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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119940618A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510009649.8
申请日：2025-01-03
Applicant: 潍柴动力股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/087 , G06Q10/0631 , G06N5/01 , B65G65/00
Abstract: 本申请提供一种货物装载方法和相关装置，获取集装箱的承载能力信息和库存单元列表；基于承载能力信息和库存单元列表，通过启发式算法确定初始装载序列对应的初始装载方案；将初始装载方案作为当前解，通过禁忌搜索算法在当前解的邻域进行搜索，调整装载序列，利用启发式算法确定出每个装载序列对应的装载方案，从多个装载方案和初始装载方案中，确定出最佳装载方案。本申请能够快速且准确的确定出集装箱的最佳装载方案，通过启发式算法计算出初始装载方案，能够减少后续禁忌搜索算法的搜索空间，提高计算效率。使用禁忌搜索算法能够避免陷入局部最优解，提升最佳装箱方案的质量和搜索效率，无需人工计算，大大提高了计算效率和准确性。
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公开(公告)号：CN118656717B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411141904.6
申请日：2024-08-20
Applicant: 潍柴动力股份有限公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/27 , G06F18/214 , F02B77/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及内燃机领域，公开了气缸漏气检测方法、装置、存储介质和电子设备，可以基于内燃机在常用工况下的历史运行数据，训练用于计算气缸漏气率的SVR模型，历史运行数据包括：涡前排温、中冷后压力和油门开度；在内燃机运行时，将内燃机的运行数据输入至SVR模型，获得SVR模型输出的气缸漏气率，一个时刻的运行数据对应一个气缸漏气率，内燃机的运行数据包括：涡前排温、中冷后压力和油门开度；根据多个气缸漏气率，在线确定所述内燃机的气缸漏气程度。本发明基于训练好的SVR模型，采集内燃机在运行时的运行数据在线计算得到气缸漏气率，并基于气缸漏气率可以在线确定气缸漏气程度，无需使用额外的设备和下线内燃机，比较方便快捷。
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公开(公告)号：CN118793515A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411265625.0
申请日：2024-09-10
Applicant: 潍柴动力股份有限公司
IPC: F02B77/08
Abstract: 本申请提供一种发动机动力不足预警方法、装置、设备及计算机可读介质，方法包括：获取车辆的车联网数据，车联网数据至少包括发动机的进气压力数据、扭矩限制状态数据、油门开度数据以及轨压偏差数据。确定进气压力数据、扭矩限制状态数据、油门开度数据和轨压偏差数据中的任意一个是否满足对应的目标异常条件，若满足对应的目标异常条件，则进行发动机动力不足预警，其中，目标异常条件包括进气压力异常条件、扭矩限制状态异常条件、油门异常条件以及轨压偏差条件。由此可见，本申请可以直接利用远程采集的车联网数据，就能够实现对于发动机动力不足的预警，避免使用高复杂度的算法，实现简单、高效、成本低且高可靠性的发动机动力不足预警。
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公开(公告)号：CN118793515B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411265625.0
申请日：2024-09-10
Applicant: 潍柴动力股份有限公司
IPC: F02B77/08
Abstract: 本申请提供一种发动机动力不足预警方法、装置、设备及计算机可读介质，方法包括：获取车辆的车联网数据，车联网数据至少包括发动机的进气压力数据、扭矩限制状态数据、油门开度数据以及轨压偏差数据。确定进气压力数据、扭矩限制状态数据、油门开度数据和轨压偏差数据中的任意一个是否满足对应的目标异常条件，若满足对应的目标异常条件，则进行发动机动力不足预警，其中，目标异常条件包括进气压力异常条件、扭矩限制状态异常条件、油门异常条件以及轨压偏差条件。由此可见，本申请可以直接利用远程采集的车联网数据，就能够实现对于发动机动力不足的预警，避免使用高复杂度的算法，实现简单、高效、成本低且高可靠性的发动机动力不足预警。
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公开(公告)号：CN118656717A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411141904.6
申请日：2024-08-20
Applicant: 潍柴动力股份有限公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/27 , G06F18/214 , F02B77/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及内燃机领域，公开了气缸漏气检测方法、装置、存储介质和电子设备，可以基于内燃机在常用工况下的历史运行数据，训练用于计算气缸漏气率的SVR模型，历史运行数据包括：涡前排温、中冷后压力和油门开度；在内燃机运行时，将内燃机的运行数据输入至SVR模型，获得SVR模型输出的气缸漏气率，一个时刻的运行数据对应一个气缸漏气率，内燃机的运行数据包括：涡前排温、中冷后压力和油门开度；根据多个气缸漏气率，在线确定所述内燃机的气缸漏气程度。本发明基于训练好的SVR模型，采集内燃机在运行时的运行数据在线计算得到气缸漏气率，并基于气缸漏气率可以在线确定气缸漏气程度，无需使用额外的设备和下线内燃机，比较方便快捷。
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