一种基于多层AGV停车库停取车系统的建模与求解方法

    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

    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。

    一种基于多层AGV停车库停取车系统的建模与求解方法

    公开(公告)号:CN114936452A

    公开(公告)日:2022-08-23

    申请号:CN202210499083.8

    申请日:2022-05-09

    Applicant: 重庆大学

    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。

    一种工业四轴机器人运动目标跟踪抓取方法

    公开(公告)号:CN114770513B

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202210501168.5

    申请日:2022-05-09

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种工业四轴机器人运动目标跟踪抓取方法,属于机器人技术领域。该方法具体包括:1)工业四轴机器人的设计与建模;2)运动目标的跟踪与定位算法设计;3)机器人轨迹规划及抓取策略设计;4)机器人运动目标跟踪抓取系统的整体布局设计与整体架构设计。本发明设计了工业四轴机器人,选取KCF算法作为跟踪算法,提出了结合输送线编码器数据用于目标区域重构的方法,改善了目标区域丢失的问题。采用了由跟踪算法输出ROI的方法,基于ROI区域进行图像处理获取运动目标形心,减少了图像处理的数据量,改善算法实时性。通过3‑4‑5次多项式规划了典型的四轴机器人抓取运动路径,通过最小二乘法预测形心在抓取时刻的位置,解决了抓取延迟的问题。

    基于改进粒子滤波模型的锂离子剩余寿命预测方法

    公开(公告)号:CN116680983A

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202310662200.2

    申请日:2023-06-06

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于改进粒子滤波模型的锂离子剩余寿命预测方法,属于电池技术领域。针对锂离子电池在使用过程中,因负载随机而导致电流随机变化和不完全充放电的现象,从而使得电池的退化速率差异较大以及电池退化数据不充分的问题,提出一种估计锂离子电池健康状态并构建神经网络模型进行剩余寿命预测的方法,具体问:在历史数据中提取健康因子;通过基于贝叶斯优化的多核RVM映射,获得完整的健康因子序列;建立序列到序列的LSTM模型,估计锂离子电池的真实容量;建立基于IPSO‑PF‑LSTM的锂离子电池退化双指数模型;剩余寿命预测。通过多种算法共同优化可以更好的发挥双指数模型的优点,从而提升寿命预测的效果。

    基于变分模态分解的锂离子电池剩余使用寿命预测方法

    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

    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。

    基于变分模态分解的锂离子电池剩余使用寿命预测方法

    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

    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。

    一种基于维纳过程和人工智能的发动机剩余寿命预测方法

    公开(公告)号:CN114925894A

    公开(公告)日:2022-08-19

    申请号:CN202210501215.6

    申请日:2022-05-09

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于维纳过程和人工智能的发动机剩余寿命预测方法,属于航空发动机寿命预测领域。针对涡扇发动机在运行过程中,因不同失效行为而导致多种退化模式的出现,从而使得单一预测方法的预测精度和稳定性降低的问题,提出了一种识别发动机不同退化模式并构建不同模型进行剩余寿命预测的方法。按以下步骤进行预测:1)数据预处理;2)训练残差网络;3)退化模式分类;4)预测模型选择与构建;5)寿命预测。考虑退化模式识别的预方法能更好的发挥对应预测模型的优点,从而提升寿命预测的效果。

    一种多机器人编队队形变换与动态避障方法

    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

    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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