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公开(公告)号：CN119880933A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510123049.4
申请日：2025-01-26
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了一种盾构机叶片双目视觉分时多站检测装置，包括底架，底架设有底座，底座向上连接有中心筒，底架上围绕底座均匀设有三套纵移装置，三套纵移装置均具有纵移部；三套纵移装置的纵移部向上连接有刻度齿轮盘装置，刻度齿轮盘装置连接有双目相机承载装置，双目相机承载装置包括承载架，承载架上设有旋转用电机，旋转用电机的输出轴上安装有主动齿轮，主动齿轮与刻度齿轮盘装置啮合传动连接并用于驱动双目相机承载装置围绕刻度齿轮盘装置旋转；双目相机承载装置上设有双目相机。本发明还公开了相应的检测方法，先安装，再初始化，再分层分时多站拍摄检测，再进行整合检测，方便而迅速地得到盾构机叶片的缺陷部位信息和类别信息，为后续工作提供指引。
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公开(公告)号：CN119740803A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411794145.3
申请日：2024-12-06
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明属于生产计划技术领域，具体涉及一种基于actor‑critic多智能体深度强化学习的柔性作业车间调度方法，包括以下步骤：(1)采用异构析取图的方法对柔性作业车间调度环境进行建模，将调度决策问题转换为序贯决策问题，建立分散式部分可观测马尔可夫决策过程八元组模型，使用多智能体深度强化学习对该模型进行求解；(2)从柔性作业车间调度的异构析取图环境中提取当前的状态；(3)采用异构图神经网络分别对策略函数和价值函数进行拟合；(4)工件智能体和机器智能体输出每个待加工工件和可选机器的概率作为强化学习的智能体动作；(5)设计奖励函数对整个调度决策进行评估，使用actor‑critic算法更新工件智能体和机器智能体策略函数以及中央控制器价值函数的权重参数；(6)进行状态转移；(7)策略网络和价值网络参数更新；本发明可以实时处理柔性作业车间的调度问题，具有实时性强和灵活性高的优点。
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公开(公告)号：CN113792924B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202111084479.8
申请日：2021-09-16
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/092
Abstract: 本发明属于生产计划技术领域，具体涉及一种基于Deep Q‑network深度强化学习的单件作业车间调度方法，包括以下步骤：(1)采用析取图的方法对作业车间调度环境进行建模，将调度决策问题转换为序贯决策问题，建立马尔科夫五元组模型，使用深度强化学习对该模型进行求解；(2)从作业车间调度的析取图环境中提取当前的状态；(3)采用卷积神经网络对动作值函数和目标值函数进行拟合；(4)采用18种启发式调度规则，作为强化学习的代理动作；(5)设计奖励函数对整个调度决策进行评估，使用DQN算法更新动作值函数的权重参数；(6)进行状态转移；(7)目标值函数的网络参数更新；本发明可以快速处理作业车间的调度问题，具有实时性强和灵活性高的优点。
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公开(公告)号：CN114897271B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210674299.3
申请日：2022-06-14
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出一种数字孪生环境下基于故障传播的中央空调预测性维护方法，其步骤如下：首先，搭建中央空调的数字孪生系统，包括物理空间的中央空调设备、虚拟空间的三维模型和数学模型。其次，利用设计结构矩阵的建模方法，建立基于“功能‑原理‑结构”的多领域故障传播模型。最后，根据实时运行数据和变更预测算法，预测潜在的高风险故障，在孪生模型中高亮预警，形成主动的预测性维护信息，反馈给运维人员，提供维修决策依据。本发明构建了“三维模型+数学模型”的双模型驱动的中央空调运维模式，能够根据物理实体的实时运行数据，预报潜在故障，为预测性维护提供了决策依据，提高了企业的维修时效性与管理效率，减少了过度维护以及漏维护情况。
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公开(公告)号：CN114897271A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210674299.3
申请日：2022-06-14
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出一种数字孪生环境下基于故障传播的中央空调预测性维护方法，其步骤如下：首先，搭建中央空调的数字孪生系统，包括物理空间的中央空调设备、虚拟空间的三维模型和数学模型。其次，利用设计结构矩阵的建模方法，建立基于“功能‑原理‑结构”的多领域故障传播模型。最后，根据实时运行数据和变更预测算法，预测潜在的高风险故障，在孪生模型中高亮预警，形成主动的预测性维护信息，反馈给运维人员，提供维修决策依据。本发明构建了“三维模型+数学模型”的双模型驱动的中央空调运维模式，能够根据物理实体的实时运行数据，预报潜在故障，为预测性维护提供了决策依据，提高了企业的维修时效性与管理效率，减少了过度维护以及漏维护情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112926837A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110153601.6
申请日：2021-02-04
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本文发明提供一种数据驱动改进遗传算法(AR‑GA)解决作业车间调度问题的方法，有效的解决了传统遗传算法求解作业车间调度问题时，受限于初始种群质量而存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题。该算法的改进之处在于：在遗传算法种群初始化阶段借助关联规则和组合调度规则获取基因序列中的频繁工序块以及每道工序出现各个基因位置及概率；在交叉阶段根据频繁工序块在待交叉种群中的分布设计了三种不同的交叉方式；变异过程中结合分段海明距离引导子代种群变异，并且在每次迭代后更新频繁工序块的信息。本发明提出的改进算法不仅在求解质量上具有优势，在提高求解效率、稳定性的作业车间调度问题也具有一定的优势。
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公开(公告)号：CN119194002A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411106356.3
申请日：2024-08-13
Applicant: 中铁工程装备集团盾构制造有限公司 , 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明涉及用于刀座淬火的自动化夹具及其使用方法，包括夹具底板、自适应水平调整机构、横向定位组件、纵向定位组件、压紧气缸和十字定位机构以及检测传感器；夹具底板上设置有四个自适应水平调整机构，每个自适应水平调整机构包括高度调整组件、水平调整组件和传感器组；夹具底板左右两侧对称设置横向定位组件，夹具底板左右还间隔设置有两组纵向定位组件，夹具底板对角处均设置有压紧气缸；夹具底板后侧设置十字定位机构，十字定位机构沿夹具底板左右、前后滑动，夹具底板前侧设置有用于检测刀座类型的检测传感器。本发明实现了淬火过程的连续性与高效性，能够实现自适应水平调整和自动快速精准定位与夹紧，确保刀座的淬火效果。
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公开(公告)号：CN117034489A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310985999.9
申请日：2023-08-07
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/12 , G06F30/25 , G06F30/28 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一个多物理场仿真与公理化集成的反击式破碎机节能优化方法，其步骤为，首先利用参数化建模，建立传统反击式破碎机的三维模型并简化；然后，对传统反击式破碎机进行仿真分析；然后，分析反击式破碎机的功能需求和几何结构之间的关联关系，利用公理化设计，进行除尘功能和破碎机功能的耦合分析和解耦设计，利用信息公理进行方案优选，设计出面向除尘节能的新型反击式破碎机。本发明集合公理化设计理论与多物理场仿真方法，设计新型反击式破碎机及除尘装置，降低除尘能耗并提高破碎效率。
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公开(公告)号：CN113255777B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202110590228.0
申请日：2021-05-28
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F18/2321 , G06F18/25 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N20/10 , G06Q10/20 , G08B21/18
Abstract: 本发明提出一种基于多模态敏感特征选取融合的设备故障预警方法及系统，用于解决基于单模态特征的预警系统存在准确率低、适用范围窄的技术问题。其方法的步骤为：首先，提取采集的历史设备正常状态的参数运行数据的特征向量，并对特征向量进行标准化；其次，运用基于Mercer内核的核PCA获取标准化的特征数据的敏感特征，并根据敏感特征训练GMM模型；然后在线获取设备运行时的实时状态数据，并根据上述步骤选取多模态敏感特征；最后，将多模态敏感特征输入到训练好的GMM模型，依据得到的概率值是否小于预设的阈值决定是否报警。本发明通过设备多模态特征选取与融合，提升设备故障预警系统的准确率，实现了离线预警模型构建、在线实时故障预警。
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公开(公告)号：CN115100507A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210813889.X
申请日：2022-07-11
Applicant: 郑州轻工业大学
Inventor： 王昊琪 , 王佳奇 , 李浩 , 刘根 , 苗壮 , 孙天兴 , 车福亮 , 司红雷 , 罗国富 , 谢贵重 , 文笑雨 , 孙春亚 , 乔东平 , 张玉彦 , 杨文超 , 张丽科
Abstract: 本发明提供了一种昏暗环境下空调管道指针式仪表智能识别系统与方法，其步骤如下：制作指针式仪表目标检测数据集和语义分割数据集；训练深度学习模型；使用模型转换工具将目标检测模型和语义分割模型转换为NaiveBuffer格式的模型，并部署在智能终端；由传感器节点采集到的指针式仪表图像无线传输至智能终端；智能终端调用目标检测模型自动检测出图像中指针式仪表所在位置并用方框框出；调用语义分割模型将刻度和指针标出，并通过角度法得到准确读数；检测结果上传至服务器进行可视化展示。本发明专利采用低成本的硬件进行系统开发，并将智能识别算法部署在终端，具有能耗低、自动抄表、精度高、适应昏暗环境的优点，为中央空调系统的运行维护提供了保证。
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