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公开(公告)号：CN117521494A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311445697.9
申请日：2023-10-31
申请人： 天能电池集团股份有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q50/04 , G06Q10/0633 , G06Q10/10 , G06N3/006 , G06F111/08 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F119/18 , G06F111/18 , G06F119/08 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种基于数字孪生的高端电池生产线智能工厂设计方法，通过建立三维模型并配置孪生体获得与物理车间对应的虚拟车间，并实现物理车间与虚拟车间之间的数据交互，通过虚拟车间获得物理车间的最优排程，并得到电池制造能力在线预测数据，并对生产工艺能力进行分析，以及对电池质量追踪。本发明方法通过实时监测设备运转，及时发现和应对生产过程中的各种异常和不稳定性。通过对电池制造能力的在线预测，对电池生产进行高效排程，充分利用生产线的制造能力。通过对设备工艺能力的分析，可以缩短产品验证周期。通过对电池质量追踪数据的分析，可以促进产品质量改进，快速发现产品问题。
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公开(公告)号：CN116362521A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310611262.0
申请日：2023-05-29
申请人： 天能电池集团股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N3/006
摘要： 本发明公开了一种高端电池智能工厂应用级生产排程方法，属于智能排程领域。该方法根据高端电池智能工厂追求的排程目标以及电池产线上的实际产能约束等条件下构建生产排程数学模型，并通过粒子群方法进行模型求解；在粒子群方法全局搜索过程中，利用集员中的正多胞体作为粒子的搜索空间，在迭代过程中，设计了由群体最优粒子为中心构造测量带去动态更新粒子群的搜索空间，从而提高粒子的全局收敛性，同时，将搜索空间外的粒子重新初始化，从而增加粒子种群的多样性；该方法应用于高端电池智能工厂可以获得良好的生产排程结果。
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公开(公告)号：CN114897091A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210593088.7
申请日：2022-05-27
申请人： 江南大学 , 天能电池集团股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种高端电池智能工厂端级数据融合方法，属于智能电池生产技术领域。所述方法利用高端电池生产车间采集端的大量分布式传感器，并根据分布式传感器实时测量的生产工艺数据进行电池状态估计，并对所有的检测数据进行融合，得到最终估计结果，同时考虑到实际生产过程中的未知有界干扰噪声，选择集员滤波算法进行数据融合，得到可靠准确的电池状态的估计值。
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公开(公告)号：CN114897091B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202210593088.7
申请日：2022-05-27
申请人： 江南大学 , 天能电池集团股份有限公司
IPC分类号： G06F18/25 , G06Q10/0633 , G06Q50/04
摘要： 本发明公开了一种高端电池智能工厂端级数据融合方法，属于智能电池生产技术领域。所述方法利用高端电池生产车间采集端的大量分布式传感器，并根据分布式传感器实时测量的生产工艺数据进行电池状态估计，并对所有的检测数据进行融合，得到最终估计结果，同时考虑到实际生产过程中的未知有界干扰噪声，选择集员滤波算法进行数据融合，得到可靠准确的电池状态的估计值。
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公开(公告)号：CN115022348B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210614506.6
申请日：2022-05-27
申请人： 江南大学 , 天能电池集团股份有限公司
IPC分类号： H04L67/1097 , H04L67/1095 , H04L67/12 , H04Q9/00
摘要： 本发明公开了一种高端电池智能工厂云级架构数据存储方法，属于智能存储领域。所述方法利用各分布式传感器将工厂实时数据传送到云端存储，不仅考虑到了云级下的数据丢失问题，局部数据分析器检测到数据丢失后进行及时的数据弥补，同时各局部数据分析器在不确定噪声的扰动下在分布式数据分析器中利用集员滤波算法进行局部状态估计，联合求得系统状态的真实可行集范围，并实时将数据和状态估计结果传输回原云端并拷贝至备份云。
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公开(公告)号：CN117541718A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311440918.3
申请日：2023-10-31
申请人： 天能电池集团股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于神经辐射场模型的建模方法，步骤包括：使用全景相机对目标场景进行数据采集，得到能够覆盖目标场景的全景视频；对采集到的全景视频进行处理，得到顺序平面图像集；对顺序平面图像集进行处理，得到相机内参、图像几何变换；使用神经辐射场模型对相机内参、图像几何变换、顺序平面图像集进行训练，得到训练集；将所得训练集导入三维引擎，得到目标场景对应的模型。对比人工建模，本发明整个过程除数据采集，其他步骤均可自动化实现，减少人工，提高效率。对比点云扫描，本发明的采集设备价格低，使用门槛低。对比人工建模和点云扫描，本发明的渲染效果好，质量接近真实场景，细节丰富，尺寸精确。
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公开(公告)号：CN116362521B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310611262.0
申请日：2023-05-29
申请人： 天能电池集团股份有限公司
IPC分类号： G06F17/00
摘要： 本发明公开了一种高端电池智能工厂应用级生产排程方法，属于智能排程领域。该方法根据高端电池智能工厂追求的排程目标以及电池产线上的实际产能约束等条件下构建生产排程数学模型，并通过粒子群方法进行模型求解；在粒子群方法全局搜索过程中，利用集员中的正多胞体作为粒子的搜索空间，在迭代过程中，设计了由群体最优粒子为中心构造测量带去动态更新粒子群的搜索空间，从而提高粒子的全局收敛性，同时，将搜索空间外的粒子重新初始化，从而增加粒子种群的多样性；该方法应用于高端电池智能工厂可以获得良好的生产排程结果。
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公开(公告)号：CN115022348A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210614506.6
申请日：2022-05-27
申请人： 江南大学 , 天能电池集团股份有限公司
IPC分类号： H04L67/1097 , H04L67/1095 , H04L67/12 , H04Q9/00
摘要： 本发明公开了一种高端电池智能工厂云级架构数据存储方法，属于智能存储领域。所述方法利用各分布式传感器将工厂实时数据传送到云端存储，不仅考虑到了云级下的数据丢失问题，局部数据分析器检测到数据丢失后进行及时的数据弥补，同时各局部数据分析器在不确定噪声的扰动下在分布式数据分析器中利用集员滤波算法进行局部状态估计，联合求得系统状态的真实可行集范围，并实时将数据和状态估计结果传输回原云端并拷贝至备份云。
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