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公开(公告)号：CN104751275B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201510107687.3
申请日：2015-03-11
Applicant: 江南大学
CPC classification number: Y02P90/30
Abstract: 本发明涉及一种面向能耗的离散制造系统资源的动态配置方法，步骤包括：加工任务能耗模型建立，面向加工任务的与制造设备资源的动态加工单元构建，基于能耗的动态加工单元模型配置，基于能耗的动态加工单元配置信息跟踪与交互，配置方案的分类归档。本发明经过制造设备资源与加工任务分组形成动态加工单元，再在能耗基础上将任务工序集合与制造设备加工能力进行映射后，建立面向最小化能耗的制造系统资源的动态单元配置模型；通过资源配置服务器建立资源配置方法库，为最优化能耗方案的寻求建立起详细的数据支持；对离散制造环境进行加工联网，加强设备节点与任务节点的联系，对制造设备资源的动态配置和优化提供信息窗口，提高了人机交互速度。
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公开(公告)号：CN107247850A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710498587.7
申请日：2017-06-26
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于鸽群聚类算法的典型工艺路线提取方法，包括如下步骤：1、建立数据矩阵，数据矩阵的每一行都表示一条工艺路线，每一行中的元素依次表示一条工艺路线中的工序编号；2、通过计算工序以及工艺路线之间的距离来建立相异度矩阵，用于随后的聚类分析；3、对相异度矩阵进行降噪处理，删去冗余数据；4、将降噪处理后的相异度矩阵转化为二维编码，每一个二维编码就是一个聚类结果；5、基于鸽群优化算法进行聚类分析，得到最优聚类结果；6、利用均值公式从聚类的结果中提取典型工艺路线。本发明将鸽群算法应用在聚类分析之中，提高了相似度计算方法的精确性并且优化了聚类的结果，使聚类的结果更加精确科学，更符合生产实际。
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公开(公告)号：CN105955198A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610274777.6
申请日：2016-04-28
Applicant: 江南大学
IPC: G05B19/406
CPC classification number: Y02P70/163 , G05B19/406
Abstract: 本发明公开了一种基于最小二乘迭代算法的机床工步能耗监测方法，包括如下步骤：一：收集机床的主传动系统输入功率，并对输入功率信号进行滤波处理；二：通过机床主传动系统输入功率数据的分析，判定机床在线运行状态；三：通过测量机床主轴实时功率，结合机床主传动系统的功率平衡方程和附加载荷损耗特性估计出切削功率，建立合理的切削耗能模型，达到机床切削功率的在线估计；四：用基于最小二乘迭代算法的机床附加损耗函数系数的离线辨识算法，求取机床切削功率参数。本发明不仅避免了直接测量法中测量切削能耗中的高成本低效率，同时也改进了间接测量法中的误差率大的问题，能为机床的工步能耗监测提供较为精确地能耗数据。
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公开(公告)号：CN105843197A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610355967.0
申请日：2016-05-26
Applicant: 江南大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/18 , Y02P90/20 , G05B19/41865 , G05B2219/32252
Abstract: 本发明公开了一种基于教与学算法的离散制造车间静态调度优化系统，其包括数据服务器、运算服务器、终端显示屏，所述运算服务器中嵌入有调度优化客户端，调度优化客户端通过对加工任务的分析，以及参考数据服务器的各项详细信息，对当日加工任务通过优化算法做一个合理的调度安排，具体优化算法采用教与学优化算法；将生成的调度方案进行解码，根据编码时对学生双层的定义，进行反编译，依次将工件的加工机床和加工顺序表示出来；最终将优化过的调度方案显示到终端显示屏上，使车间生产人员以及管理人员能够实时的了解当前具体的加工任务安排情况。本发明采用的教与学优化算法具有收敛速度快、寻优能力强的优点；也更加适应实际生产中的复杂情况。
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公开(公告)号：CN104933627A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510362878.4
申请日：2015-06-26
Applicant: 江南大学
IPC: G06Q50/04
CPC classification number: Y02P90/30
Abstract: 本发明公开了一种机床产品制造系统的能效综合评价方法，本发明所采用的方法是：首先从能源资源角度建立机床产品制造能效综合评估的三层能效管理评价指标体系，然后建立机床产品制造能效动态评估的数学模型，最后针对数学模型利用层次分析法、灰色关联法和模糊综合评价法相结合对制造能效进行评估。该方法以能源利用统计数据以及历史与当前生产数据为基础，主要针对无线传感器技术、网络技术等采集的实时制造能耗，综合考虑制造系统各层级的能耗，并将定性分析和定量分析有效结合，较好地避免了企业能效评价过程中的主观性和不确定性，有效的保证了评价结果的系统性和合理性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104880949A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510278313.8
申请日：2015-05-27
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04 , G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 基于改进鸡群算法获得零件加工最优调度方案的方法，具体包括以下步骤：步骤1、对多目标柔性车间调度问题确定优化目标的评价指标；步骤2、建立优化目标函数；步骤3、确定调度优化过程的约束条件；步骤4、设计Pareto改进鸡群算法；步骤5、进行迭代运算，输出Pareto非支配解，再从中选择符合企业需要的最优解，并对其进行解码作为最终的调度方案。本发明在满足资源约束与工序约束等条件下，以完工时间、单台机器最大负荷和所有机器总负荷为综合优化目标，采用改进鸡群算法可以迅速获得零件加工的最优调度方案；本发明对小鸡的位置更新公式中加入了向小鸡自身所在群中的公鸡学习部分，在保证算法收敛速度的同时大大提高了解的质量。
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公开(公告)号：CN104852639A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510275336.3
申请日：2015-05-26
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于人工神经网络的永磁同步电机自整定速度控制器。以速度环的小信号模型为基础，结合PID控制器物理意义明显、结构简单的优势，以及神经网络强大的自适应能力，本发明设计了一个基于神经网络的速度控制器，由权重更新单元、重新训练单元和管理单元组成。权重更新单元实时更新权重值以调节输出结果，重新训练单元对神经网络的权重值重新进行训练，以将输出限定在允许的范围内，管理单元通过对转矩的观测及内部转矩给定发生器，判定是否需要启动重新训练单元。在每个控制周期中，管理单元监管权重更新单元及重新训练单元的工作，使两者相互配合，实现良好的实时速度控制。该发明提高了速度响应的性能，对参数变换具有很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104811113A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510229411.2
申请日：2015-05-07
Applicant: 江南大学
IPC: H02P21/00
Abstract: 本发明提供了一种基于MANDANI模糊控制器的感应电机调速方法。本发明以感应电机的速度误差及其误差变化量作为MAMDANI模糊推理系统的输入，模糊推理控制器的输出经过一个积分环节作为感应电机速度环的输出，电流环依然采用基于间接转子磁场定向的矢量控制系统PI调节器结构。本发明说明了怎么选择模糊控制器参数的合理调节范围，分别对系统的动态响应性能的影响，如何合理的计算参数，使得控制器获得良好的动态和稳态性能。该发明提出了一种新的速度调节器设计方法，相较于传统的PI速度调节器，该方法更灵活，速度调节平滑性更好。
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公开(公告)号：CN104751275A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510107687.3
申请日：2015-03-11
Applicant: 江南大学
CPC classification number: Y02P90/30
Abstract: 本发明涉及一种面向能耗的离散制造系统资源的动态配置方法，步骤包括：加工任务能耗模型建立，面向加工任务的与制造设备资源的动态加工单元构建，基于能耗的动态加工单元模型配置，基于能耗的动态加工单元配置信息跟踪与交互，配置方案的分类归档。本发明经过制造设备资源与加工任务分组形成动态加工单元，再在能耗基础上将任务工序集合与制造设备加工能力进行映射后，建立面向最小化能耗的制造系统资源的动态单元配置模型；通过资源配置服务器建立资源配置方法库，为最优化能耗方案的寻求建立起详细的数据支持；对离散制造环境进行加工联网，加强设备节点与任务节点的联系，对制造设备资源的动态配置和优化提供信息窗口，提高了人机交互速度。
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公开(公告)号：CN104104773A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201310121269.0
申请日：2013-04-03
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种利用SVM分类器识别手机用户的方法。首先用户手持手机做出预先规定的动作，通过手机线性加速度传感器和方向传感器在采样周期内分别采集一次三维坐标x，y，z的值，并且处理得到的数据，然后用SVM进行分类识别。处理完成后，用户只要做出规定的动作，就可以准确的区分出不同用户，以达到用户识别的目的，这种方法方便快捷，安全性高。
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