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公开(公告)号：CN106335042A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610958867.7
申请日：2016-11-03
Applicant: 北京信息科技大学 , 北京京东世纪信息技术有限公司
CPC classification number: B25J5/007 , B25J9/023 , B25J9/104 , B25J9/107 , B25J15/0028 , B25J15/10 , B25J18/025 , B65G59/023
Abstract: 本发明涉及一种携带托举式机械手的仓储拣货机器人及其使用方法，其包括移动底盘、转动本体、机械臂和机械手；所述移动底盘上部设置有所述转动本体，位于所述转动本体上设置有能升降和伸缩的所述机械臂，所述机械臂上设置有能模拟人手动作进行货物拆卸的所述机械手。本发明可以实现将紧密排列堆放整齐的箱式货物模拟人手动作将其进行拆卸和搬运，有效提高拣货效率；可以广泛用于立式高架库中，模拟人手动作，将托盘中密集堆放，包装箱相互之间没有缝隙的单件货物拆出。
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公开(公告)号：CN103235040A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310153233.0
申请日：2013-04-27
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01N29/07
Abstract: 本发明涉及一种能提高超声波探测精度的超声波探测系统及方法，其特征在于：它包括由多级放大器、检波电路、DA输出电路、微控制器和换能器组成的超声波探测系统；微控制器发出一定频率的脉冲信号，驱动换能器发射超声波；超声波经障碍物反射后，超声波回波信号被多级放大器的输入端接收，经多级放大电路放大后输入检波电路，再经检波电路进行滤波、保持后流向微控制器的检测端；DA输出电路使微控制器的比较端产生一个基准电压，微控制器将超声波回波信号的电压与基准电压做比较，当超声波回波信号的电压值大于或等于基准电压时，微控制器中断计时。本发明能够显著提高超声波探测系统在排水管道各种复杂的环境下、管道内壁凹凸不平情况下的探测精度。
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公开(公告)号：CN101859128A
公开(公告)日：2010-10-13
申请号：CN201010217024.4
申请日：2010-07-05
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G05B19/4065
Abstract: 本发明涉及一种基于知识的车铣复合机床故障预测专家系统，其包括人机接口模块、数据获取和预处理模块、基于数据挖掘的知识获取模块、基于自适应的故障预测模块、故障诊断专家系统、解释器、推理机、预测方法库、综合知识库、模型库和诊断模块；人机接口模块实现将实时检测数据和历史数据传送至其它模块，数据获取和预处理模块将接收的数据预处理后输入知识获取模块内进行数据挖掘；知识获取模块经故障预测模块连接故障诊断专家系统；故障预测模块和故障诊断专家系统将故障预测和诊断结果输入推理机，推理机在综合知识库和模型库中进行搜索；故障预测模块通过建立选择目标函数，经推理机从预测方法库中选择合适的预测方法进行故障预测。本发明可以广泛应用于各种数控机床故障诊断中。
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公开(公告)号：CN119910504A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510279106.8
申请日：2025-03-11
Applicant: 北京信息科技大学 , 北京希禾科技有限责任公司
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明涉及刀具磨损预测领域，具体是一种刀具磨损预测方法和系统，所述方法包括：获取刀具铣削相关的铣削数据，并对所述铣削数据进行预处理获得样本数据；利用KAN网络、三层长短期记忆网络、两层全连接层和随机失活层构建刀具磨损预测模型；设置与所述刀具磨损预测模型的权重相关的权重惩罚项，并将所述权重惩罚项加入所述刀具磨损预测模型的损失函数中获得权重优化刀具磨损预测模型；在所述权重优化刀具磨损预测模型中引入自注意力机制获得优化刀具磨损预测模型；利用所述样本数据对所述优化刀具磨损预测模型进行训练和评估并根据所述评估的结果，利用所述优化刀具磨损预测模型对刀具磨损进行预测。解决了现有技术中刀具磨损预测不准确的问题。
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公开(公告)号：CN109867077A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201810014437.9
申请日：2018-01-08
Applicant: 北京京东尚科信息技术有限公司 , 北京信息科技大学
Abstract: 本申请公开一种用于仓储拣货的系统、方法、装置、拣选车及穿梭车。其中，用于仓储拣货的系统，包括：信息管理服务器，用于接收拣货任务，并根据任务完成信息更新对应货物的库存；拣选车，用于根据拣货任务的相关信息，拣选对应的货物，并在拣选货物完成后生成卸货指令，所述相关信息包括物品名称，取货数量，物品位置，物料尺寸，以及库存数量；以及穿梭车，用于根据所述卸货指令，将所述拣选车上的货物转移到站台，并在货物转移到站台后生成任务完成信息。本申请公开的用于仓储拣货的系统、方法、装置、拣选车及穿梭车，能够准确取出每个分拣任务包中所需要的物品和数量，自动修改库存量，能够大大提供货物拣选的速度和精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109571527A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811620094.7
申请日：2018-12-28
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: B25J15/00
Abstract: 本发明涉及一种仓储拣货机器人的末端执行器，末端执行器设置在机械臂上，通过机械臂与机器人本体连接；其包括翻转机构、卡紧机构、抱紧机构和锁定机构；机械臂上设置有翻转机构和卡紧机构，抱紧机构与翻转机构和卡紧机构连接，并在抱紧机构末端设置有锁定机构；卡紧机构包括卡紧框架、第一驱动电机、丝杠滑台组和L型板；L型板由垂直卡紧手指和水平卡紧手指连接构成，丝杠滑台组由第一滑块和丝杠构成；卡紧框架与机械臂的滑块连接，位于卡紧框架顶部设置有第一驱动电机，第一驱动电机的输出端与位于卡紧框架内的丝杠连接；丝杠上设置有第一滑块，第一滑块与垂直卡紧手指固定连接。本发明避免了吸盘机械手漏气的风险，整体结构轻巧，提高搬运效率。
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公开(公告)号：CN106002483B
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201610289610.7
申请日：2016-05-04
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明涉及一种智能刀具故障诊断方法，其步骤：在机床的CNC端与机床端之间设置PLC；由PLC获取机床加工过程中产生的若干刀具振动信号x(t)，并对采集到的各刀具振动信号x(t)进行处理并提取刀具特征；根据获得的刀具特征信息建立刀具振动信号和刀具磨损故障的对应关系，以完成刀具磨损故障的智能识别：对每个刀具振动信号进行训练得到隐马尔可夫模型λ；利用训练好的隐马尔可夫模型λ进行似然率的计算，将刀具振动信号的序列O输入到以训练好的各个隐马尔可夫模型中，得到各刀具振动信号在相应隐马尔可夫模型下的似然率，进而实现刀具状态识别。本发明结合机床本身特性和刀具加工过程振动信号特征，实现刀具磨损故障的自动检测，并能自动识别刀具磨损状态。
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公开(公告)号：CN102962151B
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201210543626.8
申请日：2012-12-14
IPC: B05B7/04
Abstract: 本发明涉及一种干湿分离比例可调的混合喷涂枪外混合室，它包括外圈，外圈套设在内圈外部且螺纹连接内圈进口端，外圈出口端采用锥形收缩结构，在外圈内壁面与内圈外壁面之间形成环形空间，环形空间内设置有通过圆柱销固定在外圈内壁面上的锥圈；由内圈、锥圈、外圈形成一个锥扇形导向空间，内圈出口端设置有锥形导向，锥形导向与外圈圆锥形结构内壁面形成锥环形出口，由锥扇形导向空间和锥环形出口形成粉体输出路径；混合室主体进口端嵌设有空气帽，出口端经衔接圈连接枪头；空气帽一端与喷涂枪连接并固设在内圈进口端上，另一端上设置有湿料输出圆孔和高压雾化空气输出小孔，外圈进口端周向设置有气动直通。本发明可以广泛在表面喷涂领域中应用。
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公开(公告)号：CN102962151A
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201210543626.8
申请日：2012-12-14
IPC: B05B7/04
Abstract: 本发明涉及一种干湿分离比例可调的混合喷涂枪外混合室，它包括外圈，外圈套设在内圈外部且螺纹连接内圈进口端，外圈出口端采用锥形收缩结构，在外圈内壁面与内圈外壁面之间形成环形空间，环形空间内设置有通过圆柱销固定在外圈内壁面上的锥圈；由内圈、锥圈、外圈形成一个锥扇形导向空间，内圈出口端设置有锥形导向，锥形导向与外圈圆锥形结构内壁面形成锥环形出口，由锥扇形导向空间和锥环形出口形成粉体输出路径；混合室主体进口端嵌设有空气帽，出口端经衔接圈连接枪头；空气帽一端与喷涂枪连接并固设在内圈进口端上，另一端上设置有湿料输出圆孔和高压雾化空气输出小孔，外圈进口端周向设置有气动直通。本发明可以广泛在表面喷涂领域中应用。
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公开(公告)号：CN101770219B
公开(公告)日：2011-11-09
申请号：CN201010102878.8
申请日：2010-01-29
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G05B19/4065
Abstract: 本发明涉及一种车铣复合机床故障诊断知识库的知识获取方法，步骤一、获取车铣复合机床历史故障信息和机床实时在线监测信息；步骤二、对历史故障信息和实时在线监测信息依次进行信号处理、故障特征信息选取和数据离散化处理后，以故障特征属性为条件属性，以故障模式为决策属性，构建故障诊断的知识决策表；步骤三、基于所构建的知识决策表，进行基于粒度计算的故障特征属性的约简和属性值约简；步骤四、采用规则的置信度和覆盖度作为评价指标对约简后的决策规则进行度量和评价。本发明由于可以从大量实时在线和离线数据中为故障诊断获取精简、有效的知识和规则，为其故障诊断提供了有效的保障。本发明可以广泛应用于各种数控机床故障诊断中。
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