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    一種基于AI大模型分析的智能抗干擾無(wú)線充電校車(chē)控制系統(tǒng)及方法技術(shù)方案

    技術(shù)編號(hào):43026440 閱讀:13 留言:0更新日期:2024-10-18 17:26
    本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)提出了一種基于AI大模型分析的智能抗干擾無(wú)線充電校車(chē)控制系統(tǒng)及方法,屬于無(wú)線充電控制領(lǐng)域,包括:無(wú)線充電控制單元,其配置為采用恒壓濾波級(jí)聯(lián)自抗擾控制策略對(duì)校車(chē)進(jìn)行無(wú)線充電;數(shù)據(jù)采集與傳輸單元,其配置為實(shí)時(shí)收集校車(chē)運(yùn)行數(shù)據(jù),并將校車(chē)運(yùn)行數(shù)據(jù)傳輸至中央數(shù)據(jù)處理平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理;人工智能分析單元,其配置為基于AI大模型對(duì)數(shù)據(jù)處理后的校車(chē)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析,并生成智能調(diào)度策略;云端應(yīng)用接口,其配置為將智能調(diào)度策略和數(shù)據(jù)處理后的校車(chē)運(yùn)行數(shù)據(jù)傳輸至移動(dòng)終端,操作人員通過(guò)移動(dòng)終端進(jìn)行實(shí)時(shí)查詢(xún)和使用;智能調(diào)度執(zhí)行單元,其配置為將智能調(diào)度策略傳輸給校車(chē)駕駛員,校車(chē)駕駛員根據(jù)智能調(diào)度策略進(jìn)行資源分配。本申請(qǐng)有效抑制充電過(guò)程中的干擾和波動(dòng),并對(duì)校車(chē)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化分析,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)度,提高了校車(chē)運(yùn)營(yíng)效率,優(yōu)化資源分配。

    【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】

    本專(zhuān)利技術(shù)涉及無(wú)線充電控制,尤其涉及一種基于ai大模型分析的智能抗干擾無(wú)線充電校車(chē)控制系統(tǒng)及方法。


    技術(shù)介紹

    1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用,以及近幾年的高校校園面積不斷擴(kuò)張,為了提高高校校園的出行便利,在高校投放校車(chē)是必要的。但是對(duì)于現(xiàn)有的校園校車(chē)來(lái)說(shuō),部分高峰時(shí)段不能及時(shí)調(diào)配園區(qū)的校車(chē)導(dǎo)致校園部分擁堵時(shí)有出現(xiàn),所以合理高效的資源調(diào)配是必要的;另外,現(xiàn)有的校車(chē)大多采用直沖的方式進(jìn)行充電,而無(wú)線充電的使用能夠較高的提高校車(chē)充電效率。

    2、但是,在現(xiàn)有技術(shù)中,現(xiàn)有的無(wú)線充電系統(tǒng)在充電過(guò)程中容易受到外界電磁干擾,影響充電效率和穩(wěn)定性,由于校園內(nèi)存在大量的電子設(shè)備和無(wú)線信號(hào),因此對(duì)校車(chē)影響尤其明顯,且校車(chē)調(diào)度系統(tǒng)往往采用固定路線和時(shí)間表的方式運(yùn)行,在應(yīng)對(duì)高峰時(shí)段的突發(fā)需求時(shí)顯得不夠靈活,容易導(dǎo)致某些區(qū)域校車(chē)供不應(yīng)求,而其他區(qū)域則車(chē)輛閑置,造成資源浪費(fèi)和交通擁堵。

    3、因此,尋找一種既能夠?qū)π\?chē)進(jìn)行無(wú)線充電,并提高充電過(guò)程中的抗干擾能力,又能夠科學(xué)高效對(duì)校車(chē)進(jìn)行調(diào)配的方法,是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟待解決的技術(shù)問(wèn)題。


    技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

    1、有鑒于此,本專(zhuān)利技術(shù)提出了一種基于ai大模型分析的智能抗干擾無(wú)線充電校車(chē)控制系統(tǒng)及方法,其能夠有效抑制充電過(guò)程中的干擾和波動(dòng),并對(duì)校車(chē)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化分析,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)度,提高了校車(chē)運(yùn)營(yíng)效率,優(yōu)化資源分配,提高服務(wù)質(zhì)量。

    2、本專(zhuān)利技術(shù)的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的:

    3、第一方面,本專(zhuān)利技術(shù)提供了一種基于ai大模型分析的智能抗干擾無(wú)線充電校車(chē)控制系統(tǒng),包括:

    4、無(wú)線充電控制單元,其配置為包括原邊電路、副邊電路和恒壓濾波級(jí)聯(lián)自抗擾控制策略,采用恒壓濾波級(jí)聯(lián)自抗擾控制策略對(duì)校車(chē)進(jìn)行無(wú)線充電,其中恒壓濾波級(jí)聯(lián)自抗擾控制策略包括第一級(jí)自抗擾控制器、第二級(jí)自抗擾控制器和巴特沃茲濾波器;

    5、數(shù)據(jù)采集與傳輸單元,其配置為實(shí)時(shí)收集校車(chē)運(yùn)行數(shù)據(jù),并將校車(chē)運(yùn)行數(shù)據(jù)傳輸至中央數(shù)據(jù)處理平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理;

    6、人工智能分析單元,其配置為基于ai大模型對(duì)數(shù)據(jù)處理后的校車(chē)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析,并生成智能調(diào)度策略;

    7、云端應(yīng)用接口,其配置為將智能調(diào)度策略和數(shù)據(jù)處理后的校車(chē)運(yùn)行數(shù)據(jù)傳輸至移動(dòng)終端,操作人員通過(guò)移動(dòng)終端進(jìn)行實(shí)時(shí)查詢(xún)和使用;

    8、智能調(diào)度執(zhí)行單元,其配置為將智能調(diào)度策略傳輸給校車(chē)駕駛員,校車(chē)駕駛員根據(jù)智能調(diào)度策略進(jìn)行資源分配。

    9、在以上技術(shù)方案的基礎(chǔ)上,優(yōu)選的,所述恒壓濾波級(jí)聯(lián)自抗擾控制策略具體包括:

    10、所述第一級(jí)自抗擾控制器處理副邊電路中dc-dc電路經(jīng)過(guò)巴特沃茲濾波器后的輸出電壓;所述副邊電路包括整流輸出電路和dc-dc電路;

    11、所述第二級(jí)自抗擾控制器處理副邊dc-dc電路的輸出電壓;

    12、將巴特沃茲濾波器、第一級(jí)自抗擾控制器、第二級(jí)自抗擾控制器和副邊dc-dc電路組合成新的復(fù)合串級(jí)系統(tǒng),得到恒壓濾波級(jí)聯(lián)自抗擾控制策略。

    13、在以上技術(shù)方案的基礎(chǔ)上,優(yōu)選的,所述第一級(jí)自抗擾控制器包括第一級(jí)線性擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器、第一狀態(tài)反饋控制器、第一擾動(dòng)補(bǔ)償器和第一控制率生成器,其中,

    14、第一級(jí)線性擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器的兩端分別與巴特沃茲濾波器和第一狀態(tài)反饋控制器連接,第一狀態(tài)反饋控制器的另一端與第一控制率生成器的第一端連接,第一控制率生成器的第二端與第一擾動(dòng)補(bǔ)償器連接,第一擾動(dòng)補(bǔ)償器還與第二擾動(dòng)補(bǔ)償器連接,第一級(jí)自抗擾控制器的計(jì)算公式為:

    15、

    16、

    17、

    18、其中,表示第一級(jí)線性擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器中狀態(tài)變量的變化,a表示狀態(tài)矩陣,b表示輸入矩陣,b=[0?b0?0]t,b0表示第二級(jí)自抗擾控制器的增益,l表示帶寬參數(shù),yq表示巴特沃茲濾波器的輸入,表示第一級(jí)自抗擾控制器的觀測(cè)值,c1表示將z1映射到副邊電路的輸出,z1表示第一級(jí)線性擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器的狀態(tài)向量,表示巴特沃茲濾波器輸出的加速度,dq表示巴特沃茲濾波器的總擾動(dòng),b1表示無(wú)線充電單元的控制增益,表示第一控制率生成器的輸出,n為噪聲干擾。

    19、在以上技術(shù)方案的基礎(chǔ)上,優(yōu)選的,所述第二級(jí)自抗擾控制器包括第二級(jí)線性擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器、第二狀態(tài)反饋控制器、第二擾動(dòng)補(bǔ)償器和第二控制率生成器,其中,

    20、所述第二級(jí)線性擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器的兩端分別與副邊電路的dc-dc電路和第二狀態(tài)反饋控制器連接,第二狀態(tài)反饋控制器的另一端與第二控制率生成器的第一端連接,第二控制率生成器的第二端與第二擾動(dòng)補(bǔ)償器連接,第二擾動(dòng)補(bǔ)償器通過(guò)pwm與副邊電路連接,第二級(jí)自抗擾控制器的計(jì)算公式為:

    21、

    22、

    23、其中,表示第二級(jí)線性擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器中狀態(tài)變量的變化,z2表示第二級(jí)線性擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器的狀態(tài)向量,pf表示副邊電路的輸出噪聲,表示第二級(jí)自抗擾控制器的觀測(cè)值,表示第二控制率生成器的輸出,c2表示將z2映射到副邊電路的輸出,y2表示第二級(jí)自抗擾控制器的實(shí)際輸出。

    24、在以上技術(shù)方案的基礎(chǔ)上,優(yōu)選的,所述恒壓濾波級(jí)聯(lián)自抗擾控制策略的計(jì)算公式為:

    25、

    26、

    27、

    28、

    29、

    30、

    31、其中,表示z的變化率,z表示恒壓濾波級(jí)聯(lián)自抗擾控制策略的狀態(tài)向量,u表示恒壓濾波級(jí)聯(lián)自抗擾控制策略的輸入,y表示恒壓濾波級(jí)聯(lián)自抗擾控制策略的實(shí)際輸出,表示恒壓濾波級(jí)聯(lián)自抗擾控制策略的估計(jì)輸出,kp表示第一級(jí)自抗繞控制器的比例增益參數(shù),表示z1經(jīng)過(guò)巴特沃茲濾波器的狀態(tài)變量,z'1、z'2和z'3分別表示z的三個(gè)分量,k2表示第一級(jí)自抗繞控制器的微分增益參數(shù),k3表示第一級(jí)自抗繞控制器的擾動(dòng)補(bǔ)償增益參數(shù),表示zq的時(shí)間導(dǎo)數(shù),aq表示級(jí)聯(lián)系統(tǒng)的狀態(tài)矩陣,其中級(jí)聯(lián)系統(tǒng)包括第一級(jí)自抗擾控制器和第二級(jí)自抗擾控制器,bq表示級(jí)聯(lián)系統(tǒng)的輸入矩陣,uq表示級(jí)聯(lián)系統(tǒng)的控制輸入,l1表示級(jí)聯(lián)系統(tǒng)的觀測(cè)器增益矩陣,表示級(jí)聯(lián)系統(tǒng)的估計(jì)輸出,yq表示級(jí)聯(lián)系統(tǒng)的實(shí)際輸出,zq表示級(jí)聯(lián)系統(tǒng)的狀態(tài)向量,b1表示級(jí)聯(lián)系統(tǒng)的控制增益,表示級(jí)聯(lián)系統(tǒng)的比例增益參數(shù),vr表示參考輸入,和表示zq的三個(gè)分量,k4表示級(jí)聯(lián)系統(tǒng)的微分增益參數(shù),k5表示級(jí)聯(lián)系統(tǒng)的擾動(dòng)補(bǔ)償增益參數(shù)

    32、更進(jìn)一步優(yōu)選的,所述校車(chē)運(yùn)行數(shù)據(jù)包括刷卡數(shù)據(jù)和車(chē)輛數(shù)據(jù),其中刷卡數(shù)據(jù)包括刷卡時(shí)間、刷卡地點(diǎn)和刷卡類(lèi)型,所述車(chē)輛數(shù)據(jù)包括車(chē)內(nèi)人數(shù)、前/后校車(chē)距離、前/后校車(chē)車(chē)內(nèi)人數(shù)、下站點(diǎn)分時(shí)段近期平均上車(chē)人數(shù)和前校下站點(diǎn)上車(chē)人數(shù)。

    33、在以上技術(shù)方案的基礎(chǔ)上,優(yōu)選的,所述多維度分析包括:

    34、將處理后的校車(chē)運(yùn)行數(shù)據(jù)通過(guò)映射轉(zhuǎn)移到高維特征空間,提取數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征;

    35、設(shè)置分析維度,并為每個(gè)分析維度創(chuàng)建維度提示;

    36、利用ai大模型對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征和維度提示進(jìn)行深度分析,并匯總各個(gè)維度的分析結(jié)果,得到當(dāng)前校車(chē)運(yùn)行分析結(jié)果。

    37、第二方本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...

    【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】

    1.一種基于AI大模型分析的智能抗干擾無(wú)線充電校車(chē)控制系統(tǒng),其特征在于,包括:

    2.如權(quán)利要求1所述的一種基于AI大模型分析的智能抗干擾無(wú)線充電校車(chē)控制系統(tǒng),其特征在于,所述恒壓濾波級(jí)聯(lián)自抗擾控制策略具體包括:

    3.如權(quán)利要求2所述的一種基于AI大模型分析的智能抗干擾無(wú)線充電校車(chē)控制系統(tǒng),其特征在于,所述第一級(jí)自抗擾控制器包括第一級(jí)線性擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器、第一狀態(tài)反饋控制器、第一擾動(dòng)補(bǔ)償器和第一控制率生成器,其中,

    4.如權(quán)利要求3所述的一種基于AI大模型分析的智能抗干擾無(wú)線充電校車(chē)控制系統(tǒng),其特征在于,所述第二級(jí)自抗擾控制器包括第二級(jí)線性擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器、第二狀態(tài)反饋控制器、第二擾動(dòng)補(bǔ)償器和第二控制率生成器,其中,

    5.如權(quán)利要求4所述的一種基于AI大模型分析的智能抗干擾無(wú)線充電校車(chē)控制系統(tǒng),其特征在于,所述恒壓濾波級(jí)聯(lián)自抗擾控制策略的計(jì)算公式為:

    6.如權(quán)利要求1所述的一種基于AI大模型分析的智能抗干擾無(wú)線充電校車(chē)控制系統(tǒng),其特征在于,所述校車(chē)運(yùn)行數(shù)據(jù)包括刷卡數(shù)據(jù)和車(chē)輛數(shù)據(jù),其中刷卡數(shù)據(jù)包括刷卡時(shí)間、刷卡地點(diǎn)和刷卡類(lèi)型,所述車(chē)輛數(shù)據(jù)包括車(chē)內(nèi)人數(shù)、前/后校車(chē)距離、前/后校車(chē)車(chē)內(nèi)人數(shù)、下站點(diǎn)分時(shí)段近期平均上車(chē)人數(shù)和前校下站點(diǎn)上車(chē)人數(shù)。

    7.如權(quán)利要求6所述的一種基于AI大模型分析的智能抗干擾無(wú)線充電校車(chē)控制系統(tǒng),其特征在于,所述多維度分析包括:

    8.一種基于AI大模型分析的智能抗干擾控制無(wú)線充電校車(chē)方法,其特征在于,應(yīng)用于如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的智能抗干擾無(wú)線充電校車(chē)控制系統(tǒng),包括以下步驟:

    9.一種電子設(shè)備,其特征在于,包括:至少一個(gè)處理器、至少一個(gè)存儲(chǔ)器、通信接口和總線;其中,

    10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其特征在于,所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)指令,所述計(jì)算機(jī)指令使所述計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的智能抗干擾無(wú)線充電校車(chē)控制系統(tǒng)。

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    【技術(shù)特征摘要】

    1.一種基于ai大模型分析的智能抗干擾無(wú)線充電校車(chē)控制系統(tǒng),其特征在于,包括:

    2.如權(quán)利要求1所述的一種基于ai大模型分析的智能抗干擾無(wú)線充電校車(chē)控制系統(tǒng),其特征在于,所述恒壓濾波級(jí)聯(lián)自抗擾控制策略具體包括:

    3.如權(quán)利要求2所述的一種基于ai大模型分析的智能抗干擾無(wú)線充電校車(chē)控制系統(tǒng),其特征在于,所述第一級(jí)自抗擾控制器包括第一級(jí)線性擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器、第一狀態(tài)反饋控制器、第一擾動(dòng)補(bǔ)償器和第一控制率生成器,其中,

    4.如權(quán)利要求3所述的一種基于ai大模型分析的智能抗干擾無(wú)線充電校車(chē)控制系統(tǒng),其特征在于,所述第二級(jí)自抗擾控制器包括第二級(jí)線性擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器、第二狀態(tài)反饋控制器、第二擾動(dòng)補(bǔ)償器和第二控制率生成器,其中,

    5.如權(quán)利要求4所述的一種基于ai大模型分析的智能抗干擾無(wú)線充電校車(chē)控制系統(tǒng),其特征在于,所述恒壓濾波級(jí)聯(lián)自抗擾控制策略的計(jì)算公式為:

    6.如權(quán)利要求1所述的一種...

    【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
    技術(shù)研發(fā)人員:潘永飛嚴(yán)鶴王俊李舵文
    申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人:云啟智慧科技有限公司
    類(lèi)型:發(fā)明
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