【技术实现步骤摘要】
一种基于马氏过程的AGV电量状态预测方法及系统
本专利技术涉及AGV电量状态预测领域，特别是涉及一种基于马氏过程的AGV电量状态预测方法及系统。
技术介绍
受某些工作环境、生产工艺等条件的约束，AGV在设计上往往不允许拆卸电池。在AGV使用过程中，当电量小于某经验设定阈值时，需要限定AGV必须停车进行充电操作。在充电过程中AGV无法继续投入生产。因此，需要避免过多AGV同时低于阈值电量，从而导致AGV物流运输能力低于生产需求。然而针对AGV电量预测，目前并没有有效的技术方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于马氏过程的AGV电量状态预测方法及系统。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种基于马氏过程的AGV电量状态预测方法，包括：步骤1，获取第k小时的AGV电量状态分布其中，i∈[1,2,...,m]，Sm-i表示AGV在充满电后连续满负荷工作m-i小时后所处的电量状态，S0状态表示电量不能满足继续工作的状态，表示处于Sm-i状态的AGV的数量；步骤2，根...
【技术保护点】
1.一种基于马氏过程的AGV电量状态预测方法，其特征在于，包括：/n步骤1，获取第k小时的AGV电量状态分布
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于马氏过程的AGV电量状态预测方法，其特征在于，包括：
步骤1，获取第k小时的AGV电量状态分布其中，i∈[1,2,...,m]，Sm-i表示AGV在充满电后连续满负荷工作m-i小时后所处的电量状态，S0状态表示电量不能满足继续工作的状态，表示处于Sm-i状态的AGV的数量；
步骤2，根据计算第k小时各AGV电量状态转移概率pk，所述电量状态转移概率为AGV由电量状态Sm-k转入下一电量状态Sm-k-1的概率，其中，taskk为第k小时的任务量，nk为第k小时内能够执行任务的AGV数量，r为单车满负荷运行1小时能够执行任务的平均值；
步骤3，根据第k小时各AGV电量状态转移概率以及第k小时的AGV电量状态分布，预测第k+1小时的AGV电量状态分布。
2.根据权利要求1所述的基于马氏过程的AGV电量状态预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取待预测的时间段，将待预测时间段记为从当前时间段第k小时开始的第k+n小时；
重复执行步骤1到步骤3，进行n次迭代，连续预测得到第k+n小时的AGV电量状态分布。
3.根据权利要求1所述的基于马氏过程的AGV电量状态预测方法，其特征在于，在步骤2之前，还包括：
确定电量状态处于S0的AGV数量；
根据电量状态处于S0的AGV数量，确定能够继续执行任务的AGV数量。
技术研发人员：詹鹏飞，王俊石，娄兵兵，徐丰娟，
申请(专利权)人：华晟青岛智能装备科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37
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