公开(公告)号：CN114286061A

公开(公告)日：2022-04-05

申请号：CN202210134097.X

申请日：2022-02-14

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 白雪含 ,  陈彩莲 ,  张宝聪 ,  刘伟 ,  关新平

IPC: H04N7/18 ,  H04L67/12 ,  G16Y40/10 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明公开了一种基于云边协同的烧结现场实时视频采集分析系统，涉及钢铁生产领域，包括烧结现场、云平台中心、烧结现场主控室，其中，烧结现场包括视频采集传输系统、多设备边缘管理系统。视频采集传输系统对视频信息采集后，通过智能集线箱将信息输入到多设备边缘管理系统；云平台中心基于B/S架构，包括云基础设施和微服务模块，云基础设施包括微服务集群和网关，微服务模块提供基础服务和功能服务；烧结现场主控室设有基于C/S架构的平台，与云平台服务可协同并均可提供网页页面访问功能。本发明能够对烧结流程现场多源数据进行实时的采集和分析，并考虑现场因素，采用云边协同方式，在保证系统稳定性和鲁棒性的情况下，实现对烧结过程的质量预测控制。

公开(公告)号：CN119226708A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411419154.4

申请日：2024-10-11

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张宝聪 ,  白雪含 ,  刘伟 ,  陈彩莲 ,  关新平

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于数据融合和时间嵌入的高炉铁水硅含量灵活预测方法，涉及工业生产领域。本发明利用数据的时间标签信息，通过可学习的映射方法，挖掘数据间的时域关系，将非均匀时间间隔的序列映射为均匀序列；通过神经网络的结构设计，使得高频率均匀采样的工业数据与低频率非均匀采样数据能够同时输入到预测模型中，并进行数据融合，避免降采样导致的有效信息丢失问题；利用完整的基于注意力机制的序列到序列架构，预测模型能够输出任意长度的铁水硅含量预测数据，满足任意预测时长的需求。本发明提高铁水硅含量的预测精度，提升预测的灵活性、可用性，对现场生产更有参考价值。