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公开(公告)号：CN114970777A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110205744.7
申请日：2021-02-24
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种锌锭辅料自动入库识别系统，包括：行为识别模块：对运料车的运动作业进行识别，通过对运料车上的锌锭辅料进行特征判断是否有锌锭辅料，输出判断结果并向识别区同步移动模块发送相应指令；识别区同步移动模块：接收到行为识别模块发送的相应指令之后进行同步作业；锌锭辅料标签识别模块：在识别区同步移动模块进行作业的同时对运料车上的锌锭辅料进行识别；识别信息智能处理模块：采集处理周期以及处理周期内连续接收和集中处理的方式的数据集并进行相应处理。本发明通过对热镀锌机组的锌锭辅料入库过程实现自动识别，达到按锭识别的精度，识别率在符合技术条件的场景达到了使用要求，提高了入库效率。
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公开(公告)号：CN118585929A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410477181.0
申请日：2024-04-19
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2413 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/2431 , G06F18/23213 , B22D11/16
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生技术的连铸振动台振动异常预报方法和系统，包括：构建高保真连铸数字孪生体；实时采集影响连铸振动台振动的特征参数；对参数数据预处理；构建VAE数字孪生振动异常算法模型，将处理后数据和标签送入模型中训练；将模型中的重构数据与生产实绩相对照，用均方误差MSE和最大预测类别score作为评价标准，MSE值和score值在预设范围内时，判定振动台振动状态正常，反之认定为异常；将模型输出反馈到数字孪生体。本发明可以帮助点检人员提前发现浇铸过程中振动台出现的异常情况，从而预防可能的设备故障，提高生产效率和产品质量。
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公开(公告)号：CN118585928A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410477179.3
申请日：2024-04-19
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2413 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/084 , B22D11/18
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生技术的连铸结晶器液位异常预报方法和系统，包括：构建高保真连铸数字孪生物理环境；收集和融合浇铸过程中影响结晶器液位的多源异构数据；对数据进行预处理；随机噪声生成噪声数据；构建GAN网络的数字孪生数据驱动模型；将GAN生成器的预测值与实际值相比较，使用WMSE加权均方误差损失，评估生成器的好坏，使用交叉熵损失评估判别器的好坏；模型评价合格后对结晶器液位异常情况进行判别，设置置信度阈值，当预测score大于阈值时判定为异常；将模型输出反馈到数字孪生环境。本发明可以在线预测结晶器液位的变化趋势以及预报结晶器液位是否异常，有益于实际工程的应用。
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公开(公告)号：CN114970777B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202110205744.7
申请日：2021-02-24
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G06K17/00 , G06F16/25 , G06Q10/0875 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提供了一种锌锭辅料自动入库识别系统，包括：行为识别模块：对运料车的运动作业进行识别，通过对运料车上的锌锭辅料进行特征判断是否有锌锭辅料，输出判断结果并向识别区同步移动模块发送相应指令；识别区同步移动模块：接收到行为识别模块发送的相应指令之后进行同步作业；锌锭辅料标签识别模块：在识别区同步移动模块进行作业的同时对运料车上的锌锭辅料进行识别；识别信息智能处理模块：采集处理周期以及处理周期内连续接收和集中处理的方式的数据集并进行相应处理。本发明通过对热镀锌机组的锌锭辅料入库过程实现自动识别，达到按锭识别的精度，识别率在符合技术条件的场景达到了使用要求，提高了入库效率。
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公开(公告)号：CN118862615A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410699608.1
申请日：2024-05-31
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生全流程仿真的连铸质量等级判定方法及系统，包括步骤S1：采集连铸产线信息，构建连铸产线拓扑图；步骤S2：对拓扑图进行处理；所述处理包括构建数字孪生虚拟环境；步骤S3：基于处理结果训练并优化网络模型；所述网络模型包括GCN网络模型；步骤S4：将训练完毕的模型部署至现场，使数字孪生虚拟环境与连铸生产过程保持同步，完成铸坯质量等级的实时判定。本发明将数字孪生、GCN和策略值函数有机结合,形成了一种创新的连铸铸坯质量智能判定和优化系统，突破传统方法的瓶颈，为精准质量管控提供了有力支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118585929B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202410477181.0
申请日：2024-04-19
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2413 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/2431 , G06F18/23213 , B22D11/16
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生技术的连铸振动台振动异常预报方法和系统，包括：构建高保真连铸数字孪生体；实时采集影响连铸振动台振动的特征参数；对参数数据预处理；构建VAE数字孪生振动异常算法模型，将处理后数据和标签送入模型中训练；将模型中的重构数据与生产实绩相对照，用均方误差MSE和最大预测类别score作为评价标准，MSE值和score值在预设范围内时，判定振动台振动状态正常，反之认定为异常；将模型输出反馈到数字孪生体。本发明可以帮助点检人员提前发现浇铸过程中振动台出现的异常情况，从而预防可能的设备故障，提高生产效率和产品质量。
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公开(公告)号：CN119359477A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411907817.7
申请日：2024-12-24
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生的模型管理与协同分析方法及系统，包括：步骤S1：构建目标对象的数字孪生3D模型；步骤S2：以固定频率采集目标对象点位数据，并保存在IHD实时数据库中；步骤S3：构建不同的业务模型，包括：数据模型和规则模型；步骤S4：根据需求选择业务模型，并基于IHD实时数据库中的点位数据计算相应的业务指标；步骤S5：将计算得到的业务指标推送至数字孪生3D模型；步骤S6：数字孪生3D模型基于采集到的目标对象的点位数据以及接收到的业务指标还原目标对象的内在属性；本发明为复杂工业系统提供了一个统一的数字孪生模型管理与协同分析框架，旨在解决数字孪生目前存在的任务异构复杂、环境动态变化及交互实时的问题。
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公开(公告)号：CN119336363A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411864769.8
申请日：2024-12-18
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G06F8/65 , G06F30/20 , G06F9/445 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生的业务模型动态配置及在线更新方法及系统，包括：构建数字孪生3D模型；实时采集物理系统的数据，配置点位并仿真驱动数字孪生体；业务模型计算图的配置和执行；引入自定义算法注册机制，实现动态任务映射和计算图的更新；在线增量学习及参数的软更新策略；通过计算结果与监测数据，实时驱动3D数字孪生体的状态和行为，准确反映物理系统的状态变化。本发明通过计算图的形式完成了数字孪生业务模型的动态配置和参数更新，提升了数字孪生系统对现实环境的适应能力，从而实现智能化管理和控制。
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公开(公告)号：CN118585928B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202410477179.3
申请日：2024-04-19
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2413 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/084 , B22D11/18
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生技术的连铸结晶器液位异常预报方法和系统，包括：构建高保真连铸数字孪生物理环境；收集和融合浇铸过程中影响结晶器液位的多源异构数据；对数据进行预处理；随机噪声生成噪声数据；构建GAN网络的数字孪生数据驱动模型；将GAN生成器的预测值与实际值相比较，使用WMSE加权均方误差损失，评估生成器的好坏，使用交叉熵损失评估判别器的好坏；模型评价合格后对结晶器液位异常情况进行判别，设置置信度阈值，当预测score大于阈值时判定为异常；将模型输出反馈到数字孪生环境。本发明可以在线预测结晶器液位的变化趋势以及预报结晶器液位是否异常，有益于实际工程的应用。
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公开(公告)号：CN114372341A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202011104768.5
申请日：2020-10-15
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生的钢铁热轧管控系统及方法，包括：感知模块：感知物理工厂的环境、设备运行状况和热轧板坯质量属性；数据模块：对感知的环境、设备和热轧板进行数据采集、数据存储、数据融合、数据传递和数据分析；表现模块：基于分析后的数据，通过三维图形渲染和增强现实技术，采用虚拟孪生影像表征现实物理工厂的生产情况；控制模块：根据控制目标和相应的控制规则，基于故障知识库形成决策控制建议，并发出控制指令。本发明基于多尺度卷积神经网络的故障诊断方法来对设备的运行状态进行监测，可以有效地判断出设备的异常情况并匹配相应的故障知识库给出修复建议。
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