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公开(公告)号：CN113189947B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110460814.3
申请日：2021-04-27
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开一种基于PLC数据的装配生产线数字孪生实时动作仿真方法，其中，装配生产线通过升降气缸和平移气缸分别实现工件载板的升降以及在每个工位顺序水平推送，实现工件载板在整个装配生产线的闭式循环，通过机械臂夹具实现零件的抓取和放置在工件载板上进行装配，其特征在于，该方法首先通过产线状态虚实同步方法确定实时PLC信号开始驱动装配生产线运动的时间点，然后运用物料循环仿真方法构建装配生产线中的工件载板运动仿真与成品零件拆解复位仿真，并通过零件位置确定方法计算各个气缸的位置信息，运用产线工件绑定方法模拟装配工位区中各个零件被夹具夹取和放置在工件载板上的动作。本发明的方法可以保证虚实映射的实时性与仿真的流畅性。
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公开(公告)号：CN115035598A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210638559.1
申请日：2022-06-07
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/56 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种标记增强式的精确手部动作智能捕捉方法。包括：首先在手部的各个关节处均布置标记点，使用多台RGB相机同步采集布置有标记点的手部运动，接着确定手部原始图像中各个标记点的二维位置，然后利用深度学习方法确定手部原始图像中去除标记点的各个关节的名称以及关节二维位置；基于各张原始图像的各个标记点的二维位置和各个关节的名称、关节二维位置分别重建获得各个标记点的三维位置和各个关节的三维位置，同时将标记点与关节名称进行匹配，计算后获得经补偿后关节三维位置；在后续的手部动捕中，通过前后帧以及关节继承关系，实现经补偿后关节三维位置的实时计算。本发明实现了手部动作的精确捕捉，并且实时性较高，鲁棒性强。
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公开(公告)号：CN114970363A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210644972.9
申请日：2022-06-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G06F16/36 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱与机器学习的低热值燃气轮机特性控制方法。实时获取低热值燃气轮机的运行数据，提取四大部件的特征变量，建立部件特征变量的知识图谱；对特征变量进行实时运行数据分析建立部分工况部件特性图谱；结合部件知识图谱中特征变量关联关系，对部分工况部件特性图谱进行优化，构成全工况部件特性图谱；建立变工况过程控制函数，用变工况过程控制函数对实时运行数据进行总体变工况计算处理，预测变工况过程中控制参数进而进行调整控制。本发明减少了高昂的部件试验成本，避免了煤气压气机单独部件试验存在的煤气泄露风险，避免了部件特性三维建模仿真计算时间长、计算准确性低的问题，提高了可靠性、经济性和安全性。
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公开(公告)号：CN114789454A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210721155.9
申请日：2022-06-24
Applicant: 浙江大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种基于LSTM和逆运动学的机器人数字孪生轨迹补全方法，该方法先通过训练集训练运动轨迹预测网络，并在在线时通过训练好的运动轨迹预测网络输出当前时刻机器人所有关节的关节角度的预测值；然后通过逆运动学求解，得到若干组当前时刻的机器人所有关节的关节角度的计算值，将所有的计算值和预测值进行对比，若误差小于阈值，则输出预测值到虚拟环境中，实现虚实同步；否则，将计算值输入回到虚拟环境中，实现虚实同步。本发明的机器人数字孪生轨迹补全方法，能够基于获取得到的正常机器人状态轨迹数据对丢失的数据进行预测，且能够保证每个时刻的轨迹预测不会出现较大偏差，快速预测出丢失的数据使虚实达到同步。
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公开(公告)号：CN114782417A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210680421.8
申请日：2022-06-16
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开一种基于边缘强化图像分割的风机数字孪生特征实时检测方法，该方法引入深度学习神经网络图像分割技术，并对其网络结构进行进一步改进。从大量带有标签的风机表面图像样本中有监督地训练图像数据中的概率分布，提高模型提取图像中提取图像特征的能力，同时利用数字孪生方法，在虚拟环境中构建新的风机模型，并在风机上合理的位置添加缺陷，在虚拟环境中使用相机进行模拟拍摄，对生成的图片同样进行标注，从而扩展训练时的数据集样本，从而保证该深度学习模型在更广泛的复杂图像中分类分割的泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114757239A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210672556.X
申请日：2022-06-15
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开一种基于数据增强和胶囊神经网络的风机故障可迁移诊断方法，其包括：对采集到的风机振动信号数据预处理，检测并剔除异常值；基于平均功率谱密度提取故障的最佳特征频率带；计算风机振动信号在故障最佳特征频率带上的平均功率谱密度强度值，并将其作为一类支持向量机的输入进行故障退化检测，从而确定故障初始失效发生点；将振动信号根据失效点重新划分为故障和正常数据，并打上标签，构建训练数据集；初始化胶囊神经网络的网络超参数，并进行训练；将新的振动数据信号输入训练后的网络，即可获得诊断结果。本发明通过数据增强有效扩充了故障样本，并基于胶囊神经网络提取的多维丰富特征，提高了模型风机故障诊断的准确性和可迁移性。
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公开(公告)号：CN114722541A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210455491.3
申请日：2022-04-27
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06K9/62 , G06F111/20
Abstract: 本发明公开了一种基于边界元算法的大刚度零件装配变形快速计算方法。方法包括以下步骤：提取大刚度装配零件的待装配面和参考面，并获取待装配面和参考面的点云模型，从而获得初始差分面点云模型；基于刚性装配方法获取零件的初始装配状态；基于边界元算法在零件的初始装配状态下快速求解装配变形后的差分面点云模型；基于密度聚类算法对装配变形后的差分面点云模型进行检测。如果计算错误，则利用邻近面求解算法求解零件的邻近面序列，从而对装配变形后的差分面点云模型进行更新，获得正确的装配变形后的差分面点云模型。本发明考虑了零件的初始装配状态，有效地提高了装配变形计算结果的精度，降低了问题的维度，大大提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN114491699A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210133662.0
申请日：2022-02-14
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了基于拓展区间数的三维CAD软件易用性量化方法及装置，先确定三维CAD软件易用性指标集，再进行标准化，分别得到标准化数据、原始区间数、标准化样本数量、标准化概率密度，根据标准化后的概率密度得到样本数据的集中度和趋势度，计算并修正拓展预测角，生成拓展区间数，根据拓展区间数确定各二级指标，确定二级指标权重并加权求和，得到一级指标，再确定一级指标的权重，最终得到三维CAD软件易用性量化结果。本发明充分考虑了样本数据的分布特性以及样本的全局性程度，能够对三维CAD软件的易用性进行准确量化。
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公开(公告)号：CN113326666B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110802383.4
申请日：2021-07-15
Applicant: 浙江大学 , 中国铁建重工集团股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/063 , G06N3/08 , G06F113/28
Abstract: 本发明公开一种基于卷积神经网络可微分结构搜寻的机器人智能抓取方法，该方法首先构造训练集和验证集，然后构建离散的链式搜索空间，并将其松弛化至连续，再通过将神经网络计算速度和精度同时作为优化目标，建立基于梯度的神经网络双层优化模型对抓取姿态神经网络进行优化，最终得到具有最优参数的抓取姿态生成网络。将新的RGB‑D图像输入训练后的网络，即可生成最佳抓取姿态。本发明的机器人智能抓取方法，通过全卷积神经网络完成抓取质量判断和抓取姿态生成，快速地提高了神经网络计算效率，解决了优化过程中计算量过大的问题。
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公开(公告)号：CN114329984A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111655302.9
申请日：2022-01-24
Applicant: 浙江大学 , 中国铁建重工集团股份有限公司
Abstract: 本发明属于掘锚一体机数字孪生技术领域，公开一种基于数字孪生的掘锚一体机实时状态映射方法，该方法通过接收实际掘锚一体机相关数据，结合数字孪生技术，实现了融合服役环境的掘锚一体机实时状态映射过程，首先通过数据虚实映射技术，实时传递掘锚一体机工作状态信息；然后基于几何与运动学模型库构建方法，进行运动实时仿真；并通过有限状态机构建掘锚一体机抬升、进给、挖掘等行为仿真；结合快速布尔运算实现服役环境映射过程；最后基于人工智能方法对数据进行分析诊断；完成对于掘锚一体机的实时状态映射。该方法可以基于物理设备与虚拟设备的同步映射与实时交互，实现融合服役环境的掘锚一体机远程实时状态映射传递与作业流程实时在线监测。
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