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本發明公開了一種基于人工蜂群算法和量子粒子群算法的優化計算方法，其包括以下主要步驟：(1)根據實際問題編制待優化目標函數；(2)輸入算法的通用運行參數：種群數目、迭代次數、變量維數、變量取值范圍、待優化目標函數；(3)選取ABC、QPSO、QPSO+ABC和ABC+QPSO的一種或多種計算方法進行計算；(4)若只使用一種，直接判斷結果是否滿足優化要求；若多于一種計算方法，綜合比較計算結果及評價最優的結果是否滿足此次優化的要求；(5)若滿足要求，運算結束，輸出計算結果和迭代曲線；(6)否則，修改算法的

本發明公開了一種基于改進的 SVD-Krylov 算法的數控機床進給 系統建模方法，該算法包括如下步驟：基于動力學方程建立數控機床 進給系統的狀態空間方程模型；獲得原始系統狀態空間矩陣，原始系 統和傳遞函數模型；設定降階系統階次，啟動多點矩匹配 SVD-Krylov·112·算法進行降階；輸出降階系統狀態空間矩陣，降階系統及相應降階傳 遞函數模型；采用正交實驗方法和時間響應法進行降階算法仿真驗證。 提出的降階建模算法降階后的模型能夠保證漸近穩定，計算效率高， 同時采用迭代

1、自然語言處理，文本信息提取算法。 2、政策知識圖譜、企業知識圖譜。

主要技術內容： （1）破傳統噴霧泵生產設備機械結構設計，采用凸軌、凸輪機構，創新性研制了高精度、高效率的噴霧泵電化鋁殼抓口機、噴頭打噴咀機等系列裝配設備，提高了設備的裝配精度和效率。提出集成基于等價輸入干擾估計器與參數智能辨識的智能驅動控制技術，成功解決了微型噴霧泵現場設備層不確定干擾、電機參數的時變性對裝備電機控制性能影響問題，提高了生產裝備控制的精度及可靠性。 （2）集成 RFID 與 WSN，構建微型噴霧泵生產過程信息采集網絡，創新性地引入混沌粒子群優化算法，優化采集網絡節點部署；動態選擇通信節點數目，在獲得最大網絡覆蓋范圍的同時，避免節點間的沖突，降低網絡能耗，保證了生產過程數據采集與傳輸的實時性和可靠性。 （3）創新性提出并實現了微型噴霧泵制造過程多目標資源優化調度技術。建立生產車間多目標資源優化調度模型，提出基于種群年齡模型的動態粒子數微粒群優化算法來求解優化問題，并采用層次分析法進行決策，成功實現了微型噴霧泵生產全流程的精益管控，全面提高了生產質量與資源效率。 （4）創新性研發了一種面向制造全過程的信息集成平臺。將生產過程信息、管理信息等數據高度融合，實現底層物聯網到互聯網的無縫連接；解決了常規DCS、MES、ERP 三層架構存在的數據交換困難、系統龐大、功能定制性差、難以適用于中小型制造業等缺點，為微型噴霧泵制造裝備的自動化和信息化融合提供了解決方案。 行業意義： 項目通過攻克微型噴霧泵生產裝備的自動化與信息化技術融合的關鍵技術，突破國外先進技術的壁壘，形成了自主知識產權與技術體系，項目成果提升了微型噴霧泵加工裝備的自動化、信息化水平，符合國家可持續發展戰略的綠色制造技術，可帶動和促進化妝品、保健品等領域向高檔化的高層次技術方向發展。 獲獎情況：2015 年獲中國輕工業聯合會科學技術進步獎一等獎。 成果的技術指標、創新性與先進性： （1）引入凸輪、凸軌等機構，并結合等價輸入干擾估計器、智能辨識等方法設計控制策略，從機械和控制兩方面進行突破，自動化程度和生產效率高。 （2）集成 RFID 與 WSN，采用混沌粒子群優化算法優化網絡節點，動態選擇通信節點數目，降低網絡能耗，生產過程數據采集與傳輸的實時性和可靠性高。 （3）建立以縮短生產周期、減少機器空轉時間、降低產品次品率為等為目標，采用種群年齡模型的動態粒子數微粒群優化算法求解生產過程優化調度問題，采用層次分析法進行決策，實現微型噴霧泵生產全流程精益管控。 （4）采用完全不同于傳統 DCS、MES、ERP 三層架構的模式，直接面向生產、管理全過程，開發信息集成平臺，自動化和信息化融合度高、適用于中小型制造業。 技術的成熟度：相關技術已經形成產品，在無錫圣馬科技有限公司及其下游企業進行了產業化。 應用情況： 針對微型噴霧泵加工裝備產業當前普遍存在材料消耗大、能耗高、可靠性差、加工效率低、品種適應性差等問題，本項目以提高生產裝備的自動化與信息化水平為目的，在裝備高性能自動化控制、信息的采集與傳輸、優化調度、精益管控、平臺建設等方面已經取得了創新性研究成果，并對成果進行了提煉、集成，從2012 年開始，針對本項目整體技術展開全面推廣，應用于江蘇、廣東等地區的10 多家輕工裝備制造及使用企業。 應用實踐證明了，本項目成果總體技術創新程度高、成熟度高、附加效益顯著，顯著提升了我國塑料裝備在國際市場具有較強的競爭力，有利于提高我國塑料裝備的設計制造智能化水平，推動了我國塑料制造業的國際化發展。 

2024山東CIO年會在濟南召開，鼎軟天下受邀參會并作主題演講，分享物流信息化成果和案例，探討企業數智化轉型路徑，表示將加強合作，助力山東企業高質量發展。

新能源高占比發展下傳統同步機組與風光新能源機組呈現“此消彼長”趨勢，電力平衡面臨“保供應、促消納”的兩難局面。因此，迫切需要研究面向新型電力系統的電網智能調度與可視化預警關鍵技術，保障電網安全可靠供電和新能源最大化消納，助推碳達峰目標順利實現。 該成果實現了面向新型電力系統的電網智能調度與可視化預警應用的信息融合、智能告警、動態監視、海量數據閱讀、超實時仿真和高性能計算、基于人工智能的電網安全穩定分析、虛擬現實、基于圖數據庫的人-機交互等功能，為新型電力系統電網調度員提供了一個準確及時掌握電網實時運行態勢的分析決策工具，實現調度員對調度計劃方案的智能互動決策以及電網風險的實時可視化預警。 該技術實現了傳統電網調度模式向智能性電網調度模式轉換，可廣泛應用于電網、電力公司調度及區域控制中心等機構，在實現電力系統安全可靠運行的同時，促進高比例新能源最大化消納和保障電力可靠供應。同時，該系統不但可應用于實時運行管理，而且還可應用在規劃、交易、營銷等新型電力系統生產管理的不同領域。該成果已在四川省電力公司、中國南方電網等30余家單位機構投入使用，產生了良好的經濟和社會效益。 圖1 基于大數據的電網運行行為識別及可視化顯示 圖2 多源信息融合的電網環境監測可視化