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公开(公告)号：CN106357426B
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201610736266.1
申请日：2016-08-26
Applicant: 东北大学
IPC: H04L12/24 , H04L29/08 , G08C17/02 , G05B19/418
Abstract: 本发明提出一种基于工业云的大规模分布式智能数据采集系统及方法，属于数据采集技术领域，本发明加入用户管理模块对系统用户进行权限验证；加入日志管理功能，对各采集周期的采集结果、存储结果以及报警日志进行记录；加入资源调度功能，根据用户设定的采集任务量确定初始工作的采集节点，其余采集节点作为冗余热备，同时在系统异常时对采集节点进行调度；加入监控报警功能，对系统各方面进行实时监控，且能够对系统异常进行实时报警；加入数据压缩功能，对采集数据进行压缩，节省空间提高效率；当存在采集节点异常时在当前采集周期，备份的采集节点将对应的备份采集任务的采集结果存入数据库，保证了当前采样周期采集的容错性和可靠性。
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公开(公告)号：CN105553699B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201510908488.2
申请日：2015-12-09
Applicant: 东北大学 , 沈阳东大自动化有限公司
Abstract: 一种从数据处理角度构建的风电机组状态监控私有云系统及方法，属于风电机组状态监控技术领域。包括风场本地客户端、移动客户端和私有云管理平台；风场本地客户端包括OPC Server、OPC Client或者组态软件、安全管理模块和短时主数据库；移动客户端包括用户注册模块、风机监控注册模块和监控对象配置模块；私有云管理平台包括总数据库、短时备份数据库、安全管理数据库和历史数据查询模块；基于OPC Client或组态软件通过OPC Server对监控参数进行实时采集，并存储到本地小型数据库中，再采用主从热备份的方法存储到云管理平台，并转储到总数据库中，解决数据采集的实时性和大数据问题，同时还可处理三种接入用户的权限，及时调整各终端用户获取相应风场本地数据的能力。
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公开(公告)号：CN109034662A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811010246.1
申请日：2018-08-31
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06Q10/06393 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于工艺流程的生产指标可视化监控系统及方法,包括：数据采集模块、生产指标管理模块、生产指标可视化组态设计模块、生产指标监控配置模块、算法管理模块、数据处理模块、生产指标可视化模块和生产指标多视图交互模块；数据采集模块:采集选矿生产全流程生产指标数据，并将其存储到本地数据库，包括PLC和数据采集传感器；实现了对生产指标的可视化监控,提升用户对生产指标的监控效率,提升指标监控的交互性和便捷性。
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公开(公告)号：CN105610911A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201510964770.2
申请日：2015-12-18
Applicant: 东北大学 , 沈阳东大自动化有限公司
Abstract: 本发明一种基于私有云的风电移动监测系统及方法，属于移动监测技术领域，本发明Zookeeper有多个节点同与其通讯的客户端相连接，当有其他节点崩溃的时候，其能够将客户端转移到其他节点，因此保证了数据传输的稳定性，可靠性大大增加；将读数据和写数据操作由传统的数据库转移到Zookeeper群集上，加快数据处理的速度，实时性大大提高，同时由于云平台具有高性价比、高可靠性以及高扩展性优势，而私有云在此基础上又具有安全性好、成本低等优势，移动终端数据的显示功能有较好的UI界面，能直观的显示出当前风机的运行状态，而推送功能则能及时的将风机状况发送到管理者手中，体现出本方案的实时性和有效性。
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公开(公告)号：CN109241077A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810999965.4
申请日：2018-08-30
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/248 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明提供一种基于相似性的生产指标变化趋势可视化查询系统及方法，涉及执行制造系统的可视化分析技术领域。该系统包括指标管理模块、指标数据清洗模块、指标查询模块和指标可视化模块，实现对工业生产指标进行管理和可视查询。操作人员选取待查询的时间序列，与历史数据进行特征匹配，提取出相似的时间序列数据，并进行可视化，辅助用户洞察工业生产指标的历史数据之间的关系，最终达到辅助决策的目的。本发明的基于相似性的生产指标变化趋势可视化查询系统及方法，可以从历史数据中查找出与该时间序列相似的指标数据，显示给操作人员，帮助操作人员对各个生产指标进行可视分析，洞察数据之间的关系，辅助决策。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106777517A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611044367.9
申请日：2016-11-24
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供一种基于粒子群的航空发动机高压涡轮盘优化设计系统及方法，涉及航空发动机设计技术领域。该系统包括航空发动机高压涡轮盘优化任务定义模块、初始粒子群/档案及网格生成模块、基于网格邻域的全局最优选择模块、粒子更新模块、档案更新模块和基于网格邻域的档案规模控制模块，首先利用档案在网格内的有效体积提高网格拥挤指标精度；然后利用网格邻域信息，在有限区域内进行粒子拥挤距离计算，为选择全局最优及删除档案粒子提供高可信度操作对象，得到的最终档案即为多目标优化结果。本发明在对航空发动机高压涡轮盘进行多目标优化设计时，从提高粒子群算法全局最优及档案非劣粒子删除的准确性入手，提供高质量的多目标优化结果。
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公开(公告)号：CN106408192A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610844083.1
申请日：2016-09-23
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06Q10/0633 , G06Q10/06312 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种选矿设备运行状态监控系统及方法，该系统包括本地服务器、多个数据采集传感器和视频采集模块；多个数据采集传感器输入端均连接采矿厂监测的各个设备，多个数据采集传感器的输出端连接本地服务器，视频采集模块的输出端连接本地服务器。通过数据采集传感器实时采集监测的设备的运行状态数据和设备指标数据，通过视频采集模块实时采集各个设备的工作视频，通过本地服务器监测各个设备的运行状态数据和设备指标数据、当设备指标数据在超出阈值时进行预警、计算对应设备的设备故障率和设备的OEE分析值、并利用KPCA模型对实时采集的运行状态数据进行在线诊断。本发明可以实现选矿生产制造执行层对设备运行状态的实时监控。
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公开(公告)号：CN106357426A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610736266.1
申请日：2016-08-26
Applicant: 东北大学
IPC: H04L12/24 , H04L29/08 , G08C17/02 , G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02 , H04L41/04 , G05B19/418 , G05B19/4183 , G05B19/41845 , G08C17/02 , H04L67/10
Abstract: 本发明提出一种基于工业云的大规模分布式智能数据采集系统及方法，属于数据采集技术领域，本发明加入用户管理模块对系统用户进行权限验证；加入日志管理功能，对各采集周期的采集结果、存储结果以及报警日志进行记录；加入资源调度功能，根据用户设定的采集任务量确定初始工作的采集节点，其余采集节点作为冗余热备，同时在系统异常时对采集节点进行调度；加入监控报警功能，对系统各方面进行实时监控，且能够对系统异常进行实时报警；加入数据压缩功能，对采集数据进行压缩，节省空间提高效率；当存在采集节点异常时在当前采集周期，备份的采集节点将对应的备份采集任务的采集结果存入数据库，保证了当前采样周期采集的容错性和可靠性。
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公开(公告)号：CN106372181B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201610785231.7
申请日：2016-08-31
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/174
Abstract: 本发明提供一种基于工业过程的大数据压缩方法，涉及工业大数据分析技术领域。本发明通过对采集的生产数据按数据块和采集数据项进行压缩，根据采集数据项的类别，对浮点型、布尔型和字符型的采集数据分别进行处理，判定浮点型数值波动范围和比较布尔型、字符型相邻数据的变化来决定需要压缩的保存的数据。本发明既能有效改善工业过程中因时间的增加后采集数据项的数值发生偏移导致压缩结果偏差过大的问题，又能减少压缩后的采集数据项所占空间的大小，提高压缩效率，使工业数据库系统快速、有效地管理数据。
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公开(公告)号：CN110059735A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910272006.7
申请日：2019-04-04
Applicant: 东北大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于霍夫变换的可视化时序模式匹配方法，涉及数据可视化分析技术领域。该方法首先判断待匹配的历史数据为单维时序数据还是多维时序数据，如果是多维数据先进行归一化处理；然后进行时序选择，即采用时间窗的模式从历史数据中选择一段待匹配的时序，并将选择后的时序从历史数据中排除，再利用霍夫变换，将原坐标中的时序图转换到霍夫空间，并运用投票机制，判断出时序的相似度匹配情况，最后根据投票结果筛选出最终的匹配结果。本发明提供的基于霍夫变换的可视化时序模式匹配方法，易于实现，简单有效，算法的运行效率高，可运用于工业实时数据可视化领域，用以进行相似时序的查找等可视化基础功能的实现。
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