[发明专利]在工业应用场景下的数据处理系统在审
| 申请号： | 201910777954.6 | 申请日： | 2019-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN110597057A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 欧林林;施甜峰;禹鑫燚;唐权瑞;殷慧武;吴加鑫 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 33201 杭州天正专利事务所有限公司 | 代理人： | 王兵;黄美娟 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种在工业应用场景下的数据处理系统，包括数据存储模块、数据分析计算模块和数据应用模块。一方面数据分析计算模块接收数据存储模块中的大量工业数据集来训练机器学习回归模型进行预测性分析；另一方面数据分析计算模块直接接收外部设备的原始工业数据进行实时流式数据分析，两者分析后的结果再返回给数据存储模块进行存储，数据应用模块的各类子模块根据需求调用相应的数据结果，达到数据处理应用的目的。系统模块之间通过消息传输队列相连，结构明确，耦合程度较低。本系统能为工厂管理者在设备状态监控、排产和设备保养维护等方面提供合理准确的参考，提升工厂的经济效益。 | ||
| 搜索关键词： | 数据分析 计算模块 数据存储模块 数据应用模块 工业数据 外部设备 接收数据存储 设备状态监控 数据处理系统 数据处理应用 消息传输队列 工业应用 回归模型 设备保养 数据结果 系统模块 训练机器 直接接收 耦合 实时流 预测性 子模块 调用 存储 分析 场景 参考 返回 维护 学习 | ||
【主权项】：
1.一种在工业应用场景下的数据处理系统，包括：用于存储大量原始工业数据、设备基本信息和数据分析结果的数据存储模块、用于对工业数据进行流式分析和训练机器学习回归模型以达到实时预测的数据分析计算模块、用于将数据分析结果、设备常规信息展示、报警和干预控制的数据应用模块；数据存储模块和数据分析计算模块分别连接外部设备，通过消息传输队列接受外部设备传感器上的工业数据；数据存储模块分别连接数据分析计算模块和数据应用模块，其中数据应用模块通过消息传输队列从数据存储模块调用并接收数据，数据分析计算模块与数据存储模块通过消息传输队列双向数据交互；/n所述数据存储模块包括：/n结构化数据存储仓库：存储大量原始工业数据；所述的大量原始工业数据由外部工业设备上的传感器通过网关和消息传输队列发送至结构化数据存储仓库；当工业原始数据量到预设规模时，结构化数据存储仓库再将存储的工业原始数据集发送至数据分析计算模块以供回归模型训练；/n关系型数据存储仓库：存储设备常规信息和数据分析结果，数据分析计算模块将获得的数据分析结果发送至关系型数据存储仓库进行存储，等待数据应用模块的调用；同时也会将数据分析结果发送至热数据存储仓库；/n热数据存储仓库：存储数据应用模块多次频繁调用的热数据，热数据存储仓库接收来自关系型数据存储仓库的数据分析结果和直接接收数据分析计算模块的分析结果，并将数据进行缓存，等调用结束后会根据情况决定再将数据发送到关系型数据存储仓库进行持久化；/n所述数据分析计算模块包括：/n流式数据分析子模块：外部工业设备上的传感器通过网关和消息传输队列发送连续不断的工业数据至流式数据分析子模块，分析完成后该子模块将结果上传至数据存储模块中的关系型数据存储仓库；/n离线模型训练子模块：数据存储模块的结构化数据存储仓库将达到预设数量的原始工业数据集发送至离线模型训练子模块进行训练；训练完成后，离线模型训练子模块接收来自外部设备的数据进行分析，同时将分析结果再上传至数据存储模块中的关系型数据存储仓库或热数据存储仓库；/n所述数据应用模块包括：/n预测性维护子模块：与数据存储模块中的热数据存储仓库相连，接收离线模型的数据预测结果，发送给外部的web服务器；/n可视化显示子模块：与数据存储模块中的关系型数据存储仓库相连，调用存储的设备常规信息、设备的历史数据和历史分析结果，发送给外部的web服务器；/n报警及控制子模块：接受数据存储模块中的报警信息，若产生报警，则将信息发送至web服务器上；同时控制部分发送控制信息给外部设备进行干预控制。/n
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- 一种基于复系数法的磁悬浮扁平转子系统章动频率解析方法-201710940154.2
- 郑世强;杨景裕;周冲;韩邦成;刘刚 - 北京航空航天大学
- 2017-10-11 - 2020-02-11 - G05B13/04
- 本发明涉及一种基于复系数法的磁悬浮扁平转子系统章动频率解析方法，根据欧拉运动学方程，通过对磁悬浮扁平转子系统转动动力学建模分析，建立控制系统参数及转速与转动运动间的关系，利用复系数法，将二自由度转动动力学方程表示为单自由度复变量特征方程，通过变量重构建立阻尼振动频率特征方程，根据章动模态与转子转速同向的特点，获得章动频率与控制系统参数和转速间的解析关系。该方法计算简单，容易实现，可较精确的解算分散PID控制下章动模态频率，提高了章动模态的控制针对性和效率。
- 基于深度Q网络的仿人机器人步态优化控制方法-201911094657.8
- 刘惠义;袁雯;陶莹;刘晓芸 - 河海大学
- 2019-11-11 - 2020-02-07 - G05B13/04
- 本发明公开一种基于深度Q网络的仿人机器人步态控制方法，包括步态模型构建，获取仿人机器人在行走过程中与环境之间的交互数据，用于提供训练样本；基于记忆数据池的训练样本对深度Q网络进行学习训练，得到仿人机器人的状态‑动作策略深度Q网络模型；获取仿人机器人在动作环境中的状态参数，作为深度Q网络模型的输入，得到深度Q网络模型在当前状态‑动作策略下的动作参数；利用已构建的步态模型，根据深度Q网络模型输出的动作参数，对仿人机器人进行步态控制；在深度Q网络模型训练中，通过产生奖励函数达到更新深度Q网络的目的。本发明能够提高仿人机器人的步行速度，实现仿人机器人快速稳定的行走。
- TBCC分布式控制系统通信网络混合拓扑结构优化方法-201710809804.X
- 潘慕绚;梅满;黄金泉;李岩;戴冬红;聂聆聪 - 南京航空航天大学
- 2017-09-11 - 2020-02-07 - G05B13/04
- 本发明公开了TBCC分布式控制系统通信网络混合拓扑结构的优化方法，包括以下步骤：步骤1)建立TBCC发动机几何模型和网格模型；步骤2)基于粒子群算法优化智能中央节点位置；步骤3)利用遗传算法优化智能中央节点的通信网络拓扑结构。本发明将TBCC发动机中各智能节点的拓扑连接转化为最短距离和商旅问题优化求解问题，通过图论知识以及粒子群和遗传算法优化节点间的连接方式，获取节点间连接总线束最短的分布式控制系统拓扑网络。
- 多系统联合优化调度方法及装置-201710004834.3
- 肖炘;曾玉娇;曹宏斌 - 中国科学院过程工程研究所
- 2017-01-04 - 2020-02-07 - G05B13/04
- 本发明公开了一种多系统联合优化调度方法及装置。所述方法包括：获取钢铁企业煤气‑蒸汽‑电力系统相关数据；确定所述煤气‑蒸汽‑电力系统中各能源转换设备的性能模型；确定分介质能源管网模型；设定整个优化调度周期所包含的时段数，获取输入数据；建立所述煤气‑蒸汽‑电力系统的联合优化调度模型；采用混沌粒子群算法对所述联合优化调度模型进行求解，以得到整个所述煤气‑蒸汽‑电力系统的煤气分配、蒸汽和电力生产及外购送电优化方案；生成最终各能源转换设备的燃料分配、蒸汽和电力负荷分配、各生产用户的能源分配和外购送电优化方案以及最优综合目标函数指标。本发明提供的多系统联合优化调度方法和装置实现了多能源介质的联合优化。
- 针对欠驱动海洋航行器的高精度非线性路径跟踪控制方法-201710035023.X
- 王少萍;苗建明;李元;王兴坚;张超 - 北京航空航天大学
- 2017-01-17 - 2020-02-07 - G05B13/04
- 本发明提供了一种针对欠驱动海洋航行器的高精度非线性路径跟踪控制方法。本发明将航行器侧滑角的变化率看作一个不确定项，将动力学模型中参数不确定性、未建模动态及外部环境扰动当作集总不确定性，采用观测器对运动学不确定性和动力学不确定性进行实时观测；采用传统视线角制导方法计算期望视线角；设计基于观测器的非线性路径跟踪控制器，并且对运动学和动力学不确定性观测值进行补偿；并采用跟踪微分器对控制器进行简化，使得该控制器更加适合于工程应用。本发明消除了模型参数不确定性、未建模动态及外部环境扰动等对路径跟踪的影响，实现对航行器期望路径的精确跟踪控制。
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