1960年1月创刊（半月刊）
主管/主办:重庆西南信息有限公司（原国家科技部西南信息中心）
ISSN:1674-778X
CN:50-1201/TP
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- 01一种潜入式无轨智能AGV设计及导航的研究
- 02220 kV内桥接线海上升压站典型保护配置与运维风险管控
- 03工业机器人动力学参数辨识及其模型建立
- 04人工智能技术在KR脱硫扒渣改造上的应用
- 05基于蚁群算法的变电站巡检机器人全局路径规划研究
- 06电振给矿智能自动化系统研究
- 07基于PLC 技术的轨道交通信号自动化控制系统设计
- 08火电煤场门式斗轮堆取料机自动控制系统的研究及应用
- 09基于区块链技术的调度操作指令防篡改技术的研究
- 10航空发动机加力锁定功能失效故障的研究
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城市供水管网压力分区自动化调控技术
滕有为
摘要：随着城市供水管网规模的不断扩大，传统静态压力控制方式难以适应需求波动与漏损控制要求。为提升管网运行经济性与安全性，围绕压力分区与自动化调控问题，构建压力 -漏损关联模型，提出基于聚类算法的管网压力分区方法，并设计以最不利点反馈为核心的流量自适应调控策略。结合某供水管网模型进行仿真验证，结果表明该方法能够在保障最不利点供水压力的前提下，显著降低夜间运行压力与漏损水平，具有良好的工程应用价值。
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基于视觉处理的搜救车设计
薛李娜，李湍，夏汉初，胡明欢
摘要：提出了一种基于视觉处理的搜救车系统，该系统采用雷达模块和摄像头模块，实现了基于雷达的环境建图与自主路径规划功能，从而使搜救车能够平稳、安全地到达目标区域。同时，搜救车可实时探测周围环境，识别人体姿态，将姿态信息及现场图像传输至上位机。上位机软件可实时查看、保存环境画面，并支持远程控制搜救车的移动。该系统有效应对了未知环境探测中的难题，提高了搜救车的实用性和智能化程度。通过雷达与摄像头的结合应用，为复杂未知环境下的救援作业提供了新的思路和方法。
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基于 EtherCAT总线的并联机器人关节电机自动控制方法
华军
摘要：传统并联机器人控制系统采用集中控制方式，在控制多个关节运动时难以确保协调性。为此，提出一种基于 EtherCAT总线的并联机器人关节电机自动控制方法。首先，通过规划并联机器人关节的运动轨迹来确定期望角度信息；然后，基于 EtherCAT总线采集并联机器人关节的实际角度信息，计算该信息与期望角度信息之间的误差，依据误差计算 PID控制器的输出指令；最后，通过 EtherCAT总线将其发送给并联机器人的关节电机驱动器，进而动态调整电机输出，实现并联机器人关节运动的自动控制。实验结果表明，设计方法可将并联机器人关节电机自动控制结果的均方根误差降低至 0.67%，控制精度较高。
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高精度柔性供料系统的设计与应用
黄皇
摘要：针对继电器自动化生产线中轭铁、引出片、触点、衔铁等零部件的装配需求，设计了一套基于机器人与视觉技术相结合的高精度柔性供料系统。该系统通过电气控制，将送料机构、振动筛、机器人、视觉检测模块、伺服电机及 PLC集成为完整的供料系统。系统能够控制送料机构向振动筛供料，并利用视觉坐标转换引导机器人对振动筛中无序摆放的零部件进行高精度抓取，有效解决了传统料斗上料的常见问题，实现了高精度的柔性供料。
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基于无人机 AI应用的 10 kV电网施工优化及资源配置智能化决策研究
向国龙，李双燕，韩夏晴，何君毅，陈良荣
摘要：为解决传统 10 kV电网施工人工监测覆盖窄、数据滞后引发的工序冲突与资源浪费问题，以某市城区 10 kV电网改造工程为研究对象，系统分析融合 AI的无人机违章识别技术在施工监测中的应用。通过无人机监测驱动工程违章识别，减少施工中的安全与质量问题，以实现施工标准化作业体系落地；同时依托无人机动态监测数据，构建资源优化模型与决策体系，实现资源配置智能化。结果表明，该技术可实现施工工序高效优化与资源配置精准管控的双重目标，可有效提升资源利用率并控制成本，可为 10 kV电网施工高效化、智能化发展提供关键支撑。
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3D高清合成技术在变电站工程信息管控中的应用
蒋灵通，张华东，李游，袁媛，杨洋
摘要：传统依赖人工巡检和二维资料的工程信息采集与核验方式，逐渐无法满足变电站数字化建设需求。为此，提出基于 3D高清合成的工程信息管控技术，构建面向设备、构筑与施工的高精度三维表达模型，并设计空间校核、进度比对与风险识别的模型驱动机制，实现场景变化自动感知与多源信息融合。通过某 35 kV变电站进行试点测试，结果表明，该技术能够在复杂环境下稳定获取高覆盖度影像，提升施工偏差识别、作业风险预警与工程过程可视化能力。
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汽车发动机装配线视觉引导机器人抓取误差自动补偿控制
倪桂炎
摘要：在汽车发动机装配线中，视觉引导机器人抓取受多源误差影响，在高速动态环境下补偿效果差，致使装配质量不稳。为此，提出融合多传感器信息与闭环控制的误差自动补偿控制方法。首先，基于多视觉传感器，经 2D/3D相机协同、滤波去噪与特征匹配，解算零部件高精度位姿。然后，计算误差特征与修正量，建立模型将视觉定位误差映射为关节空间修正量。最后，设计自动补偿控制体系，采用前馈 -反馈复合增量式 PID策略实时修正轨迹。实验结果表明，该方法能抑制机械臂末端的振动，减小抓取位置偏差，实现高精度的在线位姿修正。
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基于改进 SAC算法的无人飞行器路径规划
李国帅，王靖华，陈丹强，陈佳东
摘要：针对包含静态与动态障碍的城市作战环境中无人飞行器( UAV)路径规划问题，提出一种融合人工势场(APF)奖励函数和改进经验回放的柔性演员 -评论家( SAC)算法路径规划方法。首先，引入基于 APF的奖励函数，同时建模目标吸引和障碍排斥，将稀疏且以安全为核心的反馈转化为稠密且可学习的信号；其次，改进经验回放策略，将回放池内的样本划分为任务成功、危险与安全 3类，并采用比例加权采样，以提升样本效率与训练的稳定性；最后，在包含动态与静态障碍的仿真环境中验证该方法。结果显示，所提方法可有效引导 UAV规避障碍并到达目标点，平均成功率可达 92.8%，平均碰撞率约 6%；与基线 SAC算法及其单项改进相比，其平均路径长度缩短 23.4%，平均飞行时间缩短 19.4%，且路径更平滑，表明所提方法可为城市复杂作战环境下的 UAV避障与路径规划提供安全性、高效的方案。
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基于人工智能的半导体制造设备自动化作业系统
曹东
摘要：随着半导体制造设备结构复杂度的提升，传统策略已难以满足高稳定性、高实时性与高预测性的制造需求。为此，围绕关键工序中工艺量不可测量、设备早期劣化不可观测、晶圆流转效率低等问题，构建基于人工智能( AI)的设备自动化作业系统，形成覆盖虚拟量测建模、多模态设备健康评估与强化学习( RL)调度决策的系统化方法体系。通过某晶圆厂真实脱敏数据进行测试，结果表明，该系统能够显著降低关键工艺参数波动、提前发现设备潜在故障并提升整体吞吐量，为智能晶圆工厂的构建、设备自适应控制以及制造过程的稳定性提升提供可行的工程技术路径。
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基于改进 RRT算法的电气巡检机器人自动化避障控制
蔡蓓蓓
摘要：电气环境复杂多变，机器人在巡检过程中易发生碰撞。为此，提出一种基于改进快速扩展随机树( RRT)算法的自动化避障控制方法。通过引入人工势场法扩展引导节点，优化常规 RRT算法中随机树的扩展方向，并利用改进后的算法规划电气巡检机器人的避障路径。在此基础上，计算规划路径上的关键坐标点与实际巡检位置之间的误差，采用 PID控制输出相应的调整信号，实现对避障路径的自动跟踪控制。实验结果表明，该方法能显著提升电气巡检机器人的自动化避障性能，具有良好的控制效果。
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基于无人机的电网作业智能监测与违规检测方法
周双双，郑俊，黄晓刚
摘要：针对电网作业现场安全监管难度大、效率低的问题，提出一种基于无人机的智能监测与违规检测方法。通过搭载高清摄像设备与多类传感器的无人机平台，结合图像识别算法与智能判定机制，实现对作业人员行为的实时监测。系统能够自动识别未佩戴安全装备、违规操作、危险区域入侵等典型违规行为，并触发实时预警。实际应用表明，该方法违规行为检测准确率达 95%以上，预警响应时间短于 2s，有效提升了电网作业安全管理水平。
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基于模型参考机器人系统分数阶自适应控制研究
兰歆
摘要：针对工程领域机器人系统的整数阶模型与实际模型失真的问题，以模型参考机器人系统分数阶自适应控制为研究对象，研究其改进算法及控制器结构的构建，利用分数阶理论建立其分数阶控制器模型，采用在已有控制规律基础上加入对误差及输入信号的分数阶滤波装置，使参数估计值更加准确、平滑，同时通过李雅普诺夫定理分析了改进算法下控制器的稳定性，并将其扩展到部分非线性系统，最后采用 Oustaloup近似方法对分数阶自适应控制器进行数字实现。在 MATLAB/Simulink仿真环境下进行仿真验证，仿真结果表明，设计算法改进下的模型参考分数阶自适应控制器具有更加良好的稳定性和精度。
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基于无人机机巢的网格化配电网智能巡检系统研究
魏允，丁博，周凌男
摘要：针对目前配电网中传统人工巡检方式存在的不足和无人机巡检受航程制约难以在大范围开展的现状，对配电网合适位置部署机巢、无人机集中管控的智能巡检系统展开了研究。首先，通过分析网格化配电网的特点，从功能、整体构成、无人机选型、信息采集与通信方案方面对该系统进行设计；其次，研究网格化配电网智能巡检策略，以保障所设计系统顺利开展巡检作业；最后，将所设计巡检系统与其他巡检方式进行对比。结果表明，所设计基于无人机机巢的网格化配电网智能巡检系统具有巡检效率高、人员工作强度低、经济效益和社会效益显著等优势，在实际工程中拥有较大的推广应用价值。
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基于 Mask R-CNN与多源融合定位的轨道智能巡检与自动监测方法研究
崔凯泉，殷倩，尹云龙，张浩
摘要：针对传统轨道结构人工巡检效率低、精度不足、环境适应性差等问题，提出一种融合深度学习与多源定位技术的智能巡检方法。该方法通过引入多尺度特征金字塔结构优化主干网络，增强模型在复杂光照与动态场景下的特征提取能力；结合最小外接矩形法改进输出层，实现扣件偏移角度与掩膜覆盖面积的精准提取，有效解决倾斜目标检测中轴对齐边界框的误差问题。实验结果表明，所提模型在训练集上损失值降至 0.08，收敛速度较原始掩膜区域卷积神经网络( Mask R-CNN)提升 6倍；测试集上的缺陷识别准确率达 97.2%，巡检耗时较人工降低约 60%。该方法通过实例分割与动态特征融合，实现了扣件状态与钢轨缺陷的像素级精确检测，并结合多源融合定位技术，为目标识别提供厘米级空间坐标绑定。系统具备良好的可扩展性，可进一步识别应答器、信号机等轨旁设备，为轨道交通智能化监测提供高效可靠的技术支持。
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智能巡轨机器人的设计与应用
连君，王佳育，刘畅，王妍茹，朱涵
摘要：为解决当前地铁轨道人工巡检效率低、风险高、覆盖不全面的问题，设计一款集成自动化检测、清洁与维护功能的智能巡轨机器人。在使用方法上，它采用“机械结构 +智能传感 +自动控制”一体化架构，整合智慧视觉系统、超声波检测模块、电磁滑轨机械臂以及三级伸缩液压杆等核心组件，并通过多摄像头布局与图像处理算法识别轨道裂缝、螺栓松动，结合超声波探测内部缺陷，同步实现轨道扫振清洁与螺栓维护。结果表明，与人工相比，该智能巡轨机器人检测效率提升 5倍以上，检测精度达 0.1 mm，可适配全国统一标准轨道，单次作业可完成轨道检测与清洁双重任务。该设备能显著降低地铁运维成本，提升轨道安全保障能力，具备广泛推广价值。
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基于车载移动平台与神经网络的路面裂缝检测方法
包兴旺
摘要：针对传统人工路面巡检效率偏低、传统机器视觉算法对复杂场景适应性不足的痛点，设计并实现了一套融合 YOLOv8深度学习网络与车载移动采集平台的路面裂缝智能检测系统。系统依托搭载高分辨率工业相机与激光雷达定位模块的专业检测车辆，在不同光照条件、不同路面材质的真实道路场景中完成图像采集，最终构建包含 2 000张样本的实测数据集。算法层面采用迁移学习策略结合多维度数据预处理技术，完成 YOLOv8模型的训练与性能优化。实验结果表明，该模型训练过程稳定收敛，在精确率、召回率及平均精度均值( mAP)等核心指标上均表现优异，可同时实现裂缝目标的精准识别与几何参数的自动提取。
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基于多尺度数值模拟的大跨径 PC连续刚构桥跨中下挠控制研究
冉明，陈长江，余黎明
摘要：在大跨径预应力混凝土( PC)连续刚构桥跨中下挠控制过程中，基于历史数据构建的数值模拟模型显示，当预应力弯矩与恒载弯矩失衡时，下挠度偏离控制阈值，进而影响大跨径 PC连续刚构桥的施工质量。因此，设计基于多尺度数值模拟的大跨径 PC连续刚构桥跨中下挠控制方法。以 X大桥为例，根据曲线方程，构建 PC连续刚构桥跨中下挠多尺度数值模拟模型。在下挠节点处恒载弯矩与预应力弯矩抵消的条件下，根据多尺度数值模拟模型，建立连续刚构桥预应力恒载弯矩平衡控制约束。在挠度与恒载处于平衡状态时，输出大跨径 PC连续刚构桥跨中下挠的平衡控制目标，进而实现跨中下挠控制。控制结果显示，下挠度在 -25~25 mm的范围内变化，在控制阈值之内，跨中下挠控制效果良好，对于大跨径 PC连续刚构桥的高质量施工具有重要作用。
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基于改进 Retinex的低照度条件下图像增强方法研究
康志强，杜宇飞，王宝军，张兆军
摘要：针对露天矿夜间监控系统在低照度条件下存在的图像照度不均、细节丢失和实时处理需求等关键问题，提出了一种基于改进 Retinex理论的图像增强方法。首先，构建多尺度光照注意力机制，采用并行空洞卷积实现全局光照分布与局部细节特征的分层提取，并通过动态权重融合机制整合自适应优化特征；其次，设计轻量化双分支架构，全网络应用深度可分离卷积，能显著降低计算复杂度，满足边缘设备的实时需求。实测结果表明，该方法在露天矿场景下能有效抑制噪声、恢复关键细节，并实现低延迟处理，为矿山安全生产提供高可靠的技术支撑。
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基于卷积 -Transformer双注意力网络的海上导管架平台风速预测模型
韩克双，孙雷，高飞
摘要：海上导管架平台的安全运营依赖于对极端海洋气象环境的精准预测，尤其是在 3~5 min的短临风速预测方面，这对甲板吊装、直升机起降等关键作业至关重要。海上风速受大尺度气象系统与局部微气象的耦合作用，呈现出显著的非平稳性与多尺度特征，传统模型难以同时捕捉局部突变与全局时序依赖。为此，提出基于卷积 -Transformer双注意力网络( CTDAN)的海上导管架平台风速预测模型。该模型通过卷积神经网络结合自适应通道与空间双重注意力机制，精确提取风速的短时波动与关键转折点，并利用 Transformer编码器建模长时段的时序依赖。基于南海某平台的高频实测数据， CTDAN在 180 s、240 s以及 300 s预测步长下的决定系数( R2)分别达到 0.885 2、0.852 9和 0.826 2，相较于 Informer等主流基线模型展现出显著的性能优势。该模型具有仅 0.14M的参数量和毫秒级的推理响应时间，验证了其在资源受限的海上边缘计算设备中的部署可行性。该模型为海洋工程中的智能化安全运维提供了有力的技术支持。
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面向变压器故障诊断的贝叶斯优化 SVM参数整定技术
董建军
摘要：在变压器运行状态复杂、故障特征非线性强且样本规模受限的背景下，传统故障诊断模型参数整定方式难以兼顾诊断精度与稳定性。为提升支持向量机(SVM)在变压器故障诊断中的工程适用性，从参数敏感性角度出发，引入贝叶斯优化方法构建 SVM参数自适应整定机制，并结合变压器油中溶解气体分析( DGA)数据建立故障诊断模型。通过实测数据开展对比算例验证，结果表明该方法能够在有限样本条件下显著提升多类故障识别精度与模型稳定性。
