摘要：近年来，自动化物流系统受到越来越多的企业的关注，应用行业领域也不断扩大。为顺应市场需求，沈阳新松机器人自动化股份有限公司参照国际先进水平，结合自己在自动化控制领域的技术优势，研制了具有先进水平的自动化立体仓库，与公司研发多年、日臻完善的AGV技术相结合，提出了自动化仓储物流的整体解决方案，并成功实施了在国内具有一定影响力和开创性的项目，积累了丰富的经验。

摘要：【目的】在电力系统中,线损率是衡量电网系统设计、运维和管理水平的重要经济技术指标,对于保障电网的稳定经济运行、提高供电效率具有重要意义。然而,在用户数量激增、用能特征多样化的大数据背景下,线损率的计算评价工作面临较大挑战。传统线损计算方法依赖于电网参数,精细化程度偏低,计算准确率不佳。【方法】针对该问题,提出了一种基于改进循环神经网络(RNN)的低压配电网线损智能分析方法,旨在通过智能化手段提高线损计算的准确性和效率。方法利用K-means算法对智能配电网的海量用户数据进行分类预处理,以降低数据冗余度。采用层次分析法(AHP)从分类数据中提取线损指标,这些指标随后被输入到深度学习模型中,其中,核心深度学习模型是由卷积神经网络(CNN)和改进长短时记忆网络(LSTM)模型融合而成,该模型能够挖掘配电网数据特征,实现线损的智能分析。通过IEEE33节点的仿真模型进行实验验证,充分展示所提方法的有效性。【结果】实验结果表明,所提方法的均方误差(MSE)和相对误差百分数(RE)分别为3.15 MW和2.43%,计算精度较高。与现有方法相比,所提方法在大数据背景下的配电网线损智能分析中具有明显优势,能够全面考虑各种配电网的影响因素,获得更精准的线损计算结果。此外,通过与两种经典文献方法进行对比实验,进一步验证所提方法的性能优势。【结论】基于改进RNN模型的低压配电网线损智能分析方法通过K-means算法和AHP预处理提取线损指标,再利用CNN-LSTM模型进行深入分析,有效提高了线损计算的准确性和效率。该方法主要针对低压配电网线路侧的线损进行分析,对于更高等级电压的线损分析尚未深入研究,但其在低压配电网线损智能分析中显示出优异的结果,具有实际应用价值。未来的研究将扩展到更广泛的校验分析,以提高方法的全面性和可靠性。此外,该方法的提出也为智能配电网的进一步研究和应用提供了新的思路和工具,有助于推动智能电网技术的发展和应用。通过这种方法,不仅可以提高线损计算的准确性,还能为电网的优化管理提供科学依据,对于提升电网运行效率、降低能源损耗具有重要的实际意义。随着技术的不断进步和数据量的日益增加,智能化的线损分析方法将成为电力系统运维中不可或缺的一部分。

摘要：为解决自然场景中仪表图像受复杂光照、背景及其他随机干扰所造成的读数识别难题,提出一种基于循环一致对抗学习的段码液晶仪表读数识别方法。该方法使用M-CRAFT作为字符检测网络,获取段码读数区域和段码字符位置,通过后处理算法分割得到段码字符子图像,然后以循环一致对抗域自适应网络CYCADA为基础,增加感知损失和重构损失并设计分类器,构建了一种改进的字符背景分离与识别网络I-CYCADA,用于将具有复杂背景的段码字符图像转换为清晰直观的二值图像,从而使读数识别变得更为简单和准确。为了验证该方法的有效性,构建了由多种复杂场景下的液晶段码仪表图像组成的数据集。实验结果表明,I-CYCADA可与不同CNN分类网络结合使用,均能提升转换后的段码字符图像的识别准确率,本文方法在自建数据集上的字符级识别准确率达95.39%,完整读数识别准确率达86.65%,有效改善了对困难样本的识别效果,且轻量级设计可满足实时性要求。

摘要：大福,是全球最大的物流系统集成商及关键设备供应商之一,集咨询、设计、制造、施工、售后服务于一体。自1937年公司成立以来,大福在包括美、英、德、中、日、韩在内的全球18个国家和地区建立了生产和销售网点，为各类企业提供了最佳物料搬运系统及整体解决方案。在服务中国市场的25年中，大福的客户遍及医药、汽车、食品、烟草、乳业、家具等多个行业，

摘要：针对介电弹性体驱动器(Dielectric elastomer actuator,DEA)建模与控制的挑战性问题,提出基于神经网络常微分方程(Ordinary differential equation,ODE)和非线性模型预测控制(Model predictive control,MPC)的DEA动力学建模与跟踪控制方法.首先,基于神经网络ODE建立DEA的动力学模型以描述其复杂的动态行为.然后,基于所建立的DEA动力学模型,设计非线性模型预测控制器实现其跟踪控制目标.最后,在所搭建的实验平台上进行一系列跟踪控制实验.在所有实验结果中,DEA的运动均能很好地跟踪目标轨迹,且相对均方根误差均不超过3.30%,说明了所提动力学建模与跟踪控制方法的有效性.

摘要：工业缺陷图像样本是工业产品缺陷检测、分类和分级的基础数据。针对工业缺陷检测目前仍存在复杂环境下的目标检测困难、样本数量不足导致特征提取差等问题,提出了一种预训练的自编码器生成对抗网络。用预训练的自编码器代替基础生成对抗网络(GAN)的生成网络,引导生成网络更好地融合数据特征。结合目标图像的特征重新设计一个编码器-解码器损失函数来替换GAN的对抗损失函数。利用钢卷端面缺陷数据集进行试验。试验结果表明,经过改进GAN数据增强后,平均精度均值mAP0.5最高提升了0.118,对单类缺陷的检测准确率最高提升了0.138。

摘要：本文针对在模型不确定性、外界干扰与执行器故障影响下柔性航天器姿态控制问题,设计一种自适应容错控制算法,该算法包括标称控制部分和补偿控制部分.首先,标称控制部分用于实现不考虑综合不确定影响下航天器有限时间姿态控制;其次,补偿控制部分基于积分滑模理论进行设计,该补偿控制器通过对综合不确定有效估计,在控制器中作补偿,减少对姿态控制精度的影响,提高航天器姿态控制精度.该算法特点在于可实现柔性航天器全局有限时间姿态控制,放宽角速度或其导数、执行器故障或其导数有界的假设.同时,基于Lyapunov函数严格证明整个闭环系统的稳定性.最后,通过仿真验证该控制算法的有效性.

摘要：本文提出了一种基于约束预测控制的机械臂实时运动控制方法.该控制方法分为两层,分别设计了约束预测控制器和跟踪控制器.其中,约束预测控制器在考虑系统物理约束的条件下,在线为跟踪控制器生成参考轨迹;跟踪控制器采用最优反馈控制律,使机械臂沿参考轨迹运动.为了简化控制器的设计和在线求解,本文采用输入输出线性化的方式简化机械臂动力学模型.同时,为了克服扰动,在约束预测控制器中引入前馈策略,提出了带前馈一反馈控制结构的预测控制设计.因此,本文设计的控制器可以使机械臂在满足物理约束的条件下快速稳定地跟踪到目标位置.通过在PUMA560机理模型上进行仿真实验,验证了预测控制算法的可行性和有效性.

摘要：ＳＪ—１２Ｃ型双微机自动准同期装置是在ＳＪ—１２Ａ（Ｂ）基础上结合实际运行需要而开发的新一代更新换代产品。它含有两块独立的ＣＰＵ板，一块完成同期点预报及发电机电压、频率的调节功能，另一块完成闭锁功能。该装置保留了原同期装置的优点，增加了许多新的功能，如汉字液晶显示，无需改变硬件配置即可满足多达１６个不同类型的同期点的自动准同期，友好的人机界面，相位补偿及线性调节等，从而大大提高了装置的总体性能。文中主要介绍了ＳＪ—１２Ｃ型双微机自动准同期装置的设计原理、结构配置及特点。

摘要：本文从电子设备系统工程观点出发,运用模块化原理对工业控制计算机系统用通用系列结构进行合理地分解和设计,从而获得良好的人机关系。