专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种用于生产吊挂系统的集成控制方法及系统-CN202310705584.1在审
  • 李佳乐;夏志峰 - 浙江链捷数字科技有限公司
  • 2023-06-15 - 2023-10-13 - G05B17/02
  • 本发明公开了一种用于生产吊挂系统的集成控制方法及系统,属于智能控制领域,所述方法包括:获得生产吊挂系统的M个提升臂;构建提升臂集成网络;连接生产吊挂系统,获得提升臂控制记录集;构建模糊控制决策模型,并基于该模型对吊挂作业需求进行匹配,获得多个提升臂控制方案;构建提升臂孪生模型,并基于提升臂孪生模型对多个提升臂控制方案进行吊挂仿真模拟,获得多组吊挂仿真模拟工况集;对多个提升臂控制方案进行寻优分析,获得最优提升臂控制方案,并对生产吊挂系统进行集成控制本申请解决了现有技术中提升臂控制性能低下,难以保证提升臂稳定工作的技术问题,达到了提高提升臂作业的稳定性和生产效率的技术效果。
  • 一种用于生产吊挂系统集成控制方法
  • [发明专利]一种平台化智能制造MES系统-CN201710283483.4有效
  • 朱铎先 - 北京兰光创新科技有限公司
  • 2017-04-26 - 2021-04-27 - G06Q10/06
  • 本发明提出了一种平台化智能制造MES系统,包括:业务领域模型库,用于存储业务模型、领域模型和数据库模型,其中,所述业务模型包括人员、工艺、物料、设备、工装和检验的对应要求和关联;所述领域模型包括:工作依赖关系和分解关系、工作与物资和生产单元之间的关联、现场问题组件;所述数据库模型存储所述业务模型和领域模型中相关数据和数据关联;集成化协同制造子系统,所述集成化协同制造子系统基于所述业务领域模型库中的数据及数据关联,制定作业计划并对整个作业过程进行管理调度本发明可以通过业务领域模型指定各类基础模型并建立关联关系,由集成化协同制造子系统执行生产计划和管理调度。
  • 一种平台智能制造mes系统
  • [发明专利]一种数字化卫星生产制造系统及方法-CN202211600705.8在审
  • 马丽娜;李明林;关聪 - 哈尔滨工大卫星技术有限公司
  • 2022-12-12 - 2023-05-26 - G06Q10/10
  • 本发明实施例公开了一种数字化卫星生产制造系统及方法,该系统包括:卫星资源数据库、卫星设计研发子系统、卫星生产制造子系统和卫星遥控遥测子系统;其中,所述卫星资源数据库包括:整星以及卫星部件的模型数据库及档案数据库,设计资源数据库、工艺资源数据库、协议资源数据库以及测试资源数据库;所述卫星设计研发子系统,经配置为:基于待生产卫星的总体设计需求从整星以及卫星部件的模型数据库及档案数据库中生成与待生产卫星相适配的目标整星模型;所述卫星生产制造子系统,经配置为:根据所述目标整星模型从所述卫星资源数据库中获取对应的部件信息、整星物料清单以及工艺信息,并拆解成对应的生产任务连同对应的物料下发至对应的工位以进行所述目标整星模型的各部件对应的生产及装配,以获得目标卫星成品;所述卫星遥控遥测子系统,经配置为:基于协议资源数据库以及测试资源数据库完成对所述目标卫星成品的测试,以完成整星出厂前的测试任务。
  • 一种数字化卫星生产制造系统方法
  • [发明专利]一种基于增强学习的串行生产系统生产维护联合优化方法-CN202110264883.7有效
  • 靳文瑞;易琦;周炳海 - 同济大学
  • 2021-03-11 - 2022-10-25 - G06Q10/04
  • 本发明涉及一种基于增强学习的串行生产系统生产维护联合优化方法,包括:通过马尔可夫链表示串行生产系统系统状态,构建包括状态空间、动作空间、转移矩阵和成本函数的马尔科夫模型;采用贪心策略求解马尔科夫模型,从动作空间中选取维护策略,构建回放记忆数据集;采用回放记忆数据集对预先建立的神经网络进行迭代训练,直至达到预设的迭代终止条件;采用训练后的神经网络,获取实际串行生产系统生产维护策略。与现有技术相比,本发明构造马尔可夫决策过程数学模型,可反映生产系统的动态变化,结合神经网络框架和经验回放技术,优化了算法的收敛速度和求解能力,可适用于复杂度高的串行生产系统的动态决策求解需求。
  • 一种基于增强学习串行生产系统维护联合优化方法

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