公开(公告)号：CN110879971B

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN201911012782.X

申请日：2019-10-23

Applicant: 上海宝信软件股份有限公司

Inventor： 张智 ,  徐桂红 ,  陈春卫

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提供了一种工业生产设备运行异常情况预测方法，包括如下步骤：步骤1：收集设备相关数据；步骤2：对收集的相关数据进行预处理；步骤3：对预处理后的数据进行样本标注；步骤4：对样本标注后的数据进行特征提取，形成特征集数据；步骤5：将特征集数据输入高斯混合模型算法进行预测模型训练，得到预测结果；步骤6：将得到的预测结果进行专家分析；与实际情况相符合的分析结果则正常输出，同时提醒企业生产用户；与实际情况不相符的分析结果则由专家提出建议，并且以此反馈，优化模型算法。通过上述步骤，实现了用户对运行设备异常情况的提前了解，可以有效地降低未知的风险，提高生产效率。

公开(公告)号：CN102411341A

公开(公告)日：2012-04-11

申请号：CN201010289399.1

申请日：2010-09-25

Applicant: 上海宝信软件股份有限公司

Inventor： 徐桂红

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明公开了一种实验室集中监控系统，包括上位机、检测设备、监控设备。所述监控设备包括通讯模块、数据处理模块和监控模块。所述通讯模块与所有检测设备均以TCP/IP方式进行通讯，还与所述上位机进行通讯。所述数据处理模块将上位机分配的检测任务传递给每台检测设备，还将一台或多台检测设备上报的检测结果上传给上位机。所述监控模块对所有检测设备进行负荷监控、质量监控、试样跟踪和环境监控。本发明还公开了所述实验室集中监控系统的实现方法。本发明实验室集中监控系统及其实现方法，特别适合用于对冶金行业实验室进行新建或改造，可最终从上位机到各台检测设备的全自动管理、配置、监控。