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公开(公告)号：CN119869731A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510104350.0
申请日：2025-01-23
Applicant: 宝信软件(安徽)股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的选矿球磨参数调节控制系统及方法，包括现场控制层和本地控制管理层，现场控制层包括受控于PLC控制器的浓度、液位、压力、开度检测设备，本地控制管理层包括服务器、备份服务器、计算机操作终端，计算机操作终端包括数据显示模块、人工智能参数调节模块和历史数据查询模块；本发明通过将各种设备修改值的信号送入PLC，PLC将控制信号送给生产执行单元，选取选矿球磨运行参数数据作为模型的输入量，以矿球磨过程产品的质量为优化目标输出量。本发明能够实现选矿球磨参数自动调节、简化现场人员的工作量、提高生产控制的稳定性，对选矿球磨生产过程具有较好的控制效果。
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公开(公告)号：CN114200942B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111514269.8
申请日：2021-12-13
Applicant: 宝信软件(安徽)股份有限公司
IPC: G05D1/43
Abstract: 本发明公开了一种无人天车带防摇的全程速度规划控制与定位系统及方法，属于冶金库区智能化控制技术领域。本发明在无人天车自动运行过程中，库管系统下发的路径信息中存在多个避让点的情况下，提前进行路径预测与规划，在带防摇摆控制的情况下，实现天车全程速度控制与精准定位且在路径运行过程中不存在天车机构折返运行的过程，做到全程不停车、天车整体运行效率最大化的天车自动控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117764947A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311785888.X
申请日：2023-12-22
Applicant: 安徽工业大学 , 宝信软件(安徽)股份有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于端边协同的热轧带钢表面缺陷检测系统及方法，属于表面检测技术领域。本发明的表面缺陷训练框架通过云端节点对已有的训练集进行训练，训练得出的图像识别模型自动分发到表面检测框架的各节点上；云端节点不断检测训练集是否有更新，如果有，云端节点根据训练参数重新进行训练，并将得出的新模型再次下发替换之前的模型；所述的表面信息采集框架通过嵌入式设备获取热轧带钢的图像信息，通过模块选择算法选择是在本地预测热轧带钢图片，还是上传到边缘服务器上预测。本发明设计了一种适合热轧带钢表面检测环境下的云+边缘服务器+嵌入式设备的三层资源架构，充分考虑数据的时延问题，加快任务响应速度。
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公开(公告)号：CN116969148A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311087810.0
申请日：2023-08-28
Applicant: 宝信软件(安徽)股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种胶带机故障多维联动监测处理方法及系统，属于故障巡检技术领域。本发明构建基于规则判断引擎的故障检测方法，以及基于机器视觉和深度学习的故障图像识别方法，实现了故障检测信号、视频图像识别、人工干预的多维联动监测复核策略，解决了胶带机故障依赖人工点巡检的问题。通过坐标定位、视频截图录像、APP微信短信多渠道推送的方法，解决了故障报警渠道单一和报警信息不全面的问题。通过控制故障胶带机运行停止、控制现场故障应对处理设备的方法，对故障做出应急联动处理。通过使用Dijkstra算法、蚁群算法计算替代生产流程，减少了故障停机对生产效率的影响；通过对参数趋势的分析以及故障预测模型的建立，增添了设备的智能化诊断。
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公开(公告)号：CN112850451B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202011629727.8
申请日：2020-12-31
Applicant: 宝信软件(安徽)股份有限公司 , 大连滨海起重机吊具有限公司
Abstract: 本发明公开了用于双盘圆吊装的电动翻爪式智能夹钳及其吊装方法，属于盘圆无人化吊装领域。本发明的智能夹钳，包括主体支架，主体支架下方中部设有固定钳腿，主体支架的两端设有可相对靠近或远离的夹臂，夹臂端部向下延伸为活动钳腿，两侧的夹臂分别与夹持动力单元相连并由其驱动水平移动，主体支架底部设有与夹臂相配合的滑轨；活动钳腿与固定钳腿上分别设置有相对分布的翻爪，翻爪均与翻爪动力单元相连，翻爪动力单元用于驱动翻爪翻转呈现张开或回缩状态。本发明克服现有技术中盘圆吊装效率较低的不足，本发明的吊装夹钳能够一次吊装两个盘圆，且吊装过程安全无损伤，能够满足在智能库区应用中的无人化吊装需求。
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公开(公告)号：CN118966972A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411144071.9
申请日：2024-08-20
Applicant: 宝信软件(安徽)股份有限公司 , 清华大学
IPC: G06Q10/087 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了基于多目标优化的冶金库区垛位决策方法，涉及冶金库区物流调度技术领域，本发明对库区简化抽象约束，建立对垛位进行分配的约束条件，将板坯的入库垛位以及执行入库操作的所选天车作业指令定义为决策变量，将与入库板坯属性、天车属性、库内垛位属性相关的参数定义为辅助变量，以热轧板坯库垛位决策为研究对象，以减少库区倒垛量、降低垛位不规整程度、减少物流等待时间、提高天车工作效率为目标建立了板坯入库垛位决策智能模型，并结合问题特征和经验知识设计了基于改进NSGA‑II的多目标智能优化算法对问题进行高效求解，解决了现有技术中存在的倒垛操作会阻碍库区物流效率的问题。
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公开(公告)号：CN118966708A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411144072.3
申请日：2024-08-20
Applicant: 宝信软件(安徽)股份有限公司 , 清华大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06Q10/087 , G05B19/418
Abstract: 本发明公开冶金库区无人天车智能调度方法，涉及无人天车调度技术领域，本发明建立多任务多天车集群全域优化调度模型，并提出高效的并行求解方法，同时针对设备异常、订单变化扰动情况，建立天车调度局部优化模型，提出基于调度规则的求解方法，天车全域与局部优化模型均能在秒级别实现最优求解，其中Gurobi和CPLEX工具箱求解效率最高，此外决策树算法相比单一的调度规则算法在天车利用率和任务处理量上有着显著提高，而为针对动态扰动所提出的DQN算法更加能确定在某种状态下选择某个最优的天车，其天车利用率和任务处理量相比于决策树和单一调度规则更优，解决现有技术中存在的面对协同工作时工作效率较低的问题。
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