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申请/专利权人：徐州徐工重型车辆有限公司;中国矿业大学

摘要：本发明公开了一种基于强化学习的露天矿无人卡车动态调度系统及方法，通过车载传感器与车载终端对无人矿卡进行实时状态判断，并将状态信息反馈至调度处理中心，调度处理中心对满足要求的所有矿卡进行调度优化，基于强化学习构建调度模型，利用历史数据进行训练，采用贪婪算法提升解的质量，采用自适应的奖励调整机制，并重复训练调度模型，从而得到更优解。故障预警模块可以对无人矿卡是否发生故障进行预警；系统以5G网络为数据传输手段，计算机技术为工具，实现对矿卡实时优化调度。本发明能够实现露天矿无人矿卡动态调度的无人化，准确预测车辆故障，降低人员劳动强度，提高运输效率，保障生产运输安全，加快矿山智能化进程。

主权项：1.一种基于强化学习的露天矿无人卡车动态调度系统，其特征在于，包括车载传感器、车载终端和动态调度系统，车载传感器与车载终端连接，车载终端通过网络与动态调度系统连接；动态调度系统包括调度处理中心、数据存储模块、故障预警模块、通信模块和可视化人机交互平台；调度处理中心、数据存储模块、故障预警模块之间分别两两连接，三者通过通信模块与可视化人机交互平台连接；调度处理中心包括调度处理主机和奖励更新模块，奖励更新模块集成在调度处理主机内：调度处理主机内包含有高精三维地图，基于强化学习和贪婪算法对矿卡进行动态调度；奖励更新模块采用自适应的奖励调整机制，通过分析模型性能指标和调整奖励权重，将更新的奖励函数反馈至调度处理主机，重复训练调度模型，实现系统的动态调度和自学习功能；数据存储模块用于对系统获取及产生的历史数据、调度数据、故障数据进行存储和分析，构建数据库，以供调度处理主机学习；故障预警模块用于对矿卡的故障进行预测诊断，通过分析车载终端传输的矿卡状态信息，预测矿卡可能出现的故障类型与发生时间，设定报警阈值，当超过此阈值时，故障预警模块进行报警，调度处理主机对该矿卡下达去维修站检修命令，同时故障预警模块将分析后的车辆实时状态、具体数据与维修情况传输在可视化人机交互平台上；通信模块接入覆盖露天矿全矿的5G网络，用于整个系统数据、信息及调度命令的传输；可视化人机交互平台实时显示矿山三维地图和系统输入的矿卡数据，同时提供设置人工干预模式，遇到紧急事故时，可由操作员设置临时方案，并对外语音播报。

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