百架無人機在夜空精準(zhǔn)勾勒流光圖案，工業(yè)機械臂協(xié)同完成毫米級精密加工，智能車流控制技術(shù)有效避免城市擁堵……這些充滿未來感的場景，正依托群體智能技術(shù)逐步成為現(xiàn)實。然而，設(shè)備大規(guī)模協(xié)同運作的背后，高功耗、通信延遲、突發(fā)故障等問題，始終制約著群體智能系統(tǒng)的可靠性與持久運行。
近日，南京工業(yè)大學(xué)（以下簡稱“南工大”）教授史建濤團隊的一項研究，為突破這些瓶頸提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐。該團隊的“群體智能系統(tǒng)的分布式濾波、控制及智能運維理論與應(yīng)用”項目，憑借三項原創(chuàng)性突破，獲得2025年度江蘇省工程師學(xué)會科學(xué)技術(shù)獎特等獎，讓智能設(shè)備的“群體協(xié)作”變得更加安全高效。
群體智能系統(tǒng)的穩(wěn)定運行，離不開通信、控制、運維三大核心環(huán)節(jié)的協(xié)同支撐。其中，無線通信是群體協(xié)同的“神經(jīng)”，但持續(xù)的全量數(shù)據(jù)傳輸極易引發(fā)網(wǎng)絡(luò)擁堵與能耗過高問題。
團隊研發(fā)的“事件觸發(fā)濾波”技術(shù)，革新了群體智能無線通信時的傳統(tǒng)模式。團隊成員、南工大副教授岳冬冬介紹，該系統(tǒng)僅在關(guān)鍵數(shù)據(jù)變化超越設(shè)定閾值時才啟動傳輸，其余時間保持靜默。這一設(shè)計在保障控制精度的前提下，可降低70%—80%的通信量與能耗，大幅延長無人機等移動平臺的連續(xù)作業(yè)時長。“它可讓設(shè)備從‘時刻待命’變?yōu)椤葱璋l(fā)聲’，做到智能節(jié)流，解決續(xù)航之困?！痹蓝f。
控制則猶如群體智能的“行動中樞”?！霸O(shè)備在復(fù)雜多變的環(huán)境中運行，難免出現(xiàn)故障，就像編隊飛行的候鳥會突遭意外?！眻F隊成員、南工大教授錢默抒說，面對這種情況，傳統(tǒng)處理方式是停機維修或回收，不僅成本高昂，在緊急救援等時效性要求極高的場景中也不現(xiàn)實。為此，團隊率先將“容錯控制”引入群體智能系統(tǒng)，創(chuàng)新構(gòu)建“故障檢測—故障估計—故障補償”閉環(huán)機制。
“這賦予系統(tǒng)帶傷飛行的能力。”史建濤舉例，即使四旋翼無人機的一個螺旋槳失靈，系統(tǒng)也能在毫秒間重新分配其余電機的動力，保障編隊穩(wěn)定飛行。在偵察、救援等緊急場景中，這一技術(shù)可讓群體智能設(shè)備不間斷完成任務(wù)。
設(shè)備編隊運行的長期穩(wěn)定，還離不開智能運維的“守護”。團隊成員、南工大副教授陳闖介紹，傳統(tǒng)定期檢修往往“不論健康狀況，到點就查”，這種方式成本高昂且可能無的放矢。而他們研發(fā)的“剩余壽命預(yù)測的不確定性量化”技術(shù)通過改進深度學(xué)習(xí)模型，不僅能預(yù)測設(shè)備剩余使用壽命，而且能給出預(yù)測結(jié)果的置信概率，將預(yù)測精度從約50%提升至90%以上，大幅降低了運維成本，提升了系統(tǒng)可靠性。
“傳統(tǒng)方法能判斷出設(shè)備大約還能運行兩個月，我們能精準(zhǔn)預(yù)判健康運行兩個月的概率達95%。這讓企業(yè)決策更有依據(jù)?！标愱J說。
近年來，史建濤團隊通過“仿真—半實物—實物”的遞進研發(fā)模式，將群體智能技術(shù)融入產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
“比如，太空環(huán)境極端苛刻，溫度波動大，輻射強、通信距離遠。我們基于火星車星際空間運行的特殊需求，開發(fā)力觸覺傳感器等關(guān)鍵部件，并將事件觸發(fā)濾波與實時故障處理技術(shù)融入星載組網(wǎng)雷達系統(tǒng)，在保障通信可靠性的同時降低能源消耗，為衛(wèi)星協(xié)同工作筑牢技術(shù)屏障?！眻F隊成員、南工大副教授馮李航介紹，事件觸發(fā)濾波與實時故障處理技術(shù)獲得2023年中國自動化學(xué)會科技進步獎一等獎。
同時，團隊與江蘇省測繪工程院、上海華測等單位合作，優(yōu)化測繪設(shè)備協(xié)同工作效率；與中航工業(yè)、航天科工502所等合作，為航空發(fā)動機、火星車等裝備提供運維與控制支持，真正實現(xiàn)“從實驗室到生產(chǎn)線，從地面到太空”的全場景賦能。
團隊還將群體智能技術(shù)延伸至化工安全生產(chǎn)等流程工業(yè)領(lǐng)域，通過故障診斷與容錯控制為傳統(tǒng)工業(yè)升級注入新智能。
史建濤說，未來，團隊將繼續(xù)瞄準(zhǔn)國家重大需求與產(chǎn)業(yè)痛點，在學(xué)科交叉融合中實現(xiàn)新突破，致力于讓群體智能技術(shù)應(yīng)用于更多關(guān)鍵領(lǐng)域。
（責(zé)任編輯：蔡文斌）
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