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公开(公告)号：CN116307251B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310390230.2
申请日：2023-04-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0633 , G06Q50/04 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06F30/27 , G06N3/092 , G06F111/08 , G06F119/12
Abstract: 本发明提出一种基于强化学习的工作排程优化方法，旨在通过考虑员工实时疲劳程度，优化员工工作排程，进而缩短最大完工时间。首先，分析员工工作与休息状态下的效率变化曲线，构建工作‑休息排程的数学模型，将员工作业流程建立为马尔可夫决策过程；其次，基于SAC(Soft Actor Critic)算法设计智能体决策框架，实时调整员工工作与休息时长，以最大限度提高员工平均工作效率；此外，设计工作量快速适应机制，仅通过少量迁移训练，实现快速适应不同任务目标。仿真结果表明本发明能够优化员工工作排程方案，缩短最大完工时间，同时在工作量任务较大的情况下，可得到更好的优化效果，工作量快速适应机制使模型可以更灵活的应用于动态场景中。
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公开(公告)号：CN114595958B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210211487.2
申请日：2022-02-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种舰载机保障人员调度方法，应对甲板舰载机保障作业调度的不确定突发状况。首先将保障人员对舰载机的保障过程构造为马尔科夫决策过程；随后根据该过程特点设计一种改进的Soft Actor Critic(SAC)调度算法：(1)为降低学习难度，将SAC算法拓展为多智能体算法，并添加环境数据处理，减少智能体需处理的环境状态信息；(2)为避免动作冲突情况，设计自适应率以增加调度质量；(3)为优化整体训练过程，设置无效动作屏蔽机制、优先经验回放机制。最后将设计好的算法投入训练，完成训练的智能体即可投入调度。该方法能够较好地应对甲板出现的紧急突发状况，使得甲板调度对于不确定性有着更强的鲁棒性，增加了甲板调度的效率。
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公开(公告)号：CN114527647A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202111577126.1
申请日：2021-12-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应滑模变结构的船用起重机减摆控制方法，旨在解决船用起重机系统参数发生变化引发的控制器频繁整定控制参数的问题，具体包括：根据船用起重机系统的运动规律，对其动力学建模，采用非线性扩张观测器(NLESO)补偿系统未建模扰动，引入误差函数，获取滑模面的等效控制律，将负载质量等价为估计参数，设计对负载质量有先验认知的自适应律，分析及证明所述方法的渐进稳定性。本发明提升了船用起重机模型的准确性，有效减少了负载摆角，提高了响应速度，同时使系统具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116307251A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310390230.2
申请日：2023-04-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0633 , G06Q50/04 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06F30/27 , G06N3/092 , G06F111/08 , G06F119/12
Abstract: 本发明提出一种基于强化学习的工作排程优化方法，旨在通过考虑员工实时疲劳程度，优化员工工作排程，进而缩短最大完工时间。首先，分析员工工作与休息状态下的效率变化曲线，构建工作‑休息排程的数学模型，将员工作业流程建立为马尔可夫决策过程；其次，基于SAC(Soft Actor Critic)算法设计智能体决策框架，实时调整员工工作与休息时长，以最大限度提高员工平均工作效率；此外，设计工作量快速适应机制，仅通过少量迁移训练，实现快速适应不同任务目标。仿真结果表明本发明能够优化员工工作排程方案，缩短最大完工时间，同时在工作量任务较大的情况下，可得到更好的优化效果，工作量快速适应机制使模型可以更灵活的应用于动态场景中。
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公开(公告)号：CN114527647B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202111577126.1
申请日：2021-12-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应滑模变结构的船用起重机减摆控制方法，旨在解决船用起重机系统参数发生变化引发的控制器频繁整定控制参数的问题，具体包括：根据船用起重机系统的运动规律，对其动力学建模，采用非线性扩张观测器(NLESO)补偿系统未建模扰动，引入误差函数，获取滑模面的等效控制律，将负载质量等价为估计参数，设计对负载质量有先验认知的自适应律，分析及证明所述方法的渐进稳定性。本发明提升了船用起重机模型的准确性，有效减少了负载摆角，提高了响应速度，同时使系统具有较强的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113387276B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110773970.5
申请日：2021-07-08
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种改进LQR的船用起重机控制方法，旨在解决传统LQR因不易选取最佳权重矩阵而导致船用起重机作业时减摆效果不佳、响应速度慢的问题，具体步骤如下：首先构建船用起重机负载摆角的动力学模型，将此动力学模型经过线性化处理转化为状态空间方程，然后利用LQR控制方法将负载摆角问题转化为二次型性能指标中权重矩阵参数的优化整定问题，最后基于折射原理改变群体中最优个体的更新机制来改进灰狼优化算法（GWO），用于整定LQR控制器最优权重矩阵，从而获得系统最优性能指标。本发明提高了权重矩阵参数的适应性，对负载的摆角抑制效果好，响应速度快，有效地提高船用起重机吊装作业的工作效率。
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公开(公告)号：CN112429165A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011283962.4
申请日：2020-11-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种船用减摇鳍的鳍体实时自动避障方法，该方法将减摇鳍的鳍体等效成长方体模型，其中障碍物的等效球模型是将障碍物看成一个质点，质点与鳍体的安全距离作为半径，标记处于鳍体中的轴中心点、长方体模型右侧面中心点与这两点在后侧面所在平面的投影点，通过测距传感器分别测出障碍物与其余四点的距离，再测出两个中心点的距离和长方体模型的宽，若障碍物将与鳍发生碰撞，则需要在降低一定减摇效果的情况下改变鳍摆角实现避障，由折算关系可知所需改变的角度。本发明优点是方法简单、操作方便、实用性强，并且避免了鳍在遇到暗礁、较大悬浮物或特殊情况时发生碰撞的不利情况，解决了传统减摇鳍的鳍体缺乏实时自动避障的问题。
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公开(公告)号：CN113868858B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202111132904.6
申请日：2021-09-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种考虑绳长时变的船用起重机动力学建模方法，其中包括：获取船用起重机中吊装负载与小车的位置关系，建立其速度关系，计算系统总动能与势能进而得到拉格朗日函数，将小车的运动位移、吊绳的长度及负载的摆动角度作为广义向量，利用拉格朗日方程构建此系统的动力学模型，并推导出不做线性化处理的泛化形式。本发明所建立的模型适配性强，准确性高，具有良好的普适性，有效弥补了传统模型因线性化处理所导致的模型过于理想化的缺点。
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公开(公告)号：CN113868858A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111132904.6
申请日：2021-09-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种考虑绳长时变的船用起重机动力学建模方法，其中包括：获取船用起重机中吊装负载与小车的位置关系，建立其速度关系，计算系统总动能与势能进而得到拉格朗日函数，将小车的运动位移、吊绳的长度及负载的摆动角度作为广义向量，利用拉格朗日方程构建此系统的动力学模型，并推导出不做线性化处理的泛化形式。本发明所建立的模型适配性强，准确性高，具有良好的普适性，有效弥补了传统模型因线性化处理所导致的模型过于理想化的缺点。
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公开(公告)号：CN113387276A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110773970.5
申请日：2021-07-08
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种改进LQR的船用起重机控制方法，旨在解决传统LQR因不易选取最佳权重矩阵而导致船用起重机作业时减摆效果不佳、响应速度慢的问题，具体步骤如下：首先构建船用起重机负载摆角的动力学模型，将此动力学模型经过线性化处理转化为状态空间方程，然后利用LQR控制方法将负载摆角问题转化为二次型性能指标中权重矩阵参数的优化整定问题，最后基于折射原理改变群体中最优个体的更新机制来改进灰狼优化算法（GWO），用于整定LQR控制器最优权重矩阵，从而获得系统最优性能指标。本发明提高了权重矩阵参数的适应性，对负载的摆角抑制效果好，响应速度快，有效地提高船用起重机吊装作业的工作效率。
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