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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113852661B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110879179.2
申请日：2021-08-02
Applicant: 上海大学
IPC: H04L67/12 , G01M99/00 , G01H17/00 , G06F16/26 , G06F16/242
Abstract: 本发明提出一种基于声波分析的流程供应链运载设备托辊故障监测系统及方法。主要用于解决大型运载设备托辊运行状态监测问题。本发明系统主要包括声音数据采集子系统、分站通信子系统、分站直流供电子系统、交流供电子系统、集中通信总站、远程控制子系统、计算机子系统与移动监测子系统。本发明所述方法对基于声音数据采集子系统采集到的声波数据进行数据处理，针对托辊常见异常状态进行数据分类，基于机器学习算法建立故障诊断模型，基于实时数据优化故障诊断模型，如果托辊发生异常状态则发出报警提示。本发明实现了工业生产流程供应链运载设备托辊运行状态实时监测以及故障状态监测报警，能够满足目前工业生产需要。
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公开(公告)号：CN113852661A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202110879179.2
申请日：2021-08-02
Applicant: 上海大学
IPC: H04L29/08 , G01M99/00 , G01H17/00 , G06F16/26 , G06F16/242
Abstract: 本发明提出一种基于声波分析的流程供应链运载设备托辊故障监测系统及方法。主要用于解决大型运载设备托辊运行状态监测问题。本发明系统主要包括声音数据采集子系统、分站通信子系统、分站直流供电子系统、交流供电子系统、集中通信总站、远程控制子系统、计算机子系统与移动监测子系统。本发明所述方法对基于声音数据采集子系统采集到的声波数据进行数据处理，针对托辊常见异常状态进行数据分类，基于机器学习算法建立故障诊断模型，基于实时数据优化故障诊断模型，如果托辊发生异常状态则发出报警提示。本发明实现了工业生产流程供应链运载设备托辊运行状态实时监测以及故障状态监测报警，能够满足目前工业生产需要。
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公开(公告)号：CN114706293A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210307925.5
申请日：2022-03-25
Applicant: 上海大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明提出一种基于GRU‑Attention和自适应模糊PID的煤泥水智能加药控制方法，利用数据采集节点实时检测入料煤泥水的流量、浓度以及溢流浊度，并采用限幅平均滤波法进行滤波处理；将数据采集节点处理得到的数据传输至系统；搭建初始加药量前馈计算模型，输入入料煤泥水的浓度和流量计算初始加药量；利用线性化卡尔曼滤波算法对实时浊度进行数据平滑处理；利用训练好的GRU‑Attention浊度预测模型，以此得到溢流水浊度预测值；对PID参数进行参数调整并通过变频器和计量泵组成的执行机构实现加药控制；本发明能实现煤泥水智能加药控制，有效克服加药滞后性，增强了加药实时性和准确性，使得溢流浊度能够精确追踪设定值，不依赖于人工，提高了选煤厂的经济效益与智能化水平。
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公开(公告)号：CN113175552A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110375749.4
申请日：2021-04-08
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及自动控制技术领域，具体为一种基于位移量的电动闸板阀门开度控制系统及方法。解决了现有电动闸板阀门控制方式落后、开度控制精度低的问题。本发明所述系统包括基于位移量的阀门开度传感器、信号处理平台以及计算机系统。所述信号处理平台中包括信号接入模块、主控制器模块、网络通信接口模块和电机驱动器模块。所述计算机系统为用户提供控制入口，具体包括电动闸板阀门开度控制界面、电动闸板阀门故障报警界面和电动闸板阀门工作日志收集界面。所述信号处理平台和基于位移量的阀门开度传感器间采用4‑20mA电流信号通信，和计算机系统间使用以太网通信。本发明所述系统优化了电动闸板阀门的控制方式，实现了开度的精确控制。
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公开(公告)号：CN113844857A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202110878888.9
申请日：2021-08-02
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明提出一种基于声波信号的皮带运输机托辊六类运行状态识别方法，建立了基于声波信号的皮带运输机托辊运行状态识别方法技术框架与算法模型，同时针对现有支持向量机多分类算法存在的缺陷，设计了新型支持向量机多类别分类方法，该分类方法具有运算速度快、实现容易与分类正确度率的优点，相对于传统的支持向量机分类算法具有更好的性能。本发明设计的支持向量机多类分类方法，有效兼顾了训练时间、训练样本均衡和结构复杂度等指标，实现了皮带运输机托辊运行状态的精确识别，为工业现场的实际应用提供了新的技术方法并奠定了理论基础。
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