数字孪生环境下本体驱动的车间不安全状态语义推理方法

    公开(公告)号:CN114282360B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202111534942.4

    申请日:2021-12-15

    Abstract: 本发明提出了一种数字孪生环境下本体驱动的车间不安全状态语义推理方法。首先,通过网络本体语言(OWL)建立车间生产现场不安全状态的语义本体模型,并使用语义网规则语言(SWRL)建立不同类型的车间不安全状态的推理规则;然后,使用本体编辑器Protégé对所建立的车间生产现场不安全状态的语义本体进行编码;然后,在Unity 3D中对孪生车间不安全状态虚拟场景进行仿真,将高逼真的仿真动画录制成视频,作为后续目标检测的数据集来源;然后,利用实例分割算法识别车间生产现场不安全状态的实例,并映射为所建立的本体的实例;最后,使用推理引擎执行推理规则,实现车间生产现场潜在危险状态及其相关信息的自动推理。

    基于多模态敏感特征选取融合的设备故障预警方法及系统

    公开(公告)号:CN113255777B

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202110590228.0

    申请日:2021-05-28

    Abstract: 本发明提出一种基于多模态敏感特征选取融合的设备故障预警方法及系统,用于解决基于单模态特征的预警系统存在准确率低、适用范围窄的技术问题。其方法的步骤为:首先,提取采集的历史设备正常状态的参数运行数据的特征向量,并对特征向量进行标准化;其次,运用基于Mercer内核的核PCA获取标准化的特征数据的敏感特征,并根据敏感特征训练GMM模型;然后在线获取设备运行时的实时状态数据,并根据上述步骤选取多模态敏感特征;最后,将多模态敏感特征输入到训练好的GMM模型,依据得到的概率值是否小于预设的阈值决定是否报警。本发明通过设备多模态特征选取与融合,提升设备故障预警系统的准确率,实现了离线预警模型构建、在线实时故障预警。

    虚实同步的智能垃圾箱多状态三维呈现与异常反馈方法

    公开(公告)号:CN114476435B

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202210072310.9

    申请日:2022-01-21

    Abstract: 本发明提出了一种虚实同步的智能垃圾箱多状态三维呈现与异常反馈方法。首先,给出翻板式垃圾箱的基本组成结构,然后通过基于深度学习的目标检测算法和翻板式机构实现垃圾的智能识别、分类与自动分拣这三个基础功能;然后,通过红外传感器、惯性传感器、温度传感器、角度传感器、视觉传感器、重量传感器实现垃圾箱不同类型信息的感知;然后,通过三维建模和物理引擎实现多状态三维呈现,并通过数据对比识别异常状态;然后,通过通信接口实现数据传递与控制信息反馈,完成垃圾清理提示、火情预警、倾倒预警、故障推送等功能,最终达到提高垃圾分类储存、回收的效率,并降低垃圾箱本身运维和管理成本的目的。

    数字孪生环境下的生产线不确定对象智能识别与预警方法

    公开(公告)号:CN113658325B

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202110896179.3

    申请日:2021-08-05

    Abstract: 本发明提出一种数字孪生环境下的生产线不确定对象智能识别与预警方法,首先建立非生产线系统不确定物理对象的模型库;其次,附加非生产线系统不确定物理对象的属性数据;将建立的非生产线系统不确定物理对象的模型库及其附加属性数据导入现有生产线数字孪生系统的模型库中;基于YOLO方法对进入生产线系统的不确定物理对象进行自动检测;基于双目视觉对进入生产线系统的不确定物理对象的实际大小进行自动检测;对于不安全对象,综合采用语音提示、系统报警、信息推送等手段进行危险预警;对于安全对象,在所建立的模型库中匹配出对应的三维模型;最终,将匹配到的三维模型加载到生产线数字孪生系统中。

    基于知识驱动的功能变更传播路径和工作量预测方法

    公开(公告)号:CN111126706B

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN201911366085.4

    申请日:2019-12-26

    Abstract: 本发明提出一种基于知识驱动的功能变更传播路径和工作量预测方法,其步骤为:首先,从功能和知识的角度出发,建立功能变更传播预测信息模型,并确定变更传播潜在路径,找出所有潜在的受影响功能,逐条比较变更功能的变更知识和受影响功能的知识的相似性;其次,分别建立来自功能分解模型的变更传播树和来自功能接口模型的变更传播树,并计算变更传播可能性和变更传播带来的额外复杂性和工作量;最后,根据额外复杂性和工作量制定具体的设计计划,对产品研发进度进行有效管理。本发明结合BZT复杂性评价方法,帮助工程师改善现有的研发计划,保证研发进度,改善基于产品组件的工程变更传播预测方法工作量巨大、输入主观性强和通用性低的问题。

    基于数字孪生和AR的物料完备性智能检测与配置方法

    公开(公告)号:CN113240798B

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN202110544533.6

    申请日:2021-05-19

    Abstract: 本发明提出一种基于数字孪生和AR的物料完备性智能检测与配置方法,建立不完备物料的数字孪生模型库与知识库;将不完备物料的数字孪生模型库与知识库分别导入数字孪生系统数据库中的模型数据库与知识数据库中;将待检测物料送入基于视觉的物料完备性检测平台中进行分拣,得到不完备物料和相应的数据,将数据导入不完备物料信息数据库中;基于AR设备实现对不完备物料配置的感知与重构;根据数字孪生关系数据库匹配不完备物料的配置方案,利用基于AR的虚实注册融合算法在AR设备中实现虚实融合;借助不完备物料的配置方案和AR人机交互,工人能快速准确地找到不完备物料的位置和问题种类,完成配置,使物料完备。

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