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区块链保障的智能制造应用综述

区块链是推动商业和工业创新的新一代安全信息技术之一。许多学者针对工业4.0中区块链驱动的智能制造资源组织和系统运行关键使能技术开展了研究。本文讨论了区块链系统如何克服制造系统潜在的信息安全障碍，总结了制造系统中8个信息安全问题。本研究揭示了文献中如何研究这些信息安全问题，并从系统安全及效能优化角度定义了应用区块链于智能制造系统的10个优势。基于分析中获得的见解，提出了针对受区块链保障的智能制造未来研究方向。

  • 2022-03-28
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数字化知识管理理论与应用研究综述

信息科技的快速发展和各个领域的深度融合使管理进入数字化时代，随之传统的管理变为数字化管理，传统的决策变为基于数据分析的智能决策[1]。许多新场景也出现在知识管理过程中[2]，例如大规模开放式创新平台、数字化知识平台如百度公司“如流”平台。智能知识管理平台连接企业所有场景，知识高度共享与高速流转，使知识管理流程加快，员工和企业共同成长。在新场景下，数字化技术与实时、大量、多模态和高质量交互结合[3]的知识管理被称为数字化知识管理。

  • 2022-03-28
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电池数字孪生：模型、数据、人工智能融合的智能电池管理系统

锂离子电池广泛应用于电动汽车和电网储能等领域，这些设备的寿命很大程度上受到材料选择、系统设计和使用工况的影响，这些耦合的因素使得电池在实际应用中的控制具有挑战性。随着学界在电池老化机理、系统建模和故障诊断方面的研究突破，结合人工智能方法创建电池的数字孪生模型成为可能。在数字孪生体系中，电池的物理实体和数字虚拟模型协同联动，能够实现更为智能的管控。因此，本文展示了电池在状态估计模型、车载诊断工具、数据驱动建模领域的成果以及这些功能如何整合在一个数字孪生体系之中。

  • 2022-03-28
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数字孪生与全息技术融合下的未来学习：新内涵、新图景与新场域

数字孪生（Digital Twin）是信息化高度发展的产物，它将成为人类重新认识、诊断与监测物理世界的重要工具。数字孪生的概念可以追溯到Grieves[5]2002年在密歇根大学产品生命周期管理（PLM）中心成立仪式上，向工业界演讲时所展示的“PLM概念设想”。

  • 2022-03-28
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智能为制造发展注入新动能

智能制造是工业中典型的学科交叉问题，涉及计算机、机械、传感、控制等诸多技术领域。我国工信部对于智能制造（intelligent manufacturing，IM）给出了一个较为全面的描述性定义：智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有信息深度自感知、自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。智能制造，就是在传统生产的基础上，使得生产设备可以在没有人工干预的环境下，不但能实现生产自动化，还能根据生产过程中产生的数据，实时更新产品设计、优化生产流程、监测产品质量，在完成生产时还能实现自动的产品分装与仓储管理。

  • 2022-03-28
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未知异构多智能体系统无模型自适应动态规划同步控制

多智能体协同在众多领域逐渐得到应用，但是还有很多仍未解决的问题。为此，研究了基于无模型自适应动态规划（MFADP）的未知异构多智能体系统同步控制问题，其中领航者智能体和追随者智能体动态模型均是未知的。首先为每一个追随者智能体设计观测器来估计领航者智能体的信息，包括领航者智能体状态以及领航者智能体系统动态矩阵。然后利用追随者智能体动态模型信息和观测器动态模型信息构建增广系统，运用贝尔曼最优性原理求得最优控制器以及对应的代数黎卡提方程。在追随者智能体系统动态模型信息未知的情况下，引出了MFADP算法。最后使用双质量-弹簧系统来验证所提算法的有效性。

  • 2022-03-28
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基于数字孪生的智能电厂体系架构及系统部署研究

在我国能源供给侧结构性改革和煤电生产清洁高效智能化的号召下，在分析智能电厂研究和实践现状的基础上，结合数字孪生理论和方法，以工业大数据平台和管理云平台为核心，将电厂生产经营活动及要素进行虚拟数字化，构建了包括智能决策、智能监管、智能控制和智能设备的智能电厂体系架构，覆盖了电厂设备、运行等生产经营的各个方面，使电厂具备了全面感知、协同优化、预测预警和科学决策特性。

  • 2022-03-28
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数字孪生车间演化机理及运行机制

近年来，制造技术与新兴信息技术深度融合的新一代智能制造兴起并逐渐向纵深发展。在此背景下，陶飞等[1-2]提出了数字孪生车间（digital twin shopfloor，DTS）这一智能制造车间运行新模式。系统阐述了其组成、运行机制、特点及其关键技术，并指出虚拟车间运行机理及演化规律是DTS的关键技术之一。DTS通过构建与物理车间高度一致的虚拟车间，实现物理空间与信息空间的双向映射，最终达到虚实融合、以虚控实的目的。尽管2017年以来数字孪生技术发展迅猛，大量数字孪生模型被提出，且取得了不少研究成果，但离真正落地实施还有较大距离[3]。一方面，DTS概念超前，具体实施难度大，难以一蹴而就，需要分阶段逐步实施；另一方面，DTS的演化机理和运行机制尚不明确，导致缺乏DTS技术路线图，存在生产企业有DTS建设的迫切需求而又无处着手的现实问题。

  • 2022-03-28
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