一种园区AGV运行状态智能监测方法及系统、电子设备技术方案

本发明专利技术提供了一种园区AGV运行状态智能监测方法及系统、电子设备，通过在样本AGV运行过程中，获取预设时间间隔获取样本AGV在运行过程中的电机驱动电流数据、振动频率数据、载重数据、当前速度数据，进而利用电机驱动电流数据、振动频率数据、载重数据、当前速度数据之间的耦合关系，训练AGV运行状态异常智能识别模型，当模型训练完成后，利用训练好的AGV运行状态异常智能识别模型对目标AGV的运行状态进行定性分析，进而判定目标AGV的当前时刻的运行状态是否异常，解决了现有技术中由于运行速度、载重量、路面状况、车身各零部件的老化状态的不同、从而导致很难通过定量分析准确判断AGV小车的运行状态是否正常的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及园区agv运行状态智能监测，具体涉及一种园区agv运行状态智能监测方法及系统、电子设备。

技术介绍

1、目前，对于园区agv运行状态的监测，往往是通过对agv小车的传感器进行校准和测试，确保其能够准确感知环境。例如对agv小车的激光传感器、红外线传感器、超声波传感器等进行测试，通过测试传感器的工作是否正常，从而确保小车能够正确感知和避开障碍物，而agv小车的运行状态的准确评价受到多种因素的影响，例如运行速度、载重量、路面状况、车身各零部件的老化状态，从而导致很难通过定量分析准确判断agv小车的运行状态是否正常，因此在agv小车的移动过程中，缺乏对agv小车的运行状态进行准确评价的行之有效的方案，无法对于agv小车的运行状态进行持续定性准确评价和监测。现有技术，亟需能够解决上述技术问题的方案。

2、因此，现有技术还有待进一步发展。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于克服上述技术不足，提供一种园区agv运行状态智能监测方法及系统、电子设备，以解决现有技术存在的问题。

2、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种园区AGV运行状态智能监测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的园区AGV运行状态智能监测方法，其特征在于，所述步骤S100还包括：

3.根据权利要求1所述的园区AGV运行状态智能监测方法，其特征在于，所述利用所采集的训练数据集训练AGV运行状态异常智能识别模型，利用验证数据集对AGV运行状态异常智能识别模型进行模型优化，优化模型参数，完成AGV运行状态异常智能识别模型训练，包括：

4.根据权利要求1所述的园区AGV运行状态智能监测方法，其特征在于，所述利用所采集的训练数据集训练AGV运行状态异常智能识别模型，利用验证数据集...

【技术特征摘要】

1.一种园区agv运行状态智能监测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的园区agv运行状态智能监测方法，其特征在于，所述步骤s100还包括：

3.根据权利要求1所述的园区agv运行状态智能监测方法，其特征在于，所述利用所采集的训练数据集训练agv运行状态异常智能识别模型，利用验证数据集对agv运行状态异常智能识别模型进行模型优化，优化模型参数，完成agv运行状态异常智能识别模型训练，包括：

4.根据权利要求1所述的园区agv运行状态智能监测方法，其特征在于，所述利用所采集的训练数据集训练agv运行状态异常智能识别模型，利用验证数据集对agv运行状态异常智能识别模型进行模型优化，优化模型参数，完成agv运行状态异常智能识别模型训练，还包括：

5.根据权利要求4所述的园区agv运行状态智能监测方法，其特征在于，所述判断损失值是否满...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐富龙，戚拂晓，韩亮，张海强，薛朝霞，张庆，张斌，
申请(专利权)人：青岛大数据科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：