-
公开(公告)号：CN109241351A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810794098.0
申请日：2018-07-19
Applicant: 佛山科学技术学院
IPC: G06F16/84
Abstract: 本发明公开了种电路板生产的多源异构数据整理方法，包括：步骤1、制定数据库可识别的EXCEL文档模板；步骤2、从传感器网络中获取电路板生产的多源异构数据；所述多源异构数据包括：EXCEL格式数据、图片格式数据；步骤3、根据所述EXCEL文档模板将所述多源异构数据转变为数据库可识别的EXCEL文档；步骤4、将步骤3得到的数据库可识别的EXCEL文档录入到数据库中。利用EXCEL文档模板作为标准，将多源异构数据根据该模板统一标准化，使得多源异构数据以excel格式统一的存储在数据库中，方便进行数据调用和数据挖掘。该方法可用于工业大数据的处理。
-
-
公开(公告)号：CN109189768A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810896758.6
申请日：2018-08-08
Applicant: 佛山科学技术学院
IPC: G06F16/215
Abstract: 本公开提供一种复杂制造过程感知数据预处理方法及装置，针对复杂制造过程中传感器性能、数据传输等导致传感器数据失真或丢失，通过传感器实时读取数控机床制造过程的原始感知数据，检测原始感知数据的噪声失真数据标记噪声失真数据点，修复原始感知数据的噪声失真数据点，将处理好感知数据存储到数据库，从而实现对原始数据中噪声和部分受损数据进行修复处理，解决复杂制造过程中的感知数据采集的数据质量问题。
-
公开(公告)号：CN109143856A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810858270.4
申请日：2018-07-31
Applicant: 佛山科学技术学院
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明公开了基于深度递归神经网络的自适应健康指标提取方法，包括以下步骤：选定待管理的制造过程运行环境，并在所述制造过程运行环境中布置多个异构传感器以采集物理信号；建立兼具时间深度和空间深度的多层递归神经网络模型；将所述采集的物理信号进行分析以提取训练参数；多层递归神经网络模型通过误差反向传播所述训练参数，驱动数据自适应特征学习，以提取制造过程中的健康指标。
-
公开(公告)号：CN109101886A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810760968.2
申请日：2018-07-11
Applicant: 佛山科学技术学院
Abstract: 本发明涉及基于神经网络的智能机器人控制领域，具体涉及一种序列学习方法及装置，采用具有分层结构的递归神经网络设计网络模型，分层结构和预测机制是该模型的主要组成部分，能够使模型在每一层级积极地预测下一个输入，当检测到某层的某一给定级别出现误匹配时，这一级和所有更高级别上的新序列都需要通过单次学习机制再次学习，直到预测到的输入被验证为正确，则在该层的任意级别上的序列都不再需要学习，本发明具有分层结构、预测机制和增量学习的特性，能有效提高复杂序列的学习、存储和检索的效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109088919A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810794080.0
申请日：2018-07-19
Applicant: 佛山科学技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于云平台的工业设备维护管理方法及其系统，方法包括：根据生产计划，制定工业设备运行时刻表，并将所述工业设备运行时刻表存储在云数据库中；云服务器从分布式传感器网络中获取工业设备的运行时间数据；云服务器从云数据库中下载工业设备运行时刻表，根据工业设备的ID号从所述工业设备运行时刻表中获取工业设备的运行计划；根据运行计划，优化工业设备的运行流程。系统包括：云数据库、云服务器、分布式传感器网络。预先建立的工业设备运行时刻表，并依靠分布式传感器网络获取工业设备的运行时间数据，从而，依靠云服务器和云数据库，根据运行计划优化工业设备的运行流程，提高工业设备的利用率。本发明可用于工业自动化领域。
-
公开(公告)号：CN109005115A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810895954.1
申请日：2018-08-08
Applicant: 佛山科学技术学院
IPC: H04L12/721 , H04L12/751
Abstract: 本公开提供一种分布式传感器网络的智能拓扑方法及装置，因为分布式传感器网络的缘故，网络拓扑结构不太可能初始即最优化，为解决在运行中优化网络结构，本公开通过分布式传感器网络通过TORA路由协议生成路由链路，通过路由链路建立有向无环图构建，根据有向无环图计算出拓扑图，根据拓扑图重设路由拓扑，在TORA路由协议生成路由链路后，通过算法缩减路由冗余的边界，节省路由开销，延长分布式传感器网络寿命，在运行中优化网络结构，大幅提高传输效率，实现了在大规模的分布式网络中动态的优化路由路径。
-
公开(公告)号：CN108955914A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810825202.8
申请日：2018-07-25
Applicant: 佛山科学技术学院
Abstract: 本发明公开了一种工业锅炉温度数据采集方法，包括：步骤1、设定采集工业锅炉温度值的间隔时间T；步骤2、以间隔时间T为间隔采集得到工业锅炉温度值K1；步骤3、将采集得到的工业锅炉温度值K1与上一个运行时期同一时期刻点采集的工业锅炉温度值Kt进行对比，当K1‑Kt≥0.1*Kt时，则标记温度值K1；步骤4、以两倍的间隔时间T进行下一次采集，得到工业锅炉温度值K2，当K2‑K1≤0.1*Kt时，将温度值K2作为采集的温度数据，删除标记的温度值K1。通过延长采集的间隔时间，来判定噪音数据，并将噪音数据去除，有利于提高采集的温度数据的准确度。该方法可用于工业自动化领域。
-
公开(公告)号：CN108875281A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810896730.2
申请日：2018-08-08
Applicant: 佛山科学技术学院
Abstract: 本公开提供一种基于深度学习的混合智能健康状态诊断方法及装置，有效利用大量数控机床在传感器监测中的无标签数据和数控机床故障的实验数据进行训练，并以概率形式给出故障诊断结果，具有更优的故障判别性能，实现了在智能制造过程中的数控机床的状态可显示、故障可诊断、性能可预报，形成监测信息、诊断结论和实时控制方案策略的统一，进而达到高精、高效加工的目的。
-
公开(公告)号：CN106053553A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610593451.X
申请日：2016-07-26
Applicant: 佛山科学技术学院
Abstract: 一种水质监测仪，其特征在于包括单片机、带有一对距离固定的电极的检测导电率的测量电路、温度传感器、显示装置，测量电路的导电率输出电信号与单片机的电流值电信号输入相连，温度传感器的温度电信号输出与单片机的温度值电信号输入相连，单片机的水质电信号输出与显示装置相连，检测时，先检测水的导电率，然后依据导电率及温度推算出水中的溶解固体含量，依据该水中的溶解固体含量就能获得水质情况。本发明与已有技术相比，具有能实时准确检测水质的，以便人们能依据实时检测的水质数据做出及时反应的优点。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
237
records
(took 0.043 seconds)
