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公开(公告)号：CN114416099B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202210073300.7
申请日：2022-01-21
Applicant: 杭州和利时自动化有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于信息物理系统的模型集成方法及相关组件，包括：获取与待集成的机器学习模型对应的PMML文件；所述机器学习模型包括利用各种开发工具开发的算法模型；基于预设规则对所述PMML文件进行处理得到与所述机器学习模型对应的符合FMI标准的FMU文件和参数值文件；其中，所述FMU文件包含所述机器学习模型的语义描述信息；所述参数值文件包含所述机器学习模型的训练参数及其训练值；控制信息物理系统根据集成指令通过FMI接口获取所述FMU文件和参数值文件，以在FMU运行环境中利用获取到的所述FMU文件和参数值文件对所述机器学习模型进行集成操作。本申请能够实现模型批量自动集成，易用性强且集成效率高。
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公开(公告)号：CN115169629A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210397672.5
申请日：2022-04-15
Applicant: 杭州和利时自动化有限公司 , 中国计量大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于有监督多潜在变量结构的软测量方法和装置，该方法包括：火力发电排产过程中获得的过程数据输入预先建立的质量提取模型中；通过所述质量提取模型提取燃料的质量相关信息；所述质量相关信息包括过程变量和质量变量；其中，所述质量提取模型为有监督多潜在变量结构的数学预测模型，所述多潜在变量包括：动态潜在变量和静态潜在变量，所述动态潜在变量用于提取所述过程变量与所述质量变量的互相关关系，所述静态潜在变量用于对所述过程变量与所述质量变量的互相关关系进行保留。通过该实施例方案，实现对质量变量的实时测量。
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公开(公告)号：CN114519070A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210147734.7
申请日：2022-02-17
Applicant: 杭州和利时自动化有限公司
IPC: G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/9537 , G06K9/62
Abstract: 本申请公开了一种报警分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质，涉及报警技术领域。方法包括：获取目标时间段和/或目标点项的报警记录信息；根据报警记录信息确定报警记录信息所属的报警类型；对报警类型通过列表分析、时间趋势图、类型频率图、报警泛滥分析图以及Top分析法中的至少两种方法进行筛选并得到筛选结果；筛选结果为有效报警和无效报警。通过对报警类型进行筛选能在众多报警信息中将用户需要获取的报警信息提取出来并使得用户能够更直观的看到报警信息，实现从众多报警信息中及时有效地获取用户需要获取的报警信息，将用户需要获取的报警信息称为有效报警，其余则称无效报警，实现对众多报警信息进行有效筛选得到有效报警。
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公开(公告)号：CN114518734A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210147737.0
申请日：2022-02-17
Applicant: 杭州和利时自动化有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本申请针对目前对高级控制模型进行集成部署导致增加部署成本的问题，提供一种控制模型集成方法，包括：获取人机交互装置发送的集成指令和周期配置信息；根据集成指令调取、组合相应的FMU模型和基础算法模型，以得到控制流程，FMU模型为不同高级控制模型转换而来，可以共用FMU文件的运行环境；解析控制流程中各FMU模型对应的FMU文件，并根据解析得到的结果和周期配置信息为各FMU模型分配调度文件和运行资源，当调度文件被执行时能后获取系统时钟并根据周期配置信息按周期执行FMU模型，使得原本应用于仿真的FMI标准，可以应用在控制流程中；进而避免目前对不同高级控制模型集成所导致的增加部署成本的问题。
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公开(公告)号：CN108809784B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201810581164.6
申请日：2018-06-07
Applicant: 杭州和利时自动化有限公司
Abstract: 本申请公开了一种总线设备侦听系统及方法，包括：DP主站，用于获取DP主站下联的DP从站的通讯报文，并发送通讯报文至总线控制系统；总线控制系统，用于接收通讯报文，解析通讯报文，得到DP从站的故障信息；本申请利用DP主站获取DP从站的通讯报文，并发送通讯报文至总线控制系统，再由总线控制系统解析通讯报文，得到DP从站的故障信息，从而完成对DP从站的故障排查，不再需要额外设备辅助侦听，提高了故障检测效率，能够及时发现故障，无需安排专门的总线诊断设备，降低了维护成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108200062B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201810005231.X
申请日：2018-01-03
Applicant: 杭州和利时自动化有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种智能仪表设备的数据管理方法及系统，该方法包括：获取智能仪表设备发送的数据报文；根据数据报文的报分头判断数据报文是否为HART报文；若是，则利用HART驱动装置处理数据报文，获取数据报文对应的信息含义；若否，则利用Profibus驱动装置处理数据报文，获取数据报文对应的信息含义；本发明通过对数据报文的报文头进行拆分处理，将不同协议的数据报文交由对应的驱动装置进行处理，可以对支持HART和Profibus协议的智能仪表设备的数据报文进行解析，提供了多种接口采集智能仪表设备的数据功能，从而可以提高现有智能仪表设备的可利用率，降低设备维护的成本，优化工厂的运行，增加盈利率。
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公开(公告)号：CN111176246A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN202010116395.7
申请日：2020-02-25
Applicant: 杭州和利时自动化有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本申请公开了一种分布式控制系统远程仿真的方法，包括：连接分布式控制系统；接收远程监视站发送的连接请求，并将工程文件发送至远程监视站；接收远程监视站发送的远程仿真请求，并将远程仿真请求转发至分布式控制系统；接收处理结果，并将处理结果转发至远程监视站。本申请将工程文件发送至远程监视站，以使远程监视站输出对应的分布式控制系统操作界面，进而使得用户可以在该操作界面输入相应的远程仿真请求，最后将远程仿真请求转发至分布式控制系统进行处理，将处理结果转发至远程监视站，进而实现了分布式控制系统的远程仿真。本申请同时还提供了一种分布式控制系统远程仿真的系统及远程仿真服务器，具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN114418399B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210065380.1
申请日：2022-01-20
Applicant: 杭州和利时自动化有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/10 , G06F16/36 , G06Q10/0633
Abstract: 本申请公开了一种流程行业工厂知识图谱自维护系统及方法，包括：语义库创建模块，用于创建流程行业工厂的语义库；规则库创建模块，用于创建图谱生成规则库；图谱生成模块，用于结合语义库和图谱生成规则库，集成流程行业工厂原有的工艺数据、特征指标及业务规则，动态更新流程行业工厂的知识图谱；案例库模块，用于根据语义库中的有效实例数据生成实例图谱快照；图分析模块，用于将实例图谱快照与流程工业工厂的知识图谱输入至图算法模型进行图谱学习，生成新的图谱。这样形成了具有清晰语义支撑的数据知识和具有特征指标及业务规则的数据处理知识的知识图谱，方便对数据进行有效钻取分析，同时知识图谱实现了自维护，无需额外维护成本。
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公开(公告)号：CN114518734B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202210147737.0
申请日：2022-02-17
Applicant: 杭州和利时自动化有限公司
IPC: G06F8/41 , G05B19/418
Abstract: 本申请针对目前对高级控制模型进行集成部署导致增加部署成本的问题，提供一种控制模型集成方法，包括：获取人机交互装置发送的集成指令和周期配置信息；根据集成指令调取、组合相应的FMU模型和基础算法模型，以得到控制流程，FMU模型为不同高级控制模型转换而来，可以共用FMU文件的运行环境；解析控制流程中各FMU模型对应的FMU文件，并根据解析得到的结果和周期配置信息为各FMU模型分配调度文件和运行资源，当调度文件被执行时能后获取系统时钟并根据周期配置信息按周期执行FMU模型，使得原本应用于仿真的FMI标准，可以应用在控制流程中；进而避免目前对不同高级控制模型集成所导致的增加部署成本的问题。
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公开(公告)号：CN116520790A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211557645.6
申请日：2022-12-06
Applicant: 杭州和利时自动化有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本申请公开了一种分散控制系统的故障根因分析方法、装置及介质，涉及分散控制系统领域，本申请通过获取POU文件；解析POU文件，生成一个总树状节点关系图；接收故障触发报警；根据总树状节点关系图分析故障触发路径。本申请通过将分散在不同POU文件中的控制逻辑合并串接，形成了一个完整的总树状节点关系图本申请根据总树状节点关系图分析故障触发路径，进行故障演算，相比人力分析速度更快，特别是控制逻辑关系层次深、算法复杂时，准确度更高，不需要操作人员结合控制逻辑和历史数据人工进行分析才能确定故障根因以及完整的故障触发路径，避免了人力进行根因分析时遗漏逻辑。
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