西北工大和南方科大联合策划——数据-知识混合驱动的智能制造系统丨JME特邀专栏|算法|jme|智能控制|世界人工智能大会

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专辑导读

离散制造系统的智能化及其执行过程的动态联动与协同控制是先进智能制造系统高效运转的关键，也是下一代先进制造系统智能化水平的重要体现。近年来，国内外学者在制造系统智能化、流程优化方面做了一定的研究，特别是在智慧/智能制造模式、体系构架、制造服务配置策略、制造执行过程监控与优化等方面取得了一定的研究成果。为了重点对数据-知识混合驱动下的制造系统智能管控新模式、新方法等研究成果进行系统性的介绍，并进一步探讨数据、知识驱动的制造系统自适应协同优化控制理论与技术的前沿问题和发展方向，推动智能制造系统与决策方法的广泛应用，促进国家智能制造、制造强国重大战略的理论指导和落地应用。《机械工程学报》编辑部特邀西北工业大学张映锋教授担任客座主编、南方科技大学融亦鸣教授担任客座编辑，共同策划出版“数据-知识混合驱动的智能制造系统”专辑，广邀本领域专家学者结合自身科研实践，介绍最新研究进展、总结学科发展脉络及面临的挑战，集中展示未来智能制造模式和控制体系中的科学问题、物理机制、关键技术及其推广应用，促进学术交流，推动相关领域的深入发展。专栏共收录论文16篇。专辑已于《机械工程学报》2024年6期正式出版。

客座专家团队

张映锋，中国双法学会工业工程分会副理事长，中国机械工程学会机械工业自动化分会副主任委员、成飞科技委专家。主持国家自然科学基金重点项目、国家重点研发项目课题等国家级项目10项，发表学术论文50余篇，出版中英文专著2部；入选 ESI 高被引论文/ESI热点论文12篇，主持制定国家标准1项，曾获国家教学成果二等奖（排名第2），中国机械工业联合会科技进步一等奖（排名第3），陕西省自然科学二等奖（排名第1）。

融亦鸣，南方科技大学机械系创系系主任，美国机械工程师学会会士（ASME Fellow），计算机辅助设计与制造领域的国际知名学者。主持国家自然科学基金重点项目、国家863课题等国家级项目10项，在本领域顶级期刊发表学术论文100余篇，出版英文专著3部，多次获本领域国际会议最佳论文奖。

数据-知识混合驱动的离散制造系统智能控制体系构架研究

引用格式: 张党, 赵永宣, 王振军, 张映锋. 数据-知识混合驱动的离散制造系统智能控制体系构架研究[J]. 机械工程学报, 2024, 60(6): 1-10,20.

论文亮点：

离散制造系统智能控制的挑战与架构：当前离散制造系统在智能控制、制造资源智能化配置以及数据与知识驱动算法的迭代演进中面临挑战。基于此，提出了一种数据-知识混合驱动的智能控制体系构架，以应对这些问题；
多维运作机理与制造资源配置：结合信息物理系统和工业物联网技术，提出一种基于操作层与算法层动态交互的制造资源端配置方法，从多维度分析了数据与知识混合驱动在制造系统中的运作机理；
数据-知识混合驱动算法的应用模式：针对架构中数据驱动与知识驱动算法的固有优缺点，提出了三种在离散制造场景中的数据-知识混合驱动算法应用模式，为新一代离散制造系统的智能控制提供理论参考。

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基于小样本数据增广的产品服役性能预测方法

引用格式: 刘振宇, 张楠, 裘辿, 谭建荣. 基于小样本数据增广的产品服役性能预测方法[J]. 机械工程学报, 2024, 60(6): 11-20.

论文亮点：

融合关键组件特征与装配数据：通过将重要组件的接触刚度特征与原始装配数据结合，提升了对复杂机械产品装配特征与性能之间耦合关系的理解；
小样本数据的增广与修正：利用变分自动编码器对小样本数据进行模拟增广，并通过离群值修正，提高了数据的完整性和准确性；
集成预测模型的应用：通过集成核超限学习机结合增广样本与原始数据，成功实现了高精密机械产品服役性能的准确预测。

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基于位置动力学的线缆运动过程仿真方法

引用格式: 杨炜烽, 刘检华, 吕乃静, 马江涛. 基于位置动力学的线缆运动过程仿真方法[J]. 机械工程学报, 2024, 60(6): 21-31,57.

论文亮点：

基于位置动力学的线缆运动仿真方法：通过离散Cosserat杆模型描述线缆的位姿和变形，并使用约束函数限制变形与避免线缆干涉，确保了仿真精度；
逐步求解线缆位姿和速度：结合受力和速度预估离散点位置，并在每轮迭代中修正位姿以满足约束，最终完成线缆运动过程的仿真；
验证线缆变形仿真效果：通过拉伸、弯曲、扭转等变形和碰撞的仿真实例，分析不同材料线缆的响应，证明了算法在计算速度和仿真真实性方面的有效性。

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面向航空复杂零件智能工艺规划的孪生工艺模型构建与应用研究

引用格式: 张超, 周光辉, 李晶晶, 魏智博, 秦天宇. 面向航空复杂零件智能工艺规划的孪生工艺模型构建与应用研究[J]. 机械工程学报, 2024, 60(6): 32-43.

论文亮点：

数字孪生技术应用于航空复杂零件工艺规划：通过引入数字孪生技术，构建适用于航空复杂零件的智能工艺规划模型，解决传统工艺规划中设计与加工过程缺乏协同的问题；
孪生工艺模型的多维空间协同演进机制：提出数据空间、虚拟空间和知识空间的构建方法，明确几何误差与物理性能指标的协同演进机制，实现工艺设计与加工过程的联动优化；
航空薄壁件应用与孪生工艺模型的原型开发：以航空薄壁件为例，开发孪生工艺模型原型，探索其典型应用场景，推动航空制造企业的工艺规划方式革新。

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基于深度强化学习的自动化码头堆场场桥调度方法

引用格式: 王无印, 黄子钊, 庄子龙, 方怀瑾, 秦威. 基于深度强化学习的自动化码头堆场场桥调度方法[J]. 机械工程学报, 2024, 60(6): 44-57.

论文亮点：

场桥调度优化的目标与建模：针对场桥调度中的时空耦合和动态性，构建数学规划模型，以最小化自动导引车（AGV）和外集卡的等待时间为优化目标；
基于深度强化学习的解决方案：提出结合指针网络、注意力机制和演员-评论家架构的深度强化学习方法，通过智能体与环境的交互，提高识别状态隐藏模式的能力，适应实际堆场的作业环境;
算法性能与实际应用：在不同规模的算例测试中，相较于启发式规则算法，提出的方法在场桥调度中实现了约17%的性能提升，为自动化码头的堆场作业提供了有效的动态决策支持。

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大数据驱动的快消品终端拜访“云-边”联动决策与优化

引用格式: 赵阔, 王皂琦, 潘臻信, 潘扬华, 张中飞, 屈挺. 大数据驱动的快消品终端拜访“云-边”联动决策与优化[J]. 机械工程学报, 2024, 60(6): 58-68.

论文亮点：

快消品终端拜访挑战与云边联动架构：针对终端拜访成本上升、实时信息获取和客户需求响应问题，提出“云边联动信息架构”，设计动态云边联动机制以应对终端信息处理和决策动态性；
深度强化学习优化决策：结合深度强化学习算法，优化系统决策流程，实现对终端拜访场景的高效调度，提升拜访人员的工作效率和服务质量；
效果与应用价值：试验仿真结果表明，该方法有效减少了拜访人员的在途里程数，提升了客情关系维系效率，从而提高销量和订单转化率。

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面向跨品类产品的可重构柔性装配技术研究

引用格式: 胡松, 徐赵博, 肖磊才, 冯平法, 曾龙. 面向跨品类产品的可重构柔性装配技术研究[J]. 机械工程学报, 2024, 60(6): 69-81.

论文亮点：

传统装配方式的局限性：随着个性化产品需求的增加，传统自动化专机装配方式因适应性差，难以重用，无法满足多变的生产要求；
可重构柔性装配系统设计：通过装配工序优先关系图构建数学模型，提出了包含装配单元、工夹具库、集成工具的可重构柔性装配系统，并设计了基于IO通信的主控机与机械臂控制架构；
仿真与验证：通过仿真优化与样机装配试验（如梭阀和减压阀），验证了可重构装配系统的可行性和应用价值，提升了柔性装配技术的实用性。

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基于多尺度-高效通道注意力网络的刀具故障诊断方法

引用格式: 狄子钧, 袁东风, 李东阳, 梁道君, 周晓天, 信苗苗, 曹凤, 雷腾飞. 基于多尺度-高效通道注意力网络的刀具故障诊断方法[J]. 机械工程学报, 2024, 60(6): 82-90.

论文亮点：

智能化刀具故障诊断需求：随着生产加工流程的智能化发展，实时监测刀具磨损状态对于保障加工效率和产品质量具有重要作用，有助于避免因刀具失效带来的质量问题；
基于深度学习的刀具故障诊断方法：提出了一种结合多尺度卷积神经网络和高效通道注意力的刀具故障诊断方法，通过通道特征学习自适应融合机床振动信号，提升了刀具磨损状态的诊断精度；
试验验证与结果：设计刀具磨损试验平台采集实际生产数据，验证了该方法在实际场景中的性能，诊断准确率相比传统多尺度网络提升了4.47%。

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基于特征重构深度置信网络的车用电机复合故障定位研究

引用格式: 赵嗣芳, 宋强, 王明生, 赖武轩. 基于特征重构深度置信网络的车用电机复合故障定位研究[J]. 机械工程学报, 2024, 60(6): 91-103.

论文亮点：

PMSM复合故障的复杂性与工程价值：永磁同步电机（PMSM）的故障具有复杂的相互关联性，尤其在电动汽车变转速工况下，其故障定位在实际工程应用中具有重要价值；
特征重构与DBN用于复合故障定位：通过振动特性分析，结合Vold-Kalman阶比追踪和角域重构算法，提取并重构复合故障特征，减少转速变化对特征分量的影响，提升复合故障定位的准确性；
试验验证与定位精度：基于特征重构信号，构建了深度置信网络(DBN)模型，实验证明，该方法可实现99.5%的复合故障定位精度，显著提高了变转速工况下车用PMSM的故障诊断能力。

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虑及颤振在线抑制的机床高效自适应加工技术研究

引用格式: 刘阔, 姜业明, 黄任杰, 李明禹, 陈虎, 王永青. 虑及颤振在线抑制的机床高效自适应加工技术研究[J]. 机械工程学报, 2024, 60(6): 104-113.

论文亮点：

自适应加工技术的提出：针对传统加工方式在处理复杂结构件时因加工余量不均匀和去除量大导致的效率问题，提出了一种结合颤振在线抑制的高效自适应加工技术；
颤振抑制与模糊控制：开发了二维模糊控制器，通过实时调整进给倍率以适应切削过程中的变化。利用加权小波包熵和单自由度模型来在线识别和抑制切削颤振，优化主轴转速以防止颤振发生；
技术验证与效果：通过切削对比试验验证该技术，结果显示，所提技术显著提高了加工效率，同时有效抑制了切削过程中的颤振现象。

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双资源约束的柔性作业车间鲁棒调度方法

引用格式: 梁志珍, 王晓佳. 双资源约束的柔性作业车间鲁棒调度方法[J]. 机械工程学报, 2024, 60(6): 114-126.

论文亮点：

模型构建：针对设备和工人双资源约束的柔性作业车间调度问题，构建了双资源约束的鲁棒调度模型（DRC-FJRSP），考虑了工人技能水平差异和加工时间随机性；
混合算法设计：提出了一种PSO-DE混合求解算法，将粒子群算法（PSO）的学习机制引入差分算法（DE）的交叉部分，以加速求解过程并避免搜索停滞；
试验与应用：通过与DE算法、遗传算法（GA）和PSO算法的对比，验证了PSO-DE混合算法在调度鲁棒性和makespan优化中的优势。在实际制造企业的FJSP求解中，展示了调度甘特图，并有效解决了资源不足带来的加工冲突和时间随机扰动问题。

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复杂产品智能设计与主动运维“双馈式”制造服务方法体系

引用格式: 任杉, 王晋, 赵欣, 张映锋. 复杂产品智能设计与主动运维“双馈式”制造服务方法体系[J]. 机械工程学报, 2024, 60(6): 127-136.

论文亮点：

“双馈式”制造服务模式：提出了一种复杂产品智能设计与主动运维的新模式，强调设计与运维的协同，利用生命周期数据实现设计前馈和运维反馈的闭环机制；
关键技术体系：设计了包括物联技术的制造与运维数据主动感知、运维过程中的多源异构数据融合、以及基于设计知识的主动预防性维修等关键技术，以提升智能化设计和运维的预见性；
闭环机制与优化：通过实施这些技术，实现了产品生命周期各阶段数据的交互共享和业务的协同优化，构建了一个生命周期数据互联、设计指导运维、运维反馈改进设计的闭环运作机制，促进了产品设计和运维的智能化。

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边-云协同下智能制造单元作业的数字孪生任务调度方法

引用格式: 王跃飞, 王超, 许于涛, 孙睿, 肖锴, 王凯林. 边-云协同下智能制造单元作业的数字孪生任务调度方法[J]. 机械工程学报, 2024, 60(6): 137-152.

论文亮点：

边-云协同调度方法：提出了一种基于端-边-云架构的智能制造单元作业数字孪生任务调度方法，利用虚拟现实交互框架对任务进行高保真建模和调度优化；
映射与任务调度模型：建立了智能制造单元作业与数字孪生任务的映射方法和调度模型，考虑了虚拟现实交互中的快速响应性和偏差问题；
EAMO-GA算法：设计了环境自适应多因子优化遗传算法（EAMO-GA）用于任务调度优化。试验数据表明，EAMO-GA算法在结果正确性、有效性和收敛性方面表现优于其他算法，适合大规模、并行式数字孪生任务的调度需求。

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机械式真空快速切换开关机构多目标优化设计

引用格式: 姜文涛, 刘晓明, 李培源, 陈海, 张煦松. 机械式真空快速切换开关机构多目标优化设计[J]. 机械工程学报, 2024, 60(6): 153-162.

论文亮点：

非支配排序粒子群优化：提出了一种基于非支配排序粒子群的多目标优化方法，用于解决机械式真空切换开关斥力机构设计中的多变量和多目标优化问题；
数字孪生方法：结合数字孪生技术，对机械式真空切换开关机构的实模与理模进行耦合建模与优化，解决了理模参数设计无法真实反映实模输出特性及可靠性的问题；
性能提升：优化后的设计使电流误差下降了5.69%，分闸时间误差下降了5.49%，提供了一种新方法用于智能电器产品的多目标优化设计。

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激光选区熔化过程声发射信号的降噪与分类预测方法

引用格式: 张赛凡, 李博, 轩福贞. 激光选区熔化过程声发射信号的降噪与分类预测方法[J]. 机械工程学报, 2024, 60(6): 163-176.

论文亮点：

在线动态调控与质量监测：提出了一种基于声发射信号处理与神经网络算法的SLM工艺参数在线动态调控和质量监测技术，以提高制造工艺的可靠性和成形件质量的稳定性；
降噪模块优化：提出了一种基于序列间相关性和反双曲正切函数的直观评判方法，以确定经验模态分解的分解层数，并将其作为神经网络输入神经元的数量；
声信号特征提取对比：对比了基于经验模态分解和小波包变换的声信号特征提取方法，研究结果表明神经网络模型能够有效分类预测不同激光工艺参数下的声发射信号，支持SLM工艺参数的在线优化和成形质量监测。

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列车车体柔性装配精度预测的力学-数据混合建模方法

引用格式: 王俊玖, 刘金玉, 侯秀娟, 齐振国, 李志敏, 刘涛. 列车车体柔性装配精度预测的力学-数据混合建模方法[J]. 机械工程学报, 2024, 60(6): 177-186.

论文亮点：

力学-数据混合建模方法：提出了一种结合力学分析和数据驱动的混合偏差建模方法，用于高效仿真焊接薄壁结构的偏差，考虑了几何误差、局部变形和焊接变形的综合影响；
子结构方法与BP神经网络：通过子结构方法缩减得到结构变形的力学模型，并利用BP神经网络构建几何误差与局部变形的预测模型，结合有限元分析数据优化焊接变形预测；
仿真与实测数据对比：基于提出的建模方法进行车体侧墙高度与轮廓度分析，验证了方法的有效性和计算效率，表明混合建模方法能够在随机输入偏差条件下有效提高统计偏差仿真的效率。

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责任编辑：杜蔚杰

责任校对：张强

审核：张强

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JME学院是由《机械工程学报》编辑部2018年创建，以关注、陪伴青年学者成长为宗旨，努力探索学术传播服务新模式。首任院长是中国机械工程学会监事会监事长、《机械工程学报》中英文两刊主编宋天虎。

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