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公开(公告)号：CN112954006A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110103090.7
申请日：2021-01-26
Abstract: 本发明涉及基于IPv6领域，具体涉及一种支持Web高并发访问的工业互联网边缘网关设计方法，包括边缘计算节点在IPv6环境下对边缘设备数据进行实时采集；边缘计算节点在IPv6环境下通过交换机将采集的数据上传到网关Sqlite数据库；根据当前密集计算所占时间比重设置线程池的大小，令线程池中每一个线程为一个事件循环，即一个线程为线程和事件绑定的事件循环，一个事件为一个任务请求；采用Reactor反应模型对客户端的连接请求进行处理并使用主线程将其分发给子线程；使用Round Robin控制线程池中线程的负载，使其达到均衡状态；利用基于边沿触发模型的epoll IO多路复用机制对事件进行监听；本发明即使在资源受限的边缘网关也能支持客户端高并发访问，方便了用户对边缘设备进行实时管理。
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公开(公告)号：CN114282425B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202011592786.2
申请日：2020-12-29
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆工业大数据创新中心有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06F18/25 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及一种混合增强原型网络的行星齿轮箱故障诊断方法，属于仿真分析技术领域。该方法包括以下步骤：S1、获取行星齿轮箱振动数据；S2、构建混合增强原型网络；S3、将行星齿轮箱训练集数据输入混合增强原型网络，通过支持数据集获取原型，并结合查询数据集进行优化训练；S4、输入测试集数据，输出故障诊断结果。本发明中的混合增强原型网络，采用Inception网络模块进行多尺度特征提取，降低了模型参数数量的同时增加了网络对输入数据不同尺度的适应性；同时采用DenseBlock网络模块学习不同尺度特征经过2个特征提取块的混合特征，增强了网络的非线性，从而提高了行星齿轮箱故障诊断效率和准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114282425A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202011592786.2
申请日：2020-12-29
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆工业大数据创新中心有限公司
Abstract: 本发明涉及一种混合增强原型网络的行星齿轮箱故障诊断方法，属于仿真分析技术领域。该方法包括以下步骤：S1、获取行星齿轮箱振动数据；S2、构建混合增强原型网络；S3、将行星齿轮箱训练集数据输入混合增强原型网络，通过支持数据集获取原型，并结合查询数据集进行优化训练；S4、输入测试集数据，输出故障诊断结果。本发明中的混合增强原型网络，采用Inception网络模块进行多尺度特征提取，降低了模型参数数量的同时增加了网络对输入数据不同尺度的适应性；同时采用DenseBlock网络模块学习不同尺度特征经过2个特征提取块的混合特征，增强了网络的非线性，从而提高了行星齿轮箱故障诊断效率和准确率。
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公开(公告)号：CN112799811A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110104616.3
申请日：2021-01-26
Abstract: 本发明涉及边缘网关服务器中线程池任务调度，具体涉及一种边缘网关的高并发线程池任务调度方法，所述方法包括边缘网关分配器接收来自不同客户端或者边缘设备节点的请求任务；为请求任务设定出过期时间，并获取请求任务中的请求数据大小的哈希值；封装成请求对象；根据每个线程的任务队列中的任务总权重最小值选择出线程，并使用边缘网关分配器为任务总权重最小值的线程分配请求任务；主线程将请求对象分配到选择出的不同线程的任务队列中；根据请求对象中的过期时间进行优先级排序；判断线程处理器核是否空闲，若空闲，则直接按照优先级队列处理请求任务；本发明能够实现高并发线程池中任务的调度，达到线程池中各个线程的负载均衡。
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公开(公告)号：CN112799811B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110104616.3
申请日：2021-01-26
Abstract: 本发明涉及边缘网关服务器中线程池任务调度，具体涉及一种边缘网关的高并发线程池任务调度方法，所述方法包括边缘网关分配器接收来自不同客户端或者边缘设备节点的请求任务；为请求任务设定出过期时间，并获取请求任务中的请求数据大小的哈希值；封装成请求对象；根据每个线程的任务队列中的任务总权重最小值选择出线程，并使用边缘网关分配器为任务总权重最小值的线程分配请求任务；主线程将请求对象分配到选择出的不同线程的任务队列中；根据请求对象中的过期时间进行优先级排序；判断线程处理器核是否空闲，若空闲，则直接按照优先级队列处理请求任务；本发明能够实现高并发线程池中任务的调度，达到线程池中各个线程的负载均衡。
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公开(公告)号：CN116227583A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310222956.5
申请日：2023-03-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/096 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F18/24
Abstract: 本发明涉及仿真分析技术领域，具体涉及一种基于特征级跨模型知识蒸馏的故障识别方法、系统和装置，方法包括获取齿轮箱历史故障振动数据和对应的真实标签，构建训练集；构建教师模型，采用跨通道池化与坐标注意力联合优化的GhostNet构建学生模型，调整学生模型结构，使得学生模型和教师模型的特征提取模块数相同；采用局部最大均值差异对教师模型与学生模型多层特征进行对齐，通过分类损失和特征级蒸馏损失多次迭代联合优化学生模型，当教师模型和学生模型多级特征分布差异最小化，并保存最优学生模型；将待检测的数据输入最优学生模型得到故障识别结果；本发明在保证识别模型的低计算量和低参数量基础上提高了诊断精度。
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公开(公告)号：CN112954006B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110103090.7
申请日：2021-01-26
IPC: H04L67/02 , H04L12/66 , H04L67/10 , H04L67/1001 , H04L67/60
Abstract: 本发明涉及基于IPv6领域，具体涉及一种支持Web高并发访问的工业互联网边缘网关设计方法，包括边缘计算节点在IPv6环境下对边缘设备数据进行实时采集；边缘计算节点在IPv6环境下通过交换机将采集的数据上传到网关Sqlite数据库；根据当前密集计算所占时间比重设置线程池的大小，令线程池中每一个线程为一个事件循环，即一个线程为线程和事件绑定的事件循环，一个事件为一个任务请求；采用Reactor反应模型对客户端的连接请求进行处理并使用主线程将其分发给子线程；使用Round Robin控制线程池中线程的负载，使其达到均衡状态；利用基于边沿触发模型的epoll IO多路复用机制对事件进行监听；本发明即使在资源受限的边缘网关也能支持客户端高并发访问，方便了用户对边缘设备进行实时管理。
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