INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
En particulier, l’unité centrale de traitement CPU est simplement configurée pour initialiser la transmission de données depuis la mémoire MEM vers le périphérique PRPH. En particulier, l'unité centrale de traitement CPU est configurée pour démarrer une horloge interne du contrôleur d’accès direct à la mémoire DMA. Puis, l’unité centrale de traitement CPU est configurée pour initialiser ce contrôleur d’accès direct à la mémoire DMA en indiquant les adresses des données à lire (celles du préfixe et celles de l'en-tête) et en indiquant le format des données en mémoire et le format de données requis par le périphérique PRPH. Ensuite, l'unité centrale de traitement CPU active le contrôleur d’accès direct à la mémoire DMA puis le périphérique PRPH. Le périphérique PRPH envoie alors un signal au contrôleur d’accès direct à la mémoire DMA pour lui indiquer qu’il est prêt à recevoir des données afin de démarrer la transmission.
La mémoire MEM est une mémoire non volatile. La mémoire MEM est configurée pour stocker des données dans un format donné.
Ce format dépend par exemple de la manière dont sont stockées les données dans cette mémoire MEM. En particulier, ce format peut dépendre d’une méthode de boutisme (en anglais « endianness ») mise en œuvre pour le stockage des données dans la mémoire MEM.
Plus particulièrement, chaque donnée est stockée dans la mémoire MEM sur au moins un mot numérique d’au moins un octet. Le boutisme définit l’ordre dans lequel les octets des mots numériques sont stockées dans la mémoire MEM.
La mémoire MEM peut par exemple être configurée pour stocker des données dans des mots numériques de deux octets (16 bits).
Certaines données stockées dans la mémoire MEM peuvent être destinées au périphérique PRPH. Par exemple, lorsque le périphérique PRPH est un circuit de chiffrement/déchiffrement, la mémoire MEM peut être configurée pour stocker le message numérique à chiffrer/déchiffrer, des données d’un en-tête et un préfixe associés au message numérique. Les données d’en-tête et le préfixe sont stockés séparément dans la mémoire MEM.
Les données d’en-tête et le préfixe sont alors enregistrés dans la mémoire MEM selon un format donné.
La illustre un exemple de préfixe PRFX et de données d’en-tête HDR stockées dans la mémoire MEM. Les valeurs des données stockées dans la mémoire MEM sont ici représentées dans un système hexadécimal. La mémoire MEM est ici configurée pour stocker des données sur des mots numériques de deux octets.
Par exemple, le préfixe PRFX est représenté sur un seul mot numérique de deux octets ayant la valeur « 0020 ». Ce mot numérique est stocké à l’adresse ADDR 0x20000468 de la mémoire MEM. Les données d’en-tête HDR sont représentées sur seize mots numériques de deux octets. Ces mots numériques sont stockés à partir de l’adresse ADDR 0x200004c8 jusqu’à l’adresse 0x200004e7.
Le périphérique PRPH est configuré pour traiter les données stockées dans la mémoire MEM qui lui sont destinées. Toutefois, le périphérique peut requérir de recevoir des données dans un format de données différent du format des données stockées dans la mémoire MEM.
En particulier, lorsque le périphérique PRPH est un circuit de chiffrement/déchiffrement, le périphérique PRPH peut requérir de recevoir les données d’en-tête et le préfixe selon un format donné. Par exemple, le périphérique PRPH peut requérir une concaténation du préfixe aux données d’en-tête. Le périphérique PRPH peut requérir de recevoir des octets des mots numériques des données selon un ordre de données qui peut être différent de l’ordre utilisé pour stocker les octets des mots numériques dans la mémoire MEM.
Afin de fournir au périphérique PRPH des données conformes au format qu’il requiert, le contrôleur d’accès direct à la mémoire DMA est configuré pour modifier le format des données stockées en mémoire MEM et destinées au périphérique PRPH avant de les transmettre à ce dernier.
Dans d’autres modes de réalisation de la présente demande, d’autres régions de température du four peuvent être sélectionnées pour une prédiction et un test selon les conditions réelles. Par exemple, les données de 30 jours avant le moment de réparation peuvent être sélectionnées selon le registre de maintenance des défauts, et les données utilisées pour la prédiction peuvent être supprimées pour entraîner le modèle de prédiction de température initial.
Facultativement, dans la présente demande, pour différentes régions de température de différents fours, un modèle entraîné est défini pour la prédiction. Les modèles de prédiction de température optimaux utilisés pour différentes régions de température sont différents. Lorsque la prédiction de température dans une région de température est réalisée, le modèle de prédiction est à nouveau entraîné en utilisant un ensemble de données avant le moment de prédiction, et les paramètres du modèle de prédiction de température optimal sont ajustés.
Une fois le dispositif de chauffage remplacé dans le four, il est nécessaire de répéter l’étape d’entraînement et de filtrage du modèle et de sélectionner un modèle de prédiction approprié.
Dans ce mode de réalisation, une fois la température de prédiction dans la région de température du four obtenue, le procédé comprend en outre ce qui suit : dans le cas où la température de prédiction dans la région de température du four dépasse un seuil de température prédéfini, une adresse d’équipement de communication d’une personne responsable du four correspondant au four quelconque est acquise ; et des informations d’invite sont envoyées à l’adresse d’équipement de la personne responsable du four.
Dans le cas où la température de prédiction dans la région de température du four dépasse une première valeur prédéfinie, l’adresse d’équipement de communication de la personne responsable du four est appelée et une voix d’invite est jouée en tant qu’informations d’invite. Dans le cas où la température de prédiction dans la région de température du four dépasse une deuxième valeur prédéfinie, un court message est envoyé à l’adresse d’équipement de communication de la personne responsable du four en tant qu’informations d’invite. La première valeur prédéfinie est supérieure à la deuxième valeur prédéfinie.
Dans le cas où la température de prédiction fluctue considérablement, un message est transmis à la personne responsable concernée pour qu’elle gère à l’avance la condition de fluctuation de température plus importante.
La personne responsable concernée peut définir différents niveaux d’alarme et adopter différentes méthodes de rappel telles que des appels ou des messages texte pour différents niveaux d’alarme, afin de mettre en œuvre des contre-mesures de manière plus ciblée.
Dans un mode de réalisation, le procédé de prédiction de la température d’un four fourni dans ce mode de réalisation comprend en outre ce qui suit : de multiples modules statistiques sont acquis selon les données du four pour la région de température quelconque du four, et une caractéristique de distribution de température de la région de température quelconque du four est obtenue selon les multiples modules statistiques, où les multiples modules statistiques comprennent une moyenne, une variance, un écart et un aplatissement ; et une tendance de variation de température de la région de température quelconque du four est obtenue selon la caractéristique de distribution de température.
Dans ce mode de réalisation, divers modules statistiques sont utilisés pour analyser les données du four (données de température de région de température, données de puissance) afin d’obtenir la caractéristique de distribution de température de la région de température du four, et la température dans la région de température du four est analysée via la caractéristique de distribution de température, par exemple, la caractéristique de distribution de température est analysée pour obtenir la tendance de variation de température de la région de température du four. Lorsqu’une température anormale dans la région de température du four existe, cela signifie que la tige chauffante doit être remplacée. Dans ce mode de réalisation, différents modules statistiques sont utilisés pour analyser et calculer les données du four avant et après l’anomalie dans la région de température afin d’obtenir la caractéristique de distribution de température. La tendance de variation de température avant et après l’anomalie dans la région de température est obtenue selon la caractéristique de distribution de température, et la tendance de variation de température avant et après l’anomalie de température dans une même région de température de différents fours est comparée et analysée pour détecter la condition de fonctionnement de la tige chauffante ou l’exactitude du temps de maintenance de la tige chauffante selon la tendance de variation de température avant et après l’anomalie. Par exemple, lorsqu’il est déterminé que la température change évidemment selon les tendances de variation de température avant et après l’anomalie, cela signifie qu’il y a un changement dans la stabilité de la tige chauffante dans la région de température. Des caractéristiques telles que la qualité de la tige chauffante sont détectées par l’homme du métier selon la tendance de variation de température avant et après l’anomalie. En supposant que les données du four soient X =[ x 1, x 2, ..., x n ], x i désigne les ième données de four et n désigne le nombre d’éléments inclus dans les données du four, la valeur statistique de X peut être exprimée comme suit :
La moyenne représente une position centrale des données, et si X suit approximativement la distribution gaussienne, alors les données sont essentiellement distribuées des deux côtés de la moyenne. La variance est désignée comme le degré d’écart de la variable de données par rapport à la moyenne. La variance est également un moment central de second ordre de la variable X.
L’écart caractérise le degré d’asymétrie de la courbe de fonction de densité de distribution de probabilité par rapport à la moyenne et mesure l’asymétrie de la distribution de probabilité des variables aléatoires.
L’aplatissement caractérise l’état de la courbe de fonction de densité de distribution de probabilité à la moyenne, c’est-à-dire que si l’aplatissement est inférieur à 3, alors la distribution est douce, et si l’aplatissement est supérieur à 3, alors la distribution est raide.
Par exemple, ce mode de réalisation peut générer un histogramme de la distribution de température et de fréquence d’alimentation de la région de température 4u du four n°7 (7#4u) dans un temps prédéterminé. Il a été analysé que la température est intensément distribuée au voisinage de 700°C, et les données de puissance de la région de température 4u du four n°7 peuvent être considérées comme obéissant approximativement à la distribution gaussienne. Par conséquent, une analyse discriminante peut être réalisée sur l’anomalie de température selon les caractéristiques de données de la température et de la puissance dans ce mode de réalisation.
Dans un autre mode de réalisation, un algorithme de prédiction de moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA) est également adopté pour la prédiction dans ce mode de réalisation, l’algorithme de prédiction ARIMA se concentre principalement sur le changement de données à un certain nœud temporel dans le futur, et ignore les données de processus dans celui-ci. Plus précisément, il se concentre sur la position du nœud de données des données après 12 heures, et non sur la façon dont les données varient au cours de 12 heures.
Selon le procédé de prédiction de la température d’un four fourni dans la présente demande, la prédiction de la température future du four est obtenue, la tendance de variation de température des multiples régions de température est prédite à l’avance, le personnel technique est aidé à découvrir la température anormale du four à l’avance, déterminer à l’avance et prendre les mesures correspondantes pour réduire l’influence des grandes fluctuations de température sur les matériaux.
Sur la base du procédé de prédiction de la température d’un four décrit ci-dessus, un mode de réalisation de la présente demande fournit en outre un système de prédiction de la température d’un four. Comme le montre la , le système comprend un module d’acquisition de données 1, un premier module de filtrage 2, un deuxième module de filtrage 3 et un module de prédiction de température 4. Le module d’acquisition de données 1 est configuré pour acquérir des données du four pour une région de température quelconque du four dans une plage de temps définie de la région de température correspondant à la région de température quelconque du four, et former un ensemble de données historiques ; où les données du four comprennent des données de température et des données de puissance. Le premier module de filtrage 2 est configuré pour acquérir un premier ensemble d’entraînement et un premier ensemble de test selon l’ensemble de données historiques, et entraîner de multiples modèles de prédiction de température initiaux sélectionnés à l’avance en utilisant le premier ensemble d’entraînement, pour obtenir de multiples premiers modèles de prédiction de température ; tester les multiples premiers modèles de prédiction de température en utilisant le premier ensemble de test pour délivrer en sortie de multiples erreurs de sortie du premier ensemble de test, et écarter de multiples deuxièmes modèles de prédiction de température des multiples premiers modèles de prédiction de température selon les multiples erreurs de sortie du premier ensemble de test et une plage prédéfinie d’une première erreur de test. Le deuxième module de filtrage 3 est configuré pour entraîner les multiples deuxièmes modèles de prédiction de température en utilisant un deuxième ensemble d’entraînement acquis à l’avance, afin d’obtenir de multiples troisièmes modèles de prédiction de température ; tester les multiples troisièmes modèles de prédiction de température selon un deuxième ensemble de test acquis à l’avance, afin de délivrer en sortie de multiples erreurs de sortie du deuxième ensemble de test, et utiliser un troisième modèle de prédiction de température correspondant à une valeur minimale des multiples erreurs de sortie du deuxième ensemble de test comme modèle de prédiction de température optimal pour la région de température quelconque du four. Le module de prédiction de température 4 est configuré pour entrer les données du four à prédire de la région de température quelconque du four collectées dans une période de temps prédéfinie de stade précoce de prédiction dans le modèle de prédiction de température optimal correspondant à la région de température quelconque du four, pour obtenir une température de prédiction dans la région de température du four dans une période de temps de prédiction.
Tableau 1 calendrier pour l’acquisition des valeurs de la région du four
Numéro du four-région de température Heure de départ Heure de fin Four n°6 4u 08-04-2022 14-04-2022 Four n°5 4u 10-04-2022 16-04-2022 Four n°7 4u 15-05-2022 21-05-2022 Four n°2 4u 17-05-2022 23-05-2022 Four n°1 4u 21-05-2022 27-05-2022 Four n°8 4u 08-06-2022 14-06-2022
La détection des données de température du four peut également ne pas être limitée aux seules données de température et données de puissance, et d’autres données du four peuvent être ajoutées si nécessaire pour rendre le résultat de prédiction plus précis.
En S12, un premier ensemble d’entraînement et un premier ensemble de test sont acquis selon l’ensemble de données historiques, et de multiples modèles de prédiction de température initiaux sélectionnés à l’avance sont entraînés en utilisant le premier ensemble d’entraînement, pour obtenir de multiples premiers modèles de prédiction de température.
Dans ce mode de réalisation, l’étape d’acquisition du premier ensemble d’entraînement et du premier ensemble de test selon l’ensemble de données historiques comprend : la sélection des données du four pour la région de température quelconque du four dans une plage de temps définie anormale de température correspondant à la région de température quelconque du four selon l’ensemble de données historiques, et l’utilisation des données du four comme ensemble de données historiques à traiter, où, facultativement, dans ce mode de réalisation, la plage de temps définie anormale de température est réglée à 6 jours avant et après l’anomalie de température, et la plage de temps définie anormale de température peut être réglée spécifiquement par l’homme du métier selon les conditions réelles, qui ne sont pas limitées dans la présente demande ; la réalisation d’un prétraitement sur l’ensemble de données historiques à traiter pour obtenir un ensemble de données historiques prétraité, où le prétraitement comprend un traitement de nettoyage de données ; et l’acquisition du premier ensemble d’entraînement et du premier ensemble de test selon l’ensemble de données historiques prétraité.
Le traitement de nettoyage de données comprend : dans le cas où des données historiques de saut anormal du four existent dans l’ensemble de données historiques à traiter, le remplacement des données historiques de saut anormal du four par une valeur médiane de toutes les données historiques du four dans l’ensemble de données historiques à traiter jusqu’à ce que les données historiques de saut anormal du four n’existent plus dans l’ensemble de données historiques à traiter, où les données historiques de saut anormal du four sont des données de température entre lesquelles une valeur de différence et des données historiques proches du four dépassent une valeur de différence prédéfinie. Par exemple, les données historiques de saut anormal du four sont des données de température entre lesquelles une valeur de différence et des données historiques adjacentes du four dépassent une valeur de différence prédéfinie.
Dans ce mode de réalisation, les données historiques acquises à traiter sont nettoyées avant d’entraîner le modèle de prédiction, telles que des données soudainement passées à 0, c’est-à-dire une valeur à un moment où les données sont soudainement passées à 0, et un processus de remplacement de remplissage est réalisé en utilisant une médiane d’une population d’échantillons, de manière à obtenir un ensemble de données historiques nettoyées et ainsi éviter les interférences d’erreur causées par le changement soudain des données. Par exemple, lorsque des données de température ayant une valeur de 0 existent dans les données du four, les données de température ayant la valeur de 0 sont remplacées par une valeur médiane de toutes les données de température jusqu’à ce que les données de température ayant la valeur de 0 n’existent plus dans les données du four. Lorsque des données de puissance ayant une valeur de 0 existent dans les données du four, les données de puissance ayant la valeur de 0 sont remplacées par une valeur médiane de toutes les données de puissance jusqu’à ce que les données de puissance ayant la valeur de 0 n’existent plus dans les données du four.
En S13, les multiples premiers modèles de prédiction de température sont testés en utilisant le premier ensemble de test pour délivrer en sortie de multiples erreurs de sortie du premier ensemble de test, et de multiples deuxièmes modèles de prédiction de température sont écartés des multiples premiers modèles de prédiction de température selon les multiples erreurs de sortie du premier ensemble de test et une plage prédéfinie d’une première erreur de test.
En S14, les multiples deuxièmes modèles de prédiction de température sont entraînés en utilisant un deuxième ensemble d’entraînement acquis à l’avance, pour obtenir de multiples troisièmes modèles de prédiction de température.
En S15, les multiples troisièmes modèles de prédiction de température sont testés selon un deuxième ensemble de test acquis à l’avance, pour délivrer en sortie de multiples erreurs de sortie du deuxième ensemble de test, et un troisième modèle de prédiction de température correspondant à une valeur minimale des multiples erreurs de sortie du deuxième ensemble de test est utilisé comme modèle de prédiction de température optimal pour la région de température quelconque du four.
En S16, les données du four à prédire de la région de température quelconque du four, collectées dans une période de temps prédéfinie de stade précoce de prédiction, sont entrées dans le modèle de prédiction de température optimal correspondant à la région de température quelconque du four, pour obtenir une température de prédiction dans la région de température du four dans une période de temps de prédiction, où les données du four à prédire comprennent des données de température à prédire et des données de puissance à prédire.
Dans ce mode de réalisation, l’ensemble de données historiques comprend un premier ensemble d’entraînement et un premier ensemble de test, et l’ensemble de données historiques comprend généralement des données dans les 6 jours précédant le temps d’anomalie de température et des données dans les 6 jours suivant le temps d’anomalie de température. Chacun du deuxième ensemble d’entraînement et du deuxième ensemble de test comprend des données historiques du four pour la région de température du four dans la période de temps prédéfinie de stade précoce de prédiction, où la période de temps prédéfinie de stade précoce de prédiction comprend une période de temps normale et une période de temps de défaillance d’un stade précoce d’une période de temps à laquelle une température doit être prédite, et les données historiques du four comprennent des données historiques de température et des données historiques de puissance.
Selon ce mode de réalisation, le modèle de prédiction est entraîné et testé deux fois, de sorte que le troisième modèle de prédiction de température correspondant à la valeur minimale des erreurs de sortie du deuxième ensemble de test soit écarté pour être le modèle de prédiction de température optimal de la région de température correspondante du four. Dans le cas où un ensemble de données approprié est sélectionné, il est possible de prévoir également trois fois ou plus des processus d’entraînement de modèle et de filtrage de test.
Dans ce mode de réalisation, le modèle de prédiction comprend un modèle de mémoire à long et court terme (LSTM), un modèle de réseau neuronal récurrent (RNN), un modèle d’unité récurrente fermée (GRU), un modèle de réseau neuronal convolutif (CNN) et un modèle de réseau neuronal graphique (GNN). Facultativement, dans ce mode de réalisation, un procédé basé sur LSTM peut être adopté de manière à prédire des données de température à une occasion future selon les données historiques.
Par exemple, il est nécessaire d’effectuer une alerte anticipée de 12 heures pour une tige chauffante afin de fournir un temps de préparation de matériau suffisant, afin qu’une prédiction de température pour les 12 heures suivantes soit réalisée. Considérant qu’il existe également des données de puissance de chauffage, les données de puissance de chauffage et les données de température de région de température de la période actuelle sont entrées ensemble dans le modèle de prédiction de température optimal en tant que caractéristique pour prédire les données de température du four dans les 12 heures suivantes, c’est-à-dire que la température (t) et la puissance (p) dans la période de temps de 1 à n sont utilisées pour prédire la valeur de température dans l’intervalle d’occasion de n+1 à k, comme le montre la .
Dans la modélisation réelle, un pas de temps est d’abord déterminé, par exemple, 24 heures sont utilisées comme pas de temps pour prédire les données de température pour les 12 heures suivantes, et les périodes de temps sont sélectionnées de manière aléatoire sur la plage de température de la température de prédiction souhaitée pour la prédiction et l’inspection.
Selon un mode de réalisation, l’une de la surface intérieure du capot et de la paroi supérieure de l’organe d’application comprend au moins une encoche concentrique à l’orifice traversant de l’organe d’application et destinée à coopérer avec un godron axial porté par l’autre de la surface intérieure du capot et de la paroi supérieure de l’organe d’application.