期刊簡介：

　　《自動化應用》(月刊)創刊于1960年，由國家科技部主管，科技部西南信息中心主辦，以自動化科技前沿技術為基礎,主要報道系統工程應用技術。讀者對象電廠、煤礦、水廠、冶金、造紙、機械、石化、化工、紡織、建材等的工程技術人員、管理人員以及高校師生。本刊堅持為社會主義服務的方向，堅持以馬克思列寧主義、毛澤東思想和鄧小平理論為指導，貫徹“百花齊放、百家爭鳴”和“古為今用、洋為中用”的方針，堅持實事求是、理論與實際相結合的嚴謹學風，傳播先進的科學文化知識，弘揚民族優秀科學文化，促進國際科學文化交流，探索防災科技教育、教學及管理諸方面的規律，活躍教學與科研的學術風氣，為教學與科研服務。

　　期刊欄目：

　　前沿技術、變頻節能、軟起動系統、PLC、人機界面控制系統、傳感檢測系統、智能儀器儀表、解決方案、新能源

　　期刊收錄：

　　國家新聞出版總署收錄　中國知網、維普中文期刊網、萬方期刊數據庫全文收錄

　　1、數據：MARC數據、DC數據

　　2、圖書館藏：國家圖書館館藏、上海圖書館館藏

　　3、影響因子：

　　截止2014年知網：復合影響因子：0.238;綜合影響因子：0.093

　　自動化應用最新期刊目錄

改進遺傳算法在陶瓷配方設計中的應用————作者：羅艷霞;

摘要：針對陶瓷配方設計問題，以相對誤差為目標函數，運用標準遺傳算法開展研究。為提升算法性能，通過引入罰函數處理約束條件，并對交叉變異操作進行改進，構建優化后的遺傳算法。在陶瓷配方實驗中，將改進后的遺傳算法與標準遺傳算法進行對比。結果表明，改進后的算法所得配方精度顯著優于標準遺傳算法，能有效減小相對誤差，且能更精準地滿足陶瓷配方的設計需求

基于YOLOv8的車流量檢測平臺設計與實現————作者：占麗琴;

摘要：車流量的實時監測和分析為優化城市交通布局、提高道路通行效率、減少交通擁堵提供了準確的數據支持。基于YOLOv8的車流量檢測平臺利用攝像頭捕捉道路交通視頻，通過YOLOv8算法實時檢測視頻中的車輛，并使用BoT-SORT算法跟蹤車輛，實現對車流量的統計和分析。實驗驗證表明，該平臺具有自動化、實時性、準確性高等優點，可以大大提高車流量檢測的效率和精度，為城市交通管理提供有力支持

基于無人機光電載荷的火炮射擊偏差測量————作者：張亞賓;

摘要：無人機火炮校射是現代戰爭中一種先進的戰術手段，結合了無人機的高空偵察能力和火炮的遠距打擊能力，通過閉環反饋校正實現對目標的精準打擊。提出了一種基于無人機光電載荷目標定位技術的火炮射擊偏差測量方法，該方法通過光電載荷對目標點進行激光測距，得到目標點在地理坐標系下的空間坐標，進而利用空間位置相對關系完成火炮射擊偏差測量計算。基于此，驗證飛行實驗，選取地面目標點作為模擬射擊對象，在空中實時進行偏差測量計...

基于物聯網和人工智能的城市噪聲環境自動監測方法————作者：譚博;

摘要：噪聲不僅干擾人們的日常生活，還會對人們的身心健康造成不良影響。因此，如何有效監測并管控城市噪聲，成為城市環保部門亟待解決的問題。為此，提出基于物聯網和人工智能的城市噪聲環境自動監測方法。首先，基于物聯網和人工智能構建噪聲環境識別模型，以提供準確、可靠的數據支持；然后，基于采集到的城市環境噪聲信號，生成城市噪聲環境聲譜；最后，利用聲譜圖計算出噪聲閾值，實現城市環境噪聲的精準預警，進而實現噪聲的自動監...

基于深度神經網絡算法的電機控制參數優化方法————作者：劉海平;

摘要：為提高電機的運行效率，保證其輸出電壓的穩定性，引進深度神經網絡算法，對電機控制參數優化方法展開設計研究。根據電機系統構成，建立電機控制數學模型；使用算法預測電機在給定工況下的控制參數，計算電機控制參數適應度；從速度外環控制、電壓內環控制入手，進行控制參數的優化與電機運行雙閉環集中控制。結果表明，該優化方法可以提高電機輸出電壓的穩定性，使電機設備的運行處于良好狀態

基于卷積神經網絡算法的輸送原油管道泄漏檢測研究————作者：陶毅;趙素斐;

摘要：為進一步提高輸送原油管道泄漏的檢測效率，提出利用卷積神經網絡算法對管道泄露進行檢測，通過構建一維卷積層及二維卷積層，并使用焦點損失函數降低噪聲干擾較小的數據權重，增加噪聲干擾較大的輸送原油管道壓力數據權重，以提高輸送原油管道泄漏檢測效率。結果表明，迭代次數越多，故障檢測誤報率越低，因此在輸送原油管道泄漏檢測時，應增加卷積神經網絡算法算法的迭代次數。隨著管道泄漏點數量的增加，泄漏識別準確率呈先上升后...

機器人建圖與定位技術的創新應用與發展趨勢————作者：王浩名;

摘要：機器人建圖和定位技術（SLAM）是實現機器人自主移動和環境感知的重要組成部分，目前已經在多個領域得到廣泛應用，但依然存在一些亟需解決的問題。在技術層面上，傳感器精度和數據處理算法不完善導致定位與建圖準確性和魯棒性受限；在外部因素上，復雜的室內環境或大范圍的室外場景下的適應性有待提高。同時，它對計算資源的要求較高，實時性和效率難以達到實際應用需求。未來，機器人SLAM技術會向多傳感器融合方向發展，以...

一種小型重物自動吊裝上塔機器人————作者：黎藝苗;吳林;李宇峰;黃欣欣;李湛;

摘要：針對電力桿塔組拆和維護檢修中，對小型設備、材料、工器具等重物（質量小于120 kg）的上塔吊裝作業存在的費力、費時、安全風險高等問題，提出了一種小型重物自動吊裝上塔機器人的設計方案。該機器人由固定裝置、牽引繩和自動吊裝上塔機器人本體3個部分組成，能夠實現遙控操作、自動爬升、精準定位和安全吊裝，大大提高了作業效率，減輕了勞動強度，并顯著提升了作業安全性

基于深度學習的單脈沖候選體識別————作者：張鴻兵;游善平;劉子毅;

摘要：中國“天眼”FAST射電望遠鏡單次巡天可以產生百萬數量級的脈沖星候選體，巨大的數據量給傳統識別方法帶來了困難。FAST巡天數據中大多為干擾信號，脈沖信號只有很少一部分，且現有模型對脈沖星候選體的識別準確率不高。在CoAtNet的基礎上，對頻率-時間圖和色散（DM）-時間圖的兩種特征圖進行特征融合，結合卷積神經網絡（CNN）和自注意力機制的優勢，將訓練好的模型應用于單脈沖搜索流程中。新的單脈沖搜索流...

基于深度學習的駕駛員行為識別方法研究————作者：張靜銘;徐國棟;

摘要：作為智能交通與安全領域的重要組成部分，駕駛員行為識別技術不僅能有效提升道路行駛安全性，還能輔助智能駕駛系統作出更加精準的決策，具有顯著的現實意義。但現有利用交通攝像頭數據進行駕駛員行為識別的算法在實時性、準確性以及魯棒性方面仍有待提升，特別是在復雜駕駛環境和多變光照條件下的表現尤為關鍵。為了彌補這些不足，基于深度學習的YOLOv11被提出。YOLOv11通過優化網絡結構、增強特征提取能力、提升檢測...

基于ROS和STM32的消毒機器人設計與實現————作者：王偉斌;劉征昊;夏妍研;徐琰;李維毅;

摘要：隨著全球對健康和衛生的重視，消毒機器人在公共場所的應用逐漸增多。基于機器人操作系統（ROS）和STM32單片機，設計并實現了一種消毒機器人。該機器人集成了消毒模塊、電源模塊、驅動模塊、環境檢測模塊、路徑規劃模塊和避障模塊。然后，詳細介紹了各模塊的設計思路、硬件選型、軟件實現及系統集成。最后，通過實驗驗證了消毒機器人的實際應用效果

依托深度學習的工業自動化軟件系統創新設計————作者：羅銀;林偉;

摘要：隨著人工智能技術的快速發展，深度學習在工業自動化領域展現出巨大潛力。通過對傳統工業自動化軟件系統進行創新設計，將深度學習算法與工業控制系統深度融合，實現了生產過程的智能決策與優化控制。實驗研究表明，基于深度學習的創新設計方案在生產效率、產品質量、能源消耗等方面均取得顯著提升，其中生產效率提升23.5%，產品合格率提升15.8%，能源利用率提升18.2%。創新設計的軟件系統具有較強的適應性和擴展性，...

基于領航跟隨模式的人機自抗擾跟隨控制研究————作者：孫少欣;姜大昆;羅鵬;于力率;譚瑤瑤;

摘要：為解決移動機器人在人機跟隨應用中面臨的未知干擾問題，著重考察了非完整輪式移動機器人在相對距離和角度跟隨行駛方面的控制挑戰。首先，采用領航跟隨模式建立了目標行人與移動機器人之間的誤差模型，并深入分析了運動過程中可能出現的各種干擾，進而建立了非完整輪式移動機器人的動力學模型。其次，運用反饋控制方法設計了運動學控制器，提出了基于自抗擾技術的動力學控制器，以有效抑制未知干擾對機器人速度和角速度跟蹤的影響，...

基于深度學習特征模板匹配的半身工服識別算法研究————作者：李誠;李洋;朱強;

摘要：半身工服識別旨在通過視頻監控判斷工作人員上衣是否為指定工服，現有算法方案大多聯合行人目標檢測和深度學習特征模板匹配技術行人識別全身工服，但對于半身工服這一問題研究較少。提出了一種基于深度學習特征的半身工服識別算法方案，涵蓋了從數據集構建到模型優化的完整流程，還設計和比較了4種半身數據裁切方法，并在特征模板模型訓練中引入了多種優化策略，提升了模型的分類精度和特征區分度。實驗結果表明，所提算法顯著提升...

某型渦軸發動機地面試驗穩態測試數據分析軟件設計————作者：陳利;羅丹;黃凱祥;吳玉葉;譚雨晨;

摘要：針對某渦軸發動機地面試驗過程中，試驗參數多、數據量大的問題，設計一款多功能數據分析軟件。軟件支持SQL Server數據庫的數據表分析及CSV數據文件的快速讀取、多參數曲線顯示、穩態判斷、穩態性能特征數據提取及存儲、數據導出等功能。結果表明，軟件操作簡單、人機交互友好，可較好地滿足設計人員的數據分析需求

一類雙元次分數階電抗網絡的W域無源綜合方法————作者：張歡;劉煒程;

摘要：隨著分數階微積分的發展，含分數階元件電路的相關研究越來越多。在傳統電路理論中，電抗網絡是一類非常重要的網絡，其阻抗函數的特性分析和綜合方法具有重要意義。基于s-W變換，有理元次分數階導抗函數轉化為W域整數階導抗函數。將傳統電抗函數定義推廣到分數階電路，提出W域電抗函數的定義，并給出了雙元次分數階電抗函數在W域以Foster型電路無源實現的條件與步驟。最后通過綜合實例說明了該方法的可行性，為后續W域...

數字化計量箱在臺區數字化管理中的應用研究————作者：陳義林;單永梅;孫永;

摘要：計量箱作為電網末端核心組件，承載著龐大的電力信息數據，其安全可靠運行對電網穩定至關重要。但傳統計量箱普遍存在布局無序、檔案模糊、拓撲缺失和感知有限等問題，制約了末端監測與管理能力的提升。通過分析數字化計量箱技術架構和工作原理，設計了其在臺區數智化管理中的應用方案并評估了實施效果。數字化計量箱的應用，實現了箱內外數據的“全采集、全管控、精處理”，顯著提升了電網薄弱環節的智能化水平，構建了全方位的數據...

基于相位特征的脈沖星搜索方法研究————作者：何兵;游善平;于徐紅;李宏偉;

摘要：在FAST天文射電觀測數據的脈沖星真實信號搜索和候選體篩選實驗中，發現頻域消色散過程中的脈沖星真實信號展現出了獨特的相位特征。基于這種相位特征，利用機器學習等圖像識別技術，實現了對脈沖星真實信號的識別與甄選，并獲得了其色散值和頻率。此外，與傳統周期搜索方法相比，該方法在脈沖星搜索速度方面更加有效，得到的候選體數量更少，更有利于人工篩選，為脈沖星的快速識別和精確測量提供了新的技術路徑

電機端蓋自動化生產線數字孿生仿真技術研究————作者：羅穎飛;羅云麗;

摘要：隨著工業4.0的推進，電機端蓋自動化生產線的數字化和智能化需求日益增加。為提升生產效率和產品質量，研究了數字孿生仿真技術在電機端蓋生產中的應用。通過多源異構數據的采集與融合、基于知識圖譜的數字模型構建以及邊緣計算的實時仿真與優化，實現了生產過程的高效管理。實驗結果表明，所提方法在數據融合時延、知識圖譜構建準確率、仿真預測精度和系統響應時間等指標上均優于傳統方法

基于KNN算法的電力計量異常數據檢測模型優化研究————作者：田文娜;

摘要：針對電力計量系統對異常數據檢測的高效性需求，提出基于K近鄰（KNN）算法的優化模型，以提升異常檢測的準確率與穩定性。首先，分析電力計量數據的高時序性、非線性和高維特性，以及異常數據檢測中噪聲干擾和數據不平衡等挑戰。然后，在此基礎上采用數據預處理、特征提取及合成少數類過采樣技術（SMOTE）優化數據質量，構建以加權歐氏距離與KD樹加速為基礎的KNN模型。最后，通過仿真測試驗證了模型性能。結果表明，優...

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