一种基于机器学习的露天矿作业智能化调度方法及系统

    公开(公告)号:CN117132049A

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN202310992190.9

    申请日:2023-08-08

    Abstract: 本发明涉及矿业系统工程及调度优化技术领域,具体涉及一种基于机器学习的露天矿作业智能化调度方法及系统。本发明公开了一种基于机器学习的露天矿作业智能化调度方法,包括获取初始化参数,建立露天矿车辆装卸作业调度模型,收集实时信息并更新预测行驶时间。本发明通过建立优化调度模型,分析对现有车辆执行作业时间的影响因素,得到露天矿车辆作业行驶时间的预测因子,能够在不确定场景下更新作业时间进行实时调度,从而在发生动态不确定性的情况下保证生产效率的最大化,并提高对车辆单次作业时间不稳定的响应能力,采用机器学习结合动态优化调度策略,既保证了在不确定因素下调度优化的有效性,同时提高了稳定性。

    一种无人驾驶矿用车辆调度方法及外置矿用车载雷达

    公开(公告)号:CN116872852A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202310615554.1

    申请日:2023-05-25

    Abstract: 本发明公开了种无人驾驶矿用车辆调度方法及外置矿用车载雷达,包括,预装架机构,包括预装座,以及设于所述预装座上的侧梁;定位机构,包括滑移设于所述侧梁上的定位环,设于所述侧梁上能够位置锁定的推动环、设于所述定位环上用于对车载雷达本体进行定位的锁定部件,以及设于所述推动环上用于驱动锁定部件的推动构件。将预装座固定在矿用车辆外壳上,将车载雷达本体的第一端部放置安置槽的内侧,安放完成后,将定位环沿侧梁移动套接在车载雷达本体的第二端部,然后将推动环靠近定位环,使得推动环上的推动构件按压锁定部件,锁定部件将定位环内侧的车载雷达本体的第二端部进行固定,从而达到将车载雷达本体安装到矿用车辆外部的效果。

    一种用于无人驾驶矿车的数据通信方法

    公开(公告)号:CN116847309A

    公开(公告)日:2023-10-03

    申请号:CN202310658827.0

    申请日:2023-06-05

    Abstract: 本申请涉及无人驾驶矿车技术领域,特别是涉及一种用于无人驾驶矿车的数据通信方法。包括:根据矿区环境参数设定多个通信基站,并根据通信基站位置设定反馈节点;当无人驾驶矿车到达反馈节点时,生成反馈数据包发送至通信基站,通信基站根据反馈数据包生成无人驾驶矿车运行状态;根据无人驾驶矿车运行参数生成故障数据包并发送至通信基站。通过设置多个通信基站,中控单元通过通信基站与无人驾驶矿车进行通信,避免无人驾驶矿车因传输信号不稳定,同时通过设定多个反馈节点,主动获取无人驾驶矿车的运行状态。根据故障等级设定不同的目标通信基站数量,其目标通信基站分别发送故障数据包至中控单元,保证中控单元及时获取故障数据。

    一种面向非独立同分布数据的联邦学习算法

    公开(公告)号:CN116757296A

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310823442.5

    申请日:2023-07-06

    Abstract: 一种面向非独立同分布数据的联邦学习算法,涉及联邦学习领域,包括以下步骤:中心服务器和参与方初始化全局模型和本地模型参数,计算参与方的本地模型与全局模型之间的距离,根据距离将参与方集合划分为多个子集合,从中随机选择参与方参与训练,训练轮次受距离限制,最终得到更新后的各参与方本地模型;参与方将计算结果直接或将计算结果经加密之后的中间结果发送至中心服务器;中心服务器根据距离计算并分配各参与方权重,用该权重聚合各更新后的本地模型,用模型聚合结果更新全局模型;重复上述步骤直至全局模型收敛或达到最大通信轮次限制。本发明提高了模型的收敛速度和测试精度,降低了非独立同分布数据对模型训练的不利影响。

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