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公开(公告)号：CN113255122B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202110525276.1
申请日：2021-05-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/00 , G06Q50/02 , G06Q50/26 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开的多服务商协同模式下的农机运维服务区域重划分方法，属于农机运维服务技术领域。本发明实现方法为：依据现有行政区划，选择合适的行政级别，将服务区域划分为空间单元，获取每个空间单元的需求数量。根据多服务商原则和服务提供商之间需求转移原则，建立服务提供商分配变量。根据各服务区域需求量的最大相差量最小原则，建立多服务商协同模式下的服务区域重划分模型，根据求解该模型输出的优化方案，优化平衡超负荷区域的服务需求，提高服务提供商的服务效率，最大程度利用维修资源，缓解服务网络内供需不平衡的问题。此外，本发明采用模拟退火算法求解，能够提高求解效率和求解结果的鲁棒性，快速生成农机运维服务区域重划分方案。
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公开(公告)号：CN114187353A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111211806.1
申请日：2021-10-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的基于视觉的智能稻麦收割机拨禾轮位置测量方法，属于农业机械自动化技术领域。本发明实现方法为：在收割机驾驶台前上方安装相机，并对相机进行内参标定；标定相机坐标系相对于地面坐标系的位姿；在拨禾轮主轴上粘贴编码条，计算拨禾轮主轴轴心线在编码条坐标系中的位置；标定中间转换坐标系和割刀所确定的割台坐标之间的位姿关系；通过视觉定位出编码条坐标系和中间转换坐标系在相机坐标系中的位置，通过坐标转换，计算出拨禾轮主轴轴心线在相机坐标系中的空间位置，再通过坐标转换，计算出拨禾轮主轴轴心线相对于割台坐标系的位置和相对于地面的高度。本发明能够提高拨禾轮作业位置测量的精度和安全性，降低传感器成本和安装复杂性。
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公开(公告)号：CN105117771B
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201510449582.6
申请日：2015-07-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06N5/04
Abstract: 本发明提出了一种基于关联规则有向无环图的农机故障识别方法，能够提高农机故障数据的分类准确率，具有快速匹配，能够自增长的特点。首先从历史故障维修数据中提取故障环境信息、故障类型信息以及故障处理信息，每一故障数据用一条事务来表示，得到故障维修数据集对应的事务集，针对每一条事务建立其对应的一条或多条关联规则，得到该条事务的关联规则集；然后再利用有向无环图结构，将所述关联规则集组合成为由故障环境信息、故障类型信息和故障处理信息的一种有向无环图；最后在有新的故障信息进入系统后，采用有向无环图的搜索方式，通过输入故障环境信息，最终得到能够知道维修的故障处理信息。
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公开(公告)号：CN114187353B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111211806.1
申请日：2021-10-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的基于视觉的智能稻麦收割机拨禾轮位置测量方法，属于农业机械自动化技术领域。本发明实现方法为：在收割机驾驶台前上方安装相机，并对相机进行内参标定；标定相机坐标系相对于地面坐标系的位姿；在拨禾轮主轴上粘贴编码条，计算拨禾轮主轴轴心线在编码条坐标系中的位置；标定中间转换坐标系和割刀所确定的割台坐标之间的位姿关系；通过视觉定位出编码条坐标系和中间转换坐标系在相机坐标系中的位置，通过坐标转换，计算出拨禾轮主轴轴心线在相机坐标系中的空间位置，再通过坐标转换，计算出拨禾轮主轴轴心线相对于割台坐标系的位置和相对于地面的高度。本发明能够提高拨禾轮作业位置测量的精度和安全性，降低传感器成本和安装复杂性。
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公开(公告)号：CN113255122A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110525276.1
申请日：2021-05-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/00 , G06Q50/02 , G06Q50/26 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开的多服务商协同模式下的农机运维服务区域重划分方法，属于农机运维服务技术领域。本发明实现方法为：依据现有行政区划，选择合适的行政级别，将服务区域划分为空间单元，获取每个空间单元的需求数量。根据多服务商原则和服务提供商之间需求转移原则，建立服务提供商分配变量。根据各服务区域需求量的最大相差量最小原则，建立多服务商协同模式下的服务区域重划分模型，根据求解该模型输出的优化方案，优化平衡超负荷区域的服务需求，提高服务提供商的服务效率，最大程度利用维修资源，缓解服务网络内供需不平衡的问题。此外，本发明采用模拟退火算法求解，能够提高求解效率和求解结果的鲁棒性，快速生成农机运维服务区域重划分方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107886358A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711088618.8
申请日：2017-11-08
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06Q30/0202 , G06Q10/20
Abstract: 本发明提供一种农机装备产品服务需求预测方法，实现了对装备集群维护服务的快速响应、服务资源应急供给的基础，也保障了装备集群可靠运行。包括以下步骤：步骤一、农机装备维护服务资源需求结构分析；步骤二、农机装备维护服务资源需求预测特征分析；步骤三、基于灰色关联分析确定装备维护需求影响因素；步骤四、针对农机装备维护服务需求预测建立BP神经网络模型：由一个输入层、两个隐含层以及一个输出层构成，同层节点之间不连接，每层节点的输出只影响下一层节点的输入，具体包括BP神经网络构建、网络训练、网络验证和预测，从而完成农机装备维护服务需求预测。
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公开(公告)号：CN110033104B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201910299425.X
申请日：2019-04-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种面向农机装备远程运维服务网络的服务区域划分方法，属于农机装备远程运维服务技术领域。将整个运维服务区域分割成若干单元区域，并基于历史数据确定各个单元区域的维修需求量；根据各单元区域的地理位置确定服务站与各单元区域之间的服务里程，构建单元区域之间的相邻矩阵与距离矩阵；然后以服务区域之间的最大服务量差异最小和总服务里程成本最低为目标构建数学优化模型，并选用带精英策略的快速非支配排序遗传算法解决该组合优化问题，得到服务区域划分方案。本发明提供了在农机装备运维服务领域服务区域划分的新方法，解决了当前服务站之间的工作负荷较大差异的问题，降低跨区协作的频率，有效提高农机装备远程运维服务效率。
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公开(公告)号：CN110033104A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910299425.X
申请日：2019-04-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种面向农机装备远程运维服务网络的服务区域划分方法，属于农机装备远程运维服务技术领域。将整个运维服务区域分割成若干单元区域，并基于历史数据确定各个单元区域的维修需求量；根据各单元区域的地理位置确定服务站与各单元区域之间的服务里程，构建单元区域之间的相邻矩阵与距离矩阵；然后以服务区域之间的最大服务量差异最小和总服务里程成本最低为目标构建数学优化模型，并选用带精英策略的快速非支配排序遗传算法解决该组合优化问题，得到服务区域划分方案。本发明提供了在农机装备运维服务领域服务区域划分的新方法，解决了当前服务站之间的工作负荷较大差异的问题，降低跨区协作的频率，有效提高农机装备远程运维服务效率。
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公开(公告)号：CN108681790A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810442139.X
申请日：2018-05-10
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: Y02P90/30 , G06Q10/04 , G06Q30/0621 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提供了一种面向个性化定制产品的装配线模块划分方法，针对混合产品的装配线，基于装配工艺装配操作、工装设备以及零部件间的相似关系和混合产品装配工艺相似性，建立装配工艺相似矩阵；对装配工艺相似矩阵进行模糊聚类，生成装配线模块划分方案集；对该装配线模块划分方案集进行评价，得到最优装配线模块划分方案。本发明将不同产品的整条装配线划分成若干个装配模块，合理构建和调整装配系统，提高系统柔性和装配效率。
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公开(公告)号：CN105117771A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510449582.6
申请日：2015-07-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06N5/04
Abstract: 本发明提出了一种基于关联规则有向无环图的农机故障识别方法，能够提高农机故障数据的分类准确率，具有快速匹配，能够自增长的特点。首先从历史故障维修数据中提取故障环境信息、故障类型信息以及故障处理信息，每一故障数据用一条事务来表示，得到故障维修数据集对应的事务集，针对每一条事务建立其对应的一条或多条关联规则，得到该条事务的关联规则集；然后再利用有向无环图结构，将所述关联规则集组合成为由故障环境信息、故障类型信息和故障处理信息的一种有向无环图；最后在有新的故障信息进入系统后，采用有向无环图的搜索方式，通过输入故障环境信息，最终得到能够知道维修的故障处理信息。
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