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公开(公告)号：CN112163668B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202011048588.X
申请日：2020-09-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于预测和云边协同的减少时间序列数据传输量方法，涉及工业自动化领域。包括以下步骤：建立，训练，与优化预测模型；传输预测模型和初始的模型输入数据，预测模型同步更新；数据发送方产生预测值并将其与当前时刻的真实值比较从而决定是否向数据接收方发送真实值；数据接收方根据当前时刻是否接收到数据发送方的数据决定使用预测值还是接收到的真实值来作为当前时刻的值；数据发送方和数据接收方使用滑动窗口更新模型输入数据。本发明在保证数据准确性的前提下，尽可能多的减少数据传输量。
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公开(公告)号：CN114374708A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111482972.5
申请日：2021-12-07
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/146 , H04L67/30 , H04L67/56 , G05B19/418 , G06F16/9536 , H04L12/66
Abstract: 本发明公开了一种基于协同过滤和MQTT的智能工厂数据自动订阅方法，涉及智能工厂领域，包括：在边缘网关上建立OPC UA信息模型；边缘网关对传感器采集的数据进行处理并放入OPC UA信息模型；MQTT发布者从OPC UA信息模型中获取数据及相关信息，并以主题的方式发布到MQTT代理；将MQTT代理上的历史订阅关系保存到数据库中；使用历史订阅关系生成数据集，自动订阅方法根据数据集生成自动订阅规则，MQTT代理根据自动订阅规则将数据以主题的形式发送给指定的MQTT订阅者；应用从MQTT订阅者解析获得需要的数据。本发明设计了自动订阅架构和方法，将协同过滤与MQTT结合，实现了数据的自动订阅，能够提高自动化程度和传输效率，从而更好地适用于智能工厂数据传输的大规模动态场景。
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公开(公告)号：CN113177652A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202011107469.7
申请日：2020-10-16
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种光伏出力预测方法，属于光伏领域，包括：构建云边协同框架；云计算中心利用贝叶斯循环神经网络建立初始预测模块；边缘计算设备根据实时数据利用预测模块预测对光伏出力进行预测并上传；云计算中心根据预测的偏差调整参数更新预测模块。本发明引入贝叶斯思想，使用蒙特卡洛dropout方法进行近似推断，通过最小化网络权重的近似分布和后验分布之间KL散度学习网络权重，采用平方马氏距离或局部密度比计算预测偏差，调整网络权重。本发明提升了预测的准确率和鲁棒性，可以为光伏电站运营提供有效的调度参考信息，提升经济效益。
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公开(公告)号：CN114374708B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202111482972.5
申请日：2021-12-07
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/146 , H04L67/30 , H04L67/56 , G05B19/418 , G06F16/9536 , H04L12/66
Abstract: 本发明公开了一种基于协同过滤和MQTT的智能工厂数据自动订阅方法，涉及智能工厂领域，包括：在边缘网关上建立OPC UA信息模型；边缘网关对传感器采集的数据进行处理并放入OPC UA信息模型；MQTT发布者从OPC UA信息模型中获取数据及相关信息，并以主题的方式发布到MQTT代理；将MQTT代理上的历史订阅关系保存到数据库中；使用历史订阅关系生成数据集，自动订阅方法根据数据集生成自动订阅规则，MQTT代理根据自动订阅规则将数据以主题的形式发送给指定的MQTT订阅者；应用从MQTT订阅者解析获得需要的数据。本发明设计了自动订阅架构和方法，将协同过滤与MQTT结合，实现了数据的自动订阅，能够提高自动化程度和传输效率，从而更好地适用于智能工厂数据传输的大规模动态场景。
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公开(公告)号：CN115118748A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210705743.3
申请日：2022-06-21
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/51 , H04L41/14 , H04L67/10 , H04L41/0896 , H04L41/0894
Abstract: 本发明公开了一种智能制造场景微服务部署方案和资源再分配方法，涉及工业物联网领域，包括如下步骤：场景建模与优化问题构建，包括边缘服务器的资源，通信带宽和部署的微服务数量的建模，目标函数构建包括所有边缘服务器上微服务下载时间之和、所有边缘服务器上的所有微服务之间的通讯开销之和；根据效用函数将多目标优化问题转化为单目标优化问题，采用加性加权模型将问题转化为具有帕累托最优解的单目标问题；通过微服务部署算法求解单目标优化问题的近似最优解，得到基于权重排序的微服务部署策略；对该微服务部署策略进行资源的重新分配。本发明充分利用边缘服务器的计算资源，得出的微服务部署策略可以直接应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112163668A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011048588.X
申请日：2020-09-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于预测和云边协同的减少时间序列数据传输量方法，涉及工业自动化领域。包括以下步骤：建立，训练，与优化预测模型；传输预测模型和初始的模型输入数据，预测模型同步更新；数据发送方产生预测值并将其与当前时刻的真实值比较从而决定是否向数据接收方发送真实值；数据接收方根据当前时刻是否接收到数据发送方的数据决定使用预测值还是接收到的真实值来作为当前时刻的值；数据发送方和数据接收方使用滑动窗口更新模型输入数据。本发明在保证数据准确性的前提下，尽可能多的减少数据传输量。
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公开(公告)号：CN112153595A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011123207.X
申请日：2020-10-20
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种智能工厂AGV场景移动的端‑边‑云协同数据传输方法，涉及智能工厂AGV技术领域。针对智能工厂中无线传感器，AGV，AGV调度系统AGVS构成的延迟容忍移动传感器网络DTMSN建立移动端边云协同架构；融合AGV，端边云协同，和DTMSN技术；考虑端(无线传感器)和边(AGV)的移动对端边云架构网络结构和数据传输效果的影响；改进现有的DTMSN算法，借鉴模拟淬火按概率接受劣解的思想取代分阶段方法来进行中间节点的选择；将数据传输任务本身特性，节点密度，节点速度，节点类型等因素结合到效用函数中；从而提高数据传输质量，减少数据传输时延和能耗，保证移动端边云协同的可行性和有效性，进而充分利用AGV的计算资源，减少任务响应时间和云的计算存储压力。
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公开(公告)号：CN115118748B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202210705743.3
申请日：2022-06-21
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/51 , H04L41/14 , H04L67/10 , H04L41/0896 , H04L41/0894
Abstract: 本发明公开了一种智能制造场景微服务部署方案和资源再分配方法，涉及工业物联网领域，包括如下步骤：场景建模与优化问题构建，包括边缘服务器的资源，通信带宽和部署的微服务数量的建模，目标函数构建包括所有边缘服务器上微服务下载时间之和、所有边缘服务器上的所有微服务之间的通讯开销之和；根据效用函数将多目标优化问题转化为单目标优化问题，采用加性加权模型将问题转化为具有帕累托最优解的单目标问题；通过微服务部署算法求解单目标优化问题的近似最优解，得到基于权重排序的微服务部署策略；对该微服务部署策略进行资源的重新分配。本发明充分利用边缘服务器的计算资源，得出的微服务部署策略可以直接应用。
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公开(公告)号：CN114640695B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210435941.2
申请日：2022-04-24
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L67/12 , H04L41/147 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种智能工厂基于长序列双预测和informer的高频时序数据有效传输方法，涉及智能制造领域，所述方法首先搭建云边协同长序列双预测架构，然后在该架构的边缘网关和云服务器部署训练好的长序列预测模型，最后采用长序列双预测方法在线地减少高频数据的传输量，并保证数据的精度。本发明改进了传统双预测方法的结构，通过长序列预测降低了预测模型的推理次数，从而大大提高了传统方法的适用频率，使其用于降低智能制造过程中所需要高频数据的传输量成为可能。同时，引入并结合最新深度学习模型informer解决了长序列预测带来的梯度消失和模型推理时间激增的问题，从而进一步提高了所提长序列双预测方法的传输量减少比例和适用频率。
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公开(公告)号：CN115052033A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210619201.4
申请日：2022-06-01
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L67/51 , H04L67/1095
Abstract: 本发明公开了一种智能工厂基于资源共享的微服务有效容器化部署方法，涉及智能制造领域，本发明基于微服务的分层结构和微服务链建立系统的镜像拉取延迟模型和通讯开销模型，将优化问题建模为整数二次规划问题并可以通过商业求解器进行求解。本发明通过基于资源共享的微服务部署方案，可以达到降低镜像拉取延迟和通讯开销从而提高微服务响应效率的目的。
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