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公开(公告)号：CN111308885A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010111248.0
申请日：2020-02-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G05B11/42
Abstract: 一种自走式农机作业的液压电控驱动装置，包括：核心控制器、控制信号输入端、反馈传感器；所述核心控制器为液压执行部件提供电气信号，所述电气信号为脉冲宽度调制信号，接收对所述液压执行部件检测后反馈传感器检测信号形成闭环的控制。本发明是基于比例控制阀的农机行走系统和农机液压作业系统：行走系统结合行走手柄，操作简单方便，结合行车制动和驻车制动，安全可靠，行走泵占空比调节优化分段设计，控制灵活且稳定。摘果驱动马达和捡拾器驱动马达作业系统结合检测反馈传感器和PID控制系统，构成闭环控制系统，可以极大提高液压驱动装置的控制系统的稳定性和控制精度。
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公开(公告)号：CN111190376A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010108448.0
申请日：2020-02-21
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G05B19/042 , F16K31/06
Abstract: 一种适用于农机ECU的比例阀驱动电路及控制方法，包含功率放大电路、隔离采样电路和农机ECU的控制芯片；依据导入农机ECU的控制芯片的电液比例阀电流/开度对应关系，当需要调节比例阀的开度驱动部件动作执行时，确定对应的电流值，通过控制PWM占空比，进而调节功率放大电路，对输出电流进行粗调；所述功率放大电路还依次与采用电阻和比例阀相连，并对比例阀进行控制；所述隔离采样电路的采样端连接于所述采样电阻，所述隔离采样电路的反馈端与农机ECU的控制芯片的A/D采样端相连。本发明采用PWM方式驱动电液比例阀线圈，通过功率放大芯片输出0-2.5A高精度电流信号，驱动比例阀阀块移动，进而驱动农机上的执行部件。
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公开(公告)号：CN106216823B
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201610870855.9
申请日：2016-09-30
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: B23Q7/00 , B23K101/06
Abstract: 本发明提供一种双向同步夹紧式等离子钢管切断装备，属于钢管切割装置技术领域，以解决利用等离子切割机切割钢管时，钢管无法通过机械装置旋转以及递送的技术问题。包括旋转夹紧装置、夹紧定尺递送装置、托架装置、翻转出料装置；所述的旋转夹紧装置包括夹紧安装框、转盘机构、夹紧机构、双向同步夹紧驱动连接机构、转盘驱动机构和托举机构；所述的夹紧定尺递送装置包括定尺递送导轨、定尺夹紧安装框、以及所述的夹紧机构、所述的双向同步夹紧驱动连接机构、所述托举机构和夹紧移动盘机构。它可以实现钢管切割过程中，对钢管进行加持和旋转，并对钢管进行定距递送。
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公开(公告)号：CN106270737B
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201610892458.1
申请日：2016-10-13
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明提供一种电动压力调节式管材自动牵引递送切断装置，解决对管材递送和切割的技术问题。它包括机架、牵引递送系统和切割系统，牵引递送系统包括电动压紧机构、第一可升降旋转递送机构、第二固定旋转递送机构和第三固定旋转递送机构；所述的第一可升降旋转递送机构、第二固定旋转递送机构和第三固定旋转递送机构分别相隔120°安装在机架上；切割系统安装于牵引递送系统的后方，包括切割机箱、切割旋转动力驱动机构、切割摆动架、组合刀切割机构、摆动架驱动机构和切割夹持机构；切割夹持机构，安装在切割机箱的前端。本发明的有益效果是：实现对管材的定距递送，和自动切割。
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公开(公告)号：CN114996566B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210439549.5
申请日：2022-04-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F16/9535 , G06F16/906 , G06F40/126 , G06F40/284 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机推荐技术领域，公开了一种面向工业互联网平台的智能推荐系统及方法，所述的系统包括后台管理模块、用户端、推荐管理模块、前端展示模块；所述的方法包括以下流程：(1)对后台管理模块中平台的信息进行数据预处理；(2)对用户信息进行数据预处理；(3)关于平台文本信息的文本‑主题特征提取；(4)关于企业用户信息的用户‑兴趣特征提取；(5)把流程(3)、(4)所得到的向量yCNN、yAFM通过低阶与高阶特征交互的融合，然后经过sigmoid非线性转换，得到预测喜爱程度的概率输出，然后根据喜爱程度的概率大小将被推荐信息进行排序得到待推荐topk；(6)把待推荐topk传输到到前端展示模块，形成推荐列表推荐给对应的企业用户。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111273757B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202010286243.1
申请日：2020-04-13
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F1/26
Abstract: 本发明的采用硬件和软件相结合的单片机开关机电路，包括单片机、按键K1、电源正P1以及场效应管Q1、Q2、Q3和Q4，单片机的VCC接于Q1的漏极，Q4和Q2的栅极均接于R3与R4的连接处，Q4的漏极与单片机上定义为输入的端口Pm.y相连接；场效应管Q3的栅极经电阻R5与单片机上定义为输出的端口Pn.y相连接。本发明的开关机方法包括：a).按键开机；b).低电平检测；c).维持开机状态；d).按键关机。本发明的单片机开关机电路及方法，采用了硬件和软件相结合的方式，解决了现有单纯采用一个按键开关机时电路复杂的问题，也避免了采用两个按键时操作繁琐和占用空间较大的问题，有益效果显著，适于应用推广。
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公开(公告)号：CN118014965A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410181512.6
申请日：2024-02-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像分析的技术领域，更具体地，涉及一种无参考木板图像质量评估方法。所述方法包括获取制作木板的现场原始图像数据，进行主观评分形成数据集，并对数据集划分为训练集和测试集；构建无参考木板图像质量评估模型；所述评估模型包括CNN模块、位置编码模块、Transformer编码器和图像质量评估输出模块；将数据集输入无参考木板图像质量评估模型进行训练及优化。本发明解决了现有技术中木板表面的复杂性和多样性使得在全局和局部层面同时捕捉图像特征更加困难，以及对木板质量的自动化评估准确性和效率较低的问题。
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公开(公告)号：CN117788450A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311871060.6
申请日：2023-12-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于遥感图像检测特定计算机模型的技术领域，涉及一种基于Transformer与DCN的遥感图像变化检测方法及装置。该方法包括：基于遥感图像数据构建样本集，该样本集中包含时相图和标签图；基于Transformer和动态卷积构建图像变化检测模型，并将时相图输入图像变化检测模型，以得到变化预测图；基于标签图及变化预测图计算图像变化检测模型的交叉熵损失值，并基于交叉熵损失值优化图像变化检测模型的参数，以得到图像变化检测目标模型；利用图像变化检测目标模型对待检测的遥感图像进行变化检测。本发明解决了现有遥感影像变化检测技术由于忽略与任务不相关变化的影响导致的漏报和误报问题，以提高检测精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116894187A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310855348.8
申请日：2023-07-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/2131 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于基于迁移学习的故障诊断的技术领域，更具体地，涉及一种基于深度迁移学习的齿轮箱故障诊断方法。所述方法包括用加速度计采集齿轮箱在不同运行工况下的原始振动信号；将采集的数据划分为源域数据和目标域数据并进行预处理；构建预训练模型并输入源域训练集和目标域训练集进行预训练，并保存准确率最高的最佳预训练模型；读取所述最佳预训练模型，在特征提取器后构建域判别器、辅助判别模块和多标签分类器得到故障诊断模型并进行对抗训练；将源域测试集和目标域测试集输入到故障诊断模型，并得出故障诊断结果。本发明解决了现有技术中两个领域之间齿轮箱的故障类型必须相同的限制、受限于数据集要大且标记良好和对抗训练过程中存在的梯度消失和爆炸的问题。
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公开(公告)号：CN115203548A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210818102.9
申请日：2022-07-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 一种融合评论和评分的基于LDA和深度学习的推荐方法，包括：利用LDA主题模型挖掘所述评论文本，分别得到物品主题特征矩阵TI和用户主题特征矩阵TU；利用LFM隐语义模型对所述评分进行矩阵分解，分别得到物品潜在特征矩阵HI和用户潜在特征矩阵HU；最后通过双通道deepFM深度学习推荐模型对物品特征和用户特征进行融合，以输出推荐评分。本发明一是分别发挥LDA主题模型和LFM隐语义模型的优势对评论文本数据和评分数据建模，得到更加精准的特征矩阵；二是把经典的deepFM深度学习推荐模型改进成一种双通道deepFM深度学习推荐模型，使得物品和用户的潜在特征能够更充分的融合特征，提取更加全面的特征能够使得推荐更加精准，效率更加高。
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