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公开(公告)号：CN116488815A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310458925.X
申请日：2023-04-26
Applicant: 鞍钢集团北京研究院有限公司 , 鞍钢集团自动化有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于云化PLC的加密协议方法及系统，通过对云化PLC系统发送的指令进行加密，使用AEAD加密算法保证数据的完整性的同时对指令进行RC4加密，能够在今后相当长的时间里抵御暴力搜索密钥的攻击，增加了指令被破解的难度和降低了被中间人攻击的可能，保证了云化控制系统的安全。包括如下：云化PLC系统内置用户识别码uuid，云化PLC在安装时将uuid写入EEPROM存储器中，用户编程软件与云化PLC建立通讯，编写好的程序被uuid作为key进行加密，然后发送至云化PLC系统，云化PLC系统接收到信息后，通过uuid进行解密，解密成功后获取指令并执行，不成功则中止运行。加密协议包括如下：开启AEAD认证后，头部发送[FyplcID][FyLength][Rand12B][FyHeader]。指令内容采用密钥流RC4算法，加密密钥为uuid。
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公开(公告)号：CN115442202A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210973102.6
申请日：2022-08-15
Applicant: 鞍钢集团北京研究院有限公司 , 鞍钢集团自动化有限公司
IPC: H04L41/0226 , H04L41/0246 , H04L41/082 , H04L41/0823 , H04L41/0895
Abstract: 本发明提供一种5G网络云‑端协同的虚拟PLC控制方法及系统，包括云平台基础服务部署和I/O模块与云端信息交互，用虚拟化技术，将云服务器中一部分物理资源抽象构建逻辑资源层，安装强实时性操作系统支持应用部署，部署软件定义PLC的开发环境和运行环境，对单个软件定义PLC资源再分割，虚拟化配置出多个虚拟PLC，从功能上替换PLC控制器硬件的CPU部份，硬件驱动、系统接口抽象化设计，软件定义PLC与I/O模块建立通讯连接，达到控制效果。创新开发了5G网络云‑端协同的虚拟PLC控制方法，使得PLC与工业互联网平台直接相通具有互操作性，修改和升级PLC不再依赖特定厂商，是未来实现ERP、MES和工业APP直接驱动控制系统，实现大数据驱动敏捷控制的一项重要举措。
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公开(公告)号：CN115442202B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210973102.6
申请日：2022-08-15
Applicant: 鞍钢集团北京研究院有限公司 , 鞍钢集团自动化有限公司
IPC: H04L41/0226 , H04L41/0246 , H04L41/082 , H04L41/0823 , H04L41/0895
Abstract: 本发明提供一种5G网络云‑端协同的虚拟PLC控制方法及系统，包括云平台基础服务部署和I/O模块与云端信息交互，用虚拟化技术，将云服务器中一部分物理资源抽象构建逻辑资源层，安装强实时性操作系统支持应用部署，部署软件定义PLC的开发环境和运行环境，对单个软件定义PLC资源再分割，虚拟化配置出多个虚拟PLC，从功能上替换PLC控制器硬件的CPU部份，硬件驱动、系统接口抽象化设计，软件定义PLC与I/O模块建立通讯连接，达到控制效果。创新开发了5G网络云‑端协同的虚拟PLC控制方法，使得PLC与工业互联网平台直接相通具有互操作性，修改和升级PLC不再依赖特定厂商，是未来实现ERP、MES和工业APP直接驱动控制系统，实现大数据驱动敏捷控制的一项重要举措。
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公开(公告)号：CN118797274A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411263330.X
申请日：2024-09-10
Applicant: 鞍钢集团自动化有限公司 , 北京科技大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/0464 , G06F18/243 , G06F18/2433 , G06N3/049
Abstract: 本发明公开了一种云边协同的带钢热轧过程数据治理及性能预测方法及装置，方法包括：获取带钢热轧生产过程数据进行异常值快速检测；对云侧数据进行非理想数据扩充；采用六维数据模型的多源异构数据描述范式建立带钢热轧过程元数据全局视图；结合带钢热轧过程机理知识和mRMR对性能相关辅助变量进行筛选；构建实体嵌入模型实现所述多源异构数据的交互和融合；在边侧构建时间‑空间卷积网络软传感器模型；在云侧利用基于熵权法的多性能指标综合评价描述方法融合局部预测结果，完成带钢热轧全流程性能评估。解决了现有技术无法实现对带钢热轧生产过程数据治理，也无法有效实现性能高精度预测与全流程评估的技术问题。
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公开(公告)号：CN118437771A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410475212.9
申请日：2024-04-19
Applicant: 鞍钢集团自动化有限公司
Abstract: 本发明涉及一种超快速冷却情况下薄带钢头部轧制稳定性控制方法，步骤为：带钢头部达到F4精轧机时，对当前超快冷压力进行判断；带钢头部达到F4精轧机接收超快冷压力设定值时，当前超快冷压力大于压力设定值，则对带钢厚度进行判断；若带钢厚度不大于厚度设定值，则需要投入头部稳定性控制程序，结合板坯头部状态对超快冷实际喷水流量及上下集管实际流量进行计算；当带钢头部离开超快速冷却区域时，停止计算，接受二级过程控制计算流量设定值。本发明的优点是：通过对超快冷区域上下集管喷水量调整，解决了薄材带钢在超快速冷却模式下容易发生的头部影响轧制质量问题，有效提升了后续工序轧制质量，降低了设备磨损率及事故发生率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110728443A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910940926.1
申请日：2019-09-30
Applicant: 鞍钢集团自动化有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06Q10/10 , G06N20/00 , G06F16/248 , G06F16/2458
Abstract: 一种电机全生命周期管控系统，包括服务器、液晶屏和设备全生命周期管控系统，设备全生命周期管控系统包括业务应用平台、工程师站、智能运维管理云平台和电机在线监测APP；业务应用平台用于实时显示电机状态曲线，具备设备数据的增删改查、专家诊断、电机点检和检修管理功能，为不同用户开放所需求的相应功能；智能运维管理云平台用于故障预测分析、健康状态跟踪管理、机理大数据双频计算、在线机器学习训练模型、机组耦合运行数据分析；能够提前发现电机的劣化趋势有着迫切需求，通过电机智能监测这样的智能手段在获取电机的电流、温度和振动等参数数据后科学预知预判电机故障，减少成本，减少人力，提供设备保障，提升生产效率。
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公开(公告)号：CN110597145A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910942031.1
申请日：2019-09-30
Applicant: 鞍钢集团自动化有限公司
IPC: G05B19/042
Abstract: 一种电机设备全生命周期管理数据采集系统，包括三层结构，一层为采集卡，二层为数据上传卡，三层为数据通讯卡。采集卡包括多个，每个采集卡负责采集单台电机的电流、温度、振动信号，将数据智能筛选后，发送给二层数据上传卡。数据上传卡包括多个，将采集卡分成多组，每个数据上传卡负责将一组的采集卡的数据汇总，发送给三层数据通讯卡。数据通讯卡负责收集各个数据上传卡的数据汇总发送给PC端上位机。在现场复杂工作条件下，构筑一套无人智能的电机电流、温度、振动采集系统，通过各种传感器进行数据采集，将采集的数据进行边缘分析，降低上传带宽以减少通讯网络的负担，最终通过上传板将数据传输到上位机工程师站，进行云平台分析。
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公开(公告)号：CN118797274B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411263330.X
申请日：2024-09-10
Applicant: 鞍钢集团自动化有限公司 , 北京科技大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/0464 , G06F18/243 , G06F18/2433 , G06N3/049
Abstract: 本发明公开了一种云边协同的带钢热轧过程数据治理及性能预测方法及装置，方法包括：获取带钢热轧生产过程数据进行异常值快速检测；对云侧数据进行非理想数据扩充；采用六维数据模型的多源异构数据描述范式建立带钢热轧过程元数据全局视图；结合带钢热轧过程机理知识和mRMR对性能相关辅助变量进行筛选；构建实体嵌入模型实现所述多源异构数据的交互和融合；在边侧构建时间‑空间卷积网络软传感器模型；在云侧利用基于熵权法的多性能指标综合评价描述方法融合局部预测结果，完成带钢热轧全流程性能评估。解决了现有技术无法实现对带钢热轧生产过程数据治理，也无法有效实现性能高精度预测与全流程评估的技术问题。
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公开(公告)号：CN114186499A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111627560.6
申请日：2021-12-28
Applicant: 鞍钢集团自动化有限公司
Abstract: 一种基于多尺度神经网络的滚动轴承故障诊断方法，利用随机排序的历史样本数据导入到多尺度神经网络的滚动轴承故障诊断模型中，从而实现多尺度上下文时序信号的滚动轴承故障诊断，从而实现了滚动轴承早中期故障诊断，同时通过准确率和损失值的曲线变化波动较小，表明多尺度神经网络的滚动轴承故障诊断模型稳定性好，且准确率达到98.75％，损失值为0.000052，模型诊断识别精度较高。
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公开(公告)号：CN112382072A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011182190.5
申请日：2020-10-29
Applicant: 鞍钢集团自动化有限公司
IPC: G08C17/02
Abstract: 本发明提供一种基于5G模组的非标准化信号采集方法，包括如下：将工业现场的非标准信号传感器统一到一个硬件平台进行采集分析，并且通过5G模组上传到网络服务器的大数据平台；使用模块化的方式，将每个采集单元做成采集卡的模式，并且通过背板级联的方式，根据客户的需要扩展采集单元的接口数量。并基于此方法构建一个硬件平台，非标准化信号无需接入不同品牌厂家的采集器进行采集上传，使非标准化信号的采集更方便。可以灵活的配置测点功能，通过多卡级联的方式自定义端口测量数量，现场不用将每种传感器单独做一个系统软件了，只需要一种软件便可以实现通用的采集上传。实现了良好的可维护性，减少备件环节的维修与售后麻烦。
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