公开(公告)号：CN119690009A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411817753.1

申请日：2024-12-11

Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所

Inventor： 刘昶 ,  王鑫卓 ,  王瑞 ,  史海波

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习的可重入混合流水车间生产调度方法，首先分析可重入混合流水车间生产需求，确定当前产品生产的信息；然后确定优化目标，以最小化最大完工时间以及最小化总延迟时间作为优化目标，确定约束条件及参数，以及确定优化问题中的约束和相关参数变量，建立多目标可重入混合流水车间调度问题模型；利用强化学习进行优化求解，基于马尔可夫决策过程模型进行描述，构建状态空间、动作空间，为克服强化学习中奖励稀疏问题带来的挑战，采用分层奖励的方式，构建全局外在奖励与完成每阶段生产后的内部奖励；用双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建调度策略，提取内部调度信息，利用近端策略优化(PPO)对模型进行训练，实现行动选择的智能决策。

公开(公告)号：CN119668197A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202311216344.1

申请日：2023-09-20

Applicant: 沈阳中科数控技术股份有限公司

Inventor： 于东 ,  谭雯月 ,  胡毅 ,  张丽鹏 ,  何无为 ,  周正

IPC: G05B19/408

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的数控系统工件加工路径特征识别方法。该方法主要通过解析和处理数控机床生成的G代码，以获取工件加工时的刀具路径的特征。特别地，该方法不仅进行基础的数据预处理和清洗，而且通过建立刀具路径特征指标，如路径长度、角度、曲率等，以进行更深入的分析。通过特征指标分类后的数据将被用作深度学习算法的输入，进一步实现对刀具路径特征的高效识别。本发明提供了一种数控加工刀具路径特征识别方法，不仅提高了特征识别的效率和准确性，而且通过深度学习算法的应用，进一步加强了对复杂加工路径的感知能力，并为数控系统加工路径的智能识别提供支持。

公开(公告)号：CN119596870A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411723773.2

申请日：2024-11-28

Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所

Inventor： 周晓锋 ,  吕长垚 ,  李帅 ,  胡国良 ,  潘福成 ,  史海波

IPC: G05B19/418 ,  G06F18/20 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明针对具有时滞特性的工业过程的优化控制需求，提出了基于双偏移片段划分与自适应归一化的工业关键参数长时间预测方法。预测时，将预处理后的工业数据输入到训练过的模型中，模型首先多频段解耦降噪。然后，将低频和中频分量分别建模分支网络。对低频和中频分量分别进行了基于自适应工况划分的归一化处理。低频分量通过多层感知机进行特征提取，中频分量则采用基于双阶段偏移的片段级建模方法进行特征提取。随后，将两部分特征分别输入多层感知机获得每个分支的预测结果，并在反归一化后相加，最终生成整体预测结果。此外，本发明在采用MAE损失函数的基础上，引入了基于相对位置加权的方向对齐损失函数作为新的一项，以增强模型在训练过程中对特定层的关注度。本发明显著提高了工业关键参数的长时间预测精度，为具有时滞特性的工业过程的优化控制提供了技术支持。

公开(公告)号：CN119596869A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411723765.8

申请日：2024-11-28

Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所

Inventor： 崔世界 ,  王晓慧 ,  曾鹏 ,  李栋 ,  王忠锋 ,  李力刚 ,  邵帅

IPC: G05B19/418 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开一种基于事件驱动型DDQN算法的动态柔性车间调度方法，是一种用于解决新订单插入情况下柔性订单车间动态调度问题的方法。首先，考虑新订单随机插入的情况，建立以最小化总拖期为优化目标的动态FJSP数学模型，将其转变为基于事件驱动的多阶段决策过程，并且进行了调度问题的马尔可夫决策过程建模。然后设计了机器使用率等七种关键状态特征并且设计了五种复合调度规则构成动作空间，依据部分状态特征的变化量设计了奖励函数。此外，根据问题规模设计了一种软ε贪婪行为策略，合理的平衡了探索与利用。经过对多个生产调度示例的仿真研究，结果显示所提出的方法能够有效应对新订单随机插入这一动态事件，显著降低总延迟时间，并且在收敛速度和求解效率方面表现出良好的性能。

公开(公告)号：CN114510354B

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202011277038.5

申请日：2020-11-16

Applicant: 沈阳中科数控技术股份有限公司

Inventor： 李备备 ,  郑飂默 ,  王诗宇 ,  辛丽 ,  李伦兴 ,  姜志超

IPC: G06F9/54 ,  G05B19/414

Abstract: 本发明公开了一种基于四核处理器的数控系统体系结构以及构建方法，其涉及数控技术领域，尤其设计多核数控系统体系结构设计技术领域。本发明首先，采用RT Preempt实时抢占补丁实时化底层Linux操作系统；然后，在实时Linux系统的用户空间，建立统一的用户态组件模型以及组件通信模型，最后，以用户态组件模型为基础，建立四核处理器的数控系统体系结构模型。采用国产CPU以及开源实时操作系统，有效提升了软硬件的自主可控。本发明数控系统采用自主可控的国产处理器芯片和开源操作系统，针对系统硬件采用基于MIPS架构“龙芯”3A高性能处理器，针对实时系统采用Linux+RT Preempt实时抢占补丁方案，提升了数控系统在底层硬件和上层软件的自主可控能力。

公开(公告)号：CN119439910A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411529128.7

申请日：2024-10-30

Applicant: 沈阳中科数控技术股份有限公司

Inventor： 胡毅 ,  马志强 ,  赵彦庆 ,  马用泽 ,  何星宇 ,  张曦阳 ,  吴迪

IPC: G05B19/418 ,  G06N3/092 ,  G06N3/048 ,  G06Q50/04 ,  G06F17/16 ,  G06F17/18 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明涉及生产调度和资源优化领域，尤其是一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法，其特征在于，包括以下步骤：1)构建柔性车间调度环境；2)将柔性车间调度环境抽象为Disjunctive Graph；3)抽取状态特征；4)对状态特征进行编码；5)基于编码后的特征执行决策，得到调度概率分布；6)根据概率分布生成调度计划。本发明通过多层次特征提取与融合，实现对生产环境的精准感知，有效提高调度决策的准确性和鲁棒性；利用深度强化学习框架，能够自适应地学习生产环境的动态变化，不断优化调度策略，具有较强的泛化能力；通过注意力机制增强特征表示，使模型在面对大规模、复杂性高的FJSP问题时，仍能快速找到全局最优解。

公开(公告)号：CN119310956A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202310857390.3

申请日：2023-07-13

Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所

Inventor： 周晓锋 ,  夏绍轩 ,  史海波 ,  李帅 ,  刘舒锐 ,  孙科

IPC: G05B23/02

Abstract: 本发明涉及一种基于领域泛化的工业过程故障诊断方法，并应用于工业场景中的未知领域的故障诊断。包括采集已知领域数据，训练生成对抗网络得到预训练判别器，构建多判别器生成对抗网络，利用多判别器生成对抗网络生成具有泛化特性的数据，利用生成的泛化数据和已知领域数据构建和训练故障诊断模型，以及利用故障诊断模型对新领域工业过程进行在线诊断。本发明提出的基于领域泛化的工业过程故障诊断方法主要面向工业场景中对未知领域缺乏先验知识和数据的情况下，通过生成对抗网络和有监督故障诊断模型的结合实现故障诊断的领域泛化。该方法的成功应用有望提升故障诊断的准确性，降低维护成本，为工业领域带来实质性的效益。

公开(公告)号：CN118915553A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202411037345.4

申请日：2024-07-31

Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所

Inventor： 于鑫 ,  杨鸣宇 ,  赵兵 ,  王相斌

IPC: G05B19/042

Abstract: 本发明属于深海载人潜器智能辅助驾驶领域，特别涉及一种基于模仿学习的深海载人潜器智能辅助驾驶方法，包括以下步骤：S1：构建载人潜器六自由度运动学及动力学模型；S2：收集载人潜器状态及潜航员的操作信息，设计状态动作对，将其作为专家示范样本；S3：基于生成对抗性模仿学习方法，构建算法网络模型，基于步骤S2的专家示范样本，训练模型中的判别器和生成器网络，使智能体获得最优策略；S4：构建智能辅助驾驶系统，设计多种驾驶模式；S5：基于步骤S4设定的驾驶模式，设计整个驾驶系统的运行流程，通过航行控制系统与智能辅助驾驶系统的配合，实现对潜器的控制。本发明不仅增强了潜器的安全性能，同时可以更加高效地完成一些复杂任务。

公开(公告)号：CN118795810A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202310395017.0

申请日：2023-04-13

Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所 ,  广东智能无人系统研究院(南沙)

Inventor： 何宁 ,  李阳 ,  姜金祎 ,  陈浩 ,  朱宝彤 ,  任宝祥 ,  马锦传

IPC: G05B19/042

Abstract: 本发明属于水下机器人领域，具体说是一种用于自主潜水器的推进器控制管理方法，包括以下步骤：低功耗主控制器接收发来的指令，进行初始化；并接收到推进系统上电指令时，并对系统管理的多台电机驱动器依次进行初始化并启动；首先低功耗主控制器选择工作模式，根据工作模式，并对控制电机下发控制指令；当低功耗主控制器接收到自动驾驶单元下发的转速指令时，对CAN包进行解析，将一包CAN数据解析为对应单独电机的转速指令；根据电机正反转方向，使用PVM模式依次下发至电机驱动器；同时低功耗主控制器通过CAN2对各台电机的速度、电流、状态字进行监控；本发明与单路CAN数据交互相比，提高了抗干扰能力。

公开(公告)号：CN118631431A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410650170.8

申请日：2024-05-24

Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所

Inventor： 赵剑明 ,  张博文 ,  王天宇 ,  刘贤达 ,  盛川

IPC: H04L9/08 ,  H04L9/40 ,  H04L41/14 ,  G06F9/50 ,  G05B19/408

Abstract: 本发明涉及一种面向数控系统的并行密码计算策略优化方法，方法为综合考虑负载均衡问题和通信成本问题，对数控系统加密任务的并行密码计算策略进行优化。具体包括：建立面向数控系统的并行密码计算策略收益模型；对面向数控系统的并行密码计算策略收益进行定义，建立面向数控系统的并行密码计算策略的约束条件；通过改进的遗传算法，在并行密码计算策略的约束条件下，实现更合理、高效的面向数控系统的并行密码计算策略设计。本发明方法能够区别于传统简单的并行密码计算方法，结合负载均衡、通信和同步成本在理论层面研究面向数控系统的并行密码计算策略。