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公开(公告)号：CN119168343A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411676730.3
申请日：2024-11-22
Applicant: 南京凯奥思数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种通过发电调节的高炉煤气管网平衡系统及煤气控制方法，构造压力相关模型，包括产用差到压力的压力变化模型，以及单电厂模型、和多电厂模型；实时调用压力相关模型，预测未来压力变化，并动态确定最优的调节策略，最终输出形成各发电厂基于煤气调节量的发电建议，各发电厂按建议执行将管网压力稳定控制在压力预警值上下限范围之内。能够精准预测未来压力变化，提高调节的实时性和响应速度，适应性强，调节策略灵活，减少能源浪费，提升系统效率，并增强系统稳定性和安全性。
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公开(公告)号：CN115348329A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211264023.4
申请日：2022-10-17
Applicant: 南京凯奥思数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度传输优化的数据分布式训练方法、系统及介质，属于数据分布式计算领域，方法包括：各分机按照权重获取目标数据集后，分为训练集和测试集，通过标准算法模型对各分机进行训练；根据当前训练次数计算各分机的本地梯度，对每个分机的本地梯度进行压缩得到新梯度；主机根据各分机压缩后的新梯度计算所有分机的有效梯度的加权平均值得到主机的聚合梯度；各分机用聚合梯度更新权重项和偏置项参数并得到各分机的算法准确率，主机按权重对各分机对应的算法准确率进行加权平均，获得综合准确率；若不满足训练终止条件，则按照上述操作继续训练，若满足，则得到最优模型。通过本发明能有效的解决数据传输成本的问题，提高通讯效率。
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公开(公告)号：CN119167570A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411676732.2
申请日：2024-11-22
Applicant: 南京凯奥思数据技术有限公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F119/14 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于运筹优化的多发电机组煤气管网压力调节系统及方法，基于获取的发电厂各放散塔压力变动和时间的影响关系；以及基于获取调节每座发电厂不同煤气使用量后对每座放散塔压力的压力影响函数；构建目标函数和设定约束条件，找到使目标函数最大化的最优煤气消耗分配结构，输出每个发电厂平均每分钟的煤气调整量和需要的调整时间优化结果；发电建议生成器，读取优化结果，并基于读取的优化结果生成每个发电厂的具体调整建议，实现煤气管网压力智能化自动调整。旨在解决复杂煤气管网系统中多个放散压力测点和发电机组之间的压力平衡问题。
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公开(公告)号：CN119167570B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411676732.2
申请日：2024-11-22
Applicant: 南京凯奥思数据技术有限公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F119/14 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于运筹优化的多发电机组煤气管网压力调节系统及方法，基于获取的发电厂各放散塔压力变动和时间的影响关系；以及基于获取调节每座发电厂不同煤气使用量后对每座放散塔压力的压力影响函数；构建目标函数和设定约束条件，找到使目标函数最大化的最优煤气消耗分配结构，输出每个发电厂平均每分钟的煤气调整量和需要的调整时间优化结果；发电建议生成器，读取优化结果，并基于读取的优化结果生成每个发电厂的具体调整建议，实现煤气管网压力智能化自动调整。旨在解决复杂煤气管网系统中多个放散压力测点和发电机组之间的压力平衡问题。
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公开(公告)号：CN113919237B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202111286951.6
申请日：2021-11-02
Applicant: 南京凯奥思数据技术有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/2135 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/088 , G06N20/00 , G06F113/06
Abstract: 本发明提供了一种风机设备在线工况分割及故障诊断的方法，包括包括模型训练和在线诊断两部分，模型训练包括：获取正常的速度有效值数据集，选出最优通道的最优特征传入备选模型库，得到正常工况判断模型；归纳、收集对应通道的历史故障数据集和对应的标签，进行特征工程，将所得特征传入ARTMAP神经网络模型进行训练，得到故障判断模型；在线诊断包括：实时获取最优通道的具有完整工况的在线数据，并将每段工况数据依次代入正常工况判断模型和故障判断模型，最终输出工况类别和诊断结果。本发明能在线自动分割工况、识别工况类型并判断工况是否存在故障，具有降低对专家的依赖、大大解放人力且判断准确率高等诸多优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117993481A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410397368.X
申请日：2024-04-03
Applicant: 南京凯奥思数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦拆分学习的变压器故障诊断方法，包括以下步骤：1）采集变压器运行的历史数据，包括正常数据和故障数据；将采集的数据分为训练集和验证集；2）利用训练集训练变压器故障诊断模型，变压器故障诊断模型为神经网络模型；3）使用训练好的模型进行变压器故障诊断。本发明基于拆分学习的变压器故障诊断方法，故障诊断模型的部分训练在边缘设备的本地进行，不会暴露在网络中，避免了数据的泄露，保护用户隐私。
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公开(公告)号：CN117191394A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311460443.4
申请日：2023-11-06
Applicant: 南京凯奥思数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种空气压缩机设备的故障检测方法及装置，该方法包括：采集空气压缩机轴承位移信号，得到轴承的当前运行状态；根据轴承的故障类别选择对应的参数方程，并利用轴承的位移信号以及所选的参数方程获得轴心轨迹；计算各真实数据周期内轴心轨迹和各自轴心轨迹重心的平均欧氏距离；若存在大于阈值的平均欧氏距离，则停机检修，否则预测未来m个真实数据周期内轴心轨迹和各自轴心轨迹重心的平均欧氏距离；根据预测的平均欧氏距离中大于阈值的位置得到预期出现故障的时间，否则该空气压缩机设备在此种工况下再运行m个真实数据周期时间状态正常。本发明能够对空气压缩机故障做出定量的分析，可以给出未来一段时间内设备的具体健康状况。
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公开(公告)号：CN116740549B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311017899.3
申请日：2023-08-14
Applicant: 南京凯奥思数据技术有限公司
IPC: G06V20/00 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种车辆零件识别方法及系统，包括确定零件特征的识别准备步骤、训练所述目标检测模型的步骤、以及识别零件的步骤；使用深度学习模型训练标记数据，获得用于识别零件特征的目标检测模型；获取真实零件的原始特征，通过原始特征，自动寻找相似的零件并归纳成组，利用数据库中信息建立相似件分类模型并形成相似件库；获取已训练未知型号零件各面上的特征，通过相似件分类模型两次判断并查询，获得零件型号。本发明可以解决人工识别标准不一以及识别准确性的问题。特别是对人工不易分辨的相似件，提供一种识别准确率和效率极高的方法及系统。
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公开(公告)号：CN116740549A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202311017899.3
申请日：2023-08-14
Applicant: 南京凯奥思数据技术有限公司
IPC: G06V20/00 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种车辆零件识别方法及系统，包括确定零件特征的识别准备步骤、训练所述目标检测模型的步骤、以及识别零件的步骤；使用深度学习模型训练标记数据，获得用于识别零件特征的目标检测模型；获取真实零件的原始特征，通过原始特征，自动寻找相似的零件并归纳成组，利用数据库中信息建立相似件分类模型并形成相似件库；获取已训练未知型号零件各面上的特征，通过相似件分类模型两次判断并查询，获得零件型号。本发明可以解决人工识别标准不一以及识别准确性的问题。特别是对人工不易分辨的相似件，提供一种识别准确率和效率极高的方法及系统。
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公开(公告)号：CN115348329B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211264023.4
申请日：2022-10-17
Applicant: 南京凯奥思数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度传输优化的数据分布式训练方法、系统及介质，属于数据分布式计算领域，方法包括：各分机按照权重获取目标数据集后，分为训练集和测试集，通过标准算法模型对各分机进行训练；根据当前训练次数计算各分机的本地梯度，对每个分机的本地梯度进行压缩得到新梯度；主机根据各分机压缩后的新梯度计算所有分机的有效梯度的加权平均值得到主机的聚合梯度；各分机用聚合梯度更新权重项和偏置项参数并得到各分机的算法准确率，主机按权重对各分机对应的算法准确率进行加权平均，获得综合准确率；若不满足训练终止条件，则按照上述操作继续训练，若满足，则得到最优模型。通过本发明能有效的解决数据传输成本的问题，提高通讯效率。
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