CN110766226A - 一种基于智能建模和智能算法的平地机远程作业调度法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于智能建模和智能算法的平地机远程作业调度法，包括如下步骤：在平地机上安装定位组件和信号传输组件；获得平地机的运动轨迹特性计算模型；获取平地机的跨区作业机械区域识别特性判别模型；获得平地机集群智能调度预测模型；整合处理后建立平地机多目标智能调度优化数学模型；获得基于远程作业机械的智能调度模型与算法优化调度方案；根据获得的基于远程作业机械的智能调度模型与算法优化调度方案对每台安装有定位组件的平地机进行最优化的远程作业调度，进而实现了平地机远程作业调度。本发明在运用的过程中可实现远程作业平地机间的智能调度，合理化的实现平地机群体间的平地机的分布，提高经济效益。
Description
技术领域
本发明涉及平地机调度技术领域，尤其涉及一种基于智能建模和智能算法的平地机远程作业调度法。
背景技术
平地机在进行使用的过程中，当多个平地机组成平地机群体并共同运行使用时，如不能对平地机进行合理的调度，则会使平地机群体中的平地机间出现生产效率下降的现象，进而使得平地机的使用成本增高，不利于提高平地机使用过程中的经济效益。为此，我们提出了一种基于智能建模和智能算法的平地机远程作业调度法。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于智能建模和智能算法的平地机远程作业调度法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于智能建模和智能算法的平地机远程作业调度法，包括如下步骤：
S1、在平地机上安装定位组件和信号传输组件，并根据信号传输组件和定位组件获取平地机的位置及运动轨迹；
S2、针对步骤S1获得平地机的运动轨迹利用计算机进行拟合，并通过计算机获得平地机的运动轨迹特性计算模型；
S3、针对步骤S1获得平地机的运动轨迹和位置，利用计算机进行模糊逻辑判断，并以此获取平地机的跨区作业机械区域识别特性判别模型；
S4、针对步骤S1获得平地机的运动轨迹和位置，利用计算机结合人工算法进行计算，并以此获得平地机集群智能调度预测模型；
S5、利用计算机对步骤S2获得的平地机的运动轨迹特性计算模型、步骤S3获得的平地机的跨区作业机械区域识别特性判别模型及步骤S4获得的平地机集群智能调度预测模型进行整合处理，在整合处理后建立平地机多目标智能调度优化数学模型；
S6、利用计算机针对步骤S5获得的平地机多目标智能调度优化数学模型进行求解，在求解后获得基于远程作业机械的智能调度模型与算法优化调度方案；
S7、根据步骤S6获得的基于远程作业机械的智能调度模型与算法优化调度方案对每台安装有定位组件的平地机进行最优化的远程作业调度，进而实现了平地机远程作业调度。
优选的，在步骤S1中，所述定位组件为GPS定位组件或北斗定位组件的任意一种。
优选的，在步骤S3中，所述人工算法为人工神经网络和最小二乘支持向量机的结合。
优选的，所述步骤S2、步骤S3、步骤S4、步骤S5、步骤S6、步骤S7的进行过程中均设置在后台，步骤S1在运行的过程中为通过所述信号传输组件将定位组件的定位信号传递至后台。
优选的，所述步骤S7在后台运行的过程中，当对远程的平地机传递作业调度时，为通过后台发出信号；平地机上的信号传输组件接收信号；针对信号传输组件接收的信号；平地机的驾驶者根据信号指令驾驶平地机移动及作业。
本发明提出的一种基于智能建模和智能算法的平地机远程作业调度法，有益效果在于：本方案在运用的过程中可实现远程作业平地机间的智能调度，合理化的实现平地机群体间的平地机的分布，进而能够降低平地机群体在同时工作运行过程中的平地机的使用成本，提高经济效益。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
一种基于智能建模和智能算法的平地机远程作业调度法，包括如下步骤：
S1、在平地机上安装定位组件和信号传输组件，并根据信号传输组件和定位组件获取平地机的位置及运动轨迹；
S2、针对步骤S1获得平地机的运动轨迹利用计算机进行拟合，并通过计算机获得平地机的运动轨迹特性计算模型；
S3、针对步骤S1获得平地机的运动轨迹和位置，利用计算机进行模糊逻辑判断，并以此获取平地机的跨区作业机械区域识别特性判别模型；
S4、针对步骤S1获得平地机的运动轨迹和位置，利用计算机结合人工算法进行计算，并以此获得平地机集群智能调度预测模型；
S5、利用计算机对步骤S2获得的平地机的运动轨迹特性计算模型、步骤S3获得的平地机的跨区作业机械区域识别特性判别模型及步骤S4获得的平地机集群智能调度预测模型进行整合处理，在整合处理后建立平地机多目标智能调度优化数学模型；
S6、利用计算机针对步骤S5获得的平地机多目标智能调度优化数学模型进行求解，在求解后获得基于远程作业机械的智能调度模型与算法优化调度方案；
S7、根据步骤S6获得的基于远程作业机械的智能调度模型与算法优化调度方案对每台安装有定位组件的平地机进行最优化的远程作业调度，进而实现了平地机远程作业调度。
在步骤S1中，定位组件为GPS定位组件或北斗定位组件的任意一种。
在步骤S3中，人工算法为人工神经网络和最小二乘支持向量机的结合。
步骤S2、步骤S3、步骤S4、步骤S5、步骤S6、步骤S7的进行过程中均设置在后台，步骤S1在运行的过程中为通过信号传输组件将定位组件的定位信号传递至后台。
步骤S7在后台运行的过程中，当对远程的平地机传递作业调度时，为通过后台发出信号；平地机上的信号传输组件接收信号；针对信号传输组件接收的信号；平地机的驾驶者根据信号指令驾驶平地机移动及作业。
综上所述：本发明在运用的过程中可实现远程作业平地机间的智能调度，合理化的实现平地机群体间的平地机的分布，进而能够降低平地机群体在同时工作运行过程中的平地机的使用成本，提高经济效益。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于智能建模和智能算法的平地机远程作业调度法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、在平地机上安装定位组件和信号传输组件，并根据信号传输组件和定位组件获取平地机的位置及运动轨迹；
S2、针对步骤S1获得平地机的运动轨迹利用计算机进行拟合，并通过计算机获得平地机的运动轨迹特性计算模型；
S3、针对步骤S1获得平地机的运动轨迹和位置，利用计算机进行模糊逻辑判断，并以此获取平地机的跨区作业机械区域识别特性判别模型；
S4、针对步骤S1获得平地机的运动轨迹和位置，利用计算机结合人工算法进行计算，并以此获得平地机集群智能调度预测模型；
S5、利用计算机对步骤S2获得的平地机的运动轨迹特性计算模型、步骤S3获得的平地机的跨区作业机械区域识别特性判别模型及步骤S4获得的平地机集群智能调度预测模型进行整合处理，在整合处理后建立平地机多目标智能调度优化数学模型；
S6、利用计算机针对步骤S5获得的平地机多目标智能调度优化数学模型进行求解，在求解后获得基于远程作业机械的智能调度模型与算法优化调度方案；
S7、根据步骤S6获得的基于远程作业机械的智能调度模型与算法优化调度方案对每台安装有定位组件的平地机进行最优化的远程作业调度，进而实现了平地机远程作业调度。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能建模和智能算法的平地机远程作业调度法，其特征在于，在步骤S1中，所述定位组件为GPS定位组件或北斗定位组件的任意一种。
3.根据权利要求1所述的一种基于智能建模和智能算法的平地机远程作业调度法，其特征在于，在步骤S3中，所述人工算法为人工神经网络和最小二乘支持向量机的结合。
4.根据权利要求1所述的一种基于智能建模和智能算法的平地机远程作业调度法，其特征在于，所述步骤S2、步骤S3、步骤S4、步骤S5、步骤S6、步骤S7的进行过程中均设置在后台，步骤S1在运行的过程中为通过所述信号传输组件将定位组件的定位信号传递至后台。
5.根据权利要求1和4任意一项所述的一种基于智能建模和智能算法的平地机远程作业调度法，其特征在于，所述步骤S7在后台运行的过程中，当对远程的平地机传递作业调度时，为通过后台发出信号；平地机上的信号传输组件接收信号；针对信号传输组件接收的信号；平地机的驾驶者根据信号指令驾驶平地机移动及作业。
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