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公开(公告)号：CN105005280A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510381040.X
申请日：2015-06-30
Applicant: 福州大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02 , G05B19/418
Abstract: 本发明涉及一种基于无线智能终端的工业设备人机交互系统及其控制方法，所述系统包括无线智能终端、复数个无线HMI模块以及复数个工业设备；所述复数个工业设备中的每个工业设备均通过现场总线与一个无线HMI模块连接，用以实现所述无线智能终端与该工业设备间的数据通信；所述无线智能终端用以实现对所述工业设备的信息监测与控制。本发明支持多设备环境下的自动连接和控制，实现了工业设备人机交互系统的移动化与智能化。
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公开(公告)号：CN116030316B
公开(公告)日：2025-05-20
申请号：CN202211680663.3
申请日：2022-12-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像融合的遮挡目标数据采集与姿态识别的方法。包括图像随机融合生成特定数据集和利用模板点云信息进行网格下采样并配准得到目标姿态。通过图像融合方式生成特定目标的遮挡数据集，减少人工采集图像成本；通过统计图像融合过程中不同目标数据量，保证图像融合均衡性，进行动态数据集补充，保证不同目标数据量的平衡，减小检测器的过拟合程度；通过网格下采样、设定阈值等方法减小点云配准过程的计算量，最后计算横偏角得到目标姿态；由此提出遮挡目标检测与姿态识别方法。本发明可以识别严重遮挡目标，并且得到目标的姿态，实现高效率遮挡目标图像融合与姿态识别，具有非常高的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN119692558A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411853206.9
申请日：2024-12-16
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F17/11 , G06F17/18 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于鸡群算法优化Elman神经网络的短期电力负荷预测方法，该方法采用具有局部记忆单元和局部反馈连接的Elman神经网络建立预测模型，并利用具有全局搜索能力的鸡群算法CSO优化Elman神经网络的初始权值和阈值，构建出CSO‑Elman短期电力负荷预测模型；然后，对CSO‑Elman短期电力负荷预测模型进行训练；最后，利用训练好的CSO‑Elman短期电力负荷预测模型进行短期电力负荷预测。该方法有利于提高短期电力负荷预测的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118789558A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411267712.X
申请日：2024-09-11
Applicant: 福州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种工业机器人控制方法及系统，涉及工业机器人的技术领域，通过分析各个关节实际运行集合和标准运动集合之间的均方误差值Mse，并与预设误差阈值进行比对，能够进一步准确判断各关节是否出现位置精度下滑的趋势，确保机器人的高精度运行。对标记的故障关节进行故障传播路径分析，判断是否存在故障传递效应，进一步提高了故障诊断的全面性和准确性，若存在故障传递效应，通过机械条件数据监测，估判初始故障关节处的机械磨损情况，防止故障扩散。结合训练后的机器人运动学模型和相关机械条件数据，构建初始故障关节的机械运作失真系数Jsxs，进一步描述故障关节的运行状态，若其超过阈值，及时发出控制指令，并采取有效控制手段。
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公开(公告)号：CN118262347A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410452382.5
申请日：2024-04-16
Applicant: 福州大学
IPC: G06V20/62 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于指针生成的污染仪表读数方法，将U‑Net作为基础指针生成器结构，通过残差模块、多尺度注意力机制和密集空洞卷积模块，用以增强所述指针生成器的判别能力；引入生成对抗网络，通过对抗训练的方式，使得指针生成器能够利用部分指针信息生成完整指针；最后利用训练完成的指针生成器对污染仪表进行读数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117495250A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311445215.X
申请日：2023-11-02
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q10/087 , G06F16/2458 , G06F18/23213 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种基于PrefixSpan的钢材库存管理方法。首先，通过层次分析法构建合适的层次结构和设置评价准则，对不同属性的钢材进行权重分配，从而实现对库存的细分。这有助于更好地理解和管理不同类型的钢材。其次利用PrefixSpan算法，对钢材库存数据进行序列模式挖掘。通过分析钢材的销售和采购记录，可以发现具有重要关联性的钢材序列模式以及出库量大的钢种，从而预测库存需求。然后，应用帕累托分割法对库存钢材按权值计算次，得出最终的频繁项钢材种类，最后。利用K‑means算法对钢材库存进行聚类分析。通过将相关联度大的钢材分为一组，可以更好地了解库存的组成和特点，为库存管理决策提供更准确的数据支持。
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公开(公告)号：CN116037680B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310333924.2
申请日：2023-03-31
Applicant: 福州大学
IPC: B21B45/06
Abstract: 本发明涉及钢铁处理技术领域，具体的说是一种热轧带钢氧化铁皮处理系统，包括壳体、上敲打组件、下敲打组件、驱动机构和滑动板，所述壳体一端开设有进料滑槽，所述进料滑槽顶部一侧安装有上敲打组件，所述进料滑槽底部滑动连接有滑动板，所述滑动板顶部一侧安装有下敲打组件，所述滑动板底端中部固定有电动推杆，所述电动推杆底部固定于壳体内壁，所述壳体内部靠近进料滑槽一端对称安装有两组驱动机构，所述驱动机构均传动连接于上敲打组件和下敲打组件。本发明可以对不同规格的带钢进行氧化铁皮去除工作，减少人工去除氧化铁皮的繁琐劳动，节省了操作人员的体力，且本发明适应性强，结构简单，传动件少，降低了生产加工的成本。
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公开(公告)号：CN115829078A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211168424.X
申请日：2022-09-24
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/087
Abstract: 本发明涉及一种面向钢材混装需求的堆场垛位优化方法，包括以下步骤：步骤S1:基于物流园某段时间内的订单数据，分析钢种的出库频次，并结合物流园的可置垛位数，确定类I钢种和类II钢种的垛位需求数和堆叠方式;步骤S2:基于钢铁物流园某段时间内的订单数据，分析类I钢种间的混装组合和混装频次；步骤S3:构建混合堆垛优化模型，包括第一阶段和第二阶段的数学模型，第一阶段的数学模型将允许混堆的类I钢材按规则聚堆组合，第二阶段的数学模型将第一阶段得到的聚堆组合与类II钢种分配到特定堆场；步骤S4:将所有钢种分配到特定堆场的具体垛位上，根据各钢种出库需求量从高到底逐次排序，将需求量大的钢种放在靠近取货位的位置。本发明有效提高物流效率。
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公开(公告)号：CN115713524A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211496289.1
申请日：2022-11-27
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了一种基于点云数据的木材破损类缺陷检测方法，具体步骤如下：步骤1：数据采集；步骤2：预处理；步骤3：有效数据提取；得到为点云数据的轮廓数据；步骤4：将每个经过预处理后的点云轮廓数据进行多次均值滤波，并提取残差值；步骤5：缺陷判定；检测缺陷的阈值设定为C，将残差值与设定阈值作比较；检测缺陷的阈值设定为C；当残差值有大于设定阈值C的部分时，则判断对应的点云轮廓具有缺陷，否则判断为正常点云轮廓；应用本技术方案可有效地提高在林木业生产过程中的破损类缺陷检测的准确性与生产效率，不再需要依靠人工标记缺陷处，大大节约了人力资源成本。
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公开(公告)号：CN113935612A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111178746.8
申请日：2021-10-09
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种面向钢铁产业的紧急订单物流调度方法。首先，针对紧急订单提货需求，钢铁企业根据仓库数量以及启用状态判断是否为急单分配闲置仓库，其次，针对无闲置仓库的情况，设计紧急订单插队取货策略，并构造以最小化取货位最大取货时长为目标的优化问题，保证急单优先取货的同时，尽可能降低常规订单调度时间。本发明的有益效果在于能够高效应对紧急订单突发情况，并及时做出合理的调度策略，提高了钢企物流作业风险抵御能力。
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