-
公开(公告)号：CN114859875A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210791744.4
申请日：2022-07-07
Applicant: 深圳市信润富联数字科技有限公司 , 中信控股有限责任公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本申请公开了一种多种设备的故障管理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取设备的故障规则包，将所述故障规则包和所述设备进行标识绑定，得到设备故障表；获取所述设备的特征参数，将所述特征参数输入至所述故障规则包中，基于所述故障规则包，对所述特征参数进行判断，得到判断结果；将所述判断结果和所述设备故障表进行匹配，得到故障信息。本申请，可以从多设备中，通过特征数据从故障规则表快速准确地找到故障设备即对应的故障信息，因而，可以及时找出故障设备，和故障设备的故障信息，提高管理效率。
-
公开(公告)号：CN115169423B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211092409.1
申请日：2022-09-08
Applicant: 深圳市信润富联数字科技有限公司 , 中信控股有限责任公司
IPC: G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F17/16
Abstract: 本申请公开了一种冲压信号处理方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括步骤：获取冲压设备在运行时产生的冲压信号；从所述冲压信号中提取得到多段特征信息；基于信号时间序列的顺序，重组所述特征信息，并提取重组后的特征信息中的有效信息，得到特征信号；基于所述特征信号，构建所述冲压信号的目标分析模型。本申请实现了对冲压设备运行时的冲压信号进行检测，并从冲压信号中提取特征信息，并从重组后的特征信息重组处提取出有效信息，从而得到精准描述冲压状态的特征信号，进而使用该特征信号构建用于分析冲压信号的目标分析模型的效率高。
-
公开(公告)号：CN115080027B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211015971.4
申请日：2022-08-24
Applicant: 深圳市信润富联数字科技有限公司 , 中信控股有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种web页面自动适配方法、装置、设备及存储介质，属于信息处理领域，该方法包括：对web页面设计稿对应的前端代码文件进行解析，得到相应的抽象语法树；遍历所述抽象语法树中的尺寸样式属性，将所述尺寸样式属性中设置的单位作为目标单位；确定换算比例，基于所述换算比例，将所述目标单位换算为预设单位；基于经过单位换算的抽象语法树，实现所述web页面在终端屏幕上的自动适配。本申请能够提高web页面适配效率。
-
公开(公告)号：CN115307907A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211195226.2
申请日：2022-09-29
Applicant: 深圳市信润富联数字科技有限公司 , 中信控股有限责任公司
IPC: G01M13/04
Abstract: 本申请公开了一种轴承故障检测方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括步骤：获取轴承运转时的转动信号；基于所述转动信号的幅值参数和时间参数，生成涵盖所述转动信号的上下边界的目标曲线；分析所述目标曲线的涵盖范围的变化情况；所述变化情况用于确定所述轴承出现的故障类型。本申请实现了对轴承运转时的信号进行持续监测，并根据转动信号的幅值参数和时间参数，生成将转动信号的上下边界涵盖的目标曲线，并对目标曲线所涵盖的范围进行检测信号的变化情况，从而确定出轴承出现的故障类型。
-
公开(公告)号：CN115307545A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211002508.6
申请日：2022-08-19
Applicant: 深圳市信润富联数字科技有限公司 , 中信控股有限责任公司
IPC: G01B11/00 , G06T7/60 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T3/40 , G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种模具尺寸检测方法、装置、设备及介质，属于工业领域，该方法包括：当接收到模具尺寸检测的检测指令时，确定对应的待检测模具；确定预设的对象检测模型；将预设相机采集的信息输入至对象检测模型中，基于对象检测模型，对信息进行处理，得到待检测模具对应的模具类型；基于模具类型，在关联模具类型与模具三维尺寸的模具信息库中查找，得到模具类型对应的模具三维尺寸。在本申请中，对象检测模型自动识别模具类型后，模具尺寸检测装置自动在预设的模具信息库中直接查找模具类型对应的模具三维尺寸，简化了人工检测模具的三维尺寸时的检测步骤，即，提高了检测模具的三维尺寸时的检测效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115100285A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202211023128.0
申请日：2022-08-25
Applicant: 深圳市信润富联数字科技有限公司 , 中信控股有限责任公司
Abstract: 本申请公开了一种风电传感器安装方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括步骤：基于AR技术，识别齿轮箱的特征信息，得到风电传感器的测点的位置；当检测到作业人员完成所述测点的所述风电传感器的安装时，获取所述测点的第一图像；将所述第一图像输入至测点安装状态模型，得到安装状态模型结果；基于所述安装状态模型结果，确定并展示所述测点的安装状态信息。本申请准确确定了测点的位置、风电传感器的安装方法及安装完成后测点的安装状态信息，提高了风电传感器的安装的准确率。
-
公开(公告)号：CN115438270B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211314991.1
申请日：2022-10-26
Applicant: 深圳市信润富联数字科技有限公司 , 中信控股有限责任公司
IPC: G06F16/9535 , G06F21/60
Abstract: 本申请公开了一种设备信息智能推荐方法、装置、设备及存储介质，所述设备信息智能推荐方法包括：获取待推荐信息用户的用户标签；基于用户标签和预设的标签映射关系，确定待推荐信息用户的推荐设备信息；将推荐设备信息进行分类处理，并将分类后的推荐设备信息批次传输至用户终端；获取用户的需求信息；将需求信息和推荐设备信息输入至预设的设备信息推荐模型，并基于设备信息推荐模型，对需求信息和推荐设备信息进行需求分析处理，得到目标设备信息。本申请自动生成推荐设备信息，并根据需求筛选出目标设备信息，无需用户在大量数据中去筛选得到所需求的设备信息，用户终端能快速得到需求设备信息，提高了设备信息获取的效率，提升用户的体验感。
-
公开(公告)号：CN115438270A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211314991.1
申请日：2022-10-26
Applicant: 深圳市信润富联数字科技有限公司 , 中信控股有限责任公司
IPC: G06F16/9535 , G06F21/60
Abstract: 本申请公开了一种设备信息智能推荐方法、装置、设备及存储介质，所述设备信息智能推荐方法包括：获取待推荐信息用户的用户标签；基于用户标签和预设的标签映射关系，确定待推荐信息用户的推荐设备信息；将推荐设备信息进行分类处理，并将分类后的推荐设备信息批次传输至用户终端；获取用户的需求信息；将需求信息和推荐设备信息输入至预设的设备信息推荐模型，并基于设备信息推荐模型，对需求信息和推荐设备信息进行需求分析处理，得到目标设备信息。本申请自动生成推荐设备信息，并根据需求筛选出目标设备信息，无需用户在大量数据中去筛选得到所需求的设备信息，用户终端能快速得到需求设备信息，提高了设备信息获取的效率，提升用户的体验感。
-
公开(公告)号：CN115358277A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211224305.1
申请日：2022-10-09
Applicant: 深圳市信润富联数字科技有限公司 , 中信控股有限责任公司
IPC: G06K9/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G01M13/045
Abstract: 本申请公开了一种轴承故障诊断方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括步骤：获取轴承在运转过程中的信号数据；对所述信号数据进行矩阵变换处理，得到目标数据；输入所述目标数据至诊断模型，得到分类结果；基于所述分类结果，确定所述轴承存在的故障类型；所述诊断模型是基于轴承信号训练数据集对图像分类模型进行迭代训练得到的；所述轴承信号训练数据集通过对所述信号数据进行矩阵变换处理得到。本申请实现了将轴承在运转过程中的信号数据进行变换处理，从而得到目标数据，使用经过矩阵变换处理后的目标数据作为训练样本，训练得到诊断模型，提高了训练后的模型的分类、识别精度，从而使得诊断模型对轴承故障的诊断精度高。
-
公开(公告)号：CN115345210A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211283323.7
申请日：2022-10-20
Applicant: 深圳市信润富联数字科技有限公司 , 中信控股有限责任公司
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01M13/045
Abstract: 本申请公开了一种轴承信号故障诊断方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括步骤：获取信号采集模块采集的实时轴承振动信号；基于前置特征提取模型，从所述实时轴承振动信号中提取多个实时特征信息；所述前置特征提取模型为在辛几何模态分解模型后串接群卷积模型；基于目标诊断模型和每一所述实时特征信息，判断轴承是否出现故障。本申请通过前置特征提取模型对信号进行分解，并对每一分解信号进行特征提取，避免了信号间的相互干扰，相比于从信号中直接提取更加精确，提高了轴承故障检测的精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
40
records
(took 0.079 seconds)
