摘要
本发明提供了一种基于UWB定位的斗轮机控制方法及系统,涉及斗轮机控制技术领域,包括获取历史运行控制信息、斗轮机位置信息、运行环境图像信息、货物数量信息和运行参数信息。然后通过对历史运行控制信息进行聚类处理,得到斗轮机的运行路线集合,并建立斗轮机运行模拟模型。接着,利用神经网络模型对斗轮机的运行路线进行实时分析,得到实时运行路线信息。然后,结合实时运行路线信息和运行区域综合分析结果,进行第一次和第二次优化,以满足斗轮机的实时运行需求。本发明结合多源信息获取和智能化优化调度,实现了斗轮机运输过程的动态优化和实时调整,提高了运输效率、增强了运输灵活性、优化了运行控制策略、提升了运输安全性。
技术关键词
模拟模型
环境图像信息
粒子群优化算法
神经网络模型
货物位置信息
优化神经网络
工作特征
斗轮机控制技术
Dijkstra算法
分析单元
节点
关键词
前馈神经网络
BP神经网络
聚类
处理单元
贪心算法
数据
自然语言
系统为您推荐了相关专利信息
限位锁止结构
丝杠传动结构
基础结构
调控组件
握持主体
负荷匹配方法
温度传感器阵列
循环水
神经网络模型
真空
无监督深度学习
流量异常检测方法
车辆CAN总线
CAN总线数据
重构模块
电池等效电路模型
参数辨识方法
动态测试数据
粒子群优化算法
序列