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公开(公告)号：CN120067588A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510148828.X
申请日：2025-02-11
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于专家知识与人工智能的振动预测方法。该方法可以包括：针对振动时间序列进行时间切片，计算每一个时间切片的因子；根据每一个时间切片的因子，获得对应的因子时间序列；建立预测模型，针对振动时间序列与因子时间序列进行预测；根据预测值与实际值计算残差序列，根据残差序列调整预测模型，获得最终的预测模型；其中，因子包括峰值因子、脉冲因子、裕度因子、峭度因子。本发明引入智能化方法，对于时域、频域信号进行时间序列分析处理，减轻人员手工处理负担。
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公开(公告)号：CN117407146A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311713316.0
申请日：2023-12-14
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及计算机应用技术领域，提供一种基于哈希算法满足时序性的调度方法、系统、介质及设备，方法包括采用任务分组策略对任务进行分组，得到第一分组；利用哈希算法计算取模值；根据取模值对多个第一分组进行二次分组，得到第二分组；将多个第二分组和虚拟节点分配至哈希环上；根据第二分组的取模值与虚拟节点的节点值的关系，利用哈希任务调度器对多个第二分组进行调度。本申请中，哈希算法满足同类任务时序一致性，任务分组技术减少了系统调度次数，减少系统运行所需资源。调度器实现了同类任务发送至同一任务执行节点，从而保证同类任务执行的按时序执行的要求。提升任务调度服务的稳定性，并有效保证物联网数据采集和计算任务的时序性。
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公开(公告)号：CN116582821A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310656858.2
申请日：2023-06-05
Applicant: 东南大学 , 江苏金恒信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向移动LoRa终端的可靠数据传输方法，首先通过一次通信确定LoRa终端与网关之间的通信距离，并根据通信距离选择传输能耗最小的参数；然后为保障传输可靠性，设计了LoRa终端移动情况下的终端信道选择方案；最后考虑到LoRa终端的移动情况，提出了利用移动LoRa网关提供可靠传输服务，设计了LoRa终端位置感知方法，在LoRa网关可移动的前提下，使LoRa网关可跟随LoRa终端移动，覆盖尽可能多的LoRa终端，使尽可能多的LoRa终端可以以更快的通信速率、更小的传输能耗进行通信，在保障可靠数据传输的同时，尽可能降低LoRa终端传输能耗，延长LoRa网络生命周期。
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公开(公告)号：CN115618751B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211619454.8
申请日：2022-12-16
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N20/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种钢板力学性能预测方法，其包括：由制造执行系统中导出钢板数据；采集得到的钢板数据进行清洗并划为训练集和测试集；通过训练集对卷积神经网络进行训练得到训练后的卷积神经网络模型，再将训练集和测试集放入训练后的卷积神经网络模型输出新训练集和新测试集；通过新训练集对集成学习模型进行训练，所得到的训练后的集成学习模型经新测试集评估对比合格即将训练后的集成学习模型作为预测模型；进行钢板力学性能预测时只需导入新的钢板的生产过程数据、依次经卷积神经网络模型和集成学习模型处理后即可对其力学性能进行预测。本申请将卷积神经网络模型和集成学习模型的优点结合，可准确预测钢板力学性能，同时降低试验成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115860303A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310122581.5
申请日：2023-02-16
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q10/087 , G06Q50/04 , G06K17/00 , C21B5/00
Abstract: 本发明公开了一种用于降低铁水温降的铁水调度方法和调度系统，提供了以下技术方案：S1:对空罐加铁；S2:识别运输至各个倒罐站的在途重罐数量和库存重罐数量；S3:对重罐执行重罐运输计划；S4:对在途重罐和库存重罐数量之和小于等于备用数量要求的炼钢区，执行重罐立即运输，否则，执行常规数量运输；S5:对倒罐站的重罐执行倒铁水操作；S6:对空罐执行空罐运输计划，并转到S1；具有的技术效果是：通过重罐和空罐运输计划，结合调度系统，可以对倒灌站库存铁水量的监控，避免了运输过程中因为不合理调度所产生的机车拥堵或者不能及时倒铁水等不利情况，可以大幅节约铁水的运送时间，有效降低了温降。
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公开(公告)号：CN115580619B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211486607.6
申请日：2022-11-25
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC: H04L67/1004 , H04L67/1074
Abstract: 本申请实施例提供了一种数据处理系统和数据处理方法，该数据处理系统包括数据采集服务和数据处理服务，数据采集服务与至少一个边缘设备连接。其中，边缘设备用于采集监控环境中的数据，得到多条原始数据；数据采集服务用于从边缘设备中获取多条原始数据，并将多条原始数据发送给数据处理服务；数据处理服务用于处理数据采集服务发送的多条原始数据。由此可见，本申请的数据处理系统在数据采集服务和数据处理服务之间，去除了传统的消息服务队列，节省了部署消息队列服务所需的运行资源和服务器资源。而且，数据采集服务和数据处理服务之间采用点对点的模式进行通信，降低了消息传输时延，提高了系统响应的实时性。
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公开(公告)号：CN115618751A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211619454.8
申请日：2022-12-16
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种钢板力学性能预测方法，其包括：由制造执行系统中导出钢板数据；采集得到的钢板数据进行清洗并划为训练集和测试集；通过训练集对卷积神经网络进行训练得到训练后的卷积神经网络模型，再将训练集和测试集放入训练后的卷积神经网络模型输出新训练集和新测试集；通过新训练集对集成学习模型进行训练，所得到的训练后的集成学习模型经新测试集评估对比合格即将训练后的集成学习模型作为预测模型；进行钢板力学性能预测时只需导入新的钢板的生产过程数据、依次经卷积神经网络模型和集成学习模型处理后即可对其力学性能进行预测。本申请将卷积神经网络模型和集成学习模型的优点结合，可准确预测钢板力学性能，同时降低试验成本。
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公开(公告)号：CN114757621A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210462285.5
申请日：2022-04-28
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC: G06Q10/08
Abstract: 本申请涉及订单管控技术领域，提供一种钢材订单交付管控系统，根据钢材种类和客户地址，确定运输方式，然后按照成本最小化确定仓库位置，再通过历史运输时间对当前订单运输时间进行预测，最后结合装货时间，获得提前检查库存天数；以及，通过判断提前检查库存天数时的预测库存量与基础交付量的大小，向业务员、生产线或质检线发出告警提示。本申请能够实现钢材订单交付的预先管控，避免交付超时或者交期逼近时客户的追问和投诉，还能够通过管控结果督促生产线和质检线加快赶工；还能够减少人为操作和人为沟通，实时更新各条线路信息，大幅度提高工作效率。
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公开(公告)号：CN114490091B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210352580.5
申请日：2022-04-06
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种工业数据采集管理系统中监控规则引擎性能的方法及装置。所述方法通过定期监测规则引擎订阅的消息队列的生产速度和消费速度，来判断当前规则引擎的处理性能是否能够满足当前工业数据的规则处理的性能需求，并根据判断结果来确定是否增设规则引擎服务器集群节点，能够有效避免出现规则引擎处理性能跟不上导致数据处理滞后或者数据丢失的问题。
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