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公开(公告)号:CN107250753B
公开(公告)日:2019-11-19
申请号:CN201680005455.X
申请日:2016-01-08
Applicant: 株式会社东芝
IPC: G01M3/28
Abstract: 实施方式的传感器配置位置选择装置具有关联矩阵生成部、余树提取部、以及选择部。关联矩阵生成部基于对构成配水管路网的管路的连接构成进行表示的信息,生成表示上述配水管路网的图结构的关联矩阵。余树提取部基于上述关联矩阵,将构成上述配水管路网的管路分类为在上述配水管路网中成为构成开管路的树的管路和成为与上述树一起构成闭管路的余树的管路,并提取成为上述余树的管路。选择部选择所提取出的成为上述余树的管路的两端的节点作为水压传感器的配置位置。
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公开(公告)号:CN105144010B
公开(公告)日:2018-03-30
申请号:CN201480010300.6
申请日:2014-02-19
Applicant: 株式会社东芝
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0272 , C02F1/008
Abstract: 本发明涉及技能可视化装置及技能可视化方法。技能可视化装置具备缩限部、提取部及显示部。缩限部判别由上下水道设施收集到的工序数据是关于上下水道设施中的多个处理工序中的哪个工序的数据。提取部取得针对判别出的工序的、运转人员的运转操作数据的履历及工序数据,从取得的工序数据中提取与操作量对应的状态量,通过将提取出的状态量基于操作量分割成多个单元来生成技能可视化数据。显示部将由提取部生成的技能可视化数据作为运用技能进行显示。
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公开(公告)号:CN105009161A
公开(公告)日:2015-10-28
申请号:CN201480010297.8
申请日:2014-02-19
Applicant: 株式会社东芝
Abstract: 配水池水位设定装置具备记录部、模拟部、电力峰值评价部、电力量费用计算部。记录部记录设施数据和水需求数据。模拟部基于设施数据计算多个泵向配水池的送水量,基于送水量与水需求数据的关系计算配水池的水位,如果该水位达到配水池上下限值附近则将泵数增减。电力峰值评价部基于送水量计算电力量和峰值电力。电力量费用计算部基于峰值电力及电力量计算电力量费用。模拟部将抑制电力量费用的配水池上下限值作为设定值。
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公开(公告)号:CN105917157B
公开(公告)日:2019-08-16
申请号:CN201480073737.4
申请日:2014-11-20
Applicant: 株式会社东芝
CPC classification number: G05D7/0676 , F17D1/08 , F17D3/00
Abstract: 实施方式的漏水抑制装置具有取得部、压力推定部、提取部、以及控制部。取得部取得与流入包含多个节点在内的供水管路网的水的量相关的信息和与从所述节点流出的水的量相关的信息。压力推定部基于通过所述取得部取得的信息、及包含所述供水管路网的节点的连接信息在内的模型信息,来推定所述供水管路网的节点的至少一部分节点处的水压。提取部从包含通过所述压力推定部推定的水压在内的多个水压之中提取水压的最小值。控制部基于通过所述提取部提取的最小值,对能够调整流入所述供水管路网的水的水压或流量的调整部进行控制。
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公开(公告)号:CN107250753A
公开(公告)日:2017-10-13
申请号:CN201680005455.X
申请日:2016-01-08
Applicant: 株式会社东芝
IPC: G01M3/28
Abstract: 实施方式的传感器配置位置选择装置具有关联矩阵生成部、余树提取部、以及选择部。关联矩阵生成部基于对构成配水管路网的管路的连接构成进行表示的信息,生成表示上述配水管路网的图结构的关联矩阵。余树提取部基于上述关联矩阵,将构成上述配水管路网的管路分类为在上述配水管路网中成为构成开管路的树的管路和成为与上述树一起构成闭管路的余树的管路,并提取成为上述余树的管路。选择部选择所提取出的成为上述余树的管路的两端的节点作为水压传感器的配置位置。
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公开(公告)号:CN104781741B
公开(公告)日:2017-07-04
申请号:CN201380058447.8
申请日:2013-09-05
Applicant: 株式会社东芝
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0235 , G05B23/0275
Abstract: 工序监视诊断装置具备:分类部;模型构建部,具有识别部及异常检测用数据定义部;以及监视诊断部,具有提取部及异常等级判断部。分类部基于属性信息对工序数据或者时序数据进行分类。识别部基于被分类的时序数据制作日常模式数据和非日常模式数据。异常检测用数据定义部基于非日常模式数据制作异常诊断模型。提取部提取被分类的工序数据相对于日常模式数据的背离度。异常等级判断部将背离度应用于异常诊断模型来计算异常检测用数据和阈值,并基于异常检测用数据是否超过阈值判断异常等级。
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