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公开(公告)号：CN110936382A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911312024.X
申请日：2019-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种数据驱动的工业机器人能耗优化方法，它属于工业机器人参数优化技术领域。本发明解决了现有方法中缺乏对实际应用过程的工业机器人运动表述，没有从应用角度去考虑工业机器人的能耗，导致工业机器人产生的能耗高的问题。本发明利用工业机器人关键运动参数，运用模型拟合方法建立工业机器人能耗模型，进而作为从工业机器人应用角度进行的能耗优化的目标函数，该方法准确可靠，适用于工业机器人大数据环境，可以有效降低工业机器人工作时产生的能耗。本发明可以应用于工业机器人参数的优化。
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公开(公告)号：CN116485032A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310528162.1
申请日：2023-05-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06F18/214 , G06F18/25
Abstract: 一种考虑多维影响因素的航空产品加工质量预测方法，涉及加工质量预测领域。本发明是为了解决现有航空产品加工质量预测方法预测精度低、缺少有效关联整合的完整数据和无法统一预测航空产品加工质量的问题。本发明包括：获取航空产品加工质量关联数据并进行预处理；将预处理后的数据滑动分组，将滑动分组后的数据分为训练集和测试集；构建质量预测模型，分别从横、纵向影响因素中学习质量数据特征并通过模型融合层将横纵特征融合，进而得到多输入质量预测模型；利用训练质量预测模型，对训练好的质量预测模型评价，性能最好的质量预测模型为多输入质量预测模型；利用多输入质量预测模型获得航空产品的加工质量。本发明用于预测航空产品加工质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111176189A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN202010026757.3
申请日：2020-01-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 一种基于CPS的机器人远程控制系统，涉及智能制造控制技术领域。本发明是为了解决传统的工业机器人示教控制方式无法满足智能制造的需求，且缺少在可视化场景的问题。本发明所述的一种基于CPS的机器人远程控制系统，在具体实际的个性化生产中，结合可视化虚拟环境带来的用户体验提升，不仅提升了机器人控制系统的效率，同时给智能制造领域机器人带来了全新的交互方式。
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公开(公告)号：CN113360518B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202110632417.X
申请日：2021-06-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源异构数据的层次本体构造方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1、获取关系型数据库数据；步骤S2、提取数据库中数据模式；步骤S3、挖掘数据中隐藏关系信息；步骤S4、根据数据模式信息生成映射文件；步骤S5、根据映射文件以及数据库数据，筛选有效个体，生成本体；步骤S6、读取生成的本体文件，将本体融合入默认本体中。该方法能够根据数据库中的表数据、表结构、表关系自动提取有效信息，构造层次本体，并且保证本体中的个体都是有效的，并构建数据映射表，使从本体能够查询到所有的数据库数据，并对不同数据库构造出的本体进行融合，形成大规模的领域本体。
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公开(公告)号：CN118034222A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410319873.2
申请日：2024-03-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 基于数字孪生的柔性作业车间调度进化算法解码方法，本发明涉及柔性作业车间调度进化算法解码方法。本发明为了解决现有柔性作业车间调度中进化算法解码方法运算效率低，难以处理实际生产过程复杂约束的问题。过程为：一、提取实际生产过程中车间的机器信息、工件信息和约束条件；二、建立车间单机器规则模型；三、建立车间约束条件规则模型；四、建立车间多机器规则模型；五、建立数字孪生逻辑模型；获取每台机器上加工的工序顺序和编码表征的其他信息；将获取的每台机器上加工的工序顺序和编码表征的其他信息输入数字孪生逻辑模型，输出每个工件中每道工序的加工开始时间、加工结束时间和编码序列对应的适应度值。本发明用于生产调度技术领域。
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公开(公告)号：CN113360518A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110632417.X
申请日：2021-06-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源异构数据的层次本体构造方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1、获取关系型数据库数据；步骤S2、提取数据库中数据模式；步骤S3、挖掘数据中隐藏关系信息；步骤S4、根据数据模式信息生成映射文件；步骤S5、根据映射文件以及数据库数据，筛选有效个体，生成本体；步骤S6、读取生成的本体文件，将本体融合入默认本体中。该方法能够根据数据库中的表数据、表结构、表关系自动提取有效信息，构造层次本体，并且保证本体中的个体都是有效的，并构建数据映射表，使从本体能够查询到所有的数据库数据，并对不同数据库构造出的本体进行融合，形成大规模的领域本体。
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公开(公告)号：CN110936382B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201911312024.X
申请日：2019-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种数据驱动的工业机器人能耗优化方法，它属于工业机器人参数优化技术领域。本发明解决了现有方法中缺乏对实际应用过程的工业机器人运动表述，没有从应用角度去考虑工业机器人的能耗，导致工业机器人产生的能耗高的问题。本发明利用工业机器人关键运动参数，运用模型拟合方法建立工业机器人能耗模型，进而作为从工业机器人应用角度进行的能耗优化的目标函数，该方法准确可靠，适用于工业机器人大数据环境，可以有效降低工业机器人工作时产生的能耗。本发明可以应用于工业机器人参数的优化。
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