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公开(公告)号：CN107870600B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201710960929.2
申请日：2017-10-17
Applicant: 广东工业大学
IPC: G05B19/05
Abstract: 一种智能车间透明监控方法，包括以下步骤：步骤A：搭建智能车间透明化监控平台，其包括：步骤A1：建立虚拟模型与实物互联互通机制；步骤A2：车间静态建模；步骤A3：车间动态建模；步骤A4：模型与设备集成；步骤B：实现智能车间透明化监控方法：步骤B1：智能车间三维仿真具体实施；步骤B2：虚拟模型与实物模型关联；步骤B3：指令下传与数据采集反馈；步骤B4：数据可视化展示。一种智能车间透明监控系统，包括MES模块、单元管控模块、SCADA模块和总线控制网络模块。
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公开(公告)号：CN107807539B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201710960942.8
申请日：2017-10-17
Applicant: 广东工业大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种玻璃深加工生产线分布式集成方法及其系统，在不同地域的四个实物单元分别在不同时间段通过通讯接口和玻璃深加工生产线仿真模型建立实时通讯和动作同步化，上位机发送实际生产信息指令，进行玻璃深加工模拟生产，对联网的实物单元进行分布式集成测试，检测联网的实物单元的空载作用情况是否符合预设生产要求；分布式集成测试包括纵向集成测试和横向集成测试。在数字孪生技术的驱动下，通过虚拟仿真平台和生产线实物设备的双向真实映射和实时信息交互，实现仿真生产整线和实物生产整线的全要素、全流程和全业务数据的集成和融合，最终完成整条玻璃深加工生产线的部署和搭建。
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公开(公告)号：CN118734585B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202410894482.3
申请日：2024-07-04
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/101 , G06F111/02
Abstract: 一种基于多层四维设计参数的SLT装备及其设计方法，包括以下步骤：将SLT装备的层级结构由高到低分成装备层、功能层和组件层，根据各层的机械机构细化出各层的模块，得到SLT装备的层次模块结构；定义四维设计参数，并提取每个模块的四维设计参数；设计数据存储结构，对每个模块的四维设计参数进行存储；获取所有模块的共有设计参数，将所述共有设计参数封装成共有基类，所有模块的类对象都继承所述共有基类；分析设计参数之间的关联关系，建立设计参数同维度和跨维度的变更通知机制，完成SLT装备的设计知识原型的构建。本发明通过构建设计知识原型，更好地实现设计知识的复用，可以有效指导设计工作的进行，简化设计工作内容，缩短设计的生命周期。
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公开(公告)号：CN118746963B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202410779851.4
申请日：2024-06-17
Applicant: 广东工业大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明适用于领域，尤其涉及一种生产线设计变更传播混合调控方法。与现有技术相比，本发明通过获取生产线信息，根据生产线信息建立初始生产线参数关联网络；对初始生产线参数关联网络中每一节点的初始负载和节点容量进行设置，得到生产线参数关联网络；将生产线变更情况作为生产线参数关联网络的输入，生产线参数关联网络进行变更风险分析并对生产线进行调控，得到调控结果；根据调控结果对生产线进行调控。本发明针对生产线的构型、动型、控型和优型四个设计维度，采用通过改善产线复杂网络性能的混合调控方法进行变更风险调控，有效解决了由生产线的设计变更引起的网络崩溃，将调控效果实现了最大化。
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公开(公告)号：CN118734585A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410894482.3
申请日：2024-07-04
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/101 , G06F111/02
Abstract: 一种基于多层四维设计参数的SLT装备及其设计方法，包括以下步骤：将SLT装备的层级结构由高到低分成装备层、功能层和组件层，根据各层的机械机构细化出各层的模块，得到SLT装备的层次模块结构；定义四维设计参数，并提取每个模块的四维设计参数；设计数据存储结构，对每个模块的四维设计参数进行存储；获取所有模块的共有设计参数，将所述共有设计参数封装成共有基类，所有模块的类对象都继承所述共有基类；分析设计参数之间的关联关系，建立设计参数同维度和跨维度的变更通知机制，完成SLT装备的设计知识原型的构建。本发明通过构建设计知识原型，更好地实现设计知识的复用，可以有效指导设计工作的进行，简化设计工作内容，缩短设计的生命周期。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117421916B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311448315.8
申请日：2023-11-01
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明涉及数字孪生技术领域，尤其涉及一种构建手机组装车间产线数字孪生系统的方法，所述方法包括：通过三维建模软件建立手机组装设备模型；为手机组装设备模型的行为设置并封装动作脚本；根据手机组装设备模型和所述动作脚本建立车间产线场景模型；根据车间产线场景模型对实际车间产线中的手机组装设备的布局进行一一对应调整；为手机组装设备建立数据通讯通道；将手机组装设备通过数据通讯通道与手机组装设备模型一一对应进行绑定；通过数据通讯通道实时传输手机组装设备与手机组装设备模型之间的信号，得到完成构建的手机组装车间产线数字孪生系统。本发明在实时性、映射状态、拓展性、兼容性方面效果佳。
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公开(公告)号：CN115877736B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310076655.6
申请日：2023-02-03
Applicant: 广东工业大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明涉及工业机器人技术领域，尤其涉及一种基于数字孪生的多机器人协同作业仿真监控方法，所述方法包括以下步骤：S1、基于数字孪生技术，构建多机器人协同作业环境的数字孪生体模型，多机器人协同作业环境中包括机器人和控制设备；S2、构建多机器人协同作业仿真监控系统，并将数字孪生体模型封装进多机器人协同作业仿真监控系统；S3、获取多机器人程序文件，并在多机器人协同作业仿真监控系统运行，得到离线仿真结果；S4、将多机器人协同作业环境与多机器人协同作业仿真监控系统通过通信协议进行连接，并在多机器人协同作业仿真监控系统中进行监控。本发明通过运动提前分析干涉碰撞，提高了机器人作业监控的实时度和准确度。
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公开(公告)号：CN117252237A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311087693.8
申请日：2023-08-25
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种高速电主轴小样本热误差建模的弱监督域对抗网络，包括多源异构数据模块、输入模块、域对抗模块和弱监督模块；所述多源异构数据模块用于采集电主轴在不同工况下的多个关键位置的温度数据、功率和电流数据以及热误差数据；所述输入模块用于根据不同工况划分源域和目标域，并在分源域和目标域两域的数据集内，分别划分训练集和测试集；所述域对抗模块包括特征提取器，域判别器和热误差预测器；所述弱监督模块包括目标域热误差预测器；本发明旨在提供一种高速电主轴小样本热误差建模的弱监督域对抗网络，能够有效解决变工况下的域迁移和小样本建模问题，具有技术路线逻辑清晰，通用性强，易于推广等优点。
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公开(公告)号：CN116224905B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310189184.X
申请日：2023-03-02
Applicant: 广东工业大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明涉及机床应用优化技术领域，尤其涉及一种基于联合分布自适应的机床热误差预测方法与系统。本发明通过在源域构建一种工况和设备下的热误差回归模型，可适用至其他工况和设备下的热误差预测任务中，同时，通过修改传统联合分布自适应算法核函数的方法，使其从只能应用在分类问题场景扩展应用到回归预测场景，并且，将联合分布自适应算法的分类评价指标适配为回归问题评价指标，能够对机床系统中热误差领域变工况、跨设备、多方向以及主轴带刀加工时热误差数据提供通用的预测方案。
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公开(公告)号：CN116540627A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310073747.9
申请日：2023-02-07
Applicant: 广东工业大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明公开了一种基于深度迁移学习的机床热误差预测补偿群控方法及系统，该方法包括：获取多台机床实验数据，并将实验数据划分为源域数据集和目标域数据集；根据源域数据集和目标域数据集的相似程度匹配回归模型；将源域数据集和目标域数据集输入至以总损失函数值最小为目的的回归模型中，得到总损失函数值；根据总损失函数值确定最优模型，并根据最优模型进行误差预测及补偿。该系统包括：源域数控单元、目标域数控单元、板卡、服务器。通过使用本发明，能够适用于变工况、跨设备、多类型预测任务，解决“数据孤岛问题”，有助于推进车间智能化和数据化进程。
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