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公开(公告)号：CN112765766A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011495553.0
申请日：2020-12-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种动态交互的细粒度离散事件系统时序推进方法，属于协同仿真时序一致技术领域。本发明对于基于事件的时序推进算法进行改进，通过解耦事件响应与交互处理两个部分，设计交互表实现对交互的动态管理，形成一种粒度更细的交互方式。在本发明中，对发生事件设计了合理而高效的响应逻辑，在每个事件发生的时间点上，对被交互子系统状态进行检测，并据此做出事件响应决策；同时设计了与之相对应的交互处理与子系统仿真推进逻辑，引入工作点保存进而实现仿真回退，使得离散事件系统之间产生的交互更加精准，仿真精度更高。本发明所提出的时序推进方式更适合随机性较强、交互较复杂的离散事件系统协同仿真。
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公开(公告)号：CN110154024A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910431501.8
申请日：2019-05-22
Applicant: 清华大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提出一种基于长短期记忆神经网络增量模型的控制方法，属于信息物理系统智能控制技术领域。该方法通过建模软件对装配线上的待装配产品装配机器人和装配任务实体建立虚拟模型，并基于动力学原理对装配机器人运动位姿进行精准的控制，通过虚拟装配规划可行的装配方案，实现虚实模型之间实时的精准映射，使实际的装配满足虚拟装配的误差要求，以维护虚拟模型与设备实体在运动过程中的时空一致性。本发明可提高虚拟装配结果的准确性，确保实际装配顺利完成。
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公开(公告)号：CN105629933A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201511017811.3
申请日：2015-12-29
Applicant: 清华大学
IPC: G05B19/418 , G01F23/20
CPC classification number: Y02P90/02 , Y02P90/22 , Y02P90/28 , G05B19/41875 , G01F23/20 , G05B2219/33273
Abstract: 本发明提供的原煤仓煤位分层监测方法及系统和电厂分散控制方法，由于运送至原煤仓中的煤一般都通过皮带输煤机运输，所以根据皮带输煤机的皮带秤可以容易的得到原煤仓中加入的当前煤种的总质量。同时，由于在生产中最关注的即为最下层煤种的剩余情况，因为当最下层煤种的煤位高度较低时，即需要及时的发出更换煤种的信号，所以当该煤种输送到最底层时，获取原煤仓输出该煤种的输出质量；根据总质量和输出质量即可以方便的计算该煤种的剩余质量；根据煤种的剩余质量和原煤仓底层的容积确定该煤种的当前高度。通过监测进入原煤仓的某煤种的总质量，以及在当该煤种输送到最底层时，实时的获取该煤种的当前高度，方便简单的预测了煤种的更换。
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公开(公告)号：CN118504168A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410681856.3
申请日：2024-05-29
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供一种基于悬臂结构数字孪生体的灰盒模型构建方法及系统，包括：获取悬臂结构的关节变量数据；将所述关节变量数据通过灰度变换转换为关节转角三角函数的全排列向量序列；将所述全排列向量序列输入至预设的基于时序序列建立的数据模型；通过对所述数据模型添加多头注意力机制捕捉全排列向量序列中不同的关系和特征，输出悬臂结构的末端位姿，完成灰盒模型构建。本发明解决了现有悬臂结构孪生体仿真模型适应性差、难以兼顾精确度和实时性的问题。
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公开(公告)号：CN112765766B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202011495553.0
申请日：2020-12-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种动态交互的细粒度离散事件系统时序推进方法，属于协同仿真时序一致技术领域。本发明对于基于事件的时序推进算法进行改进，通过解耦事件响应与交互处理两个部分，设计交互表实现对交互的动态管理，形成一种粒度更细的交互方式。在本发明中，对发生事件设计了合理而高效的响应逻辑，在每个事件发生的时间点上，对被交互子系统状态进行检测，并据此做出事件响应决策；同时设计了与之相对应的交互处理与子系统仿真推进逻辑，引入工作点保存进而实现仿真回退，使得离散事件系统之间产生的交互更加精准，仿真精度更高。本发明所提出的时序推进方式更适合随机性较强、交互较复杂的离散事件系统协同仿真。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114700932A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210465540.1
申请日：2022-04-29
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种面向机械臂仿真到实际运动的逆运动学建模方法及装置，属于信息物理系统智能建模技术领域。其中，所述方法包括：根据机械臂自身的末端在仿真中设计对应的虚拟末端1，根据所述机械臂末端携带的执行机构在仿真中设计所述执行机构对应的虚拟末端2；在仿真中，获取采样数据，包括：虚拟末端1经过预设的路径点时对应的关节角以及机械臂携带虚拟末端2经过路径点时机械臂自身末端的对应位置和机械臂对应的关节角；根据采样数据，构建实际输出为预设的路径点位置，实际输入为虚拟末端2经过所述路径点时机械臂对应关节角的逆运动学模型。本发明可减小机械臂虚拟运动仿真与实际机械臂运动的误差，实现虚拟仿真到实际操作的应用。
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公开(公告)号：CN110675919A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910898270.1
申请日：2019-09-23
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出的一种基于K-近邻方法的烘丝过程入口水份预测方法及系统，所述方法包括：采集历史时刻润叶加料出口水份、储叶时间、厂房温度、厂房湿度、储叶房温度、储叶房湿度及烘丝过程入口水份，将设定时间窗口内采集到的前6项参数作为一条历史数据记录，并进行中心化处理；采集当前时刻的上述前6项参数作为当前时刻数据记录，并进行中心化处理；计算经中心化后的当前时刻数据记录与每条历史数据记录的欧式距离，对其进行排序，选择最短的前k个欧氏距离对应的历史数据记录；计算选择的k个历史数据记录的K近邻权值；根据各K近邻权值及与历史烘丝过程入口水份得到当前时刻的烘丝入口水份预测值。本发明有助于保持卷烟生产过程中的水份稳定。
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公开(公告)号：CN118468037A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410664582.7
申请日：2024-05-27
Applicant: 清华大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/10 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于增强平衡生成对抗网络的不平衡数据分析方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：采用了堆叠自编码器作为基础，网络初始化采用了Xavier初始化方法以处理深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，同时选择Adam优化器来更新网络参数以确保网络在训练过程中更容易收敛。在增强平衡对抗网络训练完毕后，利用生成器产生的少数类增强数据去对不平衡数据集进行扩充，构建平衡数据集用于基于堆叠自编码器的深度神经网络的分类器训练，最终完成不平衡数据分析任务，提高训练效率和生成样本质量。
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公开(公告)号：CN112711859B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110040873.5
申请日：2021-01-13
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/10 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提出一种基于主题消息总线的信息物理异构模型集成装配系统，属于信息物理系统智能控制技术领域。该系统包括：物理设备层，主题消息总线层，智能控制层以及仿真层；其中，所述物理设备层包含若干个工位单元，每个工位单元包括一台上位机和连接该上位机的若干台物理设备；每台物理设备通过所在工位单元的上位机与主题主题消息总线层连接，主题消息总线层、智能控制层和仿真层两两相互连接。该系统通过主题消息总线层将智能制造中信息物理系统的物理设备、工位、虚拟仿真模型，智能控制中心等异构模型的统一互联集成。本发明实时性高，兼容性强，可交互优化装配工艺，操作友好，可以应用于工业领域复杂产品的装配产线及其相关设备。
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公开(公告)号：CN110225100A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910430965.7
申请日：2019-05-22
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种面向智能装配生产线的虚实映射系统，属于复杂产品装配的数字化和信息化技术领域。该系统包括云端服务器和与云端服务器连接的多条装配生产线，其中，每条装配线包括若干个相互独立的装配机器人，云端服务器包括通信模块、建模模块、仿真及矫正模块，所述建模模块连接仿真及矫正模块，仿真及矫正模块连接通信模块，通信模块分别连接每个装配机器人；本发明实现了装配机器人与云端服务器的实时交互，不仅可以将装配机器人实际装配结果反馈给云端服务器，也可以将云端服务器根据实际装配进行调整后的仿真结果实时发送给装配机器人并指导其完成装配任务，实时性协同性好。
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