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基于TCN的散装物料精准装车系统研究
被引量:
2
1
作者
李敬兆
叶桐舟
+2 位作者
欧阳其春
王翼宁
陆正兴
《煤矿机械》
2021年第3期63-65,共3页
针对铁路散装物料装车过程存在的装载不均匀和装载精准度低等问题,设计了基于时间卷积网络(TCN)的散装物料精准装车系统,运用多智能体协同控制思想和分层并发架构,采用静态轨道衡修正模型和基于TCN的车辆速度预测模型计算目标速度,结合...
针对铁路散装物料装车过程存在的装载不均匀和装载精准度低等问题,设计了基于时间卷积网络(TCN)的散装物料精准装车系统,运用多智能体协同控制思想和分层并发架构,采用静态轨道衡修正模型和基于TCN的车辆速度预测模型计算目标速度,结合基于径向基(RBF)神经网络的控制策略,完成装车全过程的车辆参数精确检测和运动速度精准控制。现场应用表明:该系统显著提高了装车精度,装载误差低于0.2%,大幅缩短了装车所需的时间,实现了无偏载精准装车。
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关键词
多智能体
协同控制
TCN
RBF神经网络
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职称材料
题名
基于TCN的散装物料精准装车系统研究
被引量:
2
1
作者
李敬兆
叶桐舟
欧阳其春
王翼宁
陆正兴
机构
安徽理工大学
淮北矿业股份
有限公司
江苏立源自动化工程有限公司
出处
《煤矿机械》
2021年第3期63-65,共3页
基金
国家自然科学基金项目(51874010)
北京理工大学高精尖机器人开放性研究项目(2018IRS16)
物联网关键技术研究创新团队(201950ZX003)。
文摘
针对铁路散装物料装车过程存在的装载不均匀和装载精准度低等问题,设计了基于时间卷积网络(TCN)的散装物料精准装车系统,运用多智能体协同控制思想和分层并发架构,采用静态轨道衡修正模型和基于TCN的车辆速度预测模型计算目标速度,结合基于径向基(RBF)神经网络的控制策略,完成装车全过程的车辆参数精确检测和运动速度精准控制。现场应用表明:该系统显著提高了装车精度,装载误差低于0.2%,大幅缩短了装车所需的时间,实现了无偏载精准装车。
关键词
多智能体
协同控制
TCN
RBF神经网络
Keywords
multi-agent
collaborative control
TCN
RBF neural network
分类号
U294.6 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TCN的散装物料精准装车系统研究
李敬兆
叶桐舟
欧阳其春
王翼宁
陆正兴
《煤矿机械》
2021
2
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