首屆ABB杯全國智慧技術論文大賽投稿情況及特等獎參評專案出爐
當前，中國經濟正處於轉變發展方式、結構優化升級、新舊動能轉換的關鍵視窗，數字技術、智慧技術的應用日益成為這一轉變的新動能。在國內發展動能轉換和國際競爭加劇的形勢下，提高國家制造業創新能力和工業自動化水平，是實現工業強國戰略目標的重要途徑，也是實現“中國製造2025”目標的關鍵所在。
為發掘和培養更多優秀的智慧產業技術人才，更好地使智慧技術服務於科技創新、資源開發利用和能源管理，推進現代智慧產業理論與技術的發展和應用，全方位體現全國智慧技術人才的專業素養和技術水平，溝通本領域內最新研究成果和前沿思維，中國自動化學會特此舉辦了“首屆ABB杯全國智慧技術大賽暨第九屆ABB杯全國自動化系統工程師論文大賽”。
大賽聚焦智慧製造、機器人等當前熱門領域及關鍵技術，得到了來自高等院校、科研機構、企事業單位從事自動化、數字化領域相關工作的專業人員的廣泛關注與積極參與。截至9月30日大賽截稿，共收到591篇論文。其中，經過資歷深厚的組委會嘉賓和在智慧技術相關領域深耕多年的審稿專家的公平、公正、有序地稽核下，本屆大賽共產生了15篇特等獎參評稿件。特等獎可在自動化大會做成果展示，所有獲獎作者也將在自動化大會頒獎典禮環節受邀上臺領獎。
ABB杯全國智慧技術論文大賽的前身是ABB杯全國自動化系統工程師論文大賽，目前已舉辦九屆，賽事挖掘並發現了一大批優秀的工作。本次轉型主要考慮到當前社會已由“網際網路+”時代步入了 “智慧+”時代，更智慧的機器、更智慧的網路、更智慧的互動將創造出更智慧的經濟發展模式和社會生態系統。大賽新的賽制、更高的獎項、更加註重應用技術實踐，吸引了更多企事業單位的科技人員以及高等院校、科研院所的教師、學生和工程技術人員等參與到大賽中來。為自動化行業領域的本土創新提供了重要的展示與交流平臺，促進產學研協同體系的構建，支援國內企業利用智慧技術擴大競爭優勢，在新一輪工業革命浪潮中搶佔先機。
同往屆相比，本屆論文大賽在投稿數量、稿件質量以及稿件來源等方面均取得新突破，下面通過資料進行一一展示，與各位讀者共享！
本屆大賽資料展示
從首屆論文大賽開始，每屆大賽的投稿量呈遞增趨勢，從首屆大賽的228篇稿件，到第二屆的292篇，第三屆飛躍式增長為442篇，第四屆大賽繼續突破為523篇，第五屆545篇，第六屆549篇，第七屆561篇，第八屆583篇，至上屆大賽完畢，基本穩定提升投稿量，大賽已經取得越來越多的影響力，吸引了眾多自動化領域優秀人才的積極參與。本次大賽轉型後，收到稿件591篇，評審工作正在穩步開展。
大賽來稿作者企業/公司人員約為24%，高校師生約為62%，其餘為研究院所的工程及科研人員，約為14%。
研究院所投稿主要來自中科院自動化所、中國洛陽電子裝備試驗中心、山東省“船舶控制工程與智慧系統”工程技術研究中心、青島智慧產業技術研究院、新智認知-一體化指揮排程技術國家工程實驗室、防化研究院、火箭軍裝備研究院、西北機電工程研究所、中國船舶設計研究院以及軍事科學院國防科技創新研究院等。
公司投稿主要來自電子科技、智慧機器、電力、熱電等相關領域企業/公司。說明智慧技術在這些領域正在發揮著重要推動作用。
高校投稿主要來自中南大學、西安理工大學、北京理工大學、西北工業大學、寧夏醫科大學、浙江大學、五邑大學、國防科技大學、西安交通大學以及北京航空航天大學等。從這些資料中，可以看出國內高校對這次智慧技術論文大賽的關注和重視。
來稿涉及自動化領域的方方面面，各領域內都有出色的優秀人才積極參與。
華北與華東地區依然是主要的稿件來源地。
此次大賽吸引了國外的相關學者及技術人員投稿，但主要稿件來源依然是國內。
大賽參評特等獎論文
本次大賽共收到特等獎投稿15篇（排名不分先後），如下簡要進行介紹。若想進一步瞭解文章工作，可報名參加2018年度中國自動化大會，現場也將舉行本次論文大賽頒獎典禮！https://cac2018.medmeeting.org/cn
Paper1
熱連軋核心控制技術及控制模型的設計與國產化實踐
中冶賽迪工程技術股份有限公司(簡稱中冶賽迪)以總承包方式、寶武中央研究院承擔部分模型對寧波鋼鐵有限公司（以下簡稱寧鋼）現有的1780熱軋帶鋼產線自動化系統全面升級改造的情況，簡要介紹了1780熱連軋帶鋼生產線工藝裝置組成及技術特點等，著重闡述了熱連軋帶鋼主軋線L1基礎自動化控制系統和L2過程自動化控制系統的系統配置、核心技術、主要功能，以及改造後取得的效果等。應用實踐證明，改造後的自動化控制系統具有技術先進、生產穩定性好、系統可靠性高等特點，AWC、AGC等核心控制技術的應用有效提高了產品的寬度和厚度精度，高精度板形控制模型實現了高強鋼、超薄規格帶鋼的穩定軋製，大幅提高產品的成材率，基於機理的線上模擬模型可以實現零廢鋼的新品種開發，多項核心控制技術和先進軋鋼模型的投用，1780熱軋產線的各項指標達到了國內一流水平，同時本次改造也創造了熱軋連軋帶鋼線上改造時間、達產時間等多項新的記錄，標誌著我國在熱連軋帶鋼的核心控制技術已經達到國際先進水平。
Paper2
基於數字四胞胎的平行駕駛系統及應用
平行駕駛是一種兼具運營管理、線上狀態監測、應急駕駛安全接管等功能的先進雲端化網聯自動駕駛整合解決方案。本文著重介紹平行駕駛的數字四胞胎系統，即物理車、描述車、預測車和引導車的整合系統。首先，給出平行駕駛與數字四胞胎的具體定義與框架。隨後，介紹描述車、預測車和引導車的具體含義和內涵。最後，討論數字四胞胎系統在礦山、物流等場景中的應用例項。
Paper3
基於雙層注意力機制的招聘平臺推薦系統研究
在當前大資料時代下，線上招聘平臺在其招聘流程中會不可避免地產生海量的異質化資料，如何高效地利用這些資料去提升智慧化招聘推薦的準確率以及改善使用者的使用體驗是至關重要的。目前，傳統的線上招聘平臺都是通過簡單的資訊匹配在招聘者和應聘者之間提供推薦服務。然而，這種簡單的推薦策略不僅會造成大量的資訊浪費，而且推薦結果的準確率往往較低。因此，本文提出一種基於雙層注意力機制的迴圈神經網路模型（RNN-TLA）對崗位和候選者進行智慧化推薦。首先，該模型通過訂閱、檢索記錄以及企業相關知識圖譜來完善招聘者和應聘者的實體表示。之後，將上述實體通過one-hot和TransR方法及其組合對映到向量空間，並通過帶有兩層注意力機制的迴圈神經網路從點選序列中獲取它們的潛在興趣，進而生成推薦列表。實驗結果表明，該模型在推薦系統的各項效能指標和實時點選率上相較於以往的模型取得了最優結果。在應用場景中，本文設計並構建了基於該模型的大資料智慧線上招聘平臺“熱招”用於實際的校園招聘，並取得了良好效果。
Paper4
橋樑自動檢測無人機系統核心技術的應用與發展
橋樑結構作為一種大型土木工程結構，由於受到長時間的荷載作用、腐蝕效應及材料老化等因素的影響，不可避免的會出現損傷累積、抗力衰退等問題，甚至可能造成橋樑坍塌等危害人類生命和行車安全的嚴重事故。為了防止事故的發生，有必要對已建或在建橋樑結構的安全情況進行檢測。為了解決常規檢測手段在橋樑檢測中的侷限性，以無人機檢測膠州灣大橋為工程例項，介紹了無人機橋樑檢測系統的組成及工作原理，通過無人機在特殊結構橋樑檢測中的應用，與傳統檢測手段對比分析了優缺點，探討了無人機在橋樑檢測中的應用與發展。
Paper5
一種控制器柔性控制功能的實現方法
儘管傳統的開發模式和開發工具理論上能夠滿足柔性控制需求，但對開發者的知識面和技能有較高的要求，從而導致工程現場策略更改的難度很高。而隨著智慧製造、自動駕駛等智慧應用需求的增加，越來越需要柔性時變的控制器。本文通過重構控制器的程式架構，設計具備友好人機互動介面的開發工具，使演算法軟體工程師和硬體工程師能夠以協同的方式進行控制策略的開發，簡便高效地實現了控制器的柔性控制功能。
Paper6
基於平行智慧的無人裝卸系統
本文提出一種用於大件商品的無人裝卸系統，該系統由智慧控制、視覺感知、和機械執行三個模組組成。智慧控制模組內嵌裝箱演算法，依據貨箱空間尺寸和貨物尺寸資訊自動生成最優裝載方案，包括貨物裝載位置和裝載順序，確保貨箱空間利用率最高、裝載速度最快；視覺感知模組利用深度學習技術，根據拍攝到的影象識別出車箱的方位和貨物的方位；機械執行模組依據裝載方案和貨物貨箱位置生成裝載路線，執行裝載操作。本系統應用於啤酒、糧食等行業，大大降低了產品裝卸的用人需求，降低了工廠的物流成本。
Paper7
基於人工智慧技術的火電廠燃煤鍋爐智慧燃燒優化研究及應用
為了降低火電廠燃煤鍋爐的氮氧化合物排放濃度和鍋爐煤耗，提出一種量子樣本增量前饋神經網路和一種量子蜂群優化演算法。量子樣本增量前饋神經網路可以動態建立燃煤鍋爐的氮氧化合物排放濃度和鍋爐煤耗的綜合模型，並且可實現模型滾動優化。基於建立的綜合模型，應用量子蜂群優化演算法優化一二次風量、燃煤量和各二次風門開度來實現鍋爐燃燒優化。基於上述兩種方法，開發了一套燃煤鍋爐智慧燃燒優化軟體，並應用於漢川某熱電廠330MW鍋爐上，測試結果表明：氮氧化合物排放濃度和鍋爐煤耗均有不同程度的降低，說明建模方法和優化演算法是有效的。
Paper8
Vehicle Energy Recovery through an Intelligent Turbo System
The electric turbo system provides great potentials for vehicle exhaust gas energy recovery, exhaust emissions reduction and transient response acceleration. This paper proposes a complete solution on characterisation, control, energy management and verification of the electric turbo system. It enables the electric turbo system works in a highly intelligent way. Starting from the an evaluation of the engine transient performance, the controllability and the impact of electric turbo system on fuel economy and exhaust emissions are analysed. A multi-variable explicit model predictive controller is designed to regulate the key variables in the engine air system, while the optimal setpoints of those variables are generated by a high level controller. The controllers work in a highly efficient way to achieve the optimal energy management. This strategy has been validated in 0-D mathematical simulations, 1-D physical simulations and experiments. Excellent tracking performance, fast online adaptation and high robustness demonstrate the effectiveness of the proposed method and the developed device.
Paper9
空間智慧軟體機械臂動力學建模與控制
空間智慧軟體機械臂因其結構輕巧、靈活可變、可摺疊收縮等特性，在航天器在軌服務任務中，將具有廣闊的應用前景。本文首先提出了一種全向驅動的模組化軟體機械臂設計方案，利用剛柔耦合動力學理論建立了氣控驅動的軟體機械臂動力學模型，基於深度迴歸卷積神經網路理論建立了空間非合作目標檢測與識別演算法，為空間軟體機械臂智慧控制奠定了堅實技術基礎。進一步地，設計並研製了軟體機械臂地面原理樣機及其試驗系統，通過地面試驗，對軟體機械臂的自主運動控制和識別演算法進行了初步驗證。
Paper10
腦-控移動機器人的非線性模型預測控制研究
腦-控移動機器人系統的效能受到腦-機介面的限制。本文設計了一種基於模型預測控制的輔助控制器來提高給定腦-機介面條件時腦-控移動機器人的控制和安全效能。所提出的控制器將跟蹤使用者意圖和保證腦-控移動機器人系統的安全性融合成為一個優化函式求解問題，通過模型約束、安全約束、物理約束下的優化，得到新的控制命令，實現使用者對機器人最大限度的控制，同時保證機器人的安全。實驗結果表明，基於該控制器的腦-控移動機器人提高了使用者的的控制性能及系統的安全效能。
Paper11
智慧鍼灸機器人研發進展及關鍵技術分析
鍼灸療法已經在全球超過183個國家及地區獲得廣泛應用，而西方針灸獨立於傳統中醫開展“幹針”等研究，再次表明鍼灸的國際化與標準化遭遇困境。而隨著機器人技術的迅猛發展，研發智慧鍼灸機器人成為可能，本文圍繞其相關核心技術進行研究，指出穴位的自動定位及智慧配穴等是智慧鍼灸機器人研發的關鍵技術和難點，並以此為例指出共融機器人理念在醫療機器人開發中的潛在應用價值。
Paper12
基於疲勞度及運動想象的護理床模糊競爭腦控系統
腦機介面技術（BCI）可以讓人腦通過想象建立起與外部計算機或電子裝置的控制通道。針對具有電動調節功能的醫療護理床，提出了一種綜合疲勞度以及運動想象腦電的護理床控制方案。(1)建立了一種護理床模糊競爭控制模型，使用雲控訊號、語音訊號、腦電訊號形成對護理床的競爭控制方案。(2)提出了採用sym5小波分解訊號與貝葉斯閾值估計融合的方法對腦電訊號（EEG）去噪。(3)提出基於額葉腦電壓以及冥想度和專心度的改進K-Means疲勞檢測演算法。(4)提出了一種融合HHT及KNN的運動想象腦電分類方法。最後根據研究演算法設計並實現了一套利用使用者的疲勞度及運動想象以及語音控制及雲平臺控制的綜合競爭控制方案來對護理床進行簡單控制的系統。經過實驗驗證使用本文改進的K均值聚類演算法的疲勞度三分類準確率可達86.63%，對於運動想象腦電特徵的兩分類準確率可達87.5%。系統可以很好的滿足使用者對護理床的簡單思維控制，提高了生活體驗感，併為腦控技術向實際應用有很好的的推動作用。
Paper13
基於半監督生成對抗網路的三維重建雲工作室
由於其固有的問題複雜性和計算複雜度，三維重建是計算機視覺研究和應用領域非常重要且富有挑戰的課題。目前已有的三維重建演算法往往會導致重建出的三維模型上存在著明顯的空洞、扭曲失真或者模糊不清的部分。而基於機器學習的三維重建演算法往往又只能重建簡單的分離物體，並表示成三維體元形式。所以這些演算法框架對於實際應用來說都還遠遠不夠。從2014年起，生成對抗網路被廣泛應用於半監督學習，以及產生非真實資料集的應用中。所以本文的重點是採用生產對抗網路原理，來獲得高質量的三維重建效果。我們提出了一種新穎的半監督三維重建演算法架構，命名為SS-GAN-3D。該演算法通過訓練生成對抗網路模型，使其達到收斂狀態，以此來迭代式地提高原始三維重建模型的質量。SS-3D-GAN只需要將事先觀測的二維影象作為弱監督樣本，對於三維結構外形的先驗知識或者參考觀測都沒有任何依賴。最終通過定性和定量實驗，以及對實驗結果的分析，該演算法框架在Tanks&Temples和ETH3D標準三維重建測試集上，比目前最先進的三維重建方法有明顯優勢。基於SS-GAN-3D演算法，我們又提出了三維重建雲工作室解決方案。該方案能大大降低對終端使用者的技術壁壘，顯著提高重建精度與效率。目前最成功的應用案例是對於長城的文化遺產保護專案。同時我們的解決方案在阿里雲棲大會和騰訊的雲+未來展會上都受到了廣泛關注。
Paper14
高精度DLP3D列印技術及其裝置研發
為滿足研發高精度光固化3D印表機裝置，實現用樹脂等材料的高精度專業3D列印的需求，本文提出一種高精度光固化3D印表機的解決方案，包括硬體、軟體和演算法的研發。本系統數字光處理器（DLP）技術控制成像圖案，採用下照式設計，形成實體模型，結合神經網路誤差補償方面和多次曝光技術，解決3D列印高精度成型問題。本文所研發的印表機可用於精度要求高的工業場合，並已實現小批量的量產。
Paper15
基於 Sawyer 的多模態移動協作機器人研究與應用
協作機器人的突破發展給機器人產業帶來革命性變化，這將為未來工業生 產、生活服務機器人的研究和應用開闢新道路；但目前協作機器人在多模態輸入、 抓取、換夾具和移動遇到瓶頸，尤其是在新的非結構化環境，抓取顯得異常笨拙。 基於 Sawyer 機器人，設計模組化移動底盤使之可自由移動，兼顧移動與固定應用 場景;軟體上採用深度學習演算法實現物品的靈活抓，且模型對權重結構正則化可有 效提高多模態輸入，演算法在 ROS 中程式設計實現。實踐證明，Sawyer 能通過學習準確 抓取目標物，且已經在物流、服務行業產業化應用。
大賽優秀論文即將一一公佈
本屆大賽收到的論文質量創歷史新高，所有錄用的稿件，將以專刊形式在《自動化博覽》雜誌上結集出版，並被CNKI資料庫收錄。其中優秀論文將被推薦到《自動化學報》、《控制與決策》、《控制工程》、《資訊與控制》、《機器人》、《模式識別與人工智慧》等國內學術期刊。
隨著評審的逐步展開，首屆ABB杯全國智慧技術論文大賽確定錄用的優秀論文將一一公佈，論文含金量如何，歡迎廣大科技工作者賞析指導。
【關於ABB】
ABB（ABBN: SIX Swiss Ex）是全球電氣產品、機器人及運動控制、工業自動化和電網領域的技術領導企業，致力於幫助電力、工業、交通和基礎設施等行業客戶提高業績。基於超過130年的創新歷史，ABB技術全面覆蓋電力和工業自動化價值鏈，應用於從發電端到用電端、從自然資源開採到產成品完工的各種場景，譜寫行業數字化的未來。作為國際汽車聯盟電動方程式錦標賽的冠名合作伙伴，ABB也積極投身未來可持續發展，拓展電動交通技術疆界。ABB集團業務遍佈全球100多個國家和地區，僱員達13.5萬。
作為全球技術領導企業，ABB從改革開放之初就加入到中國經濟建設的大潮中，從1979年在北京設立辦事處到1992年成立在華首家合資企業，從2005年設立中國研究院到投資興建廈門工業中心，ABB多年勵精圖治，目前在中國擁有研發、製造、銷售和工程服務等全方位的業務活動，40家本地企業和1.7萬名員工，成為新中國經濟騰飛的參與者、見證者和受益者。同時，ABB長期致力於在中國的技術創新和人才培養，積極與高校和科研機構開展合作。