公开(公告)号：CN118112987A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410255937.7

申请日：2024-03-06

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 崔泽 ,  卢伟 ,  苏林 ,  闫涵 ,  王健

IPC: G05B19/05

Abstract: 基于控制目标量化指标的梯形图自动生成装置及方法，属于工业控制系统领域，用于解决PLC控制中自动生成梯形图的问题，技术要点是包括将控制目标量化；根据量化的控制目标，自动生成梯形图；其中，将控制目标量化中包括定义变量空间，生成状态向量，变量离散化处理，生成状态空间，定义目标转移矩阵，生成有限状态机等步骤，效果是能够量化、可人工调整并准确地生成规则，生成的梯形图准确且可靠。

公开(公告)号：CN118112987B

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410255937.7

申请日：2024-03-06

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 崔泽 ,  卢伟 ,  苏林 ,  闫涵 ,  王健

IPC: G05B19/05

Abstract: 基于控制目标量化指标的梯形图自动生成装置及方法，属于工业控制系统领域，用于解决PLC控制中自动生成梯形图的问题，技术要点是包括将控制目标量化；根据量化的控制目标，自动生成梯形图；其中，将控制目标量化中包括定义变量空间，生成状态向量，变量离散化处理，生成状态空间，定义目标转移矩阵，生成有限状态机等步骤，效果是能够量化、可人工调整并准确地生成规则，生成的梯形图准确且可靠。

公开(公告)号：CN117994786A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410255965.9

申请日：2024-03-06

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 闫涵 ,  卢伟 ,  吴玉虎

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/082

Abstract: 基于深度学习的金属断口类型识别方法，属于深度学习领域，用于解决在工业场景下对金属断口类型的智能、准确、高效识别的问题，技术要点包含以下步骤：(1)对金属断口图像进行采集及预处理；(2)深度学习模型的构建；(3)模型参数的优化；(4)注意力机制的加入；(5)深度学习模型的训练；(6)模型轻量化部署；(7)Jetson Nano B01设备上的推理及数据传输，效果是本发明利用深度学习算法对金属断口类型进行识别来辅助判定断裂机理，设计参数优化算法提升跨领域深度学习模型设计的自动化程度，减少人工干预；加入注意力机制提升算法的识别性能；通过轻量化剪枝算法对深度学习模型进行压缩，最终实现在Jetson Nano B01设备上的部署应用，具有实际的应用价值及意义。