公开(公告)号：CN116662460A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310718559.7

申请日：2023-06-16

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 俞武嘉 ,  张艺芳 ,  王旭 ,  潘渊博 ,  田雪

IPC: G06F16/28

Abstract: 本发明公开了一种基于元属性标签多维分类的设备信息描述与存储方法。首先收集设备信息；然后确定维度，根据确定的维度从设备信息抽取设备元属性；再根据抽取的元属性进行元属性标签的定义；使用设备元属性标签对设备信息进行描述；最后采用关系数据库对设备信息进行存储。本发明将收集的设备信息抽取为设备元属性，给设备绑定元属性，查看设备的元属性即实际设备概要信息表的设备信息，类似于点线面的关系。该方法有效解决传统方法中在建表初期预留大量字段的问题，更便于对设备数据的整合、管理与分析。

公开(公告)号：CN115935104A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211428785.3

申请日：2022-11-15

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 俞武嘉 ,  陈崇泼 ,  苏枫 ,  潘渊博

IPC: G06F16/958 ,  G06F16/22 ,  G06F16/23 ,  G06T17/00

Abstract: 本发明公开了一种几何模型和数据模型融合驱动的数字孪生构建方法。本发明步骤：S1可视化建模规则，建立工业场景的Collada格式文件；2、采用数据交互方法对Collada格式文件进行解析构建；3、采用自动存储构建方法对Collada格式文件进行解析构建；4、采用几何模型和数据模型的自动绑定方法，完成数字孪生体的构建，并实现Web页面的展示。本发明的数据交互构建方法实现了工业场景数据采集、控制指令下发的自动实施部署。本发明的自动存储构建方法避免了数字孪生构建时需要人工设计、创建数据库表，实现了实时数据自动化存储。本发明的几何模型和数据模型自动绑定方法实现了模型属性和数据的灵活绑定。本发明实现了数字孪生的快速开发、部署，减低时间成本。

公开(公告)号：CN116956384A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310925070.7

申请日：2023-07-26

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 潘渊博 ,  俞武嘉 ,  哈振州 ,  王旭 ,  张艺芳

IPC: G06F30/12 ,  G06F30/20 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明公开了一种历史可回溯的数字孪生模型构建方法。本发明基于AutomationML行为模型的建模方法，实现数字孪生模型从状态数据模型向动作状态模型的转化；通过建立双端存储规则，实现以COLLADA标准的状态数据和JSON标准的动作数据以固定时间颗粒精度打包成历史数据包存储在历史数据库中；通过对历史数据包的解析方法，还原过去时刻的状态数据和动作数据并载入GUI界面和三维虚拟模型中回溯重演。本发明填补了数字孪生历史数据存储的短板，能够有效还原已发生的数字孪生体的状态和动作以便于用户对异常情况的进行有效的可视化分析。

公开(公告)号：CN116582447A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310733951.9

申请日：2023-06-20

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 俞武嘉 ,  王旭 ,  张艺芳 ,  哈振州 ,  潘渊博

IPC: H04L41/14 ,  H04L41/16 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算网关的IoT网络协议识别方法。本发明步骤：1、边缘网关服务器分别与底层设备、客户机建立串口通信和Socket通信；2、边缘网关服务器读取串口或TCP缓冲区的数据，由于采集的数据中，每条数据长度不一致，为了便于卷积神经网络CNN模型处理，要对数据进行预处理；3、卷积神经网络CNN模型的搭建；4、搭建联邦学习模型。本发明设计了FedIdentify协议识别模型，将卷积神经网络CNN模型集成到边缘网关中，设备上传数据到网关中，每个网关搭建自己的卷积神经网络模型和Softmax分类器对工控网络数据协议进行分类。本发明采用联邦学习框架，搭配卷积神经网络模型，可以在准确识别出各种网络包协议的同时保证了设备数据的隐私性。