公开(公告)号：CN119168035A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411321793.7

申请日：2024-09-23

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 王村松 ,  周彤 ,  薄翠梅 ,  彭浩 ,  张梦怡 ,  周通

IPC: G06N5/022 ,  G06N5/04 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于OPC UA协议与改进CASREL模型的航空制造领域故障知识图谱建模方法，具体包括以下步骤：传感器监控并采集维修数据；通过OPC UA数据传输协议收集多源异构数据并按照类型细化存储；数据预处理；数据集划分和基于RoBERTa的模型预训练；基于改进CasRel模型进行三元组提取；构建知识图谱；通过BiLSTM‑CRF模型提取关键实体，生成知识图谱二步子图；基于大语言模型进行知识问答和推理，分析故障原因分析并生成维修策略；再集成在线爬取机制，实现对知识库的完善、优化和自学习；本发明能广泛适用于航空设备维护、故障处理及相关决策支持领域，能显著提升故障管理的智能化水平和效率，为航空设备的故障诊断和维修决策提供精准、智能的支持。

公开(公告)号：CN117744483B

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202311740455.2

申请日：2023-12-18

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 王村松 ,  赵春旭 ,  张泉灵 ,  张登峰 ,  彭浩 ,  张梦怡 ,  周通 ,  何文敏

IPC: G06F30/27 ,  G01M13/045 ,  G06F30/23 ,  G06F30/17 ,  G06F18/25 ,  G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明涉及基于孪生信息模型和实测数据融合的轴承故障诊断方法，包括：对采集的实测数据集和仿真数据集分别进行数据样本标注标签得到实测振动数据集X和仿真振动数据集Y，通过数据预处理得到最优孪生模型；分析固有的故障特征频率来验证最优孪生模型有效性并判断故障类型；将X和Y输入GANs中进行增强和特征融合，获得特征的融合孪生数据集，将融合孪生数据集和实测振动数据集进行结合，得到混合数据集XA；将混合数据集XA输入Transformer故障诊断模型中进行特征提取，通过分类器实现轴承的故障诊断。本发明克服了故障数据不足、物理损伤实验成本高以及缺少仿真数据与实测数据的有效融合，导致故障诊断数据特征不够全面的问题，为制造产线的故障诊断提供了技术参考。

公开(公告)号：CN115909319A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211619934.4

申请日：2022-12-15

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 张梦怡 ,  孙立璟 ,  朱文俊 ,  易阳 ,  王村松 ,  薄翠梅 ,  彭浩

IPC: G06V20/64 ,  G06V10/20 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/52 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提出一种基于分层图网络在点云上用于3D对象检测方法，属于图像处理领域，具有较好的预测性能，能够以较小的预测误差预测3D点云中的物体，具体包括：步骤1：先将点云特征地图输入进网络中，进行特征提取，捕获多层次的语义信息，并将语义信息进一步进行聚合；步骤2：将聚合后的语义信息通过改进的投票模块映射到相同的特征空间中，然后通过提案生成器生成提案；步骤3：结合全局的场景信息，将提案送入提案推理模块，并对边界框进行预测，最后通过3D非极大值抑制后得到最终的检测结果，利用训练集将上述模型训练，当模型的损失函数稳定收敛时，利用统计度量对所述网络性能进行评价。

公开(公告)号：CN114997486A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210582208.3

申请日：2022-05-26

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 王村松 ,  张泉灵 ,  韩凯超 ,  何文敏 ,  薄翠梅 ,  张登峰 ,  李俊

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于宽度学习网络的自来水厂的出水余氯预测方法，包括以下步骤：首先对自来水厂的数据集进行标准化预处理，然后对标准化处理后的自来水厂数据集的辅助变量利用主成分分析方法(PCA)方法得到其低维的特征映射，再通过将辅助变量的低维特征映射作为输入、目标变量作为输出，最后使用求伪逆的方法训练宽度学习网络模型，得到自来水厂出水余氯预测模型。本发明克服了观测数据存在的非线性、时变性、干扰性问题，为自来水厂日常的运行决策提供了技术参考。

公开(公告)号：CN114881575A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210607596.6

申请日：2022-05-31

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 张登峰 ,  赵寿冬 ,  张水波 ,  胡琳 ,  张泉灵 ,  王村松

IPC: G06Q10/08 ,  G06F16/904 ,  G06T11/20

Abstract: 本发明提供了一种流程制造企业库存管理软件的快速开发框架及方法，开发框架包括界面层、服务层和数据层，界面层内置基础组件，服务层内置微服务架构，数据层包括MySQL数据库和对象模型管理模块，基础组件和微服务架构均通过对象模型管理模块访问数据库。开发方法包括：流程制造企业的库存管理业务分析、数据建模、界面快速构建、业务流程模型快速构建。本发明使用微服务架构使开发框架内部松耦合，将前端界面逻辑和后端流程业务逻辑区别开，通过拖拉拽和属性配置的开发方式，提高了开发框架的灵活性与扩展性，有效降低了流程制造企业库存管理软件开发难度、开发成本和开发技术门槛。