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公开(公告)号：CN118966396A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410850837.9
申请日：2024-06-28
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/08 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种考虑优先定位和保护的保障设施选址优化方法，能够建立模型描述考虑优先定位和保护的保障设施选址问题，综合考虑建造成本和保护成本为目标，并通过算法设计改进了混合二进制粒子群算法，能够有效地为求解该问题提供高质量的解。具体步骤包括：建立考虑优先定位和保护的保障设施选址问题模型；对混合二进制粒子群算法进行改进，包括对算法中的粒子位置进行编码、根据模型特征为粒子设计高质量的初始位置、设计基于历史最优的粒子位置更新规则、设计在迭代中使粒子位置更加多样化的突变算子、设计基于贪婪规则的局部搜索以在迭代中进一步提高解的质量；基于改进的混合二进制粒子群算法求解得到最优选址和保护决策。
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公开(公告)号：CN114355987B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202210057789.9
申请日：2022-01-19
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供了一种基于弹性重要度的无人机编队重构方法，其具体步骤如下：步骤(1)：获取当前编队中各个无人机的相对位置和运动信息，并根据当前编队中的通信关系得到编队的拓扑结构；步骤(2)：结合多无人机编队的任务需求，评估系统面向任务的性能和弹性；步骤(3)：依据控制优化模型评估所有节点处无人机的弹性重要度；步骤(4)：基于弹性重要度设计多无人机编队的重构目标结构；步骤(5)：根据与步骤(3)中相同的参数控制优化模型，确定无人机运动轨迹。本发明针对多无人机编队系统，发明了一种无人机的重要度评估方式，可用于定量衡量不同节点无人机对系统弹性的贡献度；以此为基础，本发明给出了在面对扰动时，多无人机编队的重构目标结构的确定方式，结合控制优化模型实现多无人机编队的弹性提升。
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公开(公告)号：CN116736172A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310883897.6
申请日：2023-07-19
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/396 , G01R31/378 , G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种基于生成式对抗网络的锂电池组健康状态评估方法，步骤包括：利用Adaboost算法集成ELM和KELM，建立单体电池健康指标与其健康状态之间的关系模型Adaboost‑ELM‑KELM；根据电池模块参数数据，构建面向单体电池电压数据生成的生成式对抗网络，利用生成式对抗网络生成每个单体电池的电压数据；基于生成的每个单体电压数据，采用奇异值分解算法提取电压的奇异值作为单体的健康指标；将每个单体的健康指标依次输入到关系模型中输出电池组中每个单体电池的健康状态；依次计算每个循环周期下单体中健康状态的最小值，组合起来得到整个电池组的健康状态；最后计算充放电循环开始和结束时刻所有单体电池电压、容量的均值、方差和极差，作为不一致性分析的输出结果。该方法考虑了电池单体之间的不一致性特点和实际工程中全面参数监测的成本问题，能够实现锂电池组健康状态评估。
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公开(公告)号：CN115239264A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210650708.6
申请日：2022-06-09
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供了考虑能源非均匀消耗的多线路电动公交车时刻表制定方法，其具体步骤如下：步骤(1)：考虑电动公交车负载、行驶速度、路面坡度等因素，构建非均匀能源消耗模型；步骤(2)：以多线路电动公交车时刻表为决策变量，以运营商运营成本为目标，构建多线路电动公交车运行模型；步骤(3)：采用改进粒子群算法初始化多线路电动公交车时刻表，制定多线路中各公交车辆的充电安排，计算适应度函数，并通过不断迭代粒子的位置确定多线路电动公交车的运营方案；本发明提出一种考虑能源非均匀消耗的多线路电动公交车时刻表制定方法，可在满足城市交通系统运营需求的情况下，降低运营商运行成本，减少高峰时期的充电时间，降低对城市电网的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118505074A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410667625.7
申请日：2024-05-28
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06Q10/067 , G06Q50/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体的装备使用保障全场景建模方法，通过选择性配置环境类要素、占用类要素、人员类要素和消耗类要素，准确描述装备不同使用保障作业场景，并通过设计装备使用保障关联要素智能体以及多智能体交互机制，实现对使用保障场景中各要素行为和状态的提取与描述，有效表征使用保障场景中各要素之间交互的动态过程。包括：配置以装备为核心的使用保障场景关联要素，构建包含关联装备、环境类要素、人员类要素、占用类要素和消耗类要素的装备使用保障场景；设计装备使用保障关联要素智能体；设计面向装备使用保障场景的多智能体交互机制。
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公开(公告)号：CN115225465B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210839113.5
申请日：2022-07-18
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: H04L41/0654 , H04L41/14 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种基于改进鸽群算法的网络恢复方法，其具体步骤如下：步骤(1)：获取系统性能与各个组部件间运行状态的关系，统计所有待恢复的网络连边与可用维修队，计算各个待恢复连边的弹性重要度。步骤(2)：搭建面向弹性的网络恢复优化模型，并依据轮盘赌算法和弹性重要度形成初始恢复方案；步骤(3)：通过编码将初始方案转变为鸽群算法中初始鸽子的位置；步骤(4)：在鸽群算法中引入高斯变异和自适应交叉算子，以步骤(3)的初始种群为输入执行改进鸽群优化算法；步骤(5)：得到最终恢复方案并执行恢复过程。本发明基于鸽群算法与弹性概念，结合网络恢复过程自身的特征，提出了一种基于轮盘赌算法和弹性重要度形成初始恢复方案的方法。然后引入高斯变异和自适应交叉算子，提升基础鸽群算法的局部搜索和全局寻优能力，这为网络系统的分析以及恢复过程优化起到了很好的支持作用。
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公开(公告)号：CN116542470A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310507651.9
申请日：2023-05-08
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06N20/00 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种智能无人集群任务规划决策方法，基于混合博弈的分层分布式决策框架。步骤如下：第一步：智能无人集群问题建模：n个智能体在已知区域内执行协同任务，任务区域由目标节点的集合表示；第二步：基于合作博弈求解集群空间部署策略：设置问题变量、约束和目标函数，建立合作博弈模型，利用三角函数启发式算法求解均衡解；第三步：基于竞争博弈求解分散编队自组织任务分配策略：设置问题变量、约束和目标函数，建立竞争博弈模型，利用分布式任务分配算法求解均衡解；第四步：根据全局目标和约束条件判断策略可行性，若满足要求，输出结果并执行任务；若不满足要求，则返回第二步。
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公开(公告)号：CN114970890A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210356959.3
申请日：2022-04-06
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种由数字孪生驱动的生产系统跨层级预防性维修决策方法，包括步骤：S1：获取生产系统真实物理数据，采集设备及部件运行状态、退化情况、维修资源、产能信息；S2：将采集到的物理数据输入构建的数字孪生模型中进行预处理；S3：分析生产系统部件运行状态、维修资源及产量等约束，以最小化设备停机成本和部件维修成本为目标，建立生产系统跨层级预防性维修决策的混合整数线性规划模型，调用CPLEX优化求解器使用分支定界算法获得当前最优维修决策方案；S4：将维修决策方案输出的数据实时反馈至物理实体空间，从而实现生产系统运维的闭环管控。本发明的预防性维修决策方法可以在数字孪生技术应用背景下实时为跨层级生产系统设备部件给出最优维修决策方案。
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