【摘 要】
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有效地优化共轨多无人行车协同作业任务,是行车吊运系统节能减排的关键环节,是控制仓库运行成本的关键所在。本文提出基于k-means算法进行"同抓同放"协同作业优化。首先,根据
【机 构】
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北京佰能电气技术有限公司工程技术部; 北京科技大学自动化学院钢铁流程先进控制教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61671054)
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有效地优化共轨多无人行车协同作业任务,是行车吊运系统节能减排的关键环节,是控制仓库运行成本的关键所在。本文提出基于k-means算法进行"同抓同放"协同作业优化。首先,根据多无人行车共轨的特点,提出了同抓同放的吊运方案;其次,提出行车吊运任务的特征向量;再次,通过k-means算法,进行行车吊运任务聚类计算,优化吊运任务的行车分配,从而达到优化行车作业距离的目的。以某钢厂实际钢卷库为例进行作业任务优化,结果表明,本文方法多行车行驶距离比传统方法节省20.8%,说明该方法能有效优化多无人行车协同作业任务。
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