褚健:工业软件驱动智能工厂发展

圆桌会上,中控集团创始人、宁波工业互联网研究院院长褚健以“工业软件驱动智能工厂发展”为题作交流发言工业软件的现状与价值当前,专注于软件开发和销售的中国公司并不多,像腾讯、华为等软件龙头企业虽然拥有诸多软件产品,但并不以卖软件作为主要业务方向。在中国工业软件领域,尤其是流程行业里涉及产品设计过程、工艺设计过程、建设过程、运行与维护过程各个阶段的基础设计软件,几乎全部被跨国公司所垄断,一旦被禁止将会带来诸多麻烦,短期内将造成巨大的经济损失和安全风险。

宁波市技术转移专业机构及人才队伍培养建设

随着科技成果转移转化的深入,宁波作为首批示范区,力求强认识,站高位,注重顺势而为,按照中央和省市委的决策部署,从宁波自身发展需求出发,努力优化政策引领,激发创新源头,进而让科技成果的转移转化逐渐加快速度。基于此,文章将以宁波市技术转移专业机构为研究对象,围绕人才队伍培养建设的现状,对困境进行分析,从而有针对性提出对策,以期望能够为技术转移专业机构人才培养提供意义的参考。

汽车工业AR技术应用综述

增强现实技术是近20年来迅速发展的关键技术。汽车工业从设计开发到生产制造,再到维修保养、营销服务、培训展示等场景中,已处处可见AR技术的踪影。本文全面论述了AR在汽车工业领域中多个场景的应用,阐述了AR技术的应用领域,并重点介绍了AR技术在汽车行业的应用现状和典型案例,探讨了AR技术的发展趋势及其面临的挑战,对AR技术在汽车工业的应用前景进行了展望。

基于工业操作系统的智能互联工厂建设探究

在深入剖析我国流程工业面临的发展现状以及数字化、网络化与智能化转型进程中遇到的共性问题基础上,提出以“工业操作系统+工业APP”的新型智能互联工厂建设架构,探索工业+互联网新模式,创新发展面向流程企业生产管控、安全环保、供应链管理、能源管理、资产管理等领域智能工业APP,实现工厂的持续改进与迭代优化,形成基于工业操作系统的智能制造工业APP生态体系,赋能流程工业、助力高质量发展。

基于DFT的频率敏感双分支Transformer多变量长时间序列预测方法

在进行多变量长时间序列预测时,仅利用时域分析通常无法充分捕捉长时间序列依赖,而这会导致信息利用率不足、预测精度不够高。因此,结合频域时域分析,提出一种基于离散傅里叶变换(DFT)的频率敏感双分支多变量长时间序列预测(FSDformer)方法。首先,通过DFT实现时间和频率的相互转换,从而将复杂的时间序列数据分解为结构简单的低频趋势项、中频季节项和高频余项3个分量;其次,采用双分支结构,针对中高频分量预测,应用Encoder-Decoder结构,设计了周期性增强注意力机制;针对低频趋势分量预测,采用多层感知机(MLP)结构;最后将中高频分量与低频分量预测结果相加,得到多变量长时间序列的最终预测结果。在2个数据集上把FSDformer与其他5个经典算法进行了对比分析,在Electricity数据集上,当历史序列长度为96,预测序列长度为336时,相较于Autoformer等对比算法,FSDformer的平均绝对误差(MAE)下降了11.5%~29.1%,均方误差(MSE)下降了20.9%~43.7%,达到了最优预测精度。实验结果表明,FSDformer能有效捕捉长时间序列的相关依赖,在提升预测精度和计算效率的同时,增强了模型预测的稳定性。

基于鲁棒控制的自适应分数阶梯度优化算法设计

当目标函数是强凸函数时,一般的分数阶梯度下降法不能够使函数收敛到最小值点,只能收敛到一个包含最小值点的区域内或者是发散的.为了解决这个问题,本文提出了自适应分数阶梯度下降法(AFOGD)和自适应分数阶加速梯度下降法(AFOAGD)两种新的优化算法.受到鲁棒控制理论中二次约束和李雅普诺夫稳定性理论的启发,建立了一个线性矩阵不等式去分析所提出的算法的收敛性.当目标函数是L-光滑且m-强凸时,算法可以达到R线性收敛.最后几个数值仿真证明了算法的有效性和优越性.

工业互联网时代工厂安全生产的思考与实践

流程工业企业安全生产问题日益成为全社会关注的焦点。聚焦工业企业运行的五大核心——“人、机、料、法、环”,以工业操作系统为平台,采用第五代移动通信(5G)、窄带物联网(NB-IoT)和云计算等技术,围绕人员安全、设备安全、物料安全、工艺安全和环境安全,提出了安全生产整体解决方案,以满足企业用户的安全需求,为工业互联网时代工厂安全生产保驾护航。

工业互联网发展与制造业数字化转型

近250年前的工业革命发生以来,出现了两次机器革命,第一次机器革命是用机器代替人的肌肉和部分大脑,第二次机器革命就是正在发生的用机器代替人的大脑。制造业的自动化、数字化和智能化正是第二次机器革命的重要特点,也可以认为是工业互联网的核心内容。

从“富士胶片”看世界一流企业创新转型

党中央、国务院高度重视世界一流企业建设工作。本文以富士胶片集团为例,深入分析梳理富士胶片断臂求生、创新转型的历程,总结其“二次创业”的经验,对我国传统产业的转型升级具有一定现实意义。富士胶片转型升级的成功经验包括以下方面:一是使命引领,科学领导;二是创新驱动变革;三是居安思危,企业始终保持充足的资金实力;四是通过并购加快新业务和新市场的开拓;五是实实在在落实战略;六是与时俱进,持续推动变革。

Transformer在水电机组异常指标预测的应用

水电站机组日常检修、维护及异常检测的工作量巨大,传统人工监测的工作方式容易导致异常问题被遗漏或误判,采用深度学习算法对数据建模并监测异常情况可以降低成本,提升安全可靠性。结合Transformer网络对长期序列高效准确建模的能力以及GAN(生成对抗网络)架构的数据生成训练策略,利用TransGAN模型对水电机组监测数据进行生成式建模,并主动发现异常数据点。TransGAN模型在水电站机组实测中达到了97.76%的查准率和99.23%的查全率,异常点检出延迟低于0.1 s,实现了实时高精度异常监控功能。

运动学约束下直线转角非对称平滑加工规划

为实现数控加工中直线转角处的连续平滑进给,提出了一类直线转角的非对称平滑加工规划方法。针对转角初末速度、加速度大小不同的情况,考虑直线转角处的运动学约束和几何误差约束,并将高次转角模型求解化简为线性规划问题,可直接解算转角参数,实现进给速率平滑与刀具轨迹平滑的同步规划,提高规划效率与加工效率。与对称转角平滑的仿真对比实验结果表明,所提方法在保证加工过程平稳的情况下效率与精度有所提高,运动平台样机实验验证了该方法的可行性。

数字化转型与智能制造实践

分析了企业智能制造转型的关键点,并列举了制造业企业在动作改进、智能设备、自动化单元、柔性生产线、数字化车间、物流自动化及智能工厂方面进行的智能制造实践。

工业互联要靠软件驱动

什么是工业互联网?什么是工业4.0?始终没有一个令人信服的、准确的科学定义或表述,它们应该是可操作、可实现的技术和产品或解决方案。我认为,与其说不清,还不如淡化概念,追求内涵。其内涵就是解决企业面临的安全、质量、成本、效益、绿色、低碳等问题,这些都涉及企业的创新能力和竞争力。

深化科技成果转移转化示范区建设打造民营经济科技创新发展最优营商环境

文章回顾和突出了改革开放以来民营经济,尤其是民营制造业在产业创新中的重要作用,按照当前国内外产业竞争发展新形势和党的二十大报告中相关重点要求,结合宁波深化"全国科技成果转移转化示范区"建设的工作目标,创新地将推进科技成果转移转化纳入营商环境优化提升"一号改革工程"的轨道,提出创新工作思路和关键举措,力争打造民营经济科技创新最优营商环境.

区块链支持下的技术转移方法和路径浅析

促进技术成果转移转化是我国实施创新驱动发展的核心策略,技术成果转移转化同样也是一项庞大而复杂的项目工程,不仅仅因为技术成果本身复杂,其参与主体也涉及较广,包含院校、企业、科研院所、技术转移机构、财务公司、律师事务所等等,而这些参与主体均面临着跨领域、跨学科,甚至跨国界的问题,以及技术层面的沟通和协同困难问题,同时各参与主体间的信任问题更是不可回避的障碍。这些问题都不同程度地影响着技术成果转化的效率和结果。区块链作为一种新的集成技术和分散决策机制,其去中心化、信息共享和防篡改性强等特点为促进技术成果转化进程中提供了新的方法和途径。

基于双延迟深度确定性策略梯度算法的机械臂抗干扰控制

针对机械臂运动中和未知环境接触以及建模误差带来的干扰,提出由导纳控制和基于双延迟深度确定性策略梯度算法(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient,TD3)的PID控制结合的控制策略。通过导纳控制,将机械臂和环境的接触力矩转化为关节角度以修正期望轨迹,抵消环境带来的扰动。并针对接触力矩测量成本高,提出使用基于卡尔曼滤波的广义动量观测器进行接触力矩的估计。针对内环控制,提出基于TD3的PID位置控制器,TD3是深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)的改进算法,智能体在不断交互和学习的过程中能够自动调整PID参数,避免了经典PID控制在非线性控制问题中表现较差的缺点。搭建机械臂仿真平台,仿真实验结果表明,所设计的控制策略使机械臂具有良好的抗干扰效果。

流程工业智能工厂的未来发展

阐述了基于工业操作系统SupOS的智能工厂建设新架构,以集成化、数字化和智能化手段实现工艺技术PT、设备技术ET、操作技术OT、自动化技术AT、信息技术IT的创新融合,通过工业整体解决方案APPs解决生产控制、生产管理和企业经营的综合问题,让企业牢牢掌握自身发展工业大数据和人工智能的主动权。同时,基于纵深防御、软硬结合的工控系统信息安全体系,可为流程工业智能工厂的建设提供安全保障。

基于变传动比的全轮线控转向车辆可拓H_(∞)控制方法研究

为了解决传统固定转向传动比以及鲁棒H_(∞)控制方法无法很好地改善车辆稳定性的问题,提出全轮线控转向车辆的变传动比和可拓H_(∞)控制策略。首先,建立八自由度车辆动力学模型和轮胎模型。其次,以车辆方向盘转角和车速为输入信息,基于模糊控制方法设计全轮线控转向车辆的转向传动比,并计算出全轮线控转向车辆的前轮转角。然后,以横摆角速度偏差和偏差微分为特征值,基于可拓控制理论将车辆状态划分为3个区域:经典域、可拓域和非域;在经典域中,采用基于横摆角速度反馈的鲁棒H_(∞)控制方法,实时获取全轮线控转向车辆的后轮转角;在可拓域和非域中,结合可拓控制和H_(∞)控制策略,动态调整H_(∞)控制器的输出信号,在保证控制系统鲁棒性的前提下改善车辆的操纵稳定性。最后,基于MATLAB/Simulink仿真平台和自主研制的全轮线控转向特种消防救援车辆,通过正弦转向、单移线、阶跃转向、双移线等典型工况对所提控制方法进行验证,并以平均绝对误差和均方根误差为评价指标,与无控制和H_(∞)控制方法进行对比分析。仿真和试验测试结果表明:(1)变传动比控制方法不仅可以提高车辆低速时的转向灵敏度,也能改善车辆高速时的稳定性;(2)相比传统鲁棒H_(∞)控制,可拓H_(∞)控制策略提高了全轮线控转向车辆的操纵稳定性,改善了车辆全轮线控转向控制系统的鲁棒性。

基于表面肌电信号能量核相图的卷积神经网络人体手势识别算法

表面肌电信号(sEMG)是一种不平稳非周期的微弱信号,基于时域和频域特征提取的sEMG信号分类方法识别率低、稳定性差。本文通过对sEMG信号能量核特征的建模分析,提出一种利用卷积神经网络(CNN)对sEMG信号能量核相图进行分类的新架构,来对人体手势动作进行识别。首先,利用矩阵计数方法将sEMG信号能量核相图处理为灰度图像;其次,利用移动平均对灰度图进行预处理;最后,采用CNN对手势sEMG信号进行识别。利用手势sEMG信号数据集进行了实验验证,结果表明选用CNN识别框架的有效性以及CNN结合能量核相图的识别方法相比于能量核面积提取方法,在识别精度和计算效率上具有明显的优势。本文算法为sEMG信号的建模分析与实时识别问题提供了新的可行方法。