平行系统方法在自动化集装箱码头中的应用研究

平行系统是一种建立在人工社会和计算实验基础上的科学研究方法,它的特点是既能真实反映现实系统的动态过程,又能实时优化现实系统的控制过程.自动化集装箱码头是一类典型的复杂系统,既存在不计其数的作业方案,同时也有大量的约束条件.如何在最短时间和最低能源消耗的前提下,完成具有间歇和批次特征的集装箱转运任务,是涉及到数学、控制、管理和计算机等多个学科的重大课题.本文采用数据引擎作为人工社会中的基本计算单元,构成一个复杂的平行系统,用于自动化集装箱码头信息控制系统的研究.数据引擎作为一种面向图形化元件组态的计算环境,非常适用于复杂系统的建模与计算.在可视化和动态重构技术的支持下,利用380个数据引擎对一个具有8台岸桥、25辆AGV和16台龙门吊组成的港机系统进行了自动化作业过程的计算实验.研究结果表明,数据引擎技术是实现平行系统的有效方法,由多数据引擎组成的计算环境,能够大幅度降低自动化集装箱码头信息控制系统建模的复杂程度,能够将码头系统的管理和控制过程无缝地融合在一起.该平行系统可直接与港机设备对接,建立"人工码头"和"物理码头"之间的平行关系,从而实现对港机设备的最优控制.

基于平行测试的认知自动驾驶智能架构研究

在大数据、云计算和机器学习等新一代人工智能技术的推动下,自动驾驶的感知智能在近年来得到显著的提升与发展.然而,与人类驾驶过程中隐含的以自我目的实现为引导的自探索性和自主性相比,现阶段自动驾驶技术主要以辅助驾驶功能为主,还停留在以被动感知、规划与控制为主的初级智能自动驾驶阶段.为实现车辆智能从数据驱动的环境感知、辅助决策、被动规划到知识驱动的场景认知、推理决策、主动规划的提升,亟需增强车辆自身对复杂外界信息归纳提炼、推理决策、评价估计等类人能力.首先回顾自动驾驶关键技术演化及其应用发展历程;随后分析测试对车辆智能评估的效用;然后基于平行测试理论,提出自动驾驶车辆认知智能训练、测试与评估空间的构建方法,并设计基于平行测试的认知自动驾驶智能训练框架.该项研究工作预期能为推动自动驾驶从感知智能向认知智能的升级提供可行的技术支撑与实现路径.

复杂系统的平行控制理论及应用

首先给出了复杂系统的定义,并对复杂系统的研究现状和存在的问题进行了探讨,认识到没有可用来描述复杂系统的足够精确的模型,基于还原论的现有控制理论和方法难以发挥有效作用。在此基础上,提出了应对这类复杂系统问题的平行控制方法,阐述了其ACP思想、基本原理和优势等。同时对控制理论的发展历史做了简要描述,证明平行控制理论的产生是必然的。并阐述了平行控制理论的核心技术。最后介绍了平行控制系统平台及其在乙烯生产和城市交通中的应用,描述了平行控制理论研究和应用实践的前景与展望。

平行测量:复杂测量系统的一个新型理论框架及案例研究

分析了复杂测量系统的溯源研究现状,指出现有的研究已不能满足复杂测量系统的动态化溯源需求,提出了建立人工测量系统的必要性.基于ACP(Artificial societies,computational experiments,and parallel execution)方法建立了平行测量系统的理论框架,通过构建与物理测量系统行为和特性等价的人工测量系统,借助人工测量系统的计算实验,确定测量优化控制策略,引导物理测量系统的运行,并进行评估,实现物理测量系统和人工测量系统的平行执行和平行控制,将物理测量系统溯源至人工测量系统的理论模型上,解决复杂测量系统的溯源问题.并以齿轮在位测量系统为例,对平行齿轮测量系统进行了设计和平行控制研究.

基于文献指标与合著网络的《自动化学报》2011–2016年发表论文分析研究

本文以《自动化学报》2011–2016年发表的文献数据为依据,以定量与定性相结合的方式探索研究自动化学科领域研究动态.首先,从发文量、影响因子、被引情况、下载量等指标角度对该刊过去6年的发展情况进行统计分析;随后,通过对关键词、论文作者与发文机构的数据挖掘,获取并呈现自动化学科热点研究领域、核心科研人员与机构;最后,构建作者合著网络,并对核心子网络的指标属性进行深入解析,刻画科研人员及机构间的合作关系.研究结果可为自动化领域科技工作者及关注自动化学科发展的人士了解学科动态,加强学术交流,以及促进群体合作提供一定的参考.

软件定义的系统与知识自动化:从牛顿到默顿的平行升华

知识自动化是智能化、人机化、自动化等的有机融合.从Cyberspace、社会信号和默顿系统等的兴起这一时代特征为出发点,讨论知识自动化的意义与相关发展问题,从智能算法到知识机器人讨论其技术基础及趋势,从软件定义的系统和流程探讨其与系统工程的内在关联,从平行系统的角度阐述其在复杂控制和管理过程中的重要作用.

人工交通系统计算实验的分布式框架研究

人工交通系统概念的提出为智能交通系统研究开辟了新的视野,但其自底向上的交通个体建模方法和复杂的计算过程也带来了庞大的计算量与存储量,单台计算机的计算能力越来越难以满足大规模计算实验的需求。为此,提出和实现了一种混合P2P结构的分布式计算实验框架,并采用改进的同步算法和新的负载均衡方案优化了框架的性能,最后通过测试验证了该框架的高效性和可靠性。

混合智能管理系统理论与方法研究

随着人工智能技术的飞速发展及其在诸多行业中广泛和深入的应用,人机混合智能系统逐渐涌现.以人机协同混合智能为特定管理目标的混合智能管理系统,正处于萌芽阶段,已逐渐受到学术界、政府部门和产业界的重视,相关研究对实施科技强国战略具有重要意义.结合国家自然科学基金委管理科学部“十四五”规划相关领域专家的前期讨论意见,本文凝练出该领域值得深入探索的五个研究方向,并给出了每个方向的典型科学问题示例.

数字医生与平行医疗:从医疗知识自动化到系统化智能医学

针对数字转型和智慧医疗面临的诸多问题,本文讨论如何利用人工智能和数字医生,包括各种数字孪生和元宇宙方法及设想,特别是平行智能技术,集复杂性医学、跨学科医学、系统智能医学为一体,从医疗保健服务的专业分工、人机分工、虚实分工角度,构造新一代医学智能平台与设施,发展主动、精准、个性化、虚实平行互动的低成本、高效益智慧医疗服务事业。

青年基金,从0到1——复杂系统管理与控制国家重点实验室培养青年科技人才的一种探索

人才是科技创新的根本和核心,而青年科技人才更是国家未来创新大潮中的主角。针对青年科技人才培养问题,尤其是如何助力他们从无到有独立开展科研的问题,复杂系统管理与控制国家重点实验室在自主研发经费及开放运行经费的科研管理实践中,面向青年科技人员,设立青年基金,支持其作为负责人独立开展科研工作。五年多的实施表明,青年基金收到良好成效,约50%青年基金获得者在后续三到五年内获得国家自然科学青年基金的支持。本文结合实验室背景介绍青年基金的创立及实施,在简要分析基金实施结果后探讨其存在的问题及改进的方法。

面向知识自动化的自动问答研究进展

将自动问答系统从基于文本关键词的层面,提升到基于知识的层面,实现个性化、智能化的知识机器人,已成为自动问答系统未来的发展趋势与目标.本文从知识管理的角度出发,分析和总结自动问答领域的最新研究成果.按照知识表示方法,对代表性自动问答系统及关键问题进行了描述和分析;并对主流的英文、中文自动问答应用和主要评测方法进行了介绍.

平行公交系统中的计算实验问题研究

研究了在平行公交系统中如何进行计算实验的问题.平行公交系统中的计算实验主要通过以下三步完成:1)基于简化的数学模型的求解确定初始的公交发车时间间隔;2)在一个较小范围内不断调整公交车发车间隔,在平行公交系统中运行观察其运行效果,形成不同的发车间隔方案;3)建立方案评价体系,对得到的发车间隔方案进行评估,确定最优发车方案.在本文的计算实验实例中,共进行了6次计算实验,得到了一个最优的发车方案,并基于结果数据说明了论文所提方法的其合理性.

面向跨域联合作战的平行指挥控制与管理新范式

瞄准制衡强敌“马赛克战”“决策中心战”等新技术驱动的作战概念及威胁挑战,聚焦未来跨域联合作战指挥控制(command and control,C2)全流程决策需求,遵循平行智能理论框架,提出了基于筹划-准备-执行-评估(planning-readiness-execution-assessment,PREA)环与观察-判断-决策-行动(observe-orient-decide-act,OODA)环的平行指挥控制与管理(command&control and management,C2M)新范式,以期实现智能机器辅助指挥员作战全流程的分层次、个性化决策支持,减轻指挥员认知负担、降低决策复杂度,实现机器对指挥员“人脑”的智能扩展与增强,为塑造全局决策优势提供牵引和支撑。

四轴飞行器——倒立摆系统的控制算法研究

四轴飞行器控制活动杆件或装水酒杯平衡是一项难度系数极大的任务,所构成的模型称为四轴飞行器—倒立摆不倒平衡控制系统。基于这种特殊形式的倒立摆不倒平衡控制模型,在X-Z平面简化为线性不倒模型进行分析,建立其动力学模型,并结合滑模控制的算法,设计系统的控制器并进行仿真实验。利用滑模控制算法对四轴飞行器—倒立摆不倒平衡控制系统进行控制,实验结果表明,其表现出了优异的不倒稳定性。

深度学习在控制领域的研究现状与展望

深度学习在特征提取与模型拟合方面显示了其潜力和优势.对于存在高维数据的控制系统,引入深度学习具有一定的意义.近年来,已有一些研究关注深度学习在控制领域的应用.本文介绍了深度学习在控制领域的研究方向和现状,包括控制目标识别、状态特征提取、系统参数辨识和控制策略计算.并对相关的深度控制以及自适应动态规划与平行控制的方法和思想进行了描述.总结了深度学习在控制领域研究中的主要作用和存在的问题,展望了未来值得研究的方向.

康复机器人与智能辅助系统的研究进展

我国正面临日益严重的老龄化问题和数量庞大的残疾人群,康复机器人与智能辅助系统的研究开发和应用有望为解决养老、失能辅助和康复问题提供部分技术手段.康复机器人与智能辅助系统涉及医学、信息、机械、电子、材料、力学等多个学科领域,其研究与开发也面临诸多挑战和困难,本文从"康复机器人及多种康复训练模式"、"智能辅助系统与生机电技术"、"康复与辅助相关的多模态传感与控制方法"、"外骨骼和可穿戴系统、智能假肢与人机安全性"等方面介绍和讨论康复机器人和智能辅助系统的问题和研究进展,以期为未来康复机器人和智能辅助系统的研究与开发提供些许借鉴.

3D打印技术过程控制问题研究进展

3D打印技术是一种新兴的增材制造技术,许多人认为是一项将要改变世界的"破坏性"技术,并声称该技术将引发新一轮工业革命.本文根据3D打印技术涉及的不同核心成型技术、材料和设备体积等,介绍了3D打印技术的不同分类,综述了主流3D打印过程控制技术,指出了3D打印技术的控制系统存在的问题并提出了产业化进程中的建议和意见.

平行医院:从医院信息管理系统到智慧医院操作系统

本文旨在提出一个智慧化时代的集智能化管理、智能化运营与智能化诊疗为一体的智慧医院解决方案,即基于平行医学的平行医院.平行医院以虚实互动的平行思想为核心理念,以突出人以及其社会因素的信息物理社会系统(CPSS)作为基础设施,以人工场景(Artificial scene),计算实验(Computational experiments)和平行执行(Parallel execution)为一体的ACP平行智能理论为指导构建虚实交互的新一代智慧化医院管理系统.本文对比指出了当前信息系统存在的缺陷,提出了智慧医院操作系统的概念对医院的资源进行逻辑化统一管理,重点介绍了对医院不同设备以及建筑等硬件设施的数字化、虚拟化及其交互联动,参与人员数字化与虚拟化及其虚实交互的智能化系统构建.在医院操作系统的应用层,基于ACP理论的智慧医院操作系统通过虚实交互的智能化运行模式,最终落实闭环、反馈、精准的收敛.我们通过对天坛医院的平行医院实践案例—天坛智慧大脑进行案例分析,印证了本文所提出的智慧医院操作系统的可行性与科学性.

基于数据的自学习优化控制:研究进展与展望

自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)方法可以解决传统动态规划中的"维数灾"问题,已经成为控制理论和计算智能领域最新的研究热点.ADP方法采用函数近似结构来估计系统性能指标函数,然后依据最优性原理来获得近优的控制策略.ADP是一种具有学习和优化能力的智能控制方法,在求解复杂非线性系统的最优控制问题中具有极大的潜力.本文对ADP的理论研究、算法实现、相关应用等方面进行了全面的梳理,涵盖了最新的研究进展,并对ADP的未来发展趋势进行了分析和展望.

具有非线性不确定参数的电液伺服系统自适应backstepping控制

针对电液伺服系统中存在非线性不确定参数的问题,提出了一种采用积分型Lyapunov函数的自适应backstepping控制方法.首先定义积分型Lyapunov函数,将电液伺服系统中的非线性不确定参数转化为线性表示;然后逐步递推设计backstepping控制器,同时在控制律中加入阻尼项,从而补偿外界干扰对控制性能的影响;基于Lyapunov稳定性方法,设计了参数自适应律,并且在自适应律中引入充分光滑投影算子,实现对电液伺服系统中不确定参数漂移的抑制作用.搭建了AMESim与MATLAB的联合仿真平台,对所设计的自适应backstepping控制器进行仿真,作为对比,设计了不带有非线性参数估计的自适应backstepping控制器和PID算法.仿真表明,本文所设计的控制器具有良好的跟踪性能和补偿非线性不确定参数变化的能力.