自动化专业实践类课程思政育人教学模式的构建与实施

结合《高等学校课程思政建设指导纲要》,根据学校办学定位、行业服务、自动化专业的人才培养要求和服务国家重大需求,明确了“三思维(系统化思维、工程化思维和创新性思维)、八要素(工程伦理、工匠精神、家国情怀、使命担当、学思结合、知行统一、勇于探索、团队合作)”的建设目标。提出了“教师主导、学生主体”的建设原则,并确定了相应的实现路径,开发了自动化专业实践类课程思政育人效果评价系统。最后,以“自动化生产线实训”课程为例,介绍了课程思政教学模式改革的具体实施及建设成果。经过近2年的实践,思政育人目标达成度不断提升,有效促进了自动化专业的快速发展。

省级实验教学示范中心的持续创新发展

实验教学示范中心作为高校实践教学的重要组成部分,直接影响人才培养质量。介绍了信息工程北京市实验教学示范中心在已有成果基础上,融入卓越工程师培养计划、工程教育专业认证和新工科的教育理念,以学生为中心,提出了基于主动式项目的 CDIO-OODA工程教育理念。结合自动化专业人才培养定位,构建了多层次、立体化、递进式、不间断复合型创新人才培养体系,并设计了基于工程项目的课程内容。将多种先进教学方法融合应用于CDIO不同的阶段,形成了具有学校特色的教学方法和手段。通过教师、学生成果和示范效果展示了实验改革与实践的有效性,为新时期示范中心建设和持续改进提供了思路。

省级实验教学示范中心实验技术队伍建设与实践

采用"恩威并用、赏罚分明"的方式进行了实验技术队伍建设的改革和实践,为新时期实验教学示范中心建设和持续改进提供了思路。以实验教学示范中心建设为导向,制定了实验技术人员岗位职责及聘任办法,特别强调了工作实绩、工作态度和社会服务,明确了工作目标。基于自我发展理念,设计了个人发展规划和培养方案,增加了归属感。针对省级实验教学示范中心验收指标,设计了实验技术人员教学工作当量计算办法,保证了工作量和工作质量评价的公平性;最后,提出了实验教学成果激励办法,有效提升了实验技术人员的工作积极性和主观能动性。经过近3年的持续建设,成果显著,充分展示了实验技术队伍改革与实践的有效性。

高炉煤气流分布过程的多算法融合预测模型

在高炉生产中,准确的预测高炉煤气流分布状况将有助于保证高炉的稳定顺行.针对传统高炉煤气流预测模型的缺陷,本文提出了一种将带遗传因子的自回归移动平均模型(FF-ARMAX)和基于限定记忆的正则化极限学习机(RFMLS-RELM)相结合的高炉煤气流多步预测模型.在数据预处理方面,建立FF-ARMAX模型消除原始数据中的测量误差,同时采用傅里叶变换法消除数据中叠加的环境噪声.最后采用RFMLS-RELM算法进行多步预测,对比试验表明,该算法在应用于煤气流预测时,预测精度更高,适用于对煤气流分布状况的多步预测.多步预测实验结果表明,该模型虽然仍旧无法完全解决预测误差随预测步数的增加而不断叠加的问题,但相较于其他传统预测模型能够实现更好的预测效果和更高的预测精度,为高炉操作人员分析炉况提供了有效的帮助和支持.

基于Quanser实验平台的带有输出约束单连杆柔性机械臂的神经网络控制

机械臂在航空航天、服务等领域的应用越来越广泛,其研究也越来越深入.相比于刚性机械臂,柔性机械臂质量轻、能耗小,具有更好的性能.但是,由于柔性机械臂本身的结构与材料具有特殊性,其在运动过程中会产生弹性形变与振动,这就给机械臂的定位、轨迹跟踪带来了困难,因此对其振动抑制的研究具有重要意义.本文利用假设模态法对单连杆柔性机械臂系统进行建模,通过李雅普诺夫直接法实现了闭环系统的稳定性.由于一些实际问题对控制系统的状态量有特殊要求,因此采用正切函数形式的障碍李雅普诺夫策略来处理输出约束问题,之后利用神经网络控制方法来逼近系统的不确定性,通过李雅普诺夫法对闭环系统的稳定性进行了分析,并基于Matlab平台设计仿真、基于Quanser实验平台进行实验,对控制器的控制性能进行了验证.

大语言模型研究现状与趋势

在过去20年中,语言建模(Language models,LM)已经成为一种主要方法,用于语言理解和生成,同时作为自然语言处理(Natural language processing,NLP)领域下游的关键技术受到广泛关注.近年来,大语言模型(Large language models,LLMs),例如ChatGPT等技术,取得了显著进展,对人工智能乃至其他领域的变革和发展产生了深远的影响.鉴于LLMs迅猛的发展,本文首先对LLMs相关技术架构和模型规模等方面的演进历程进行了全面综述,总结了模型训练方法、优化技术以及评估手段.随后,分析了LLMs在教育、医疗、金融、工业等领域的应用现状,同时讨论了它们的优势和局限性.此外,还探讨了大语言模型针对社会伦理、隐私和安全等方面引发的安全性与一致性问题及技术措施.最后,展望了大语言模型未来的研究趋势,包括模型的规模与效能、多模态处理、社会影响等方面的发展方向.本文通过全面分析当前研究状况和未来走向,旨在为研究者提供关于大语言模型的深刻见解和启发,以推动该领域的进一步发展.

多无人艇固定时间自适应分布式协同编队控制

针对在实际海洋环境中由复杂恶劣海况导致的局部通讯条件下多无人艇协同编队控制问题,本文提出一种固定时间自适应分布式控制策略.首先,考虑只有部分跟随无人艇能够直接获取虚拟领航者的状态信息,为每艘跟随无人艇设计固定时间分布式观测器,在固定时间内实现对虚拟领航者位置和速度的估计.然后,在估计信息的基础上,采用反步法为每艘跟随无人艇设计固定时间自适应局部控制器,在固定时间内实现对由虚拟领航者产生的期望轨迹的跟踪.特别地,在局部控制器设计过程中,采用参数自适应机制对模型不确定和外界扰动进行补偿,在保证控制精度的同时避免抖振现象.同时,本文给出了所提出的固定时间观测器与局部控制器的稳定性分析,经数学证明,所提出的观测器和控制器能够保证每艘跟随无人艇均能够在固定时间内完成对虚拟领航者的位置和速度的估计并使位置和速度跟踪误差在固定时间内收敛至零的邻域内.最后,设计对比仿真,将本文所提控制策略和目前常用的PD控制器的控制性能进行对比,仿真结果表明所提出的控制策略在控制精度和收敛速度上具有更优越的表现.

煤矿地下毫米波雷达点云成像与环境地图导航研究进展

环境感知与地下空间导航是煤矿智能化信息领域的重要研究方向,对实现无人化、全自动化、智能化的煤矿生产作业至关重要。随着第五代移动通信技术(5th generation mobile networks,5G)和毫米波成像雷达软硬件日益紧密结合与成熟,毫米波探测与通讯应用到更多领域。5G通讯技术依托高速率、低延时、高带宽的特点给现有的无线电通讯技术带来巨大的变革;同时,毫米波雷达相比激光雷达,低成本、抗干扰、三维点云(3 dimension point cloud,3D)数量相对激光点云数量少1~2个数量级的特点,使得其在地下环境3D成像及同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)领域得到越来越多的关注。基于5G通讯的V2X(Vehicle to Everything)技术结合毫米波SLAM导航,为煤矿机器人的自主导航提供新的解决方案。系统综述了当下煤矿机器人自主导航以及实现煤矿智能化所面临的问题;近期国内外毫米波成像最新进展;地下环境毫米波雷达模块组通讯与信号获取方法;高分辨率成像遇到的稀疏特征提取问题;稀疏点云的处理策略与算法评估;深度学习在毫米波稀疏点云处理中的研究现状与发展方向;SLAM算法应用于不同环境的研究现状及SLAM导航算法。归纳了煤矿地下环境中应用SLAM地图构建、路径规划及避障的困难和挑战,并对未来煤矿复杂环境下毫米波通讯与导航兼容并蓄的新应用提出了展望。

基于数据驱动的高炉料面优化决策模型研究

高炉炼铁是一个典型的高能耗、高排放、高污染的工业环节.合理的炉料分布能够形成更加合理的煤气流分布,使得炉内的化学反应更加充分,对高炉长期稳顺运行和节能减排具有重要作用.本文针对基于经验的料面形状决策不能根据炉况变化做出准确和及时的调控的缺陷,提出了基于数据驱动的高炉料面形状优化决策模型.首先,基于现场采集的数据,在考虑高炉生产实际情况约束和变量上下限约束的情况下,建立了以煤气利用率为评价函数的料面优化模型.然后,为了提高模型的精度和决策性能,提出了一种误差补偿超限学习机(extreme learning machine,ELM)方法用于建立料面优化过程模型,以减少模型与实际生产过程之间的误差.在此基础上,采用带有约束条件的自适应粒子群算法对模型进行求解.最后,通过仿真实验验证了所建模型和优化方法的有效性,实验结果表明所构建的高炉料面优化决策模型能够及时根据生产情况的变化给出合理的料面形状,满足现场生产的需求,使高炉高效稳定运行.

高炉料面形状双驱动模型研究

高炉料面形状是指导高炉布料决策的重要依据.本文在已开发的新型雷达检测手段的基础上将雷达检测数据和布料机理进行融合.首先根据牛顿运动规律计算炉料颗粒从料流调节阀至料面的运动过程,然后根据体积约束原则建立料面形状模型,最后通过高斯过程回归模型将机理模型和摆动雷达测量得到的料面信息融合,建立了基于雷达数据和机理模型双驱动的高炉料面形状模型.仿真结果表明,本文提出的数据融合的方法在结合雷达检测数据和机理模型的基础上能够更好的拟合出高炉料面形状,可以为高炉稳定运行,节能减排提供可靠指导.

热连轧活套系统的自抗扰控制

鉴于热连轧活套系统的典型特性:多变量、非线性和强耦合,使其控制相对复杂.采用角变化法得出张力力矩表达式,并通过对活套套量和张力力矩关系式进行增量化,得出活套系统数学模型.采用自抗扰控制技术,应用扩张状态观测器实时估计扰动,将活套套量和张力的耦合归结于对系统的"总扰动"的一部分进行估计并给予补偿.仿真表明,相比于PID控制算法,此算法具有可行性和有效性.

基于多维时态关联规则的演化模糊推理预测算法

挖掘时态关联规则的目的是为了发现带有时态信息的项集之间有趣的关系.由于数据库经常动态更新,时态关联规则的挖掘也应该适应数据库的更新.然而,现有的大多数算法不仅需要重新挖掘更新的数据库,浪费了大量的时间和效率,而且不能利用已存在的规则定量地预测某些项的变化趋势.本文提出了一个基于多维时态关联规则的演化模糊推理预测建模算法(Evolving fuzzy inference model based on multidimensional temporal association rules,EFI-MTAR),主要优势是构建了一种基于多维时态关联规则的模糊推理建模算法(Fuzzy inference modeling algorithm based on multidimensional temporal association rules,FI-MTAR),实现了对时间序列的定量预测.此外,为了降低规则更新的代价和加快规则预测的速度,提出了概念漂移检测策略来处理时间序列数据以适应数据库的动态更新.实验结果表明了本文提出算法的有效性和准确性.

UConvTrans:全局和局部信息交互的双分支心脏图像分割

心脏核磁共振成像(MRI)具有噪声多、背景和目标区域相似度高、右心室形状不固定、呈月牙形或扁圆形等特点,虽然基于卷积神经网络的U型结构在医学图像分割中表现出色,但由于卷积本身的局部运算特性,提取全局信息特征能力有限,所以很难提升在心脏MRI上的分割精度.针对上述问题,提出一种全局和局部信息交互的双分支网络模型(UConvTrans).首先,利用卷积分支和Transformer分支提取局部特征和建模全局上下文信息,能够保留细节信息并抑制心脏MRI中噪声和背景区域的干扰.其次,设计了融合卷积网络和Transformer结构的模块,该模块将二者提取的特征交互融合,增强了模型表达能力,改善了右心室的分割精度,而且避免了Transformer结构在大规模数据集上预训练,可以灵活调节网络结构.此外,UConvTrans能有效地平衡精度和效率,在MICCAI 2017 ACDC数据集上进行验证,该模型在模型参数量、计算量仅为U-Net的10%、8%的情况下,平均Dice系数比U-Net提高了1.13%.最终,在其官方测试集上实现了右心室92.42%、心肌91.64%、左心室95.06%的Dice系数,在心肌及左心室区域取得了到目前为止最好的结果.

交会测量敏感器脉冲编码激光控制系统设计

以空间交会对接应用为背景,设计了脉冲编码激光控制系统。该系统主要包括微控制器模块、二次电源模块、温度控制模块、恒流控制模块、脉冲编码模块和通信模块等。二次电源模块为激光器提供稳定可靠的电压源和电流源,并为整个系统供电;微控制器模块以AVR Xmega128为核心,完成系统的任务调度、状态监测以及与机载计算机通信;温度控制模块和恒流控制模块为激光器提供恒温和恒流,保证激光器稳定可靠;脉冲编码模块完成脉冲编码信号产生及与机载计算机同步逻辑的控制;通信模块完成系统与机载计算机之间的命令与数据交互。通过1和5 Hz脉冲频率下激光脉冲的波形质量、上升时间和传输延时实验,证明了控制系统的有效性。

基于WD-MNPE-CVA的带钢热轧全流程动态过程监测方法

过程监测技术是保障复杂工业全流程安全、高质、高效运行的有效手段.考虑带钢热轧过程的“非线性、多模态、动态性”等特征,本文提出一种基于改进的加权差分邻域保持嵌入–规范变量分析(WD-MNPE-CVA)的带钢热轧全流程动态过程监测方法.首先,针对过程数据的非线性、多模态特性,采用加权差分方法进行数据预处理;其次,基于过程的机理知识进行流程划分,并开发了一种改进的邻域保持嵌入算法,基于样本点之间的欧氏距离和余弦距离,获得每个样本点更准确的邻域关系,进而基于规范变量分析建立每个子流程的局部动态监测模型;最后,采用贝叶斯推理建立全局的动态过程监测模型,通过带钢热轧实际过程故障数据验证了该方法的有效性.

基于CR下界无偏能量估计的高炉料面点云锐化成像

高炉雷达获取的料面信息是钢铁冶炼中布料控制的重要参数.但高炉内部环境复杂,料面具有非均匀流态化特性,传统信号处理方法难以准确稳定提取料面有效信息,会导致高炉布料误操作.本文借鉴遥感SAR雷达成像原理,设计了工业SAR扫描式雷达,多倍增加料面采样点密度,提出一种新的料面点云锐化成像算法.分析了高炉雷达料面回波信号干扰信号特征,从图像处理角度,设计多级滤波器对2D频谱图进行去噪处理分离出一条带状的料面回波信号区域.对料面距离估计问题,基于克拉美罗下界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)提出一种先加权采样锐化料带峰脊再利用能量重心法估测料面距离频率的方法,生成3D料面点云模型,并利用CRLB评价本文算法性能.在恶劣条件下,实测高炉雷达料面回波信号的点云成像验证显示,本文方法优于传统寻峰法,能有效处理低信噪比信号,准确提取料面有效信息.同时料面距离频率估计精度更高,且相较于其他方法频率估计误差更接近CRLB下界.

高炉燃烧料面合成孔径雷达双聚焦成像算法

钢铁生产中的料位和料形是冶炼过程控制的重要指标,基于合成孔径雷达(SAR)原理的微波成像装置可有效提取热态径向料面特征.针对几何形态复杂,回波信号突变性强,甚至会出现遮蔽效应导致雷达失波的料面中心部分,本文建立了中心区域双聚焦测量成像系统.选定炉顶风罩位置对称安装两套雷达,电机控制雷达天线匀速摆动获取二维坐标矩阵,用重采样插值算法将其转换成像素点均匀的矩形灰度图像;根据尺寸参数确定炉心扫描重叠区间,并构建料面中心双聚焦融合算法(DfSAR)拼接双图像.与均值融合相比,图像互信息提高10.43%,清晰度改善23.91%.最后,采用雷达恒虚警率(CFAR)目标检测算法有效滤除高炉内粉尘颗粒物对料面图像的干扰.

多目标粒子群优化算法研究综述

针对多目标粒子群优化算法的研究进展进行综述.首先,回顾了多目标优化和粒子群算法等基本理论;其次,分析了多目标优化所涉及的难点问题;再次,从最优粒子选择策略,多样性保持机制,收敛性提高手段,多样性与收敛性平衡方法,迭代公式、参数、拓扑结构的改进方案5个方面综述了近年来的最新成果;最后,指出多目标粒子群算法有待进一步解决的问题及未来的研究方向.

77GHz宽带低副瓣毫米波微带天线设计

针对微带天线带宽较窄的问题,提出一种适用于地下煤矿机器人环境感知的宽带低副瓣毫米波微带阵列天线。该毫米波天线阵列由主辐射单元层、寄生贴片层以及空气层构成。主辐射单元采取道尔夫-切比雪夫阵列综合方法以实现低副瓣特点,空气层和寄生单元通过降低等效介电常数及增加新的谐振点有效展宽天线带宽,T形功分器馈电网络设计实现良好的阻抗匹配。HFSS仿真结果表明,天线的-10 dB阻抗带宽为7 GHz,工作频率为76.6~83.6 GHz,E面最大副瓣电平为-15 dB,H面最大副瓣电平为-24 dB,最大增益为17 dBi,满足了毫米波雷达远近距离切换和复杂散射介质回波灵敏度的应用需求。与目前的77 GHz毫米波天线相比,此天线有效降低了副瓣电平,进一步拓展了工作带宽,提高了雷达的抗干扰能力以及分辨率。针对地下煤矿复杂的地磁环境特点,该天线所具有的强抗干扰能力和高分辨率等性能在地下巷道环境感知方面有很大的优势。

多电飞机断路器电弧机理及灭弧技术研究综述

多电飞机指次级功率从机械能、液压能、气压能等传统的多能源体制统一为电能体制的飞机,具有系统结构简单、可靠性高、可维护性高和能源利用率高等优点,其电力系统最先进的架构为360~800 Hz变频交流电源和270 V直流电源,目前已在空客A380、波音B787、F-22等多电飞机中应用.但随着用电功率的增加,多电飞机的配电、用电网络以及线缆布局将变得更复杂,发生短路等电气故障的概率明显加大.故障电流产生的电弧不仅严重影响线缆和用电设备的寿命、可靠性和安全性,还将限制航空电力系统扩容和飞行性能提升.多电飞机断路器是灭弧的关键器件,通过分析断路器中电弧放电过程的复杂机理,可有助于提升其灭弧性能.为深入推进多电飞机电力系统中断路器电弧理论与灭弧技术研究的开展,首先分析了民用和军用多电飞机电力系统的结构以及电气故障保护的难点,然后分别归纳了航空变频交流断路器和270 V直流断路器中电弧理论与灭弧技术的研究现状,最后预测了未来航空保护电器灭弧技术的发展趋势.