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公开(公告)号：CN117195144A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311014150.3
申请日：2023-08-11
申请人： 浙江昕越数字科技有限公司
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06N3/0464 , G06N3/048
摘要： 本发明公开了一种融合AAE和GAN的多模态时间序列异常值检测方法及装置，获取多个模态的待检测时序数据，并将其划分为训练集和测试集；所述的待检测时序数据包括DCS数据和声音数据；将训练集输入异常检测模型进行训练，得到训练好的异常检测模型；通过综合多种模态的时序数据，从不同维度获取更全面的信息，多模态数据能够提供更多丰富的特征，有助于更准确地检测异常；此外，不同模态的时序数据通常包含互补的信息，特征融合模块能够利用不同模态之间的互补性，将它们融合在一起，以提取更丰富的特征表示，有助于减少信息冗余，以及提高了异常检测的效果，解决了现有技术中异常值检测方法采用单一模态数据进行检测的准确率不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN117710724A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311590909.2
申请日：2023-11-27
申请人： 中国中材国际工程股份有限公司 , 浙江昕越数字科技有限公司 , 江西玉山南方水泥有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/048
摘要： 本发明公开了一种基于水泥生产线工况识别的水泥熟料中游离钙含量的预测方法及存储介质，包括获取落料位置图像和工况判定，并用来训练分类模型；获取特征数据及水泥熟料中游离钙含量的真实值；利用特征数据和真实值对预测模型进行初次训练；从特征数据中筛选出最佳特征；获取新落料位置图像输入训练好的分类模型中进行分类，输出分类特征和置信值；将分类特征、置信值与最佳特征结合作为输入数据，再次训练训练好的预测模型，获得最终游离钙含量预测模型。本发明解决了现有技术中水泥熟料中游离钙含量的预测方法，未对输入的变量进一步筛选，导致网络无法充分学习到输入数据的特征和关系，因而无法准确预测游离氧化钙含量的问题。
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公开(公告)号：CN118905993A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411238850.5
申请日：2024-09-05
申请人： 浙江昕越数字科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种紧固件拧紧及检测装置，属于机械加工与质量控制技术领域。该装置包括：电动扳手，用于对所述紧固件进行拧紧；支架，其一端安装在所述电动扳手上；摄像头模组，安装在所述支架的另一端，通过所述支架使得所述摄像头模组至少能监测到所述电动扳手最前端和所述紧固件的安装情况；当支架为伸缩支架时，则还包括伸缩距离传感器，用于检测所述伸缩支架伸缩行程；当支架为不伸缩的支架时，则还包括距离传感器，用于监测所述紧固件的拧入长度。可广泛应用于需要精密紧固件安装的工业场合，解决了紧固过程中无法实时检测安装质量的问题，本装置在确保安装质量和安全性的同时，对紧固过程进行记录，极大减少了事后追溯、检查的难度。
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公开(公告)号：CN118408395A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410844815.1
申请日：2024-06-27
申请人： 浙江昕越数字科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种水泥生产线篦冷机控制方法，包括以下步骤：步骤一：从DCS存储的数据中，生成ResNet‑LSTM训练数据集，训练预测篦冷机控制参数的模型；步骤二：构建基于ResNet‑LSTM模型的基于优先级的多目标粒子群寻优算法PMOPSO，在历史数据上寻优取得良好效果；本发明结合实际工业生产中对篦冷机性能有侧重的特点，基于多目标粒子群优化算法（MOPSO），提出了基于优先级的多目标粒子群算法优化算法（PMOPSO），定义了寻优过程中寻优目标的优先级，结合实际需求，提出了从帕累托最优解集中选择解的方法，提升篦冷机的在实际生产中的整体性能，实现了对篦冷机控制的综合优化。
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公开(公告)号：CN118645180A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410844816.6
申请日：2024-06-27
申请人： 浙江昕越数字科技有限公司
IPC分类号： G16C20/70 , G16C20/20 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于时序多尺度特征提取的熟料游离钙预测的方法，包括以下步骤：步骤一：从DCS系统中获取每小时的生产数据作为特征数据，化验室每小时的测量结果为标签真实值；该方法在水泥生产过程中，选择从工艺角度和相关性分析角度双重选择与烧成系统关系紧密的特征数据，并将其划分为不同时间粒度的时序数据，不同时间粒度的数据趋势和变化特征能够提供不同的视角和分析角度；时空分离卷积可以整合经过时间维度和空间维度卷积处理后得到的特征结果，使得模型能够更有效地理解和捕捉数据中的复杂模式和关联，从而增强模型对于时间序列数据的分析能力。
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