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公开(公告)号：CN117668670A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410137760.0
申请日：2024-02-01
申请人： 青岛理工大学 , 青岛杰瑞工控技术有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/23213 , G06F18/25 , G06F18/2131 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/088 , G01D21/02 , G06F123/02
摘要： 本发明属于故障检测领域，具体涉及一种港口起重装备故障诊断方法及系统，该方法包括利用T分布式随机邻居嵌入(T‑SNE)与无监督学习聚类算法(K‑means)结合针对工业设备的无标签数据的处理,对无标签数据进行自动分类设置标签，提高了模型对无标签数据的适应能力，结合了CNN对时序数据特征挖掘能力以及Transform可以学习与时间长度无关的时序数据的能力，时域频域双通道解决了单个域对预测结果的限制，提高了模型对港口故障数据故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN117668670B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410137760.0
申请日：2024-02-01
申请人： 青岛理工大学 , 青岛杰瑞工控技术有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/23213 , G06F18/25 , G06F18/2131 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/088 , G01D21/02 , G06F123/02
摘要： 本发明属于故障检测领域，具体涉及一种港口起重装备故障诊断方法及系统，该方法包括利用T分布式随机邻居嵌入(T‑SNE)与无监督学习聚类算法(K‑means)结合针对工业设备的无标签数据的处理,对无标签数据进行自动分类设置标签，提高了模型对无标签数据的适应能力，结合了CNN对时序数据特征挖掘能力以及Transform可以学习与时间长度无关的时序数据的能力，时域频域双通道解决了单个域对预测结果的限制，提高了模型对港口故障数据故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN117804811B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410231427.6
申请日：2024-03-01
申请人： 青岛理工大学
IPC分类号： G01M99/00 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01D21/02
摘要： 本发明属于故障检测技术领域，涉及注意力机制深度神经网络港机装备健康诊断系统及方法，该方法对港口起重机械的起升机构、闭合机构、回转机构、变幅机构等几个关键部位安装温振传感器和温度传感器采集港口起重机械的电机温度信号与振动信号。经过采集信号的长期积累，将采集到的数据存入数据库中进行长期保存，构建港口起重机械信号测试数据集。将测试集中的数据进行预处理后输入到训练好的深度学习算法模型中进行预测准确度验证。将预测结果存入数据库中建立历史预测结果数据库，将可视化平台与该数据库相连，将预测结果可视化展示。本发明能够减少港口起重机械的故障故障预警时间并提升故障预测准确率。
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公开(公告)号：CN116257057A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310093745.6
申请日：2023-02-03
申请人： 青岛理工大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明涉及基于区域划分的农机作业路径规划方法及系统，包括：获取农机作业区域大小和区域内的障碍物形成环境地图信息；以农机位置作为起始坐标，仓库位置为终点坐标，并根据获取的环境地图信息进行环境建模；得到起始坐标到达终点坐标的初始可行路径群，将环境地图信息中的障碍物视为圆形障碍物，根据其圆心坐标作为区域划分中各子区域边界的连接节点，以终点坐标作为初始节点向下一节点延伸，将初始节点与各个延伸的节点连接实现区域划分，得到多组子区域并在子区域内进行路径搜索，得到子区域内的最优路径，经更新后得到最终的最优可行路径。
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公开(公告)号：CN113177914B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202110407179.2
申请日：2021-04-15
申请人： 青岛理工大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/762 , G06V10/80
摘要： 本发明公开了一种基于语义特征聚类的机器人焊接方法和系统，获取工件图像；对工件图像进行语义标注生成语义训练样本集；建立语义聚类模型，使用图像训练样本集和语义训练样本集进行训练；利用训练出的语义聚类模型对待焊接工件图像进行识别得到待焊接工件数据；基于待焊接工件数据采用参数化在线编程生成待焊接工件的焊接程序；基于焊接程序对待焊接工件执行焊接；本发明提取工件图像的浅层特征和深层语义特征并融合，通过图像识别实现图像聚类判断得到待焊接工件种类，结合参数化在线编程方法形成焊接程序，无需示教编程和离线编程，避免了示教编程中人工示教精度差和效率低的问题，也避免了离线编程通用性、灵活性和偏差大的问题。
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公开(公告)号：CN114602090A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210187488.8
申请日：2022-02-28
申请人： 青岛理工大学
IPC分类号： A62C3/07 , A62C37/00 , G08B17/06 , G08B17/10 , G08B17/12 , G08B25/00 , G08B25/12 , G08B7/06 , H04L67/12
摘要： 本发明公开了一种重载自动导引车自动消防监控与灭火系统及灭火方法，包括重载自动导引车、消防子系统控制器、边缘数据服务器，重载自动导引车车上设置有四组监测装置，监测装置包括温度传感器和探测器，重载自动导引车上还安装有灭火装置、报警器、消防启停按钮，灭火装置包括一次灭火器和二次灭火器，一次灭火器上设置有压力传感器，一次灭火器和二次灭火器上均设置有电磁阀，探测器、温度传感器、报警器、压力传感器、电磁阀、消防启停按钮均与消防子系统控制器通讯连接，消防子系统控制器与边缘数据服务器通讯连接。本发明能够对重载自动导引车实现全方位实时的消防监控，在第一时间进行消防灭火，实现对灭火系统中各个信号的数据监控记录。
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公开(公告)号：CN113177914A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110407179.2
申请日：2021-04-15
申请人： 青岛理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于语义特征聚类的机器人焊接方法和系统，获取工件图像；对工件图像进行语义标注生成语义训练样本集；建立语义聚类模型，使用图像训练样本集和语义训练样本集进行训练；利用训练出的语义聚类模型对待焊接工件图像进行识别得到待焊接工件数据；基于待焊接工件数据采用参数化在线编程生成待焊接工件的焊接程序；基于焊接程序对待焊接工件执行焊接；本发明提取工件图像的浅层特征和深层语义特征并融合，通过图像识别实现图像聚类判断得到待焊接工件种类，结合参数化在线编程方法形成焊接程序，无需示教编程和离线编程，避免了示教编程中人工示教精度差和效率低的问题，也避免了离线编程通用性、灵活性和偏差大的问题。
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公开(公告)号：CN118192546A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410215065.1
申请日：2024-02-27
申请人： 青岛理工大学
摘要： 本发明公开了基于改进非线性模型预测控制的农机轨迹跟踪方法及系统；方法，包括：获取农机实际运行数据，所述农机实际运行数据包括：农机的位置、速度和前轮实际转向角；基于获取的农机实际运行数据，构建原始农机横摆动力学状态空间方程；所述原始农机横摆动力学状态空间方程，考虑未知时变扰动和建模不确定性；构建径向基神经网络降阶扰动观测器，以对未知时变扰动和建模不确定性进行估计和补偿；其中，径向基神经网络，用于对建模不确定性部分进行逼近；基于补偿的农机横摆动力学状态空间方程，构建非线性模型预测控制器；所述非线性模型预测控制器，包括目标函数和约束条件；基于非线性模型预测控制器实现农机运行轨迹在设定的轨迹范围内。
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公开(公告)号：CN116245267A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310187405.X
申请日：2023-03-02
申请人： 青岛理工大学
IPC分类号： G06Q10/047 , G06N3/006 , G06N7/08 , G01C21/20
摘要： 本发明公开了一种融合爬山策略的改进粒子群混合的智能农机路径规划算法，包括S1.输入路径规划数据，假设每个粒子表示一条路径，利用Tent混沌映射算法对改进粒子群算法中的粒子群位置进行初始化；S2.利用随机惯性权重更新策略和粒子速度更新公式对粒子的速度和位置进行更新，采用异步动态调整算法对学习因子进行动态调整；S3.判断是否满足路径规划数据的结束条件，当不满足结束条件时，重新执行S2；S4.对于满足结束条件的初始解，作为爬山算法的输入继续进行路径寻优，在经过爬山算法搜索后输出整体最优粒子，即最优路径。其优点在于，本算法在复杂场景特别是曲面地形中的寻优能力与跳出局部最优解的能力方面上具有一定的提升。
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公开(公告)号：CN117804811A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410231427.6
申请日：2024-03-01
申请人： 青岛理工大学
IPC分类号： G01M99/00 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01D21/02
摘要： 本发明属于故障检测技术领域，涉及注意力机制深度神经网络港机装备健康诊断系统及方法，该方法对港口起重机械的起升机构、闭合机构、回转机构、变幅机构等几个关键部位安装温振传感器和温度传感器采集港口起重机械的电机温度信号与振动信号。经过采集信号的长期积累，将采集到的数据存入数据库中进行长期保存，构建港口起重机械信号测试数据集。将测试集中的数据进行预处理后输入到训练好的深度学习算法模型中进行预测准确度验证。将预测结果存入数据库中建立历史预测结果数据库，将可视化平台与该数据库相连，将预测结果可视化展示。本发明能够减少港口起重机械的故障故障预警时间并提升故障预测准确率。
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