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公开(公告)号：CN116076540A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310149005.X
申请日：2023-02-20
申请人： 南通大学
摘要： 本发明提供了一种全自动三明治和寿司制作设备及制作方法，属于全自动食品加工技术领域。解决了仅使用单个该设备不能制作寿司和三明治的技术问题。其技术方案为：包括固定框架、面包片添加装置一、火腿添加装置、生菜添加装置、海苔存放装置、面包片添加装置二、酱料添加装置、寿司成型装置、米饭添加装置、寿司萝卜条添加装置、成品推出装置、传动装置和黄瓜丝及肉松添加装置。本发明的有益效果为：本发明能够制作两种食物，寿司成型装置能够生产三角形寿司，实现三明治和寿司从原食材到成品全自动操作，提高了三明治和寿司制作的自动化水平且环保卫生。
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公开(公告)号：CN114453707A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210260652.3
申请日：2022-03-16
申请人： 南通大学
摘要： 本发明公开了一种基于ToF技术的多场景小型自动焊接机器人，包括：包括支撑底座，在该支撑底座上设置有环境感知单元、爬行单元、吸附单元、控制单元、图像采集单元、焊接单元、焊接驱动单元以及数据传输单元。本发明通过拍摄到周边环境图像，再根据周围的图像信息控制爬行单元和吸附单元完成焊接机器人移动，到达工作点之后，根据图像采集单元获取焊点三维信息，再控制焊接驱动单元以及爬行单元实现焊接单元在焊接工作面上的三维移动，实现采用逐行扫描的方式在每个焊接工作面完成焊接作业。
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公开(公告)号：CN109491338B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201811331420.2
申请日：2018-11-09
申请人： 南通大学
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明公开了一种基于稀疏GMM的多模过程质量相关的故障诊断方法，利用稀疏表示获取高质量的系数权重矩阵，并融合流形结构信息，构建稀疏高斯混合模型，使得高斯成分的概率分布沿着数据流形结构平滑变化，以及高斯成分的局部近邻样本之间相似，自动地获取高斯成分的数目，对噪音和离群点具有鲁棒性，获得质量相关的故障检测，同时依据已检测故障的受控近邻，定位故障发生的根源变量。与高斯混合模型监测方法相比，本发明方法表征了过程数据局部流形结构和数据的稀疏关系，获取了样本之间的局部相似关系，反映多模态过程的变化情况。因此，本发明所涉及的稀疏GMM方法可以取得更好的故障检测效果和准确定位故障发生的根源变量。
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公开(公告)号：CN111673321A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010463820.X
申请日：2020-05-27
申请人： 南通大学
IPC分类号： B23K37/00
摘要： 本发明涉及焊接机器人领域，尤其是一种基于视觉识别的多功能焊件处理装置及控制方法。本发明提供的装置包括：切换装置、焊前清理装置、焊接装置和焊后处理装置；切换装置包括壳体、图像采集装置、STM32F4xx系列微处理器；壳体三个侧壁的内侧面分别设置有齿轮齿条啮合传动装置，切换装置还包括穿设在三个侧壁上的限位槽内的第二法兰，第二法兰的一端与齿条固定连接，另一端与焊前清理装置、焊接装置或焊后处理装置连接。微处理器用于对图像采集装置采集到的焊件当前状态图像基于训练好的卷积神经网络模型进行处理，得到其当前工序状态并向传动装置发出控制指令，实现焊前清理装置、焊接装置和焊后处理装置三个工作部件之间的自动切换。
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公开(公告)号：CN108398925A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201711135315.7
申请日：2017-11-14
申请人： 南通大学
IPC分类号： G05B19/418
CPC分类号： Y02P90/02 , G05B19/41885 , G05B2219/32339
摘要： 本发明公开了一种有向网络下增强稀疏保持嵌入的动态过程监测方法，利用稀疏表示构建有向网络，将动态的时空网络结构转换成普通的有向网络结构。通过计算有向网络的概率路径值，表征样本之间的有效距离，获得有向网络的相似度连接矩阵，刻画过程的动态变化特性。在此基础上建立的增强稀疏保持嵌入模型能更好地挖掘动态过程中边缘网络故障的隐藏特征。本发明方法所涉及的有向网络下增强稀疏保持嵌入模型能取得更优越的动态过程监测效果。
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公开(公告)号：CN114528939B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202210155043.1
申请日：2022-02-21
申请人： 南通大学
IPC分类号： G06F18/2135 , G06F17/18 , G06F17/16
摘要： 本发明公开了一种基于Kolmogorov‑Smirnov检验的微小故障检测方法，包括：对训练样本进行标准化预处理后，建立了一个PCA模型，获得负载矩阵P，之后，在线实时采集样本数据，利用离线过程建立的PCA模型，算出在线数据的主元空间，将训练数据和在线数据的主元空间进行K‑S检验，将得出K‑S检验统计量Dn的值与控制限比较，实现在线监控。本发明克服了传统PCA故障检测方法因微小故障幅值较小而对微小故障检测性能不佳的问题，对微小故障有较高的检测率。
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公开(公告)号：CN115167380A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202211005693.4
申请日：2022-08-22
申请人： 南通大学
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 本发明公开了一种基于规范变量分析集成检测器的微小故障检测方法，首先，确定抽样比例系数，对训练数据进行k次随机有放回采样得到k个子集，再建立k个CVA离线模型，并利用累计信息熵余度法确定主要规范变量个数。然后，在线采集样本数据，用离线过程中的k个CVA模型计算出在线数据的统计量，再与离线计算的最后w‑1行统计量堆叠成矩阵，给定一个滑动窗口，对窗口内的数据进行奇异值分解，并利用加权平均的方法获取最终的统计量，将其与控制限进行比较，可实时监测工业过程中是否有微小故障发生。本发明上述故障检测方法，通过集成学习的思想增强有效信息提取能力，使得对微小故障的检测更加灵敏。
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公开(公告)号：CN110824006B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN201911088740.4
申请日：2019-11-08
申请人： 南通大学
摘要： 本发明属于机械控制领域，公开了一种基于智能声信息识别的焊后焊缝冲击质量判别方法，包括：控制超声冲击枪枪头以不同的处理压力、处理速度、处理角度和冲击频率对焊后焊缝进行冲击处理，获取冲击处理过程中的声信号，计算声信号的特征值，构建包含多种应力处理情况的声信号样本集；根据焊后焊缝的冲击处理质量测定结果对声信号样本集进行标注；建立多权值神经网络模型，并利用经过标注的声信号样本集对多权值神经网络模型进行训练；获取待判别焊后焊缝冲击处理声信号的特征值，并将特征值输入经过训练的多权值神经网络，输出待判别焊后焊缝冲击处理质量的判断结果。该方法识别准确、监测成本低且不用对焊件造成破坏。
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公开(公告)号：CN109656202B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201811485741.8
申请日：2018-12-06
申请人： 南通大学
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明公开了基于局部和结构一致性流形GMM的多模态过程监测方法，利用GMM将多模数据划分成多个局部数据块，分析局部数据块的局部切空间，计算局部切空间之间的主角，研究局部数据块之间的相似关系，构建局部和结构一致性流形图谱，根据不同模态对应子流形的结构关系获取过程模态变化情况，设计一致性流形平滑的监测统计量，实施故障检测。与一般的流形GMM监测方法相比，本发明根据不同高斯成分对应的数据块，获取局部切空间的相似度，并融合局部和结构一致性信息，构建流形学习的图谱，分析多个子流形之间的关系，避免了交叉重叠数据块的错误划分，准确描述多模态过程数据在低维嵌入空间的几何结构，实施精确的故障检测，达到更好的监测效果。
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公开(公告)号：CN112712351A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202110067979.4
申请日：2021-01-19
申请人： 南通大学
摘要： 本发明提供了一种化工企业电气设备间歇过程运行管理方法及装置，通过获得第一化工企业的第一生产数据；获得第一化学反应的第一历史数据信息；将第一生产数据、第一历史数据信息输入第一神经网络模型中；获得第一化工企业的第一电气设备组信息；获得第一电气设备组的第一电气特性信息；判断第一电气特性信息是否满足第一反应信息的第一需求；如果满足，获得第一差额信息；根据第一差额信息，设定第一间歇信息，并获得第一管理指令；根据第一管理指令，以使第一电气设备组按照第一间歇信息间歇运行，达到了降低运行损耗，提高经济运行水平的技术效果。
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