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公开(公告)号：CN118859715A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410895486.3
申请日：2024-07-04
Applicant: 上海交通大学 , 上海电气风电集团股份有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请涉及一种高频数据传输与精度自适应故障诊断的协同设计方法，边缘网关采集数据并对数据进行预测，将预测值偏差超过阈值的实际值发给云服务器；云服务器根据实际值和自己预测值还原数据，根据还原数据和DPS长度输出故障诊断结果。本申请兼顾数据传输与故障诊断准确性，实现了有限带宽资源下准确实时的故障诊断。
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公开(公告)号：CN118883065A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410913303.6
申请日：2024-07-08
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01M13/045 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于Transformer模型的轴承早期异常检测方法，包括：数据集准备，所述数据集来源于实验室状态下轴承水平方向和垂直方向加速度传感器采集到的轴承时序振动信号；数据预处理；搭建基于Transformer的回归网络，所述回归网络包括嵌入层、位置编码层、自注意力机制、全连接前馈神经网络层、Transformer编码器层和解码层；基于无监督方法的轴承早期异常检测，包括：利用训练集训练Transformer网络，得到异常检测模型；基于重构误差分布，筛选出异常检测模型的阈值；利用滑动窗口方法，检测异常值。本发明通过无监督学习，仅依赖于正常状态的正例样本，解决了样本不足的问题。
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公开(公告)号：CN117989074A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410123168.5
申请日：2024-01-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: F03D17/00 , G06F18/10 , G06F18/23213 , G06F18/241 , G06F18/243 , G06F18/2431 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于感知计算协同的海上风电机组智能化监测方法，涉及重大能源设备状态评估与故障诊断领域，本发明精细化了SCADA数据的预处理过程，分步完成了参数筛选、分类异常剔除和风机运行工况划分；基于风速、环境温度和输出功率三个参数，使用K‑means聚类算法将风机的运行工况进行分类，记录下分类结果和聚类的中心点，用于后续判断风机所属的工况。本发明可以减少后续计算开销，提高训练的模型的性能，通过划分工况来细分多个小模型，可以实现更佳的精准度，降低复杂多变的海洋环境对状态监测相关活动建模性能的影响。
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公开(公告)号：CN117311940A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311286758.1
申请日：2023-10-07
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种智能制造场景中快速高效的微服务迁移方法，涉及边缘计算微服务领域，包括以下步骤：对智能制造场景中的边缘服务器、生产设备、应用程序和微服务建模；对微服务部署和迁移的约束条件进行构建，包括微服务唯一性约束、计算和存储资源约束和微服务初始部署位置约束；在微服务迁移过程中，计算微服务的迁移成本，优化问题目标为微服务迁移总成本最低；利用变量降维、惩罚函数、参数向量化和逐次凸逼近方法对优化问题进行加速求解，获取微服务的迁移策略；根据迁移策略对微服务进行迁移。本发明对原复杂优化问题转化，利用变量降维、惩罚函数和逐次凸逼近方法进行加速，快速得出部署决策，减少微服务中断的数量，提高生产连续性。
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公开(公告)号：CN115396495B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202211005627.7
申请日：2022-08-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L67/51 , H04L43/0876 , H04L43/0817 , H04L41/0823 , H04L41/0654
Abstract: 本发明公开了一种SDN‑FOG环境下工厂微服务体系的故障应对方法，涉及工业物联网技术领域。本发明开发了一种SDN‑FOG环境下信息物理智能工厂微服务体系的故障应对方案。建立了符合实际工厂运营场景的系统模型，搭建了基于SDN‑FOG环境的微服务体系的故障处理框架，并构建了一个能够同时考虑网络资源约束、工作流响应时间、负载、能量消耗和故障应对的整数规划问题，以此为基础设计了应用层的故障应对程序的逻辑，提出的两个自适应相关的优化问题可以使用Gurobi求解器得到最优响应策略。对故障处理响应时间要求严格的场景，又设计了一个次优的启发式算法来简化流程，解决所提优化问题的可扩展性，得到的解决方案是一个自适应的方法，适用于实际工厂场景的网络。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111815369B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202010757411.0
申请日：2020-07-31
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06Q30/0201 , G06Q40/04 , G06Q50/06 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的多能源系统能量调度方法，涉及智能电网领域，包括以下步骤：步骤1、每个交易开始前，产销者根据当前交易周期的零售能源市场的能源价格、自身能源需求、能源存储以及本地能源市场的历史交易平均价格，选择有效交易动作；步骤2、产销者根据有效交易动作，得到在零售能源市场和本地能源市场的实际交易量；步骤3、产销者根据实际交易量，计算当前交易周期的收益或者开销；步骤4、产销者根据经验，更新交易策略，进入下一个交易周期；步骤5、重复上述步骤，直到得到稳定的交易策略。该方案可实现能源之间的有效转换，提高能源利用率，增加产销者的长期效益。
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公开(公告)号：CN112636330B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202011400192.7
申请日：2020-12-02
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于用户贡献行为的综合能源系统调峰方法，涉及工业能源管理领域，包括步骤1、建立多能存储、供应、交易和供需平衡模型；步骤2、建立能源需求管理的Lagrange函数；步骤3、建立能源调度优化分布式算法；步骤4、进行园区的能源分配管理。步骤1包括：建立电池Bk(t)和热水箱能量存储Wk(t)动态模型；建立热电联产(CHP)单元产电EkCHP(t)和热HkCHP(t)及锅炉产热Hkb(t)模型；建立与外部能源公司能源交易模型；建立电能、天然气和热能多能源供需平衡模型；将工业用户的能量需求管理构建为非合作博弈。本发明解决了工业园区多能源调度和优化问题，保护用户隐私、优化能源调度、提高能源效率并降低能耗。
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公开(公告)号：CN114495578B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210160447.X
申请日：2022-02-22
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于冲突点的多虚拟车队的无信号灯路口车辆调度方法，涉及自动驾驶领域，基于路口的多个冲突点构建了由多个虚拟车队组成的整体系统，将车辆在路口的冲突关系转化为了所述虚拟车队中距离关系，将所述路口的吞吐量大小转化为多虚拟车队中的最大外接矩形大小，进而将二维的无信号灯路口的无冲突最优调度问题通过多虚拟车队转化为一维的装箱问题。本发明面向无信号灯路口，在保证行车安全的前提下，找到最大化无信号灯路口吞吐量的最优车辆调度策略。
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公开(公告)号：CN114093166B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202111360602.4
申请日：2021-11-17
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种面向无信号灯岔口的集中式混合车辆协调优化方法，涉及智能交通控制领域，车辆依据群体感知结果的不同分两种模式。当全部车辆为自动驾驶车辆，自动驾驶车辆进入协同控制模式。当车辆并非全部为自动驾驶车辆时，车辆进入信号灯模式。协同控制模式下，岔口管理中心根据冲突检测矩阵、动态信息矩阵、冲突裕量矩阵集中式分配车辆的优先级及过车时间等信息，车辆据此调节自身速度。信号灯模式下，自动驾驶车辆与人工驾驶车辆会收到来自岔口管理中心反馈的动态信号灯。本方法以各车道车辆的总时延为评价指标，求得任意时刻适合通行的两条最优车道，解决了无信号灯岔口管控困难、人工驾驶车辆调控困难的问题。
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公开(公告)号：CN112329558B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202011136832.8
申请日：2020-10-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06Q10/04 , G06T5/00 , G06T5/20 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/62 , G10L15/04 , G10L25/03 , G10L25/51 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种基于烧结机尾断面视频的FeO含量预测方法，涉及钢铁生产领域。该方法主要包括以下步骤：确定掉落时刻、剔除异常音频序列、划分图像序列及预处理、音频预处理、图像特征提取、音频特征提取、视频质量数据库构建以及质量预测模型的构建、训练与测试。与现有技术相比，该方法考虑了烧结机尾的恶劣条件，并从图像‑音频两方面更全面的对视频信息的特征进行了表征，可以实现对FeO含量的定量预测。
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