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公开(公告)号：CN120008730A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411866314.X
申请日：2024-12-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01H17/00
Abstract: 本发明涉及本发明提供了一种面向异构多场景故障诊断的高弹性可配置振动传感器，包括：信号采样模块，用于从物理环境中采集振动信号；数据封装和处理模块，用于将采集到的振动信号进行数据编码和数据预处理，并封装成数据包以供传输；通信模块，用于将数据包发送到远端服务器或本地处理系统，并提供广播和握手流程供用户调用，以实现传感器工作参数的传输；配置模块，用于提供配置接口，供用户远程设置和修改传感器的工作参数，并通过掉电储存，在传感器下次上电启动时使用存储的工作参数完成系统配置。本发明能够提升技术集成度，提高灵活性和可配置性，提升现场部署效率，降低维护成本。
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公开(公告)号：CN117094696A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310802843.2
申请日：2023-07-03
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向智能故障诊断的可伸缩微服务自适应弹性架构方法，通过本发明提供的故障诊断系统根据不同服务的应用目标路径，对软件平台进行合理的架构分层分类，利用“端‑边‑云”微服务架构进行软件架构可伸缩改造，解除故障诊断软件平台各服务之间的耦合关系，通过构建自组织工业知识图谱进行故障诊断知识挖掘深度挖掘，实现算法微服务实例结构原型设计驱动以及迭代能力，同时场景化定制并弹性调度各微服务虚拟容器节点的执行状态实现了对多场景多设备进行综合智能故障诊断。
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公开(公告)号：CN116805940A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310689540.4
申请日：2023-06-12
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L67/1001 , H04W28/084 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种基于可扩展边缘计算的数据采集系统及方法，所述系统包括：数据采集模块、负载均衡设备、边缘计算模块和云平台，其中，数据采集模块，用于采集各个移动设备的数据信息；负载均衡设备，用于根据预设分割算法对数据采集模块的数据信息进行任务分割，同时根据预设分配算法将分割的任务发送至边缘计算模块的各个边缘节点；云平台，用于存储各个边缘节点处理后的数据信息。根据本发明提供的方法，采用边缘计算的模式对数据进行采集，通过负载均衡设备动态对数据进行任务的分割及分配，提高了数据的采集效率。
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公开(公告)号：CN116149272A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211684908.X
申请日：2022-12-27
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种云边协同的生产线监控方法、装置及系统，方法包括：接收数据采集端发送的生产线数据，对生产线数据进行解析，确定标准数据，并将标准数据发送至云端；接收配置文件，利用配置文件确定工作流任务；将工作流任务中满足预设条件的服务节点加入到任务队列；将生产线监控模型存储至镜像仓库中；接收云端发送的生产线监控模型，利用Docker容器以及生产线监控模型；获取云端的任务队列，利用微服务对任务队列进行轮询；根据轮询结果执行对应的任务，确定工作流结果；接收边缘端发送的工作流结果，并对工作流结果进行存储。本发明充分利用边缘端和云端协同的优势，在边缘端实现产线及时监测和控制，提高了数据处理效率。
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公开(公告)号：CN106452903A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610967418.9
申请日：2016-10-31
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: H04L41/5054 , G06K17/0029 , G06K2017/0051 , G06Q10/087 , G06Q50/28 , G10L15/22 , G10L2015/223 , H04L41/50 , H04L45/38 , H04L67/10 , H04W28/08
Abstract: 本发明公开了一种基于云辅助的智能仓管机器人系统与方法；包含云平台的支持，软件定义网络的应用，人机交互实现，以及多个机器人组成的可交互、自组织、合作实现整个仓储的实时存取功能。在运行的过程中，机器人通过云平台辅助规划取货的路径，搜寻和分析数据库中的客户订单，获取需要搬运物品的信息。机器人通过扫描RFID标签确认货物，并利用自带的摄像头扫描周围信息并上传到云端处理分析从而规划出运行的轨迹，并将货物准确送到打包处打包。与此同时，机器人之间可通过与云平台实现知识库共享、控制方式共享、网络模式共享以及彼此之间的交互，实现群感智能，使得每个机器人不仅能够独立的完成一项任务，同时也能够通过合作共同完成各种任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116700212A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310694595.4
申请日：2023-06-13
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种基于分布式物联网的故障诊断系统边缘端构建方法，包括：通过数据采集模块基于工厂方法模式对设备对象进行数据采集，并将采集到的数据传输至边缘端；通过数据处理模块对数据进行标准化处理后，进行数据清洗、数据聚合处理；通过数据解析模块对数据进行解析并标准化为行协议，存入时序数据库；通过MQTT网关模块将处理后的数据通过MQTT协议上传至云端；步骤五，通过故障诊断系统智能分析模块对接收的数据进行故障诊断分析并做出决策，将决策结果返回边缘端。本发明能够在故障诊断过程中大大减少多源异构数据以及不同协议带来的影响；大大提高了故障诊断系统的普适性，在改变诊断对象时也能够快速部署，而无需对该系统做出重大调整。
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公开(公告)号：CN119989164A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411866819.6
申请日：2024-12-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/2132 , G06F18/214 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及一种基于树标签和分层多粒度诊断网络的智能故障诊断及系统，该方法包括：获取传感器采集的故障数据，并对所述故障数据进行清洗分割处理；将多工况故障数据集按照多个层级进行树结构标签的标注，解构出由粗到细的层级标签；将标注好的数据输入分层多粒度诊断网络进行模型训练，利用树结构损失和多分类交叉熵损失结合的联合损失对分层多粒度诊断网络进行优化，通过树结构损失对任意两个层次标签之间的语义关系进行编码，并实现跨层级知识转移，通过对叶子类施加多类交叉熵损失增加叶子类的判别能力；利用训练及优化后的模型进行故障诊断，得到诊断结果。本发明能够实现智能故障诊断,显著提升了故障诊断系统的性能和适用性。
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公开(公告)号：CN116804928A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310694125.8
申请日：2023-06-13
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F8/70 , G06Q10/0633
Abstract: 本发明涉及一种面向智能故障管理的低代码柔性化复杂流程定制方法，包括：阶段一，流程设计阶段：分析智能故障管理流程的需求；个性化修改流程链路和配置任务节点；部署流程；模拟运行验证模型可行性；阶段二，流程运行阶段：根据规则进行任务节点动态增减；对服务调用链路故障的智能故障管理流程异常节点进行处理；阶段三，流程结束阶段：将流程相关数据保存到数据库模块。本发明能够实现流程设计时的柔性化，提高智能故障管理平台的普适性；提高流程设计的迭代速度，实现智能故障管理流程的快速落地部署；提高了流程运行时的智能化和柔性化程度；实现修复异常时的故障管理，提高流程整体的运行效率，提高智能故障管理流程运行时的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116523119A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310397779.4
申请日：2023-04-13
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q30/0601 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种面向个性化在制品定制生产线的数字孪生系统及方法，其中系统包括：孪生模型设计模块，用于设计数字孪生模型，以及验证工艺流程规划；虚实同步模块，用于搭建物理生产线，并实现数字孪生模型和物理生产线之间的虚实同步；管控平台模块，用于对物理生产线与数字孪生模型进行管理，以及利用数字孪生体的故障预测数据处理结果对实际生产线进行优化调节。本发明建立虚拟生产线与物理生产线的虚实映射关系与交互机制，实现物理生产线与虚拟生产线的同步运动，对虚拟生产线的运行数据进行统计分析，实现了对物理生产线的优化与管控。本发明可广泛应用于数字孪生技术、智能制造技术领域。
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公开(公告)号：CN116108639A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211695883.3
申请日：2022-12-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生的包装工作站映射系统及方法，系统包括：工作站实体，用于作为工作站数字孪生模型的标准物理实体；工作站数字孪生模型，用于根据工作站实体通过映射模块，确定对应的工作站数字孪生模型；映射模块，用于将工作站实体与工作站数字孪生模型进行动态交互以及反馈控制。本发明从物理模型、行为模型、通信模型、信息控制模型四个维度，建立高逼真度、高置信度、高成熟度的智能包装工作站的数字孪生模型；有效解决设备层与管理层数据交互不及时、产线状态反馈不及时、可视化程度低等问题，为利用大数据进行分析优化和智能决策、创建生产管理新模式奠定基础。
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