智能化焊接制造系统MAS-MLD建模与协调控制方法研究

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基本信息

  • 批准号：
    61873164
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    63.0万
  • 负责人：
    陈善本
  • 依托单位：
    上海交通大学
  • 学科分类：
    F0303.系统建模理论与仿真技术
  • 结题年份：
    2022
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

This project will study the control theory and its application technology of multi - agent system ( MAS ) coordination mechanism of intelligent welding manufacturing system ( IWMS ) and hybrid logic dynamic ( MLD ) of intelligent robot welding station( IRWS )..The research will be the MAS intelligent features based on IWMS and the MLD based on hybrid system (HS) characteristics of the IRWS welding process. The structure of the directed MAS network model of the "leadership - follow" mode of IWMS and IRWS's MAS is set up under the trigger of distributed events. A MAS - MLD uniform model description of IWMS is established for typical welding manufacturing process constraints. A MAS - MLD unified modeling and coordinating control method for IWMS is proposed. The research of this project has important theoretical creative significance and innovative value of application technology for IWMS system design, construction, operation and control, and have theoretical and technical reference significance for general intelligent manufacturing system characteristic analysis, design optimization and operation control.
本项目研究智能化焊接制造系统（IWMS）的多智能体系统（MAS）协调机制与智能化机器人焊接单元（IRWS）混合逻辑动态 (MLD)相结合的建模与控制理论方法及其应用技术。研究以IWMS的MAS为主的智能特征和IRWS焊接过程的MLD为主的混杂系统（HS）特性，建立IWMS与IRWS的MAS在分布式事件触发下的“领导-跟随”模式的有向MAS网络模型结构；针对典型焊接制造工艺约束，建立IWMS的MAS-MLD统一模型描述；提出IWMS的MAS-MLD统一建模与协调控制方法。本项目研究对于IWMS系统设计、建造以及运行及控制具有重要的理论创性意义和应用技术的创新价值。对于一般智能制造系统特性分析、设计优化以及运行控制具有理论和技术参考意义。

结项摘要

本项目研究智能化焊接制造系统（IWMS）的多智能体系统（MAS）协调机制与智能化机器人焊接单元（IRWS）混合逻辑动态 (MLD)相结合的建模与控制理论方法及其应用技术。主要内容包括：提出了基于IOT-MAS的智能焊接制造系统体系及其设计架构。分析提炼出智能焊接制造过程中焊接制造系统所需的功能，设计了“领导-跟随”形式的IOT-MAS焊接制造系统分层结构模型；提出了基于IOT-MAS的智能焊接制造系统体系及架构设计；基于MAS-MLD建模机制，通过融合焊接过程中电流、电压、熔池视觉等多智能体特征，建立了多层多道熔池视觉特征的MLD分类模型、多层多道在线规划与修正模型、基于SVM的GTAW过程无模型自适应预测控制算法、基于熔池红外热图与可见光图特征融合的熔透状态预测模型、基于听觉注意的LSTM熔透状态识别算法、基于智能体结构的与基于残差网络的焊接动态过程及焊缝成形质量预测与控制模型等，实现IRWS动态焊接过程的质量控制；建立基于MAS-MLD的机器人预测控制模型，提出基于激光复合视觉伺服的机器人导引算法及基于LSFP-Tracker与LS-Snake的焊缝特征点自适应检测-跟踪算法，实现IRWS机器人的自主导引与跟踪。本项目研究对于IWMS系统设计、建造以及运行及控制具有重要的理论创性意义和应用技术的创新价值。对于一般智能制造系统特性分析、设计优化以及运行控制具有理论和技术参考意义。

项目成果

期刊论文数量（29）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（10）
Wire and arc additive manufacturing of metal components: a review of recent research developments
金属部件的焊丝和电弧增材制造：最新研究进展回顾
  • DOI：
    10.1007/s00170-020-05966-8
  • 发表时间：
    2020-09-24
  • 期刊：
    INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED MANUFACTURING TECHNOLOGY
  • 影响因子：
    3.4
  • 作者：
    Liu, Jienan;Xu, Yanling;Chen, Shanben
  • 通讯作者：
    Chen, Shanben
Bead Geometry Prediction for Multi-layer and Multi-bead Wire and Arc Additive Manufacturing Based on XGBoost
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  • DOI：
    10.1007/978-981-13-8668-8_7
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Transactions on Intelligent Welding Manufacturing
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Junhao Deng;Yanling Xu;Zhangchi Zuo;Zhen Hou;Shanben Chen
  • 通讯作者：
    Shanben Chen
On-Line Detection of Porosity in Gas Tungsten Arc Welding of Aluminum Alloy Based on Spectrum Features
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  • DOI：
    10.1007/s12204-022-2495-5
  • 发表时间：
    2022-08
  • 期刊：
    Springer Nature
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Haoqiang Jiang;Shanben Chen;Jingyuan Xu
  • 通讯作者：
    Jingyuan Xu
A novel visual guidance framework for robotic welding based on binocular cooperation
一种基于双目协作的新型机器人焊接视觉引导框架
  • DOI：
    10.1016/j.rcim.2022.102393
  • 发表时间：
    2022-12
  • 期刊：
    Elsevier
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Runquan Xiao;Yanling Xu;Zhen Hou;Fengjing Xu;Huajun Zhang;Shanben Chen
  • 通讯作者：
    Shanben Chen
Arc sound model for pulsed GTAW and recognition of different penetration states
脉冲 GTAW 的电弧声模型及不同熔深状态的识别
  • DOI：
    10.1007/s00170-020-05462-z
  • 发表时间：
    2020-06-17
  • 期刊：
    INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED MANUFACTURING TECHNOLOGY
  • 影响因子：
    3.4
  • 作者：
    Chen, Chao;Xiao, Runquan;Chen, Shanben
  • 通讯作者：
    Chen, Shanben

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    叶震;余焕伟;陈华斌;陈善本
  • 通讯作者：
    陈善本

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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