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公开(公告)号：CN107703794A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710825100.1
申请日：2017-09-14
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G05B19/042
CPC classification number: G05B19/0423 , G05B2219/25257
Abstract: 本发明公开了一种用于水葫芦清理的机器人控制系统，包括指令发送模块、主控模块、水葫芦收割模块、水葫芦传送模块、行进模块、蓄电池，还公开了一种用于水葫芦清理的机器人控制方法。本发明中一种用于水葫芦清理的机器人控制系统可控制机器人在河道池塘水面灵活的清理水葫芦，本发明中一种用于水葫芦清理的机器人控制方法可以降低使用成本，实用性高。本发明作为一种用于水葫芦清理的机器人控制系统和方法可广泛应用于机器人控制领域。
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公开(公告)号：CN104568132B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410758138.8
申请日：2014-12-11
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于参考信号约束的机械特征声信号频域半盲提取方法，属于机械设备运行维护技术领域。本发明首先基于全局优化能力较强的动态粒子群算法构建针对故障信号特征的多尺度形态学滤波器，最大程度削弱背景噪声干扰；结合机械零部件结构参数构建参考信号，进而通过单元参考信号约束半盲提取方法逐段进行复分量盲分离；接着利用复分量间改进KL距离解决次序不确定性问题，得到分离还原的源信号，最终实现机械故障特征信号提取与分离。与振动监测需要在机械设备表面安装传感器不同，声学监测只需在设备周围摆放1‑2个传声器，即可从拾取到的机械声信号中提取故障特征信号，进而进行故障源定位。
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公开(公告)号：CN102426095A
公开(公告)日：2012-04-25
申请号：CN201110350047.7
申请日：2011-11-08
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明专利涉及一种通过冲击分析提取转速波动的方法，首先使用传感器测量旋转机械的振动信号，从旋转机械振动信号中检测冲击，对冲击波形进行特征提取和特征聚类，分离出误检的噪声和干扰，获得冲击的瞬时频率曲线，其次利用冲击漏检时的频率变化规律，修正瞬时频率曲线，最后对该曲线进行多项式拟合获得光滑的冲击频率变化曲线，根据已知转速的一些信息，确定转速的准确波动。本发明不需要对转速进行连续监测，只需要利用转速的某些统计信息，可以通过分析冲击出现的频率变化来间接地获得转速的波动信息，就可以从振动信号中获得转速的波动曲线，对旋转机械的故障做出准确诊断。
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公开(公告)号：CN114819263B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210251671.X
申请日：2022-03-15
Applicant: 昆明理工大学 , 昆明智渊测控科技有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0835 , G06Q50/40
Abstract: 本发明提供一种城市应急物资配送路径优化方法，包括：根据辖区新流入、流出人口，辖区新增确诊病例，医院床位等建立应急物资需求点需求紧迫度评价指标体系；以车辆利用率最大化及车辆运输费用最小化为目标，构建应急物资配送路径优化模型；对需求紧迫度评价指标体系中各指标关于需求紧迫度的权重采用AHP层次分析法进行计算；引入宇宙差分算子以及基于Tent混沌映射的随机搜索增强机制改进多元宇宙算法，利用基于差分进化的混合多元宇宙算法对路径优化模型进行求解，生成优化后的城市应急物资配送路径。本发明改进了现有的评价指标体系，研究了异构应急物资的配送，建立的城市应急物资配送路径的优化方法能够更好地应对流行病爆发的城市。
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公开(公告)号：CN118886673A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411031689.4
申请日：2024-07-30
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/087 , G06N3/006 , G06Q10/047 , G06Q10/0835
Abstract: 本申请公开了一种基于改进RRT算法的航材立体仓库堆垛机与AGV集群调度方法，包括获取当前订单和当前库存情况；构建以最小时间成本和最优路径规划为目标函数的堆垛机与AGV集群调度模型和缓冲区域调度模型；根据改进火鹰优化算法和目标编码解码方法对堆垛机与AGV集群调度模型和缓冲区域调度模型求解，获得最优分配方案和可视化调度路径；基于改进快速随机树算法优化可视化调度路径，得到AGV最优运输路径。方法均衡各区域和各AGV之间的工作量，搜索最优路径并解决AGV无法准确避障问题，减少路径成本、避免局部拥堵，为智能仓储中心的堆垛机与AGV集群调度问题提供了一种全新的解决方案，实现整体工作效率的提高，最大化航材立体仓库的整体管理能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118297302A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410181836.X
申请日：2024-02-18
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N3/006
Abstract: 本申请是关于一种面向电动汽车充电设施扩建的双层规划方法。该面向电动汽车充电设施扩建的双层规划方法包括：获取城市已有充电设施分布情况、交通路由结构、地理位置信息数据和充电记录，进行多源数据融合分析；通过改进的麻雀搜索算法对卷积双向长短期记忆神经网络进行参数优化，预测未来充电设施需求；通过混合整数规划求解器对混合整数规划双层优化模型进行求解，得到选址结果，借助地理逆编码获得目标充电设施扩建选址结果。本申请提供的方案，能够实现电动汽车充电设施扩建地址的精确获取，优化电动汽车充电设施扩建的选址与容量，有效融合多源城市数据，使选址方案具有更广泛的适用性，为城市充电设施选址提供了更科学的决策支持。
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公开(公告)号：CN118071171A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410181466.X
申请日：2024-02-18
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06F17/10 , G06N3/006
Abstract: 本申请是关于一种低碳减排发展路径规划方法。该低碳减排发展路径规划方法包括：构建用于描述目标区域的经济、人口、能源消耗量和碳排放量的综合指标体系；在确保Kaya恒等式成立的前提下，将影响因素纳入碳排放效应模对不同影响因素进行有针对性的细化，得到各部分影响因素的碳排放贡献率模型；采用自适应混沌蜣螂优化算法求解碳排放效应模型，分析得到目标低碳减排策略。本申请提供的方案，能够基于Kaya恒等式与LMDI指数分解模型构建碳排放效应模型，将多方面影响因素纳入模型，并对不同影响因素进行针对性的细化，使得模型更具实用性和可操作，通过自适应混沌蜣螂优化算法对模型进行求解，实现面向碳中和的低碳减排发展路径的更好规划。
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公开(公告)号：CN117745013A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311772524.8
申请日：2023-12-21
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q10/047 , G06Q10/083 , G06Q10/0835 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于改进Dijkstra算法的计量检定线AGV集群调度方法，属于路径规划领域，所述的方法包括调此方法通过模型假设以最小化AGV运输距离和充电成本为最终优化目标，同时考虑防碰撞、避免拥堵和死锁等多维约束来求解各AGV的最优搬运订单序列、搬运路径和充电计划。模型求解算法包括基于改进Dijkstra算法，旨在获取更优质的初始解和防止算法过早收敛。该方法能显著提高AGV集群的工作效率，降低运营成本，并提高企业的竞争力。
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公开(公告)号：CN112183812B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010861234.0
申请日：2020-08-25
Applicant: 昆明理工大学 , 昆明智渊测控科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种计及短时低成本的成品卷烟物流车辆调度方法，属于物流技术领域。所述的成品卷烟物流车辆调度优化方法包括以下步骤：步骤一，在某一配送调度周期内，综合考虑运输路线、库存结构、车辆装载量、发货点作业能力，以及由订单要求到货日期、准运证时限组成的时间窗口，建立多目标卷烟配送模型；步骤二，借鉴生物生命周期特征，将订单分配寻优过程映射到生命周期生长发育过程中，生成订单分配集合；步骤三，利用利用了变种群个体数，改进了生命周期群搜索算法并用其进行模型的求解，从而确定发货点和发货车辆，从而实现时间窗条件下的最低成本的运输配送。
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公开(公告)号：CN112381264A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011095320.1
申请日：2020-10-20
Applicant: 昆明理工大学 , 昆明智渊测控科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进图卷积神经网络的用电负荷辨识方法，属于智能用电及侵入式负荷辨识技术领域，所述的用电负荷辨识方法通过在用电侧采集用户的用电数据进行数据的标准化处理，将用户的用电数据作为图卷积神经网络的训练集和测试集进行提前训练。然后将采集到的负荷曲线应用欧氏距离DTW距离来评判用电器负荷曲线的整体分布特性、局部趋势特性以及整体趋势特性，并应用熵权法对3种特性分配权重进行加权融合，之后采用k‑means聚类算法并应用基于DBI值作为衡量尺度进行聚类数K值的自动生成的方法对用电器负荷曲线进行聚类。最后将聚类后的用电器负荷曲线作为输入集输入图卷积神经网络进行用电器辨识。经过训练的图卷积神经网络模型对相应的负荷曲线进行辨识，最终绘制对应用电器的概率密度分布曲线。
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