申请/专利权人：合肥工业大学;安徽建工路港建设集团有限公司

申请日：2023-12-06

公开（公告）日：2024-02-27

公开（公告）号：CN117371639B

主分类号：G06Q10/047

分类号：G06Q10/047;G06Q50/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.27#授权;2024.01.26#实质审查的生效;2024.01.09#公开

摘要：本发明涉及建筑智能化领域，具体是一种鱼雷罐运动优化方法，包括如下步骤：S1、确定鱼雷罐沿轨道的行进轨迹；S2、以鱼雷罐在设定行进轨迹下行进设定时间值所消耗的能量为时间能量值；S3、对设定时间值进行迭代优化，直至迭代后的时间值所对应的时间能量值达到最低；S4、控制驱动电机以恒定转速驱动鱼雷罐运动，使鱼雷罐以时间能量值最低时所对应的时间值完成设定行进轨迹的行进。本发明使鱼雷罐沿设定轨迹运动时消耗的能量以及时间达到最佳的平衡点，大幅提高了鱼雷罐的运输效率。

主权项：1.一种鱼雷罐运动优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、确定鱼雷罐沿轨道的行进轨迹；S2、以鱼雷罐在设定行进轨迹下行进设定时间值所消耗的能量为时间能量值；S3、对设定时间值进行迭代优化，直至迭代后的时间值所对应的时间能量值达到最低；S4、控制驱动电机以恒定转速驱动鱼雷罐运动，使鱼雷罐以时间能量值最低时所对应的时间值完成设定行进轨迹的行进；步骤S1中，以鱼雷罐在轨道的起点为M0,以鱼雷罐在轨道的终点为Mj，M1、M2、…、Mj－1表示轨道起点与终点之间共j－1个关键点；鱼雷罐沿各关键点运动并形成j组时间序列，每组时间序列有n个时间值，各时间值表示通过相邻关键点所耗费的不同时间，通过步骤S3分别计算各组时间序列中的最优时间值；在步骤S3中：S31、计算第j组时间序列的当前最优判别因子ES；S32、选择第j组时间序列中的时间值Xi作为启动时间值，计算Xi的判别因子ESi；S33、对Xi进行迭代，包括：S331、当Xi的判别因子ESi大于ES时， 其中，XiNew表示对Xi进行迭代后的新的时间值； r为[0,1]范围内的随机数；S332、当Xi的判别因子ESi小于ES时， X BS 表示迭代过程中第j组时间序列当前的最优时间值； X CP 表示迭代过程中第j组时间序列当前所有时间值的平均时间； SL i 为时间值Xi的稳定性水平； r 1以及r2均为[0,1]范围内的随机数；S34、将迭代产生的新的时间值XiNew加入第j组时间序列中，并更新第j组时间序列的当前最优判别因子ES；计算XiNew的判别因子ESiNew，重复步骤S33对XiNew进行迭代；S35、在步骤S33中，当Xi的判别因子ESi等于ES时，停止迭代，将Xi输出为最优时间值；或，在步骤S34中，当XiNew的判别因子ESiNew等于ES时，停止迭代，将XiNew输出为最优时间值；第j组时间序列的当前最优判别因子ES为： 其中，c1以及c2均为判别常数； EB表示第j组时间序列的平均时间能量值； SL表示第j组时间序列的平均稳定性水平；在步骤S34中，XiNew加入第j组时间序列后，对SL以及EB进行更新从而输出新的当前最优判别因子ES；第j组时间序列的平均时间能量值EB为： NEL i 表示Xi所对应的时间能量值； 表示鱼雷罐驱动电机的扭矩； q表示鱼雷罐驱动电机的角加速度； dt表示时间微分； 表示学习因子； 表示时间权重因子； 表示能量消耗权重因子，第j组时间序列的平均稳定性水平SL为： 时间值Xi的稳定性水平SLi为： 其中，BS为第j组时间序列中，当前稳定性水平最高的时间值所对应的时间能量值； WS为第j组时间序列中，当前稳定性水平最低的时间值所对应的时间能量值。

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