(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111435759.9 (22)申请日 2021.11.29 (71)申请人 西安空天能源动力 智能制造 研究院 有限公司 地址 710100 陕西省西安市国家民用航天 产业基地航创路1123号慧谷创新园B 栋西侧1-4层 (72)发明人 薛勇　唐亚军　胡金海　张百灵　 张相毅　赵昕　王强　 (74)专利代理 机构 北京科家知识产权代理事务 所(普通合伙) 11427 代理人 郭晶 (51)Int.Cl. G05D 1/02(2020.01) G06Q 10/04(2012.01)G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) E01H 5/04(2006.01) (54)发明名称 一种大型道面除雪车的智能除雪规划方法 及系统 (57)摘要 本发明公开了一种大型道面除雪车的智能 除雪规划方法及系统， 在除雪车进行除雪前， 根 据实际积 雪厚度以及实际场道 参数等情况， 对单 台或多台除雪车的除雪档位、 行驶速度以及是否 进行编队作业进行规划， 计算完成除雪作业任务 需要的时间和耗油量等参数， 以最少作业时间或 最低经济成本为优化目标， 应用优化算法， 实现 智能除雪规划， 保证除雪车高效、 经济、 地完成除 雪作业任务， 降低除雪车的使用成本、 提高道面 使用率。 权利要求书3页 说明书9页 附图2页 CN 114137981 A 2022.03.04 CN 114137981 A 1.一种大 型道面除雪车的智能除雪规划方法及系统， 其特 征在于， 所述方法包括： S1： 确定除雪车的除雪档位； S2： 确定除雪车有效除雪 速度范围； S3： 根据不同的除雪档位和不同的有效除雪速度， 确定除雪车在不同降雪厚度下的除 雪宽度并构建除雪 宽度数据集； S4： 确定机场待除场道的长度和宽度参数； S5： 确定机场待除场道的最大允许作业时间； S6： 利用智能目标优化算法根据待除积雪厚度、 所述机场待除场道的长度和宽度参数、 所述机场待除场道的最大允许作业时间对所述除雪宽度数据集进 行处理， 得到除雪规划的 最佳策略和除雪规划的基础信息 。 2.根据权利要求1所述的一种大型道面除雪车的智能除雪规划方法， 其特征在于， 所述 除雪规划的最佳策略包括： 除雪车档位最佳策略和最优行驶速度最佳策略， 所述除雪规划 的基础信息包括： 除雪时间信息、 耗油量信息和编队信息 。 3.根据权利要求1所述的一种大型道面除雪车的智能除雪规划方法， 其特征在于， 所述 S1具体包括： 以发动机转子转速为依据， 将除雪车的除雪档位按发动机工况从低到 高定为数种不同 的档位， 分别对应除雪车不同出力功率。 4.根据权利要求1所述的一种大型道面除雪车的智能除雪规划方法， 其特征在于， 所述 S2具体包括： 根据除雪车动态除雪试验结果确定除雪车有 效除雪速度 范围， 随着除雪车的有 效除雪 速度的增 加， 除雪车的吹雪 宽度逐渐减小， 除雪车的有效除雪 速度为5Km/ h‑40Km/h。 5.根据权利要求1所述的一种大型道面除雪车的智能除雪规划方法， 其特征在于， 根据 不同机场对应场道的实际情况， 确定 机场待除场道的长度和宽度参数。 6.根据权利要求1所述的一种大型道面除雪车的智能除雪规划方法， 其特征在于， 以除 雪车不同的除雪档位、 不同的有效除雪速度和 不同积雪厚度下的除雪宽度为基准， 构建 除 雪宽度数据集； 所述除雪宽度数据集的每行数据包含四个参数， 分别为： 除雪车除雪档位参 数、 除雪车的有效除雪 速度参数、 积雪厚度参数以及除雪 宽度参数。 7.根据权利要求1所述的一种大型道面除雪车的智能除雪规划方法， 其特征在于， 所述 最大允许作业时间为： 机场根据航班出行计划制定的场道空闲时间， 在除雪指挥系统中收 集待除雪场道的允许作业时间。 8.根据权利要求1所述的一种大型道面除雪车的智能除雪规划方法， 其特征在于， 所述 步骤S6具体包括： S61： 根据待除积雪厚度和所述机场待除场道的宽度参数， 对除雪宽度数据集中的所有 数据进行寻优搜索， 搜索出在待除积雪厚度条件下所有可以用于除雪车除雪的不同除雪档 位、 不同有效除雪速度和所述积雪厚度下 的除雪宽度的对应关系 数据集， 将所述对应关系 数据集按照除雪档位从小到大进行排序； S62： 以时间约束为条件， 对所述对应关系数据集进行循环计算， 根据机场待除场道的 长度和宽度参数计算当前数据的计划作业时间是否小于所述机场待除场道的最大允许作 业时间， 当计划作业时间小于所述机场待除场道的最大允许作业时间时跳出循环， 并利用权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114137981 A 2不同标准档位下的燃油 消耗量结合除雪时间计算得到除雪工作的耗油量， 最 终输出除雪规 划的最佳 策略和除雪规划的基础信息； S63： 当所述计划作业时间大于所述机场待除场道的最大允许作业时间时， 自动向下寻 优， 寻找到满足时间要求下更大 的出力档位和更快 的有效除雪速度， 然后计算最终的耗油 量， 输出除雪规划的最佳 策略和除雪规划的基础信息； S64： 当除雪车在所有档位、 所有有效 除雪速度下计算得到的计划作业时间都大于所述 机场待除场道的最大允许作业时间时， 算法会推荐以除雪编队的模式进行除雪； 这时除雪 车编队完成除雪作业的除雪时间将约等于单车作业的1/2， 能够较快地完成除雪作业任务； 利用步骤S 62中的对应关系数据集重新计算双编队情况下的除雪档位、 行驶速度、 除雪时间 以及耗油量参数， 当 除雪时间满足所述机场待除场道的最大允许作业时间时， 跳出循环并 输出除雪规划的最佳 策略和除雪规划的基础信息； S65： 当除雪车以除雪编队的模式进行除雪， 还无法在规定的时间内完成除雪作业， 或 者在有效除雪宽度中搜索不到对应的雪厚时， 表示当前机场待除雪场道的积雪较厚， 无法 在短时间内完成除雪作业任务， 建议利用除雪装备群进行除雪作业。 9.根据权利要求1所述的一种大型道面除雪车的智能除雪规划方法， 其特征在于， 所述 S6利用智能目标优化算法处理具体包括： 构建除雪宽度数据 集X＝{x1； x2； ...； xn }∈Rn×4， 数据集中共有n类样本， 每类样本包含4个参数， 分别为试验获得的除雪档位、 行驶速度、 积 雪厚度和除雪 宽度， 第i类样本可记为Xi＝{xi1,xi2,xi3,xi4},i＝1,2,...,n； 判断积雪厚度是否过厚， 若输入的积雪厚度过厚(b＝0)， 可使用除雪设备群进行联合 作业或延 长除雪作业时间， 若积 雪厚度在正常范围内(b＝ 1)， 则利用积雪厚度d对数据库中 的所有数据进行搜索， 满足当前雪厚的所有除雪 宽度数据记为 n1＜n， X1∈X； 将数据子集X1按照速度从小到大的顺序进行排序， 该算法的目标函数定义 为： 其中， Vi为除雪车的行驶速度， Lj为机场待除雪场道的长度； 重复执行公式(2)， 对目标函数进行求解， 判断目标函数与机场允许作业时间T的关系， 除雪模式的各表达式如式(3)所示， 当目标函数满足时间要求时， 跳出循环， 当不满足时间 要求时， 循环执行公式(3)， 其中t1为使用除雪编队进行除雪时， 两辆除雪车开始除雪的时 间差； 根据对应的除雪模式， 计算各模式下除雪车完成除雪作 业时的耗油量O， fuel为除雪车 在不同除雪档位工作时， 单位时间内的耗油量， 根据除雪档位的不同， fu el有四种不同的耗 油量， fuel1为发动机起动至工作状态时的耗油量， 当F＝1时， 耗油量为O1， 当F＝2时， 耗油量 为O2， 当F＝3时， 耗油量分为两种情况， O3对应单编队的耗油量， O4对应双编队的耗油量；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114137981 A 3