济学、管理学和社会学方面进行归纳和总结;最后,对该研究领域的研究前景进行展望。

东巴经典古籍象形文字智能识别研究

东巴象形文字被国际学界认为是当今世界上唯一还在使用的象形文字,用象形文字书写的经典,称为东巴经。东巴象形文字多具图画特性,结构复杂形式多样且笔划各异。针对东巴文特有的结构进行了深入的研究,主要讨论了东巴象形文的特征提取和文字识别。特征提取是文字识别中很重要的环节,文字识别中特征提取的方法有很多,但由于东巴文字的字型有很多种特点,提出了适合东巴文识别的最优特征提取方法:特征点法、投影法;识别方法:高阶神经网络法。通过实验对该方法进行了验证,结果表明该方法的可行性。

工业室内环境中建立增强现实系统模型研究

针对增强现实(AR)技术在工业领域的应用问题,提出了一个在工业室内环境下应用的增强现实系统模型。该模型主要针对工业中不会在较短时间内发生较大变化的室内环境,首先对头盔式显示器(HMD)采集的环境图像通过Harris检测算法来检测特征点,然后通过程序比对图像在特征点添加相关注释,最后将包含注释的现实图像显示在头盔显示器上。主要介绍了该模型的具体步骤及实现方法,Harris角点检测算法具有应对光强变化、图像旋转等特点,故增加了模型整体的鲁棒性。最后将该模型应用于风力发电机机舱内部环境进行验证,其中特征点检测部分可根据阈值调节特征点数的多少,实验中采用的特征点数为20,在图像匹配部分匹配程度超过85%,实验结果表明该模型实现了增强现实的功能。

对我国连锁零售业行业集中度问题的研究

自2004年12月我国零售业全面对外开放以来,连锁零售业的竞争日趋激烈。我国本土连锁零售企业要积极的面对外资企业的挑战,寻找与外资企业之间存在的差距,分析自身在规模、管理、技术上存在的问题,对症下药并采取相应的对策,以提高我国连锁零售企业的行业集中度及市场竞争力。

金融服务外包研究综述

近几年来服务外包是一个热门话题,国内外学者从不同视角进行研究,但对金融服务外包的研究较少。本文回顾了国内外关于金融服务外包方面的研究成果,系统阐述了金融服务外包研究的主要观点和研究方向;并对研究成果从研究主题、研究视角和研究方法等方面进行评价;最后对研究前景进行展望。

洛阳市木本地被植物资源调查及其园林应用分析

为建设生态型洛阳城市提供参考依据,对洛阳市木本地被植物的应用进行了调查研究。结果表明,目前洛阳城市园林中木本地被植物共137种,隶属31科69属。其中,灌木类地被植物120种,隶属于21科56属,占调查地被植物种数的87.59%;藤本类地被植物17种,隶属于10科13属,占12.41%。另外,针对实际应用中存在的虽多数种应用效果较好,但其应用数量及使用频率却相对较少等问题,提出了进一步加大木本地被植物的规模化应用力度等发展对策。

中日经贸合作对东亚经济一体化进程影响研究

本文在分析中日经贸合作现状的基础上,提出中日两个经济强国在经贸合作上产生的效用会对东亚经济一体化进程产生积极的影响。同时采用计量经济学的定量分析,运用非线性回归方程,进行回归分析和点预测,得出两国经贸合作存在较强相关性的结论。最后,对两国经贸合作提出相应的政策建议。

基于分形与小波相结合的东巴经典古籍图像压缩方法研究

针对东巴经典古籍的历史特征以及图像化象形文的书写形式,进行数字化图像信息处理时存在着压缩保存的问题,对获取的东巴经典古籍进行了图像压缩研究。首先利用分形理论对图像信息进行压缩处理,进而引入小波变换理论,将分形与小波相结合,再次利用图像信息的自相似性进行二次图像压缩。实验结果表明,该方法针对象形文字图像信息的压缩,具有压缩质量好、压缩比高、且压缩时间较短的效果。

基于TRIZ理论的热分析仪加热炉体设计

应用TRIZ理论创新设计方法分析了新型精密热分析仪器的加热炉体结构特征,采用冲突矩阵,得到影响加热炉体均温区分布的主要因素,对原加热炉内腔体积空间及加热电阻丝存在的冲突进行分析研究。利用TRIZ理论的ARIZ发明问题解决算法,结合具体加热炉体均温区分布曲线的误差实验数据,分析得到两种能够改善仪器精度的创新设计方法。结果表明,这种利用TRIZ理论得到的设计方法能有效增大均温区分布面积,降低加热炉内腔温差大小,从而解决了精密热分析仪器对加热炉内腔均温区的设计要求,实现了仪器对温度精密控制的要求。