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公开(公告)号：CN111932002B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202010748490.9
申请日：2020-07-30
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明提供了一种基于边缘智能的制造车间生产物料预测性配送方法，包括：步骤1：基于工业物联网与边缘计算技术，构建具有感知、交互与自决策能力的边缘智能制造资源，并形成边缘计算管理平台；步骤2：各智能加工设备基于自身状态与智能分析算法，对在制品的剩余加工时间进行预测，并释放出物料配送任务；步骤3：物流设备基于自身状态，主动响应智能加工设备预测得到的物料配送任务集合；步骤4：物流设备依据物料配送任务集合的信息，自动生成配送路径与运输方式，并按照计划时间执行物料配送活动。本发明旨在解决现有技术中物料配送不及时、加工设备等待时间长，影响生产正常进行的问题。
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公开(公告)号：CN111932002A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010748490.9
申请日：2020-07-30
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明提供了一种基于边缘智能的制造车间生产物料预测性配送方法，包括：步骤1：基于工业物联网与边缘计算技术，构建具有感知、交互与自决策能力的边缘智能制造资源，并形成边缘计算管理平台；步骤2：各智能加工设备基于自身状态与智能分析算法，对在制品的剩余加工时间进行预测，并释放出物料配送任务；步骤3：物流设备基于自身状态，主动响应智能加工设备预测得到的物料配送任务集合；步骤4：物流设备依据物料配送任务集合的信息，自动生成配送路径与运输方式，并按照计划时间执行物料配送活动。本发明旨在解决现有技术中物料配送不及时、加工设备等待时间长，影响生产正常进行的问题。
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公开(公告)号：CN112722367B
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202011561240.0
申请日：2020-12-25
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明提供了一种便捷式药盒装箱运输及拆放堆叠装置，属于自动药盒装箱及拆箱设备领域。本发明的便捷式药盒装箱运输及拆放堆叠装置包括装箱系统和拆放堆叠系统，装箱系统包括视觉识别装置A、药盒传送带、药盒吸取机械手、药盒自动校准装置、药盒封装弹性框支架、药盒封装机械手和药盒装箱机械手，拆放堆叠系统包括药盒箱封装机械手、视觉识别装置B和药盒箱拆封机械手。本发明通过多个机械手及其末端执行器的配合，实现药盒从制造完成到封装，进而到最后药盒的解封操作完全自动化，避免现有的人工针对药盒箱中药盒的解封造成的人力浪费和药盒散乱，实现药盒从封装到发药的完全自动化。
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公开(公告)号：CN112149866A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010824218.4
申请日：2020-08-17
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明提供了一种基于边云协同的智能制造车间异常预测与管控方法，包括：步骤1：基于先进的信息技术，在智能制造车间内构建边云协同决策环境；步骤2：在制造资源端，基于卷积神经网络算法对制造资源端异常进行预测，主动制定异常处理措施，并评估措施能否消除生产异常；步骤3：针对制造资源端不能彻底处理的异常事件，采用边云协同方案从横向协同与纵向协同两个方面构建异常处理措施；步骤4：将制定好的生产异常管控措施下达给相关的执行资源，执行资源调用相关指令，执行相关措施，以消除生产异常的不良影响。本发明旨在解决现有技术中生产异常识别慢、异常处理方式不优化、生产难以正常运行的问题。
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公开(公告)号：CN112149866B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202010824218.4
申请日：2020-08-17
Applicant: 江苏大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06K17/00 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供了一种基于边云协同的智能制造车间异常预测与管控方法，包括：步骤1：基于先进的信息技术，在智能制造车间内构建边云协同决策环境；步骤2：在制造资源端，基于卷积神经网络算法对制造资源端异常进行预测，主动制定异常处理措施，并评估措施能否消除生产异常；步骤3：针对制造资源端不能彻底处理的异常事件，采用边云协同方案从横向协同与纵向协同两个方面构建异常处理措施；步骤4：将制定好的生产异常管控措施下达给相关的执行资源，执行资源调用相关指令，执行相关措施，以消除生产异常的不良影响。本发明旨在解决现有技术中生产异常识别慢、异常处理方式不优化、生产难以正常运行的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114925763A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210526693.2
申请日：2022-05-16
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明提供一种基于一维卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法，采用CNN构建滚动轴承故障类型诊断模型和滚动轴承故障程度诊断模型，将待诊断的滚动轴承振动信号输入滚动轴承故障类型诊断模型，确定当前故障类型，将当前故障类型数据输入到滚动轴承故障程度诊断模型，得到当前故障类型的故障程度；通过增量学习对权重和偏置参数进行动态调整，将当前故障类型的故障程度与实际结果对比，若不相同，则以实际结果代替，并进行反向更新。本发明的CNN包括卷积层和池化层，卷积层生成特征图，池化层压缩生成特征图，避免特征提取和分类器组合造成的通用性低；直接采集待诊断轴承的振动信号，输入CNN，避免了时频转换丢失重要特征。
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公开(公告)号：CN112722367A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011561240.0
申请日：2020-12-25
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明提供了一种便捷式药盒装箱运输及拆放堆叠装置，属于自动药盒装箱及拆箱设备领域。本发明的便捷式药盒装箱运输及拆放堆叠装置包括装箱系统和拆放堆叠系统，装箱系统包括视觉识别装置A、药盒传送带、药盒吸取机械手、药盒自动校准装置、药盒封装弹性框支架、药盒封装机械手和药盒装箱机械手，拆放堆叠系统包括药盒箱封装机械手、视觉识别装置B和药盒箱拆封机械手。本发明通过多个机械手及其末端执行器的配合，实现药盒从制造完成到封装，进而到最后药盒的解封操作完全自动化，避免现有的人工针对药盒箱中药盒的解封造成的人力浪费和药盒散乱，实现药盒从封装到发药的完全自动化。
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公开(公告)号：CN111931819A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010668783.6
申请日：2020-07-13
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的机器故障的预测和分类方法，包括：数据预处理阶段，特征提取阶段，建立基于CNN的自动编码器的特征提取模型，提取预处理后的数据集的特征；预测模型训练阶段，构建基于双向LSTM的预测模型，利用特征提取阶段得到的特征训练所述预测模型；分类模型训练阶段，利用特征提取阶段得到的特征并采用有监督学习的方式训练基于自动编码器的DNN分类模型；及模型使用阶段，利用训练后的预测模型来预测故障发生的时间，并且利用训练后的分类模型对即将发生的故障进行模式分类、故障类别分类、故障源定位和故障程度划分，本发明能够预测故障的发生，且在预测故障发生的同时对将要发生的故障进行分类。
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公开(公告)号：CN111792090A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010521240.1
申请日：2020-06-10
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明提供了一种智能机器人高精度振动式枪头装盒装置，包括识别定位单元、振动矫姿单元、自动吸取单元、自动装盒单元和自动换盒闭盒单元；振动矫姿单元的矩形柱盘在平面内x、y两个方向的不间断振动，使得枪头能够实现小头在下、大头在上的姿势矫正，提高枪头的矫姿效率、准确率；自动吸取单元包括轮状转盘和吸盘，轮状转盘轴面按照一定角度均匀排列多个吸盘，每个吸盘吸取一个枪头，可以实现机械臂一次性连续吸取多个枪头，提高枪头的吸取效率；自动装盒单元在置盒凹槽内部靠近装盒平台面边缘处开设凹槽底槽，方便自动换盒闭盒单元的换盒夹手对枪头盒进行夹持放置，枪头盒的夹持置换效率高。本发明无需人工参与，对枪头无污染。
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公开(公告)号：CN112462696A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202010831244.X
申请日：2020-08-18
Applicant: 江苏大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供了一种智能制造车间数字孪生模型构建方法与系统，包括：步骤1：在智能制造车间中配置传感设备，采集制造现场生产数据并进行深度融合与分析，形成制造车间实时数据库；步骤2：基于实时制造数据与跨领域制造过程专家知识，构建制造系统语义知识库；步骤3：基于制造车间实时数据库与制造车间语义知识库，构建出智能车间的数字孪生模型。本发明旨在解决现有数字孪生模型构建过程中存在的制造资源建模不全面、制造系统建模不聚合的问题。
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