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公开(公告)号：CN114936452B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210499083.8
申请日：2022-05-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种基于多层AGV停车库停取车系统的建模与求解方法，属于智能技术领域。该方法具体包括：1)计算各场景出现的概率以及每种情况下的工作时间；2)建立多层AGV停车库系统的半开环排队网络模型；3)使用矩阵几何法对多层AGV停车库停取车系统的半开环排队网络模型进行求解；4)优化不同停取车作业任务到达率下AGV的配置数量。为后续多层AGV停车场AGV数量配置优化提供参考，提高AGV的利用率。
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公开(公告)号：CN116679232A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310675038.8
申请日：2023-06-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/378 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/096 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于混合神经网络和迁移学习的锂电池健康状态估计方法，属于电池存储技术领域领域。该方法为：提取电池循环数据并构成特征曲线，对其进行数据预处理，并进行异常值筛选和替换，构成源域数据集；提取不同类型或不同工况的锂电池数据得到特征曲线数据，构成目标域数据集；利用源域数据集对CNN‑GRU混合神经网络进行预训练得到预训练模型；将预训练模型作为基学习器估计模型，利用Tradaboost.R2算法在目标域数据集训练，从而对样本权重和基学习器权重进行更新；锂电池SOH估计值输出，同时计算相应评价指标值。本发明能够提高锂电池健康状态估计的精确度。
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公开(公告)号：CN110532716A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910830136.8
申请日：2019-09-04
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种汽油机工作过程数值模拟系统，具体涉及模拟系统领域，包括系统主程序，所述系统主程序包括压缩main单元、燃烧main单元、膨胀main单元、排气main单元、叠开main单元和进气main单元，所述压缩main单元、燃烧main单元、膨胀main单元、排气main单元、叠开main单元和进气main单元依次连接，所述系统主程序连接有调用子程序，所述系统主程序还配置有工作表，所述工作表包括hve_xy表和hvs_xy表。本发明的系统不局限于成型软件的限制，适用于不同的模型，通用性高，能大幅提高工作效率，节约开发时间。
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公开(公告)号：CN115047756B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210499066.4
申请日：2022-05-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种四舵轮AGV舵轮失效容错控制方法，属于AGV智能控制领域。该方法包括：基于两舵轮AGV运动学模型和阿克曼转向理论建立四舵轮AGV运动学模型；建立小车的侧向动力学模型和纵向动力学模型；对四舵轮AGV小车模型线性化；依据系统模型设计预测模型的最优化求解目标函数；依据系统对小车速度和角速度的约束设计相应MPC轨迹跟踪控制器；建立四舵轮失效时基于差动模型的轨迹跟踪容错控制目标函数；依据轨迹跟踪容错控制目标函数设计差速驱动控制器。本发明能够在四舵轮AGV提高其载重性能的同时，保证小车的轨迹跟踪控制功能；解决了小车舵轮在控制时可能存在的失控或者控制失效问题。
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公开(公告)号：CN114936682B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202210499090.8
申请日：2022-05-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/27 , G06N3/0464 , G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及一种基于变分模态分解的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，属于新能源技术领域。针对锂离子电池退化过程具有高度非线性和随机性，且现有的基于单一模型的锂离子电池剩余寿命预测方法预测精度不高。为了解决了单一预测模型普适性低的问题，提出了一种将锂离子电池原始容量失效序列分解为具有不同特征的多个尺度的分量序列进行剩余使用寿命预测的方法。按以下步骤进行预测：S1：改进的变分模态分解数据预处理；S2：滑动窗口预测模型构建；S3：高斯过程回归预测模型构建；S4：容量预测区间；S5：根据失效阈值得到寿命预测区间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114781746B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210499104.6
申请日：2022-05-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及一种基于多层AGV停车库多取车任务的优化方法，属于智能停车领域。该方法具体包括：1)根据多层AGV停取车系统的停取车过程，建立AGV与电梯的运动模型；2)建立多层AGV停车库停取车系统的半开环排队网络模型；3)求取多层AGV停车库停取车系统不同情况下任务完成时间函数；4)根据改进的遗传算法确定对批量取车订单的执行顺序。本发明能够通过改进遗传算法来优化该系统任务订单的出库顺序，减少各作业环节间的等待时间，减少跨巷道作业的次数，提高多层AGV停取车系统的作业效率，减少执行任务所需的时间。
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公开(公告)号：CN108615522B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201810383047.9
申请日：2018-04-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G10K11/172 , G10K11/178 , F02M35/12
Abstract: 本发明属于机械控制技术领域，公开了一种单腔多个共振频率旁支型共振消声器。该消声器设置有保护外壳、噪声检测器、包覆外壳、磁性内圈、磁性颗粒。所述噪声检测器位于保护外壳内部靠右侧。所述包覆外壳位于保护外壳下部。所述磁性内圈位于包覆外壳外圈与内圈之间。所述磁性颗粒位于包覆外壳外圈与磁性内圈之间不等量分部。该发明通过包覆外壳包覆于发动机或其他大噪音设备发声处，通过噪声检测器检测噪声大小，该发明结构较简单，体积较小，不占多余空间。有效的通过多个可变共振频率控制噪声效果，在噪声较少时用到较少磁性粒子，增加使用寿命。
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公开(公告)号：CN114936682A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210499090.8
申请日：2022-05-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/04 , G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及一种基于变分模态分解的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，属于新能源技术领域。针对锂离子电池退化过程具有高度非线性和随机性，且现有的基于单一模型的锂离子电池剩余寿命预测方法预测精度不高。为了解决了单一预测模型普适性低的问题，提出了一种将锂离子电池原始容量失效序列分解为具有不同特征的多个尺度的分量序列进行剩余使用寿命预测的方法。按以下步骤进行预测：S1：改进的变分模态分解数据预处理；S2：滑动窗口预测模型构建；S3：高斯过程回归预测模型构建；S4：容量预测区间；S5：根据失效阈值得到寿命预测区间。
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公开(公告)号：CN114879676A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210540021.7
申请日：2022-05-17
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种多机器人编队队形变换与动态避障方法，属于机器人技术领域。该方法使用最大优先指派算法和匈牙利算法对机器人进行位置分配，在保证最长路径距离最小的情况下，分配其他机器人的总路径距离最小；再使用互惠速度障碍法优化距离目标点较远的机器人在避障过程中损耗的时间，进一步缩短队形变换完成的时间；最后使用改进编队速度障碍法进行编队，改善编队在避障过程中短时间频繁切换队形的问题。
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公开(公告)号：CN114879676B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202210540021.7
申请日：2022-05-17
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种多机器人编队队形变换与动态避障方法，属于机器人技术领域。该方法使用最大优先指派算法和匈牙利算法对机器人进行位置分配，在保证最长路径距离最小的情况下，分配其他机器人的总路径距离最小；再使用互惠速度障碍法优化距离目标点较远的机器人在避障过程中损耗的时间，进一步缩短队形变换完成的时间；最后使用改进编队速度障碍法进行编队，改善编队在避障过程中短时间频繁切换队形的问题。
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