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]一种基于模型融合的数字孪生异常处理方法-CN202211405316.X在审
  • 戚庆林;肖斌;程颖;陶飞 - 北京航空航天大学
  • 2022-11-10 - 2023-01-20 - G06Q10/0631
  • 本发明公开了一种基于模型融合的数字孪生异常处理方法,包括:设计数字孪生设备生产行为建模模块,实现了生产全生命周期内对设备生产动作和状态演化推进过程的准确描述。设计数字孪生设备行为模型融合模块,将车间生产设备的行为模型进行融合,实现数字孪生车间在全生产工艺流程内对物理车间的高保真虚拟映射。设计数字孪生车间生产异常处理模块,通过异常检测和异常定位,确定异常源头,从而可以采取针对性的异常处理措施使得车间恢复正常生产。本发明方法基于设备行为模型构建和融合,实现了全生命周期内设备生产行为的准确描述和车间全生产工艺流程映射,并在虚拟映射的基础上实现了车间的异常处理。
  • 一种基于模型融合数字孪生异常处理方法
  • [发明专利]车间模型创建装置及车间模型创建方法-CN201610944680.1有效
  • 大原健一;镰田健一;青木纯 - 横河电机株式会社
  • 2016-11-02 - 2021-04-06 - G06Q10/06
  • 本发明的车间模型创建装置具有:集群部,其将运转数据分割为多个群集;主成分列表生成部,其针对每个所述群集,对主成分及贡献率进行计算,生成主成分列表;累计贡献率计算部,其基于所述主成分列表,对累计贡献率进行计算主成分废弃部,其在所述累计贡献率小于第1阈值的情况下,将与加入至所述累计贡献率的贡献率相对应的主成分从所述主成分列表中废弃;特性式计算部,其计算将所述主成分列表所包含的主成分设为法向矢量的特性式;以及模型创建部,其基于所述特性式,创建所述车间模型
  • 车间模型创建装置方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的车间控制方法及系统-CN202010886614.X有效
  • 李新宇;韩冬;黎阳;冯姣姣;高亮 - 华中科技大学
  • 2020-08-28 - 2022-06-21 - G05B19/418
  • 本发明公开了一种基于深度学习的车间控制方法和系统。该方法包括:采集加工设备的零件全生命周期数据;构建基于人工神经网络的设备故障预测模型,利用所述零件全生命周期数据对所述设备故障预测模型进行训练和测试,利用训练好的设备故障预测模型输出所述加工设备的预测故障发生时刻数据;构建车间调度模型,并获取所述加工设备的维修时长数据,利用所述维修时长数据和所述预测故障发生时刻数据构建所述车间调度模型中的特殊加工约束;对所述车间调度模型进行求解,获取总加工时间最短的工件加工方案,发送工件加工指令本发明能够进一步缩短工件加工时间,减少或避免重调度,提高车间生产效率。
  • 一种基于深度学习车间控制方法系统
  • [发明专利]一种基于MES系统的离散车间三维重建方法-CN202211547161.3在审
  • 陈浩齐 - 江门职业技术学院
  • 2022-12-05 - 2023-05-26 - G06T7/55
  • 本发明公开了一种基于MES系统的离散车间三维重建方法,包括:根据MES系统中离散车间的加工设备、制造资源、加工进度和加工质量的实时监控数据进行离散车间的三维重建,得到离散车间的重建三维模型;获取MES系统中离散车间的数控机床接口的数控机床数据和MES系统中离散车间的数控机床外部传感器的外部环境数据,并根据数控机床数据和外部环境数据进行离散车间的重建三维模型的数据标注;通过已进行数据标注的离散车间的重建三维模型对离散车间进行时空动态管理。本发明通过三维重建有效解决离散车间存在实时性差、有效性差和信息断层等问题,并进行高效地整体管理。
  • 一种基于mes系统离散车间三维重建方法
  • [发明专利]一种基于数据驱动的加工工艺节能规划方法-CN202210123931.5在审
  • 初红艳;董可;刘志峰;张彩霞;李卓然;程强 - 北京工业大学
  • 2022-02-10 - 2022-06-10 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种基于数据驱动的加工工艺节能规划方法,包括,基于数字化离散车间机床历史采集数据和数控程序建立加工元加工能耗预测模型,并结合该能耗预测模型对数字化离散车间加工工艺节能规划问题进行求解。建立机床加工数据、零件特征加工元、数控程序参数和加工能耗之间的映射关系,获得数据集,并训练设计的神经网络,获得零件特征加工元的能耗预测模型。利用车间生产实时加工数据优化预测模型,建立一种加工工艺节能规划问题模型,其中,加工元的能耗通过训练好的预测模型进行预测;通过设计的智能优化算法进行工艺规划模型优化求解。本发明可用于数字化离散车间工艺辅助设计,提高车间生产效率,降低能耗,促进绿色节能生产。
  • 一种基于数据驱动加工工艺节能规划方法
  • [发明专利]基于学习效应的多目标双柔性作业车间调度方法及系统-CN202210568108.5在审
  • 胡小建;黄亚领 - 合肥工业大学智能制造技术研究院
  • 2022-05-24 - 2022-09-09 - G06Q10/04
  • 本发明提供基于学习效应的多目标双柔性作业车间调度方法及系统,涉及双柔性作业车间调度技术领域。本发明以最大完工时间和线边库存时间的组合加权函数作为目标函数构建多目标双柔性作业车间调度模型时,考虑的目标函数的约束条件里包括加工时间约束和准备时间约束,并且为了更准确表示出这两种约束,进一步选择两种不同的学习效应模型对这两种约束分别进行处理;最后基于处理后的这两种约束优化多目标双柔性作业车间调度模型,并对优化后的模型进行求解以获得模型最优解,即可根据模型最优解绘制多目标双柔性作业车间调度的甘特图,以实现生产调度。本发明的技术方案更加贴近车间的真实生产情况,相比于现有技术其调度结果更加合理、准确。
  • 基于学习效应多目标柔性作业车间调度方法系统

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