DOI:10．3969/j．issn．2095－509X．2023．02．010基于改进混合粒子群算法的智能车间无人机巡检路径规划蒋睿1，2，祝锡晶1，2，马宁3，魏旭民3，叶林征1，2，刘瑶1，2(1．中北大学机械工程学院，山西太原030051)(2．先进制造技术山西省重点实验室，山西太原030051)(3．内蒙古第一机械集团股份有限公司，内蒙古包头014000)摘要:智能车间无人机巡检路径规划是一种典型的室内无人机路径规划技术，通过无人机对车间各工作区域进行智能巡检来解决部分在工作区域发生的问题或者对发生的问题进行及时反馈。针对路径规划这一问题，以巡检路径最短为目标提出一种改进的混合粒子群算法，该算法将粒子群算法和遗传算法进行结合，通过对遗传算法进行结构优化以及寻找粒子群算法的最优参数组合，使之更易收敛于最短路径。仿真实验证明，相较于传统的粒子群算法，优化后的混合粒子群算法收敛能力得到了很大的提升。最终的模拟实验验证了该算法的可行性。关键词:混合粒子群;无人机;路径规划;智能车间中图分类号:V279+．2;TP242．2文献标识码:A文章编号:2095－509X(2023)02－0051－07随着社会的快速发展，人工智能与物联网已经普遍进入了人们的视野，传统的制造车间也在向智能制造方向转变，成为智能制造车间。目前已经由工业1．0发展到工业4．0，智能制造已然成为了制造业的发展趋势。智能制造是先进制造技术与新一代信息技术、新一代人工智能等深度融合形成的新型生产方式和制造技术［1］。美国能源部在较早关于智能制造的研究中认为，智能制造是传感、仪器、监测、控制和过程优化的技术和实践的组合，其将信息和通信技术与制造环境融合在一起，实现工厂和企业中能量、生产率和成本的实时管理［2］。而在智能制造过程中监测与控制是尤为重要的一环。因此，研究智能制造车间的巡检问题具有重要的现实意义。随着无人机成本的降低及其大规模的应用推广，无人机不仅在军事用途上大放异彩，而且作为一种重要工具进入了各行各业［3］。在智能制造行业，可以通过无人机的机动性进行智能巡检，对制造设备以及制造过程进行监测，对得到的信息进行加工优化处理，通过物联网以及人工智能再对制造设备进行反馈控制。本文提出了一种改进的混合粒子群算法，使无人机在智能巡检过程中能够找到最优路径规划。通过寻找最优参数以及优化参数结构得到最短路径及最短运行时间的最优组合。1问题描述及模型建立1．1问题描述在某个飞行器制造车间内，为了节省制造时间，将制造车间按照不...
