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公开(公告)号：CN117352885A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311489415.5
申请日：2023-11-09
Applicant: 暨南大学 , 内蒙古科学技术研究院
IPC: H01M10/48 , H01M10/613 , H01M10/625 , H01M10/663 , H01M10/6563 , H01M10/6568 , H01M10/6554
Abstract: 本发明属于动力电池技术领域，具体的说是一种动力电池热流泄放装置及动力电池热流泄放方法，包括以下制备步骤：通过温度检测装置进行温度监测，当电池的温度超过指定数值后，温度检测装置将信息传递给控制端，控制端启动冷却箱进行降温；通过液泵的运作将冷却箱内部的冷却液抽入排液管内，动力电池体的内部安装有吸热片，吸热片的顶端连接有散热片，吸热片可以吸收动力电池体内部的热量传递给散热片,散热片会将动力电池体的热量侧端给循环冷却管，排液管内部的冷却液会进入循环冷却管内部流动，冷却液的流动会将散热片上的热量带走，从而对动力电池体进行散热处理，提高动力电池体的散热效果，保证动力电池体的正常运作环境。
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公开(公告)号：CN114186749B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202111546245.0
申请日：2021-12-16
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习及遗传算法的柔性车间调度方法及模型，属于人工智能技术领域。根据柔性作业车间的特点，建立柔性作业车间调度模型；对遗传算法和基于熵的置信域优化强化学习算法中的基本参数进行初始化；利用基于熵的置信域优化算法更新遗传算法中的参数，并分别对参与交叉和变异的染色体种群进行交叉和变异操作，生成参与交叉和变异的新染色体种群；计算新种群中每个个体的适应度，确定基于熵的置信域优化算法中的状态参数，对新染色体种群执行遗传算法操作；反复执行上述迭代至截止，并输出结果。本发明将基于熵的置信域优化强化学习算法与遗传算法相结合，提高了柔性车间调度的性能，增强车间生产的鲁棒性，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN113360618B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202110633919.4
申请日：2021-06-07
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06N3/04
Abstract: 本发明提出一种基于离线强化学习的智能机器人对话方法及系统，方法包括获取已有的对话数据信息，基于对话数据构建训练集；在训练集抽取预设关键信息，对关键信息进行数据处理,引入非策略的批量强化学习算法；构建基于对话预判模型，并利用基于关键信息得到的数据对模型进行训练；获取待交流对话的数据信息；从数据信息中抽取预设关键信息，通过数据处理得到第一向量；利用已训练的模型处理第一向量，得到对应的第一标签，根据第一向量和第一标签进行决策输出；基于决策与用户进行对话。系统包括GPU服务器、模型存储器、存储模块、语言数据库、离线强化学习处理器、CPU处理器、语言收集模块和智能对话执行模块。
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公开(公告)号：CN113359744B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202110684879.6
申请日：2021-06-21
Applicant: 暨南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于安全强化学习及视觉传感器的机器人避障系统，包括卷积神经模块，所述卷积神经网络模块包括长短期记忆单元；还包括加入LSTM单元、第一卷积层、第二卷积层、第一全连接层、第二全连接层、输出层。本发明采用强化学习算法的增强，使多维，连续，多约束问题能够较好的收敛于信任域内，解决了以往带约束的强化学习算法的诸多问题。可以大幅提高生产安全，普适地应用在不同场合的危险工作上，在解放劳动力的同时，提高了操作安全性、精准性。
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公开(公告)号：CN113421043A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110734162.8
申请日：2021-06-30
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供一种基于可穿戴设备的物联系统及方法，利用可穿戴设备获取员工信息判断岗位和任务的匹配性并将其和任务进行关联，利用可穿戴设备的定位信息匹配最近的叉车并在任务完成后匹配最近停车位、利用可穿戴设备获取符合订单的产品信息并将其与任务建立关联，实现了出货相关事务的相互关联，提高了出货效率以及部门间的协同。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113283167A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110565688.8
申请日：2021-05-24
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06F111/04 , G06F119/18
Abstract: 本发明涉及一种基于安全强化学习的特种设备生产线优化方法及系统，方法包括：接收车间生产线的安全设计要求数据，在仿真平台进行建模；在所建立的模型中输出生产线所需的优化参数并定义贴合特种设备生产的state、action和reward函数模型；利用构建的CPO算法解决含有高维、连续、复杂参数和安全约束条件的寻优问题；对所建立的神经网络进行训练；接收新出现的问题，进行建模后提取待优化的参数，将待优化的参数转化成神经网络的输入，得到适合生产线优化的几个较优的方案。
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公开(公告)号：CN113239639A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110728541.6
申请日：2021-06-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本申请涉及策略信息生成方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该策略信息生成方法包括：从预设仿真模型中，获取对应的生产运行状态数据，其中，预设仿真模型用于表征工业生产线的运行；对生产运行状态数据进行处理，得到工业生产线的设备所对应的设备状态信息及第一动作策略信息，其中，第一动作策略信息用于指示设备按预设的运行参数进行工作；在接收到策略信息生成请求的情况下，获取工业生产线当前设备状态信息，并通过预设的强化训练模型对当前设备状态信息进行处理，生成对应的策略信息。通过本申请，解决了相关技术中对包括离散任务的生产线自动化优化配置效果差的问题，实现了利用人工智能进行各类不同生产线的优化策略。
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公开(公告)号：CN117406123B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202311560884.1
申请日：2023-11-22
Applicant: 暨南大学 , 内蒙古科学技术研究院
IPC: G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种动力电池循环老化回收利用的方法，该方法包括以下步骤：测试动力电池循环老化程度；采用再制造作为回收途径，降低回收成本，实现对动力电池的再利用，通过构建动力电池数字孪生模型，并通过构建动力电池循环老化电容衰退趋势的方程，以方程绘制不同服役时间所对应的动力电池性能衰退曲线，再以曲线的拐点，将动力电池随服役时间循环老化的各个时间段，包括平稳期、急剧期以及报废期反映出来，通过急剧期开始和结束的拐点，作为动力电池主动再制造的上下限，以此对应服役时间段，来匹配达到该服役时间段的动力电池，能够更加准确的实现对该服役时间段内动力电池的主动再制造。
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公开(公告)号：CN118535875A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410657000.2
申请日：2024-05-24
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种工序随机失效的退役机电产品拆解方法、装置及设备，所述方法包括：利用贝叶斯网络对退役机电产品拆解过程中的各工序间失效因果关联进行分析，确定失效状态转移的概率；根据退役机电产品拆解过程中的失效样本数据，估计各拆解工序随机失效条件概率；结合遗传算法，根据工序的失效条件概率优化拆解工艺路线，搜索退役机电产品拆解的全局近似最优解；根据设计好的失效修复策略，针对已发生失效的工序采取相应修复操作，确保退役机电产品拆解过程中拆解序列的连续性。本发明能够深入探究拆解工序失效行为机理，并基于拆解工序之间的失效因果关联决策出全局最优拆解工艺路线。
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公开(公告)号：CN117669984A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311750332.7
申请日：2023-12-18
Applicant: 暨南大学 , 广东云熵科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06N5/02 , G06N3/092 , G06F18/241
Abstract: 本发明提出了基于数字孪生及知识图谱的强化学习的车间调度方法，包括：建立数据接收与存储结构收集多模态数据，根据多模态数据生成标签和元数据，并利用图模型的连接性预测与现有数据相关的标签和元数据；对生成的标签和元数据进行数据质量评估与过滤，所述数据质量评估是根据数据质量评分进行评估；设计多层次车间状态表示并建立车间数字孪生模型；构建知识图谱和可解释强化学习模型；根据可解释强化学习模型生成决策逻辑和解释决策逻辑；根据决策逻辑和车间数字孪生模型搭建实验环境并评估实验性能。本发明综合性地解决了车间调度的效率、成本和解释性问题。
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