摘要
本发明提供了一种堆取料机自动堆取料方法及其系统,涉及工程控制技术领域,包括获取多时段、多角度的料堆环境信息;对料堆环境信息预处理后,通过处理后的料堆环境信息进行提取静态几何特征和动态变化特征构建动态三维模型;对动态三维模型的实时挖掘数据进行特征提取,并通过BP神经网络构建变化规律预测模型;基于自适应蚂蚁算法和变化规律预测模型对动态三维模型进行取料路径规划,结合取料运动约束调整取料机运行角度,得到行走路径;根据行走路径进行取料自动化模拟,通过模拟结果和预设性能指标对比分析,得到自动堆取料方案。解决了堆取机难以根据准确路径进行识别并有效抓取物料,造成部分物料被遗漏或根本无法取料的问题。
技术关键词
动态三维模型
堆取料方法
蚂蚁算法
动态变化特征
BP神经网络构建
堆取料系统
在线学习机制
堆取料机
时间序列分析方法
自动化控制系统
优化网络参数
工程控制技术
数据
多角度
区域生长算法
规划
多区域
分析单元
控制策略
系统为您推荐了相关专利信息
短期负荷预测模型
短期负荷预测方法
历史负荷数据
权重模型
LSTM神经网络
资源评估方法
浅层地热能
地理信息数据
温度随时间变化
构建预测模型
振动特征
判断系统
异常判断方法
Canny算法
在线
汽车配件
调度优化模型
实体
三元组
知识图谱构建
生成时间序列数据
图像处理方式
矩阵
编码
动态变化特征