一种OPC_UA节点感知自适应优先级分类方法

    公开(公告)号:CN117195110A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311468706.6

    申请日:2023-11-07

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本申请涉及一种OPC_UA节点感知自适应优先级分类方法,该方法包括:提取变量节点的语义特征,并基于语义特征确定变量节点中数据的类型;判断第二类型数据是否变化,是则将第二类型数据归类为过程数据,否则给第二类型数据对应的节点打上低优先级标签;判断过程数据是否为字节串类型数据,是则给过程数据对应的节点打上低优先级标签,否则将过程数据归类为非图像型数据;判断非图像型数据中变异系数是否大于阈值,是则将非图像型数据归类为激变数据,否则给非图像型数据对应的节点打上中优先级标签;判断激变数据对应的节点的属性是否支持历史化存储,是则给激变数据对应的节点打上中优先级标签,否则给激变数据对应的节点打上高优先级标签。

    一种基于5G边缘计算的船舶制造数据云融合方法及系统

    公开(公告)号:CN116521904B

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310784277.7

    申请日:2023-06-29

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本申请涉及一种基于5G边缘计算的船舶制造数据云融合方法及系统,方法包括:采集船舶制造车间数据,并将其分为时序型数据和状态型数据;状态型数据包括设备运行状态数据、物料状态数据;根据设备运行状态数据和物料状态数据确定设备的制造工艺,并根据设备以及设备的制造工艺构造第一三元组;对时序型数据进行同源对象标记,确定第一同源对象;并以第一同源对象以及时序型数据构造第二三元组;对状态型数据进行同源对象标记,确定第二同源对象;并以第二同源对象以及状态型数据构造第三三元组;将第一三元组、第二三元组、第三三元组根据同源对象进行实体对齐,构建船舶制造知识图谱。该方法有利于高效评估船舶制造生产效能。

    一种基于数字孪生的强噪声下旋转机械故障诊断方法

    公开(公告)号:CN115753067A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202310025385.6

    申请日:2023-01-09

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的强噪声下旋转机械故障诊断方法,该方法包括:采集故障类型的震动信号;基于所述震动信号构建故障诊断模型;并采用内嵌故障标签的震动信号训练所述故障诊断模型,将训练完成的所述故障诊断模型作为数字孪生故障诊断模型;将所述数字孪生故障诊断模型部署在机器上;将实时采集的震动信号输入至所述数字孪生故障诊断模型,输出所述实时采集的震动信号对应的故障类型。采用该方法可在强噪声下的工业现场和大型装备中实时识别旋转机械是否发生故障,可以预防因机械故障引起的装备突发性停机、灾难性事件以及减少经济损失,能够有效保护人员安全。

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