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公开(公告)号：CN105867323B
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201610200268.9
申请日：2016-03-31
Applicant: 东华大学
IPC: G05B19/418 , G06N3/12
Abstract: 本发明涉及基于动态克隆选择算法的工业云数据安全自动化生产线，特别是涉及一种基于动态克隆选择算法的工业云数据安全存储与高效计算框架的工业自动化生产线，本发明将工业现场采集到的大量生产数据打包作为输入传入云数据中心。存储区应用改进的基于动态克隆选择算法进行数据的安全防护，计算区根据用户请求提取相应的存储数据时，只需发送请求到控制节点，提取相应数据自体集进入存储区进行匹配。对于外界访问，如果得到的数据自体集与存储区服务器中“记忆”自体集完全匹配，则通过认证允许读写数据；如果此轮匹配失败则立即进行“记忆”检测器匹配，若能匹配则允许数据访问；否则，启用常规检测器检测。
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公开(公告)号：CN110659275B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN201910899747.8
申请日：2019-09-23
Applicant: 东华大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/2455 , G06Q10/06 , G06Q50/04 , G06Q10/00 , G07C3/00
Abstract: 本发明涉及一种面向实时数据流的动态生产环境异常监测系统，包括实时数据收集模块(Ⅰ)、单节点稀疏离散编码器生成模块(Ⅱ)、单节点实时异常监测模块(Ⅲ)、全流程所有节点并行实时监测模块(Ⅳ)和生产模式更新模块(Ⅴ)；Ⅰ用于采集各节点的数值，并整合成多维度的样本；Ⅱ用于生成多个稀疏离散编码器，各稀疏离散编码器用于将各节点的数值进行稀疏离散编码；Ⅲ用于判断数值是否异常；Ⅳ用于并行实时监测所有节点，根据决策矩阵识别各节点的噪声干扰和概念漂移；Ⅴ用于在确定发生了概念漂移时，变更生产模式。本发明的面向实时数据流的动态生产环境异常监测系统，能够实时监测系统异常，从中分辨是噪声干扰还是生产模式变更。
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公开(公告)号：CN110659275A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910899747.8
申请日：2019-09-23
Applicant: 东华大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/2455 , G06Q10/06 , G06Q50/04 , G06Q10/00 , G07C3/00
Abstract: 本发明涉及一种面向实时数据流的动态生产环境异常监测系统，包括实时数据收集模块(Ⅰ)、单节点稀疏离散编码器生成模块(Ⅱ)、单节点实时异常监测模块(Ⅲ)、全流程所有节点并行实时监测模块(Ⅳ)和生产模式更新模块(Ⅴ)；Ⅰ用于采集各节点的数值，并整合成多维度的样本；Ⅱ用于生成多个稀疏离散编码器，各稀疏离散编码器用于将各节点的数值进行稀疏离散编码；Ⅲ用于判断数值是否异常；Ⅳ用于并行实时监测所有节点，根据决策矩阵识别各节点的噪声干扰和概念漂移；Ⅴ用于在确定发生了概念漂移时，变更生产模式。本发明的面向实时数据流的动态生产环境异常监测系统，能够实时监测系统异常，从中分辨是噪声干扰还是生产模式变更。
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公开(公告)号：CN110659274A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910899740.6
申请日：2019-09-23
Applicant: 东华大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/23 , G06F16/22
Abstract: 本发明涉及一种类脑分层记忆机制启发的异常数据流在线校准系统，包括缺失数据填补模块(Ⅰ)、维度约简模块(Ⅱ)、多维计数布隆过滤器模块(Ⅲ)、分层记忆库模块(Ⅳ)、经验知识库模块(Ⅴ)和校准后的数据块模块(Ⅵ)；Ⅰ用于填补数据流批处理环节数据块中缺失的数据；Ⅱ用于将数据块中的高维数据进行低维表示；Ⅲ用于判断新数据样本是否异常；Ⅳ用于存储Ⅱ处理后的历史数据样本；Ⅴ用于存储经Ⅰ处理但未经Ⅱ处理的历史数据样本；Ⅲ和Ⅳ相互配合可进行替换，Ⅳ和Ⅴ相互配合可进行更新；Ⅵ用于存储替换和更新后的新数据样本。本发明的在线校准系统，在不改变数据原始分布的情况下，实时修正离群点、噪声、缺失值以及自适应概念漂移现象。
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公开(公告)号：CN108107855B
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201711351449.2
申请日：2017-12-15
Applicant: 东华大学
IPC: G05B19/418 , G06F16/22 , G06F16/242 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及一种类脑分层记忆机制下纤维拉伸环节的智能化控制方法，先存储在纤维历史拉伸环节中采集的、用于驱动生产控制系统控制拉伸装置的历史生产数据样本并对其进行初始化后建立按信息痕迹量大小存储到不同层中形成的分层记忆库；再采集与历史生产数据样本种类相同的实时生产数据样本并对其进行相同方式的初始化后输入到分层记忆库，在分层记忆库中快速检索出与其欧式距离为0的初始化后的历史生产数据样本；最后调用该初始化后的历史生产数据样本对应的历史生产数据样本反馈到生产控制系统。本发明调节手段多样、抗干扰性强、生产系统鲁棒性及产品性能好，本发明方法简单，经济效益高，极具应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106707745B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201611026230.0
申请日：2016-11-22
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种聚酯短纤维生产过程中拉伸环节的去伪控制方法，初生纤维在经过集束环节形成工艺规定粗度的大股丝束后喂入集束拉伸机，集束拉伸机的纤维拉伸时的速度和温度采用去伪控制的速度‑温度耦合控制方法。在数据驱动的基础上，引入去伪控制算法对拉伸环节进行控制，该算法在候选控制器集合基础上，计算虚拟参考信号，根据性能指标辨识出当前采样时刻的非伪控制器，与其他数据驱动控制方法相比，去伪控制使系统具有较好的瞬时响应性能，还能够维持闭环系统的稳定性。根据去伪控制得到的非伪控制器参数，对其进行差分进化优化，经过差分变异、交叉和选择操作后，再将改进后的非伪控制器切换至闭环控制回路，可达到更好的控制效果。
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公开(公告)号：CN108107729A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711352760.9
申请日：2017-12-15
Applicant: 东华大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出一种基于类脑分层记忆机制的实时数据流智能化处理平台，包括数据预处理模块、分层记忆网络模块、在线监测与故障诊断模块、数据有效性复核模块、数据库模块及实时生产系统；其中分层记忆网络模块用于分层存储经数据预处理模块预处理后的用于构建平台的数据样本、接收数据预处理模块发送的正常数据样本、检索与正常数据样本最接近的数据样本并将其发送至数据库模块；数据库模块用于存储与分层记忆网络模块存储的预处理后的数据样本ID一致的原始数据样本、接收分层记忆网络模块发送的最接近的数据样本并提取与该数据样本ID一致的原始数据样本反馈到实时生产系统。本发明能实时反馈，并对数据进行简化，缓解了数据处理及存储压力。
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公开(公告)号：CN110659274B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201910899740.6
申请日：2019-09-23
Applicant: 东华大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/23 , G06F16/22
Abstract: 本发明涉及一种类脑分层记忆机制启发的异常数据流在线校准系统，包括缺失数据填补模块(Ⅰ)、维度约简模块(Ⅱ)、多维计数布隆过滤器模块(Ⅲ)、分层记忆库模块(Ⅳ)、经验知识库模块(Ⅴ)和校准后的数据块模块(Ⅵ)；Ⅰ用于填补数据流批处理环节数据块中缺失的数据；Ⅱ用于将数据块中的高维数据进行低维表示；Ⅲ用于判断新数据样本是否异常；Ⅳ用于存储Ⅱ处理后的历史数据样本；Ⅴ用于存储经Ⅰ处理但未经Ⅱ处理的历史数据样本；Ⅲ和Ⅳ相互配合可进行替换，Ⅳ和Ⅴ相互配合可进行更新；Ⅵ用于存储替换和更新后的新数据样本。本发明的在线校准系统，在不改变数据原始分布的情况下，实时修正离群点、噪声、缺失值以及自适应概念漂移现象。
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公开(公告)号：CN106707745A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611026230.0
申请日：2016-11-22
Applicant: 东华大学
CPC classification number: G05B13/04 , G05B13/02 , G05B13/041 , G05D27/02
Abstract: 本发明涉及一种聚酯短纤维生产过程中拉伸环节的去伪控制方法，初生纤维在经过集束环节形成工艺规定粗度的大股丝束后喂入集束拉伸机，集束拉伸机的纤维拉伸时的速度和温度采用去伪控制的速度‑温度耦合控制方法。在数据驱动的基础上，引入去伪控制算法对拉伸环节进行控制，该算法在候选控制器集合基础上，计算虚拟参考信号，根据性能指标辨识出当前采样时刻的非伪控制器，与其他数据驱动控制方法相比，去伪控制使系统具有较好的瞬时响应性能，还能够维持闭环系统的稳定性。根据去伪控制得到的非伪控制器参数，对其进行差分进化优化，经过差分变异、交叉和选择操作后，再将改进后的非伪控制器切换至闭环控制回路，可达到更好的控制效果。
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公开(公告)号：CN108107729B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201711352760.9
申请日：2017-12-15
Applicant: 东华大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出一种基于类脑分层记忆机制的实时数据流智能化处理平台，包括数据预处理模块、分层记忆网络模块、在线监测与故障诊断模块、数据有效性复核模块、数据库模块及实时生产系统；其中分层记忆网络模块用于分层存储经数据预处理模块预处理后的用于构建平台的数据样本、接收数据预处理模块发送的正常数据样本、检索与正常数据样本最接近的数据样本并将其发送至数据库模块；数据库模块用于存储与分层记忆网络模块存储的预处理后的数据样本ID一致的原始数据样本、接收分层记忆网络模块发送的最接近的数据样本并提取与该数据样本ID一致的原始数据样本反馈到实时生产系统。本发明能实时反馈，并对数据进行简化，缓解了数据处理及存储压力。
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