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公开(公告)号：CN115374756A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110536235.2
申请日：2021-05-17
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
Inventor： 钱名
IPC: G06F40/151 , G06F40/14 , G06F40/205
Abstract: 本发明提供了一种将Visio画面转化成iplat组态的转换方法，包括如下步骤：选择一个或多个Visio文件；将选择的Visio文件进行解压；对解析后的Visio文件设定参数；将设定的参数应用到解析后的Visio文件中，生成JSON格式的通用文件；复制或下载JSON文件，将JSON文件导入至iplat平台，iplat平台根据JSON文件展示Visio文件中的绘图数据；保存上传的解压后的Visio文件和生成的JSON文件，通过数据积累和分析，自定义原件和组态工具。本发明方法的实施过程包括了解析Vis io文件相关的数据、生成文本文件，可批量转换；加入私有的参数设定，更好地调整最终组态展示效果；将设定的参数应用到解析后的文件中，生成JSON格式的通用文件，导入iplat平台，提升开发效率。
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公开(公告)号：CN103672845A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201210349763.8
申请日：2012-09-19
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
Abstract: 一种多种燃料混烧机组RUNBACK工况下的燃料切除方法，是针对宝钢电厂4号机组（燃气机组）自身特点开发的有别于常规燃煤机组应对机组辅机故障的燃料切除方案。本发明运用DCS系统（分布式控制系统）对重要辅机故障跳闸（RUNBACK工况简称RB工况）进行分析和辩识，然后采用安全的工艺策略并编程，实现全自动地稳定机组运行。针对各种RB工况，不同程度的负荷扰动，该燃烧方案能够很好的响应机组负荷波动，满足锅炉热负荷需求，在宝钢电厂4号机组这个特殊燃气机组取得了良好的效果。
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公开(公告)号：CN118426411A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202310091635.6
申请日：2023-02-01
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供了一种矿粉立磨生产线的控制系统及方法，包括：基础控制系统：对现场智能仪表执行装置进行数据采集；与智能专家系统、现场智能仪表执行装置通讯接口连接；智能专家系统：完成矿粉选粉机系统、磨煤机系统、热风炉系统预测程序优化，实现智能控制的功能；与基础控制系统、现场智能仪表执行装置通讯接口连接；现场智能仪表执行装置：根据智能专家系统发出的运算指令实施控制动作或参数优化，实现智能控制；与基础控制系统、智能专家系统通讯接口连接。本发明减少人工干预；降低关键CV波动的标准偏差30％以上，例如磨机出口温度，热风炉出口温度，磨机压差，磨机入磨压力等。
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公开(公告)号：CN113705564B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110914541.5
申请日：2021-08-10
Applicant: 上海电力大学 , 宝山钢铁股份有限公司 , 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G06F17/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种指针式仪表识别读数方法，方法包括拍摄仪表图像，使用YOLOv4深度学习网络模型检测仪表位置并调整拍摄参数后重新拍摄，再次使用YOLOv4深度学习网络模型定位仪表并提取拍摄图像中带有待检测的仪表的区域图像，对该区域图像进行预处理操作后利用霍夫变换算法和角平分线算法的结合求得指针的位置，最终结合角度算法求出仪表读数。与现有技术相比，本发明利用YOLOv4深度学习网络模型进行指针图像的提取，提高了拍摄的指针图像的清晰度，又使用了改进的霍夫算法使得对于指针角度的判断更为精准，可准确读取仪表读数。
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公开(公告)号：CN118869758A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410011739.6
申请日：2024-01-03
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
IPC: H04L67/125 , G06N3/0442 , G06F18/2321
Abstract: 本发明提供了一种基于深度机器学习的冶金尘泥自动配料智控系统及方法，包括配料智能控制服务器、采集服务器、基础控制系统和L2层服务器；配料智能控制服务器与采集服务器互连；基础控制系统与采集服务器互连；采集服务器与L2层服务器连接；配料智能控制服务器包括自动配料的所有的智能控制算法，并搭建机理配方模型、机器学习配方模型和专家系统；采集服务器对基础控制系统和L2层服务器进行数据采集，通过中间件和关系型数据库完成数据处理和数据通信。本发明将先进控制理论与人工智能技术以及冶金尘泥工艺、自动控制、生产调试等各方面的经验相结合，实现冶金尘泥自动配料智能控制，赋能冶金行业数字化、智能化、信息化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103672845B
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201210349763.8
申请日：2012-09-19
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
Abstract: 一种多种燃料混烧机组RUNBACK工况下的燃料切除方法，是针对宝钢电厂4号机组（燃气机组）自身特点开发的有别于常规燃煤机组应对机组辅机故障的燃料切除方案。本发明运用DCS系统（分布式控制系统）对重要辅机故障跳闸（RUNBACK工况简称RB工况）进行分析和辩识，然后采用安全的工艺策略并编程，实现全自动地稳定机组运行。针对各种RB工况，不同程度的负荷扰动，该燃烧方案能够很好的响应机组负荷波动，满足锅炉热负荷需求，在宝钢电厂4号机组这个特殊燃气机组取得了良好的效果。
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公开(公告)号：CN119093581A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411042074.1
申请日：2024-07-31
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
IPC: H02J13/00 , G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06F16/2458 , G06F18/2433 , G06F18/2135 , G06F18/15 , G06F18/27 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络算法模型的发电厂智慧监盘预警系统及实现方法，采用大数据分析、人工智能、机器学习、专家经验等技术手段对发电厂海量历史运行数据进行数据挖掘，通过神经网络算法模型建设形成智慧监盘系统，实现发电厂智能预警、优化诊断、性能评价等，同时以强大的信息化、数字化技术为支撑，提升发电厂精细化管理水平、代替传统人员监盘、提效减排，有效保障安全生产及优化生产决策，建设更安全、更高效、更经济、更环保的现代化智慧电厂。
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公开(公告)号：CN118971333A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410878626.6
申请日：2024-07-02
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于iPlat平台的电气智能防误系统及方法，基于iPlat智能发电管控平台，从SIS系统数据库中梳理相关开关对应的状态信息，并通过web技术实现信息可视化。电气智能防误管理系统中，实现了在系统上签发票据及手机端APP上执行的环节，更直观地审查对现场正在执行工作票的细节部分，进一步加强对操作票签发、管理和检查。本发明中操作票及拉送电系统的上线，使相关工作更加透明化。系统充分利用电厂现有的网络资源，将两票的所有工作都通过计算机和网络完成，包括：开票、签发、接票、退回、撤销、开工执行、打印、回填、存档等操作。所有的两票信息都可以通过网络进行查询分析，管理人员可以随时了解现场都有重点工作，以便对工作进行全方位监控。
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公开(公告)号：CN115247579A
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202110461500.5
申请日：2021-04-27
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司 , 宝山钢铁股份有限公司
Abstract: 本发明涉及汽轮机冷却技术领域内的一种汽轮机盘车冷却系统及其方法，包括高压缸、中压缸、低压缸、控制阀、控制器以及凝汽器；控制阀包括第一控制阀和第二控制阀，第一控制阀与第二控制阀分别与控制器电连接，第一控制阀与高压缸连通，第二控制阀与中压缸连通，凝汽器分别与高压缸、低压缸连通；控制器控制第一控制阀开启后，在凝汽器真空负压下，低压气体依次经第一控制阀、高压缸后进入凝汽器内；控制器控制第二控制阀开启后，在凝汽器真空负压下，低压气体依次经第二控制阀、中压缸、低压缸后进入凝汽器内。本发明能够节约盘车时间，提高企业机组运转率，降低了运行成本。
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公开(公告)号：CN113705564A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110914541.5
申请日：2021-08-10
Applicant: 上海电力大学 , 宝山钢铁股份有限公司 , 上海宝信软件股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种指针式仪表识别读数方法，方法包括拍摄仪表图像，使用YOLOv4深度学习网络模型检测仪表位置并调整拍摄参数后重新拍摄，再次使用YOLOv4深度学习网络模型定位仪表并提取拍摄图像中带有待检测的仪表的区域图像，对该区域图像进行预处理操作后利用霍夫变换算法和角平分线算法的结合求得指针的位置，最终结合角度算法求出仪表读数。与现有技术相比，本发明利用YOLOv4深度学习网络模型进行指针图像的提取，提高了拍摄的指针图像的清晰度，又使用了改进的霍夫算法使得对于指针角度的判断更为精准，可准确读取仪表读数。
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