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公开(公告)号：CN112884241A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110272006.4
申请日：2021-03-12
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及任务调度技术领域，具体涉及基于智能Agent的云边协作制造任务调度方法，包括：S1：将待调度的制造任务输入构建的目标决策模型中；S2：云端计算模块将制造任务分解成若干个子任务；然后对各个子任务的服务质量指标进行约束以得到初步调度方案；S3：边缘管控模块检测各条生产线的扰动情况：若某一条生产线存在故障扰动，则进入步骤S4；若各条生产线均不存在故障扰动，进入步骤S5；S4：云端计算模块对该生产线所对应的子任务的服务质量指标进行再次约束以得到再调度方案；最后返回步骤S3；S5：制造任务的调度完成。本发明中基于智能Agent的云边协作制造任务调度方法能够实现对服务质量指标的约束和对扰动的调整。
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公开(公告)号：CN115034504B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210754025.5
申请日：2022-06-28
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096 , B23Q17/09 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明具体涉及基于云边协同训练的刀具磨损状态预测系统及方法。所述系统包括：设备层，用于获取待测刀具的传感器数据；边缘平台，部署有经过训练的特征提取模型和轻量化预测模型；特征提取模型用于提取传感器数据中的数据特征作为待测特征信息，轻量化预测模型用于将待测特征信息作为输入并输出对应的刀具磨损状态预测结果；云平台，部署有基于注意力机制的大规模预测模型；所述大规模预测模型学习注意力特征，并将其蒸馏到边缘平台的轻量化预测模型中，以实现云边模型的协同训练。本发明还公开了刀具磨损状态预测方法。本发明能够在边缘侧部署预测模型来实现刀具磨损状态的预测，并通过云边协同训练的方式提高刀具磨损状态预测的精度。
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公开(公告)号：CN115034504A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210754025.5
申请日：2022-06-28
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明具体涉及基于云边协同训练的刀具磨损状态预测系统及方法。所述系统包括：设备层，用于获取待测刀具的传感器数据；边缘平台，部署有经过训练的特征提取模型和轻量化预测模型；特征提取模型用于提取传感器数据中的数据特征作为待测特征信息，轻量化预测模型用于将待测特征信息作为输入并输出对应的刀具磨损状态预测结果；云平台，部署有基于注意力机制的大规模预测模型；所述大规模预测模型学习注意力特征，并将其蒸馏到边缘平台的轻量化预测模型中，以实现云边模型的协同训练。本发明还公开了刀具磨损状态预测方法。本发明能够在边缘侧部署预测模型来实现刀具磨损状态的预测，并通过云边协同训练的方式提高刀具磨损状态预测的精度。
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公开(公告)号：CN112884241B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202110272006.4
申请日：2021-03-12
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及任务调度技术领域，具体涉及基于智能Agent的云边协作制造任务调度方法，包括：S1：将待调度的制造任务输入构建的目标决策模型中；S2：云端计算模块将制造任务分解成若干个子任务；然后对各个子任务的服务质量指标进行约束以得到初步调度方案；S3：边缘管控模块检测各条生产线的扰动情况：若某一条生产线存在故障扰动，则进入步骤S4；若各条生产线均不存在故障扰动，进入步骤S5；S4：云端计算模块对该生产线所对应的子任务的服务质量指标进行再次约束以得到再调度方案；最后返回步骤S3；S5：制造任务的调度完成。本发明中基于智能Agent的云边协作制造任务调度方法能够实现对服务质量指标的约束和对扰动的调整。
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