摘要
本发明提供了一种汽车退役动力电池拆解序列优化方法及相关装置,涉及数据处理技术领域。通过引入电池厂商提供的拆解风险先验知识,建立集成风险感知的多目标拆解序列规划数学模型,采用一种基于图注意力网络与约束感知指针网络的拆解序列规划算法,实现了对不同品类电池包拆解序列的端到端实时规划。不仅能够有效利用官方手册的先验拆解知识,确保拆解过程的高效与安全,还能够适应复杂的电池包结构和动态变化的拆解场景,为退役动力电池的拆解提供了一种全新的解决方案。
技术关键词
退役动力电池
零件特征
序列优化方法
逼近理想解排序
注意力机制
强化学习算法
拆卸工具
表达式
矩阵
双层编码器
网络
策略
定义
数据输入模块
电池包结构
动态掩膜
系统为您推荐了相关专利信息
故障诊断模型
多模态特征融合
电力设备故障诊断
注意力机制
电力设备检修
预训练模型
多头注意力机制
压电陶瓷致动器
位移控制方法
线性变换矩阵
参数搜索方法
芯片系统
体系结构设计
节点特征
预制件
抽水蓄能机组工况
卷积神经网络模型
判定方法
长短期记忆网络
声音采集设备