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【CN110070274A】一种智能制造成熟度评估系统【专利】

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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910274601.4(22)申请日 2019.04.08(71)申请人 浙江中普科技咨询有限公司地址 325000 浙江省温州市瓯海经济开发区东方南路50号温州市国家大学科技园孵化器5号楼4楼407室(72)发明人 徐显暑　林成瑶　刘姗姗　唐爱克　(51)Int.Cl.G06Q 10/06(2012.01)G06Q 50/04(2012.01)

(54)发明名称一种智能制造成熟度评估系统(57)摘要本发明涉及产品制造评估技术领域，本发明公开了一种智能制造成熟度评估系统，包括设计模块、供应链模块、生产模块以及检测模块，反馈模块包括数据接发器以及管理模块，数据处理器将数据整理后反馈至中央控制芯片，经过中央控制芯片对数据的识别以及比对后，通过数据发射模块传递至管理层人员的手机移动终端，管理层人员的手机移动终端接收数据后进行会议出台相应的策略，从而能够将得出的策略下发至设计模块、供应链模块、生产模块以及检测模块中，有效的提高了对产品制造的控制以及信息的掌握。本发明能够对产品制造的整个流程进行监测以及数据收集和整理，从而使得评估的报告更具有

代表性以及全面性。

权利要求书2页 说明书3页 附图3页CN 110070274 A2019.07.30

CN 110070274

A1.一种智能制造成熟度评估系统，包括设计模块、供应链模块、生产模块以及检测模块，其特征在于，设计模块、供应链模块、生产模块以及检测模块均通过以太网与数据整理器相连接，同时数据整理器将整理后的数据通过信号传递的方式传递给数据存储库，同时数据存储库与计模块、供应链模块、生产模块以及检测模块之间还设置有反馈模块，反馈模块包括数据接发器以及管理模块，数据接发器通过信号连接的方式与数据存储库连接，从而将数据存储库中得到的产品生产过程中的信息传递给数据接发器，同时数据接发器通过网络传输模块将数据传递给管理模块，管理模块包括数据接收模块以及中央控制芯片，数据接收模块在收到具体的生产数据时，将接收的数据传递给数据处理器，数据处理器将数据整理后反馈至中央控制芯片，经过中央控制芯片对数据的识别以及比对后，通过数据发射模块传递至管理层人员的手机移动终端，同时通过数据发射模块会将数据通过数据库进行对数据的存储，管理层人员的手机移动终端接收数据后进行会议出台相应的策略，从而能够将得出的策略下发至设计模块、供应链模块、生产模块以及检测模块中，有效的提高了对产品制造的控制以及信息的掌握。2.根据权利要求1所述的一种智能制造成熟度评估系统，其特征在于，所述设计模块包括产品的设计单元、产品工艺的设计单元、产品仿真的分析单元以及协同应用单元，产品的设计单元包括对产品的尺寸计算以及外观的确定，产品工艺的设计单元包括在应用设计库中调取产品的工艺数据，实现产品的模块化以及数字化设计研发，产品仿真的分析单元需要构建完整的验证体系，完成产品从概念、结构以及性能全过程的设计仿真，利用仿真软件对产品零部件布局进行可制造性设计的仿真优化，协同应用单元是指将产品的设计单元、产品工艺的设计单元以及产品仿真的分析单元联系在一起，通过数据的优化，对产品完成设计。3.根据权利要求1所述的一种智能制造成熟度评估系统，其特征在于，所述供应链模块包括电子商务平台、采购管理单元以及采购管理单元，采购管理单元以及采购管理单元基于电子商务平台实现采购以及销售，同时电子商务平台与ERP集成模块以及SRM集成模块实现连接，对销售以及采购中产生的数据进行分析，实现对采购过程的可视化，同时基于电子商务平台能够完成对销售交易的可视化。4.根据权利要求1所述的一种智能制造成熟度评估系统，其特征在于，所述生产模块包括生产加工单元、仓储与物流单元以及产品的计划与调度单元，生产加工单元根据销售计划生成生产计划以及生产日期安排，采用数字化仓储设备，根据生产线的试剂生产情况实现无人或少人化自动出入库，从而实现了仓储和配送可视化管理，同时在产品的运输以及调度的过程中，通过采用GPS技术，实现对产品的定位、跟踪以及控制，从而有效的提高了产品运输的安全性。5.根据权利要求1所述的一种智能制造成熟度评估系统，其特征在于，所述检测模块采用先进的智能检测装备以及仪器进行质量的检测，同时对检测的数据进行信息储存以及管理传输至数据处理器。6.根据权利要求1所述的一种智能制造成熟度评估系统，其特征在于，所述设计模块、供应链模块、生产模块以及检测模块均设置有相互独立的数据录入以及数据储存的部门，将各部门以及模块内产品实时生产的信息进行集中管理。7.根据权利要求6所述的一种智能制造成熟度评估系统，其特征在于，

所述设计模块、权　利　要　求　书1/2页

2CN 110070274 A

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【CN110070260A】智能调度方法、装置、计算机设备及存储介质【专利】

【CN110070260A】智能调度方法、装置、计算机设备及存储介质【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910184924.4(22)申请日 2019.03.12(71)申请人 平安科技（深圳）有限公司地址 518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼(72)发明人 李凯勃　许璐　(74)专利代理机构 深圳市精英专利事务所 44242代理人 邓星文(51)Int.Cl.G06Q 10/06(2012.01)G06Q 40/08(2012.01)G01S 19/14(2010.01) (54)发明名称智能调度方法、装置、计算机设备及存储介质(57)摘要本发明实施例公开了一种智能调度方法、装置、计算机设备及存储介质，其中所述方法包括判断预设数据库的数据存储量是否小于预设阀值；若是，当接收到第一GPS设备发送的第一位置数据时，根据预设规则将第一位置数据转化为第一目标数据；获取当前时间点存储在预设数据库中的所有的第二目标数据；将第一目标数据跟所获取的第二目标数据进行匹配以确定与该第一目标数据的匹配度最高的第二目标数据；根据第一目标数据生成一设备调用指令，并将该设备调用指令发送给与所确定的第二目标数据相对应的第二GPS设备，以为所述第一GPS设备调用该第二GPS设备。本发明可以通过数据分析快速确定查勘人员和车辆的位置，提高了用户使用体验

度。

权利要求书2页 说明书11页 附图5页CN 110070260 A2019.07.30

CN 110070260

A1.一种智能调度方法，其特征在于，所述方法包括：判断预设数据库的数据存储量是否小于预设阀值；若预设数据库的数据存储量小于预设阀值，当接收到第一GPS设备发送的第一位置数据时，根据预设规则将所述第一位置数据转化为第一目标数据；获取当前时间点存储在预设数据库中的所有的第二目标数据，其中，所述第二目标数据是根据预设规则将由第二GPS设备发送的第二位置数据进行转化而得到的数据；根据预设的匹配规则将所述第一目标数据跟所获取的所有第二目标数据均进行匹配计算以确定与该第一目标数据的匹配度最高的第二目标数据；根据所述第一目标数据生成一设备调用指令，并将该设备调用指令发送给与所确定的第二目标数据相对应的第二GPS设备，以为所述第一GPS设备调用该第二GPS设备。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述第一位置数据为包括经度和纬度的二维数据时，所述根据预设规则将所述第一位置数据转化为第一目标数据的步骤，包括：通过Geohash算法将所述第一位置数据转化为第一目标数据，其中所述第一目标数据为一维数据。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设数据库为NoSQL数据库，所述方法还包括：若预设数据库的数据存储量大于或等于预设阀值，生成拓展提示信息框以供用户选择是否增加存储服务器。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述生成拓展提示信息框以供用户选择是否增加存储服务器的步骤之后，还包括：若用户选择不增加存储服务器，将预设数据库中的所有数据按时间顺序进行分类，以使不同类的数据存储在相应的存储服务器中。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断预设数据库的数据存储量是否小于预设阀值的步骤之前，还包括：每隔预设时间范围获取所有第二GPS设备发送的第二位置数据；根据预设规则将所有第二位置数据均转化为第二目标数据并存储到预设数据库中。6.一种智能调度装置，其特征在于，所述装置包括：判断单元，用于判断预设数据库的数据存储量是否小于预设阀值；第一转化单元，用于若预设数据库的数据存储量小于预设阀值，当接收到第一GPS设备发送的第一位置数据时，根据预设规则将所述第一位置数据转化为第一目标数据；第一获取单元，用于获取当前时间点存储在预设数据库中的所有的第二目标数据，其中，所述第二目标数据是根据预设规则将由第二GPS设备发送的第二位置数据进行转化而得到的数据；匹配单元，用于根据预设的匹配规则将所述第一目标数据跟所获取的所有第二目标数据均进行匹配计算以确定与该第一目标数据的匹配度最高的第二目标数据；处理单元，用于根据所述第一目标数据生成一设备调用指令，并将该设备调用指令发送给与所确定的第二目标数据相对应的第二GPS设备，以为所述第一GPS设备调用该第二GPS设备。7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，

【CN110321000A】一种面向智能系统复杂任务的虚拟仿真系统【专利】

【CN110321000A】一种面向智能系统复杂任务的虚拟仿真系统【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910336562.6(22)申请日 2019.04.25(71)申请人 南开大学地址 300071 天津市南开区卫津路94号(72)发明人 王鸿鹏　张晓阳　(74)专利代理机构 天津耀达律师事务所 12223代理人 侯力(51)Int.Cl.G06F 3/01(2006.01)G06F 9/451(2018.01)G06F 9/54(2006.01)G06T 19/00(2011.01)

(54)发明名称一种面向智能系统复杂任务的虚拟仿真系统(57)摘要本发明提出了一种面向智能系统复杂任务的虚拟仿真系统。该系统由机器人操作模块、虚拟渲染模块、用户交互模块组成，实现了一套开源技术框架。机器人操作模块作为底层的机器人操作层，通过ROS与真实机器人进行实时交互；虚拟渲染模块作为中间渲染的虚境层，基于开源GIS仿真引擎osgEarth进行开发，实现地理信息系统与机器人系统的共同仿真；用户交互模块作为上部用户层，通过VR设备、AR设备、虚拟驾驶系统与用户互动，并由用户编写的脚本操纵。该系统可以广泛应用于面向智能系统复杂任务的仿

真及实验规划等方面。

权利要求书1页 说明书4页 附图4页CN 110321000 A2019.10.11

CN 110321000

A1.一种面向智能系统复杂任务的虚拟仿真系统，包括机器人操作模块，虚拟渲染模块，用户交互模块，完成对机器人及智能系统的协同仿真；所述的机器人操作模块采用Ubuntu操作系统进行开发，通过ROS连接真实机器人系统，并将采集到的机器人信息数据发布到ROS网络中，进而送往虚拟渲染模块，进行协同渲染用于机器人的仿真与监督；所述虚拟渲染模块基于开源渲染引擎osg及osgEarth进行开发，通过Socket通信从ROS网络中订阅机器人操作模块采集到的机器人信息数据，并与当地GIS数据进行信息融合，采用高效动态缓存处理机制进行管理以保障实时性，进而搭建虚拟世界场景，用可视化手段将融合的信息映射到虚拟世界中进行可视化显示；所述用户交互模块基于外设接口进行开发，一方面通过接口SDK从虚拟渲染模块中获取可视化显示的融合信息，将虚拟世界投影到外设中，令用户身临其境地体验虚拟世界场景；另一方面通过接口SDK从虚拟驾驶系统获取用户操作信息，通过物理仿真模型运算得到所操纵移动机器人的位姿信息，送往虚拟渲染模块进行信息融合。2.根据权利要求1所述的面向智能系统复杂任务的虚拟仿真系统，其特征在于，所述的协同渲染用于机器人的仿真与监督，利用全状态向量对每一帧的位姿、关节数据进行描述与传输，而后通过构建tf变换树求解虚拟仿真平台中机器人模型各模块的位姿描述矩阵，从而加快真实机器人运行数据传输速率，减少了传输数据的冗余。3.根据权利要求1所述的面向智能系统复杂任务的虚拟仿真系统，其特征在于，所述的将机器人操作模块采集到的数据与当地GIS数据进行信息融合包括，应用动态缓存处理机制进行管理，能够动态、实时加载大量地形，解决了GIS数据源信息量过大无法加载的问题，提高了系统的稳定性、可靠性。4.根据权利要求1所述的面向智能系统复杂任务的虚拟仿真系统，其特征在于，所述的外设接口包括虚拟现实眼镜接口、增强现实眼镜接口、虚拟驾驶系统接口；虚拟现实眼镜使用HTC Vive，增强现实眼镜使用微软HoloLens，虚拟驾驶系统使用罗技方向盘及踏板等。5.根据权利要求1所述的面向智能系统复杂任务的虚拟仿真系统，其特征在于，所述虚

【CN110009208A】一种基于混合智能算法的柱上开关成套设备健康状态评估方法及装置【专利】

【CN110009208A】一种基于混合智能算法的柱上开关成套设备健康状态评估方法及装置【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910231345.0(22)申请日 2019.03.26(71)申请人 武汉理工大学地址 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号(72)发明人 侯慧　崔戎舰　曾金媛　唐爱红　唐金锐　吴细秀　李维波　邓翔天　(74)专利代理机构 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222代理人 罗飞(51)Int.Cl.G06Q 10/06(2012.01)G06Q 50/06(2012.01)G06F 16/215(2019.01)G06F 16/2458(2019.01)

(54)发明名称一种基于混合智能算法的柱上开关成套设备健康状态评估方法及装置(57)摘要本发明公开了一种基于混合智能算法的柱上开关成套设备健康状态评估方法及装置，其中的方法包括：首先采集柱上开关成套设备的样本数据，其中，样本数据包括柱上开关成套设备的在线运行信息、离线信息、台本信息、历史故障信息；然后对采集的样本数据进行转化与清洗；接着将进行转化与清洗后的样本数据作为训练数据，建立SVR、BPNN、ELM单一智能算法健康状态评估模型，并根据各个单一智能算法健康状态评估模型的预测结果，建立混合智能算法健康状态评估模型；最后利用混合智能算法健康状态评估模型对待评估设备进行状态评估。本发明可以在保证模型的客观性和准确度的基础上，提升了计算效率，提高了柱上开关成套设备健康状态评估的

科学性及合理性。

权利要求书2页 说明书14页 附图5页CN 110009208 A2019.07.12

CN 110009208

A1.一种基于混合智能算法的柱上开关成套设备健康状态评估方法，其特征在于，包括：步骤S1：采集柱上开关成套设备的样本数据，其中，样本数据包括柱上开关成套设备的在线运行信息、离线信息、台本信息、历史故障信息；步骤S2：对采集的样本数据进行转化与清洗；步骤S3：将进行转化与清洗后的样本数据作为训练数据，建立SVR、BPNN、ELM单一智能算法健康状态评估模型，并根据各个单一智能算法健康状态评估模型的预测结果，建立混合智能算法健康状态评估模型；步骤S4：利用混合智能算法健康状态评估模型对待评估设备进行状态评估。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，采集柱上开关成套设备的样本数据采用状态量和特征值进行描述，其中，状态量为柱上开关成套设备的组成部件的状态的参数，特征值为柱上开关成套设备的组成部件的特征参数，且根据样本数据的来源以及数据更新时间，将状态量分为静态参数、动态参数、准动态参数以及外部参数。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S2具体包括：采用公式(1)对采集的样本数据进行标准化处理：X*＝(x-xmin)/(xmax-xmin) (1)其中，X*为标准化后的变量；x为原始变量的值；xmin和xmax分别为原始变量中的最小及最大值，将所有超过阈值不合格的特征量根据阈值转换为布尔型0-1量，1表示正常项目，0代表异常项目。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中，根据各个单一智能算法健康状态评估模型的预测结果，建立混合智能算法健康状态评估模型，包括：根据各个单一智能算法健康状态评估模型的预测结果，计算出三种单一智能算法健康状态评估模型的标准差；分别依据三种单一智能算法健康状态评估模型的标准差，计算出对应的权重；基于对应的权重，采用不等权组合中的拟合优度法对三种智能模型进行组合，建立混合智能算法健康状态评估模型。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，混合智能算法健康状态评估模型为：

【CN110827178A】通过人工智能制定学习计划的系统和方法【专利】

【CN110827178A】通过人工智能制定学习计划的系统和方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910211286.0(22)申请日 2019.03.20(30)优先权数据18110253.1 2018.08.09 HK(71)申请人 陈继宇地址 中国香港鲗鱼涌康怡花园B座17楼1709室 申请人 陈翱洋(72)发明人 陈翱洋　(74)专利代理机构 北京申翔知识产权代理有限公司 11214代理人 艾晶(51)Int.Cl.G06Q 50/20(2012.01)G06Q 10/06(2012.01)

(54)发明名称通过人工智能制定学习计划的系统和方法(57)摘要本发明揭示通过人工智能制定学习计划的系统和方法,计算系统对用户进行评估测试以确定评估测试结果。基于多个参数由人工智能AI引擎对评估测试结果进行分析以确定分析结果。基于分析结果由AI引擎从存储器中选择至少一个教学材料和/或和至少一个考试材料。基于分析结果，由AI引擎提供至少一个学习建议。通过AI引擎将至少一个教学材料和/或至少一个考试材料、至少一个学习建议与用户信息互相关联。为

用户制定一个学习计划。

权利要求书2页 说明书8页 附图5页CN 110827178 A2020.02.21

CN 110827178

A1.一种通过人工智能制定学习计划的方法，其特征在于，包括：在具有存储器并且可与人工智能(AI)引擎连接的计算系统：接收来自用户的请求；允许所述用户在认证成功时进入用户界面；基于用户的身份确定所述用户是属于第一用户组还是第二用户组；当所述用户属于所述第一组用户时：从所述存储器中检索所述用户的用户信息；确定所述用户的学习计划是否存储在所述存储器中；当所述用户的学习计划未存储在所述存储器中时：确定是否通过所述AI引擎制定所述用户的学习计划；当确定通过所述AI引擎制定所述用户的所述学习计划时:对所述用户进行评估测试以确定评估测试结果；基于多个参数由所述AI引擎对所述评估测试结果进行一个或多个分析以确定分析结果；基于所述分析结果由所述AI引擎从存储器中选择至少一个教学材料和/或至少一个考试材料；基于所述分析结果，由所述AI引擎提供至少一个学习建议；通过所述AI引擎将所述至少一个教学材料和/或所述至少一个考试材料、所述至少一个学习建议与所述用户信息互相关联；为所述用户制定学习计划；将所述学习计划存储在所述存储器中；其中所述学习计划包括所述用户信息，所述至少一个学习建议，所述至少一个教学材料和/或所述至少一个考试材料；其中所述分析包括学习行为分析，以往评分成绩分析和单元分析；其中所述AI引擎由至少一种训练方法训练。2.如权利要求1所述的通过人工智能制定学习计划的方法，其特征在于，进一步包括:当确定不通过所述AI引擎制定所述用户的所述学习计划时，基于由所述用户手动输入的信息为所述用户来制定学习计划。3.如权利要求1所述的通过人工智能制定学习计划的方法，其特征在于，所述第一组用户包括一个或多个学生。4.如权利要求1所述的通过人工智能制定学习计划的方法，其特征在于，所述第二组用户包括一个或多个教师。5.如权利要求1所述的通过人工智能制定学习计划的方法，其特征在于，所述多个参数包括停留时间、选取偏好、笔记线条、作答速度、答案概念、作答模式、程度、标签、频率。6.如权利要求5所述的通过人工智能制定学习计划的方法，其特征在于中，所述学习行为分析基于停留时间、选取偏好、笔记线条。7.如权利要求5所述的通过人工智能制定学习计划的方法，其特征在于，所述以往评分成绩分析基于作答速度、答案概念、作答模式。8.如权利要求5所述的通过人工智能制定学习计划的方法，其特征在于，