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公开(公告)号:CN119356209A
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202411461383.2
申请日:2024-10-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明公开了一种基于2‑gram与互信息模型的NC代码细粒度错误检测与修复方法,所述方法如下:步骤1:本地操作者通过分析NC代码的功能型指令和轨迹数据,识别出关键指令和潜在的异常特征区域;步骤2:利用词法、语法和逻辑检测技术对指令进行初步检查,识别可能的词法和语法错误;步骤3:若未检测到错误,使用2‑gram与互信息模型深入分析指令之间的关系,查找可能的异常指令组合;步骤4:针对轨迹数据中的异常点,采用插值技术修复异常点,确保代码通过完整性检测。该方法通过分析NC代码的功能型指令和轨迹数据,结合词法、语法和逻辑检测技术,实现对NC代码异常的准确定位与修复,以提高生产过程的安全性和效率。
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公开(公告)号:CN119583661A
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202411761778.4
申请日:2024-12-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于协议规范和资产行为特征的工业机器人系统主被动资产识别方法,所述方法如下:系统操作员分析并操作工业机器人系统完成一次完整的工业生产流程;复制与采集各资产之间的全生命周期通信流量并进行预处理,获得各资产之间的通信关系及行为;提取资产通信行为特征,对被动资产识别模型进行训练与测试;利用被动资产识别模型对资产以IP地址为基准进行关键程度分类,输出被动资产通信信息识别文件;主动资产识别利用被动资产通信信息识别文件,基于协议规范构建并发送资产信息请求数据包,根据资产响应数据包获得工业机器人系统资产识别信息。该方法可实现对工业机器人系统内部资产进行轻量化、准确且快速的资产识别的功能。
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