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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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公开(公告)号：CN114629501B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210259969.5
申请日：2022-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种机械加工过程状态信息的边缘数据分类压缩方法，属于数据压缩领域，包括S1：在边缘侧通过传感器采集机械加工过程状态信息边缘数据为原始数据；S2：原始信号数据利用自相关系数和平稳度判定算法将其自动识别并分类为稳变信号、缓变信号、振动信号和其他信号；S3：对S2所得到的稳变信号数据先进行一阶差分、再经过游程编码和算术编码进行压缩；S4：对S2所得到的缓变信号数据先采用BP神经网络进行拟合，再采用算术编码对神经网络进行压缩保存；S5：对S2所得到的振动信号数据通过2DDCT变换、多项式拟合量化、二进制缩减法和算术编码结合进行压缩；S6：对S2其他信号数据直接采用算术编码进行压缩存储。
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公开(公告)号：CN117880324A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410043962.9
申请日：2024-01-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/133 , H04L9/40
Abstract: 本发明属于工业物联网数据安全技术领域，具体涉及一种基于国际数据空间的工业数据安全传输方法，包括构建生产车间工业数据管理系统，从MetaData Broker接收工业数据消费者IDS连接器发送的工业数据请求，并将该工业数据请求转发到目标工业数据提供者对应的目标IDS连接器；目标IDS连接器进行身份认证，若身份认证通过，则目标工业数据提供者根据该工业数据请求调用对应的数据资源，并对所调用的数据资源进行AES加密处理和Base64编码转换得到请求资源数据；IDS连接器遵循已制定的交互合约完成数据传输，工业数据消费者对接收到的请求资源数据进行逆向处理得到原始数据资源；本发明提供了安全可信的传输环境。
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公开(公告)号：CN117807112A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311863839.3
申请日：2023-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/2453 , G06F16/242 , G06F17/16 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于计算机查询技术领域，具体公开了一种基于离散樽海鞘算法的SPARQL查询优化方法，包括：将SPARQL SELECT查询的基本图模式BGP抽象为完全有向图G，然后构建权重矩阵W；将基本图模式BGP的三元组的不同顺序作为樽海鞘算法的初始种群，根据构建的权重矩阵W利用离散樽海鞘算法计算出SPARQL查询的最优的执行顺序，将最优的执行顺序作为SPARQL查询的顺序进行查询。通过本发明的方法能够找到SPARQL查询的三元组的最佳的查询顺序，提高SPARQL查询的查询效率。
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公开(公告)号：CN111680124B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010458960.8
申请日：2020-05-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/35
Abstract: 本发明属于信息处理技术领域，涉及一种基于RPA的大规模定制客户需求获取、查询方法；所述需求获取方法包括RPA管理平台对不同需求获取流程部署出具有不同工作流程的RPA机器人，并将RPA机器人链接到RPA管理平台上；客户向RPA管理平台发出提交需求请求，平台自动受理客户的请求，并从其优先级和信息量，确定出调用RPA机器人的时间和数量；将任务分配给一个或多个RPA机器人；机器人执行工作流采集对应的客户需求信息，并将需求信息回传至RPA管理平台；RPA管理平台将获取到的客户需求信息存入数据库中；本发明通过RPA管理平台控制RPA机器人，可以调用一个或多个RPA机器人同时自动获取客户需求，还可建立数据库便于数据快速查询。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113810953B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111048000.5
申请日：2021-09-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于无线传感网络领域，涉及一种基于数字孪生的无线传感网络资源调度方法及系统；所述方法包括首先搭建端边云的无线传感网络系统架构，利用物理空间数据采集、数据处理、物理空间网络系统建模和调度算法建模的方法建立无线传感网络数字孪生系统；其次通过边缘设备获取无线传感网络传输要求和实时运行数据，执行基于数字孪生的无线传感网络资源调度流程，在数字孪生空间仿真验证调度方案并分析可行性；然后根据仿真结果输出控制指令，应用于物理空间无线传感网络系统，验证基于数字孪生的网络资源调度方法的性能；最后物理空间与数字孪生空间实时交互数据和控制指令，保证整个网络资源调度合理可靠。
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公开(公告)号：CN116109292A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310175951.1
申请日：2023-02-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于故障诊断领域，具体涉及一种基于联邦半监督学习的风机齿轮箱故障诊断方法，包括：在中心服务器使用标签样本训练全局模型，并下发给各客户端；各客户端使用本地的无标签数据集进行无监督训练；中心服务器收集各客户端模型参数，依据局部模型的可靠性进行参数的加权聚合；服务器和客户端之间交替进行有监督训练和无监督训练，直至全局模型满足训练精度。本发明在保护数据隐私的前提下，充分利用客户端的无标签数据，提高模型泛化能力，协同多个客户端实现模型共享，能够实现高精度的风机齿轮箱故障诊断。
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公开(公告)号：CN110233626B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN201910607639.9
申请日：2019-07-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于二维自适应量化的机械振动信号边缘数据无损压缩方法，包括数据分割，区块数据变换，自适应量化和数据编码。1)将原始时域数据切分成固定宽度的区块，将原始的一维数据转换为二维数据，进行二维正交变换；2)在频域中对正交变换后的二维数据进行量化；3)对量化数据进行逆量化，求逆量化数据与原始数据矩阵的量化误差；4)将量化后的数据矩阵、量化误差数据、正交变换矩阵和正负值信息矩阵进行编码，利用二维零编码、位编码和范围编码方法对数据进行编码放入数据流中进行传输。数据中心在接收完压缩数据后，对无损编码的数据进行解码，然后进行逆量化，逆正交变换过程，加上误差数据即可无损还原原始数据。
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公开(公告)号：CN111482966B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202010409027.1
申请日：2020-05-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种机器人力觉遥控系统的力和位置控制方法，属于机器人遥控制技术领域。该方法包括：1)采用IEAOB对主从机器人动力学模型进行估计，获取操作者和环境力及准确的模型参数；2)在主机器人端建立一个虚拟的从机器人系统，并采用IEAOB估计环境力；3)用Pade展开式将网络延迟近似公式化并采用AOB估计出网络延迟值；4)将步骤3)中得到网络延迟值实时更新于Smith预估器中，得到自适应Smith预估器；5)分别在主机器人端设计P控制器实现力的跟踪控制，在从机器人端设计PD控制器实现位置的跟踪控制。本发明能同时有效地解决机器人力觉遥控系统的几个关键问题，并获得良好的力和位置跟踪控制性能。
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公开(公告)号：CN112688997B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202011496775.4
申请日：2020-12-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及RPA机器人工业自动化技术领域，具体涉及一种基于RPA机器人的通用数据采集、管理方法和系统，包括云端、边缘平台、物联网设备，所述云端利用通用信息模型生成物联网设备的配置信息，所述边缘平台用于分发配置信息到各个物联网设备，系统还包括若干不同功能的RPA机器人，RPA机器人用于不同平台之间的数据传输和同一平台内的数据管理。本发明RPA机器人根据配置信息生成各设备的配置文件，之后RPA机器人根据配置文件采集备实时数据并回传到云端，在边缘平台实现配置信息数据管理，同时在云端实现通用信息模型管理，实现多RPA机器人的实时协同作业，提高数据采集、管理效率。
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