堆垛机的状态预测方法及装置与流程

本公开涉及化纤智能化，尤其涉及一种堆垛机的状态预测方法及装置。

背景技术：

1、在化纤生产领域中，堆垛机作为一种仓储设备被广泛的应用于自动化立体仓库。堆垛机作为自动化立体仓库的重要物流设备之一，堆垛机可以在仓库或库位之间存取或搬运丝锭。在自动化立体仓库中，堆垛机的状态直接决定着自动化立体仓库是否能够正常完成出库或入库作业。因此，如何实现对堆垛机状态的准确预测成为亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本公开提供了一种堆垛机的状态预测方法及装置。

2、根据本公开的第一方面，提供了一种堆垛机的状态预测方法，包括：

3、获取堆垛机的历史工作数据和历史维修数据；

4、获取堆垛机在预设时间段内的工作任务，工作任务为仓储管理系统预先为堆垛机分配的任务；

5、基于历史工作数据和历史维修数据预测堆垛机在执行工作任务过程中堆垛机的状态，该状态至少包括堆垛机出现故障的时间和堆垛机出现故障时的停留位置；

6、基于历史工作数据对堆垛机在预设时间段内执行工作任务进行仿真，得到堆垛机的仿真执行结果；

7、基于堆垛机出现故障的时间和堆垛机出现故障时的停留位置，结合仿真执行结果生成堆垛机的状态预测结果。

8、根据本公开的第二方面，提供了一种堆垛机的状态预测装置，包括：

9、第一获取模块，用于获取堆垛机的历史工作数据和历史维修数据；

10、第二获取模块，用于获取堆垛机在预设时间段内的工作任务，工作任务为仓储管理系统预先为堆垛机分配的任务；

11、第一预测模块，用于基于历史工作数据和历史维修数据预测堆垛机在执行工作任务过程中堆垛机的状态，状态至少包括堆垛机出现故障的时间和堆垛机出现故障时的停留位置；

12、仿真模块，用于基于历史工作数据对堆垛机在预设时间段内执行工作任务进行仿真，得到堆垛机的仿真执行结果；

13、第一生成模块，用于基于堆垛机出现故障的时间和堆垛机出现故障时的停留位置，结合仿真执行结果生成堆垛机的状态预测结果。

14、根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：

15、至少一个处理器；以及

16、与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

17、该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行本公开实施例中任一的方法。

18、根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，该计算机指令用于使该计算机执行根据本公开实施例中任一的方法。

19、根据本公开的技术，能够基于堆垛机的历史工作数据和历史维修数据预测堆垛机的工作状态，提高了预测堆垛机的工作状态的准确性，有助于提高丝锭出库和入库的效率，进而实现了自动化的仓储管理。

20、应当理解，
技术实现要素：
部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。

技术特征：

1.一种堆垛机的状态预测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史维修数据，包括：所述堆垛机包括的第一类器件的维修记录和器件寿命；

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史工作数据，包括：所述堆垛机包括的第二类器件的总运行时长和第二类器件在所述堆垛机工作时的运行参数；

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史工作数据和所述历史维修数据预测所述堆垛机在执行所述工作任务过程中所述堆垛机的状态，包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，其中，所述状态预测模型通过以下方式训练得到：

9.一种堆垛机的状态预测装置，其特征在于，所述装置包括：

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

11.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1至8中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了一种堆垛机的状态预测方法及装置，涉及化纤智能化技术领域。具体方案为：获取堆垛机的历史工作数据和历史维修数据；获取堆垛机在预设时间段内的工作任务；基于历史工作数据和历史维修数据预测堆垛机在执行工作任务过程中堆垛机的状态；基于历史工作数据对堆垛机在预设时间段内执行工作任务进行仿真，得到堆垛机的仿真执行结果；基于堆垛机出现故障的时间和堆垛机出现故障时的停留位置，结合仿真执行结果生成堆垛机的状态预测结果。根据本公开的方案，能够基于堆垛机的历史工作数据和历史维修数据预测堆垛机的工作状态，提高了预测堆垛机的工作状态的准确性，有助于提高丝锭出库和入库的效率，进而实现了自动化的仓储管理。

技术研发人员：彭先涛,王鹏,邱奕博,刘明义,李大可,徐峰,沈军
受保护的技术使用者：浙江恒逸石化有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/6