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公开(公告)号：CN117950839A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410210114.2
申请日：2024-02-26
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 雄安威赛博智能科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于智能任务分配与执行的任务处理方法及装置，涉及计算机科学和信息技术领域。本发明通过外部任务数据的任务类型和任务配置信息，确定对应的线程池和线程，由于不同的业务类型对应不同的线程池，不同的任务配置信息对应线程池中不同的线程，实现了不同任务的分类处理，避免了任务队列中任务堆积，提高任务管理系统的执行效率和稳定性。
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公开(公告)号：CN117890111A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311786697.5
申请日：2023-12-22
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 雄安威赛博智能科技有限公司
IPC: G01M13/045 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本申请适用于轴承故障诊断技术领域，提供了轴承故障诊断模型的训练方法、轴承故障诊断方法及装置，该轴承故障诊断模型的训练方法包括：获取第一轴承的振动信号、温度信号、转速信号，以及第一电机的工况信号，第一电机为第一轴承的驱动电机；提取振动信号的初始频域特征，并将初始频域特征和振动信号融合，得到第一融合特征；将第一融合特征、温度信号、转速信号、第一电机的工况信号融合，得到第二融合特征；基于第二融合特征，对预先建立的轴承故障诊断模型进行训练，得到训练好的轴承故障诊断模型；其中，预先建立的轴承故障诊断模型的输入数据为第二融合特征，训练标签包括第一轴承的故障类型。本申请能够有效提高轴承故障诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN116452547A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310429197.X
申请日：2023-04-20
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 青岛河钢新材料科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06V10/764
Abstract: 本申请适用于彩涂板检测技术领域，提供了一种基于无监督学习的彩涂板表面缺陷检测方法和装置。该方法包括：通过线阵相机采集彩涂板的待识别图像；从所述待识别图像中提取有效区域，通过彩涂板花纹图案分类模型识别所述有效区域的彩涂板花纹类型；根据所述彩涂板花纹类型和所述有效区域，利用缺陷检测模型进行彩涂板缺陷检测，输出缺陷区域坐标；基于所述缺陷区域坐标从所述待识别图像中提取缺陷区域，将所述缺陷区域输入缺陷类型分类分级模型，得到彩涂板的缺陷类型和级别。本申请相较于传统基于图像特征如边缘提取等方法，具有较强的抗干扰能力和较高的缺陷检出率。
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公开(公告)号：CN114579098A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210271240.X
申请日：2022-03-18
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06F8/20
Abstract: 本发明公开了一种用于ElementUI表单与列表联动控制的方法，包括步骤：当勾选多选列表时，将所选数据保存到中间变量（已选项数据），并同步到表单数据；当对表单数据进行删除操作时，需对中间变量进行相应地操作，然后再对列表内容的选中状态进行更新操作，如果删除的不是当前页数据，则调用toggleRowSelection方法切换列表该行数据的选中状态无效，此时需要在切换列表分页时重新对列表的选中状态进行相应地设置。本发明通过比较当前页列表数据与已勾选项数据，实现应用程序中表单与所选列表相互联动控制。
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公开(公告)号：CN114567657A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210232609.6
申请日：2022-03-10
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: H04L67/12 , H04L67/55 , H04L67/56 , H04L41/0604 , H04L41/0631
Abstract: 本发明公开了一种用于钢铁冶炼产线上的实时报警方法，包括如下步骤：设备上报数据通过MQTT协议传输至物联网平台的MQTT BROKER消息代理服务中间件；MQTT BROKER将接收到的设备数据直接推送至消息队列Kafka，通过消息队列Kafka将报警服务与其它服务解耦；规则引擎从Kafka中获取设备数据后，根据设备唯一标志符，从非关系型数据库Redis中按照业务需求获取预设的相应报警规则，匹配触发报警条件的数据阈值；规则引擎对设备数据进行处理，处于正常值域的设备数据直接跳过，数据处理后触发的报警生成报警通知并发送。本发明降低了服务器压力、数据存储压力、网络流量压力，提高了报警通知的实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114546348A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210251893.1
申请日：2022-03-15
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及调度系统技术领域，具体为一种全流程支持拖拉拽的自动化分布式任务流调度系统，包括GG‑editor绘图框架、Activiti工作流框架、Quartz分布式定时调度框架；其中，Activiti工作流框架和Quartz分布式定时调度框架实现自动化分布式任务流调度；所述Activiti工作流框架实现复杂业务场景的任务流自定义配置；所述Quartz分布式定时调度框架实现该任务流的分布式调度；所述GG‑editor绘图框架实现可视化拖拽，工作流流程图的设计。本发明通过Activiti框架和Quartz框架，适用于复杂业务场景工作流设计，可视化拖拽组件简单灵活，支持大批量数据采集，每天可支持TB级数据量采集，每天采集数据可达亿条，支持复杂的任务流调度，任务流调度响应时间 =95%。
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公开(公告)号：CN119728712A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411564170.2
申请日：2024-11-05
Applicant: 雄安威赛博智能科技有限公司 , 河钢数字技术股份有限公司
IPC: H04L67/1095 , H04L67/30 , H04L67/147 , G06F16/27 , G06F16/2458 , G06F16/25 , G06F9/54
Abstract: 本申请涉及一种基于云边协同的多平台数据同步的方法，包括：S1、功能模块配置数据和业务数据同步；S2、设备监控和状态维护；S3、设备时序数据同步；S4、报警数据和工单数据协同管理；S5、多平台配置和数据同一管理；多个所述云端平台管理所有所述边端平台的配置信息，边端平台的业务数据和设备数据在所述云端平台统一管理。本申请实施例提供的整体结构，立足于云边协同多平台数据同步接入的场景，提供了管理数据的一种新思路，打通了多平台数据通道，把数据进行集中管理和整合，便于数据统计和数据展示，解决了边端数据孤岛问题，提升了工作效率，提升了业务数据的准确性，增强了平台数据互通性。
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公开(公告)号：CN119589671A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411811955.5
申请日：2024-12-10
Applicant: 雄安威赛博智能科技有限公司 , 河钢数字技术股份有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本申请涉及一种工业机器人控制方法，包括如下方法：S1、初始化系统：设定机器人的初始位置坐标、姿态角和速度；S2、状态采集：在机器人的基座、手臂关节和末端执行器上安装高精度位置传感器和速度传感器，以覆盖机器人的所有自由度，定期记录传感器数据，包括位置Pt和速度Vt，记录每个关节的位置坐标和速度；S3、偏差计算：根据理论模型计算机器人的理想位置，从位置传感器数据中提取机器人的实际位置。本申请实施例提供的整体系统，通过引入改进的粒子群优化算，实现了对机器人定位偏差的实时在线修正，这一过程无需人工干预，系统自动响应，确保了机器人在各种复杂环境下均能保持高精度的作业表现。
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公开(公告)号：CN119260768A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411658549.X
申请日：2024-11-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 雄安威赛博智能科技有限公司 , 河钢数字技术股份有限公司 , 邯郸钢铁集团有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种基于多传感器的故障隐患识别方法及挂轨巡检机器人。所述方法包括：挂轨巡检机器人基于目标电气设备的高清图像提取得出其类型属性，根据类型属性筛选得出若干检测传感器，并确定各检测传感器的置信优先系数；控制各检测传感器对目标电气设备进行探测，以获得多组探测数据，根据多组探测数据和对应的置信优先系数确定得出目标电气设备的故障概率；将故障概率高于第一概率阈值的目标电气设备确定为故障隐患设备，并向相关人员进行输出。本发明可以根据电气设备的类型来选择合适种类的检测传感器，以及还能够根据各检测传感器的置信优先系数对检测得到的多组探测数据进行融合处理，以得到目标电气设备的更准确的故障概率。
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公开(公告)号：CN118586440A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410649049.3
申请日：2024-05-23
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06N3/045 , G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06V10/82 , G06V10/771
Abstract: 本发明公开了基于梯度的Transformer模块化分解方法，涉及图像处理和计算机视觉技术领域，该基于梯度的Transformer模块化分解方法，包括以下步骤：步骤一：目标点识别，如算法1描述了基于梯度技术识别单个注意力头中的非目标节点；步骤二；存储不属于目标类模块的节点位置；步骤三：添加非目标类；步骤四：目标类模块化，将事先训练好的Transformer模型分解为一组更小且可重用的模块，通过这一独特的分解过程，生成的模块能够被灵活地重用，以构建全新的、甚至更加精准的Transformer模型，而无需从头开始进行昂贵的训练。这种模块化分解方法不仅提高了模型的灵活性和可重用性，同时降低了模型开发的成本和时间，为深度学习模型的定制和优化提供了一种高效而创新的途径。
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