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公开(公告)号：CN116227720B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202310251000.8
申请日：2023-03-15
Applicant: 上海交通大学 , 青岛港国际股份有限公司 , 山东港口科技集团青岛有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/40 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供一种油品码头输油作业调度方法，包括：采集信息，所述信息至少包括转运和/或卸载任务信息，以及油品码头的设备信息；基于采集的所述信息建立调度模型，所述调度模型采用多目标遗传算法；其中，所述建立调度模型，至少包括：确定优化目标和设置约束条件；对建立的所述调度模型进行迭代，获得最优解；根据所述最优解选择输油作业调度计划。相应的，还提供一种系统、终端及介质。本发明可以得到更接近理论最优解的调度计划，并进一步考虑了及时解决问题的机制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116227720A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310251000.8
申请日：2023-03-15
Applicant: 上海交通大学 , 青岛港国际股份有限公司 , 山东港口科技集团青岛有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/30 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供一种油品码头输油作业调度方法，包括：采集信息，所述信息至少包括转运和/或卸载任务信息，以及油品码头的设备信息；基于采集的所述信息建立调度模型，所述调度模型采用多目标遗传算法；其中，所述建立调度模型，至少包括：确定优化目标和设置约束条件；对建立的所述调度模型进行迭代，获得最优解；根据所述最优解选择输油作业调度计划。相应的，还提供一种系统、终端及介质。本发明可以得到更接近理论最优解的调度计划，并进一步考虑了及时解决问题的机制。
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公开(公告)号：CN118965206A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410574521.1
申请日：2024-05-10
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种工业过程一维时序信号自监督变点检测方法及系统，包括：基于无标签的、不包含变点的历史时间序列，获取训练集；时序表征编码模块将训练集中的两个时序片段映射到相同的特征空间，输出两个时序片段的时序表征；下游分类器，判断两个时序表征是否相似；基于训练集，计算时序表征编码模块的对比损失和下游分类器的变点判别损失，训练变点检测模型；使用训练完毕的变点检测模型开展在线检测，确定变点位置。本发明利用对比学习实现自监督、非参数化形式的检测，可以在未进行数据标记且性质未知的数据上学习有效、泛化的数据表征来训练模型，保证模型精度与面对不同任务的泛化性，有效解决工业过程数据标签难获取、标签易失效等问题。
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公开(公告)号：CN118967988A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202311334570.X
申请日：2023-10-16
Applicant: 上海交通大学 , 青岛港国际股份有限公司 , 山东港口科技集团青岛有限公司
IPC: G06T19/20 , G06T17/20 , G06F3/04815 , G06F3/0482 , G06F3/04845 , G06F3/04847
Abstract: 本公开提供一种港口生产要素数字孪生模型的构建方法及系统，其中，港口生产要素数字孪生模型的构建方法，包括：根据港口的生产要素的信息，确定每一生产要素的多维度模型；根据港口每一生产要素采集的数据和每一生产要素的多维度模型之间的数据映射关系，确定数据模型；将数据模型与多维度模型进行关联融合处理，确定港口生产要素数字孪生模型；根据港口生产要素的信息，构建面向港口生产要素数字孪生模型的参数化模板；通过参数化模板的预定义的接口模板，更新港口生产要素数字孪生模型的模型状态，确定定制化的港口生产要素数字孪生模型。通过本公开，形成面相港口应用场景的通用建模规则和积木化建模方法，提升数字孪生模型的构建效率。
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公开(公告)号：CN112756759B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110029495.0
申请日：2021-01-11
Applicant: 上海智能制造功能平台有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 一种点焊机器人工作站故障判定方法，通过采集点焊机器人系统的工艺参数数据，经预处理后提取出特征量输入初级分类器得到新数据集，根据新数据集构建出训练集对次级分类器进行训练，再采用训练后的次级分类器进行预测，得到故障判定结果。本发明基于生产各阶段的运行数据，对点焊机器人工作站焊接质量和工作状态进行预测、诊断，提前掌握机器人生产状况，及时排查故障。
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公开(公告)号：CN112756759A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110029495.0
申请日：2021-01-11
Applicant: 上海智能制造功能平台有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 一种点焊机器人工作站故障判定方法，通过采集点焊机器人系统的工艺参数数据，经预处理后提取出特征量输入初级分类器得到新数据集，根据新数据集构建出训练集对次级分类器进行训练，再采用训练后的次级分类器进行预测，得到故障判定结果。本发明基于生产各阶段的运行数据，对点焊机器人工作站焊接质量和工作状态进行预测、诊断，提前掌握机器人生产状况，及时排查故障。
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