本发明涉及集装箱控制的方法，具体的说是用于航空集装箱控制的方法。
背景技术：
1、中国发明专利202210765684.9公开了一种用于航空集装箱控制的方法及装置，其主要技术方案是通过检测散热风道内的烟雾浓度，根据检测结果关闭散热风机，或者切断航空集装箱的供电，从而避免航空集装箱散热过程稀释货舱内的烟雾浓度，提高货舱内烟雾检测的准确性，及时发现并扑灭火情。该方法在提升航空集装箱货物运输过程中的安全性方面具有一定的优点，但在实际应用中仍然存在若干不足和弊端，影响了其综合性能和应用效果。首先，该方法主要依赖于检测散热风道内的烟雾浓度来判断火灾风险，并通过关闭散热风机或切断航空集装箱供电来防止烟雾稀释，从而保证火灾检测的准确性。这种控制策略过于单一，只针对火情检测的特定情形进行应对，缺乏对航空集装箱整体状态的全面监控和多维度管理。例如，该方法并未涉及到对集装箱内温度、湿度、压力、重心位置等关键参数的监测和控制，无法对货物状态进行全面感知，导致其在面对其他非火灾紧急情况时的应对能力有限。此外，仅通过关闭散热风机或切断供电来防止烟雾稀释的方法，在紧急情况下可能会导致集装箱内温度迅速上升，反而引发其他风险，尤其是在携带温度敏感型货物(如药品、食品或化学品)时，更容易造成货物损坏。
2、其次，该方法缺乏动态调整与智能化控制的能力，其主要控制手段是通过预设阈值触发简单的开关操作(如关闭风机或切断电源)，而未考虑集装箱内部环境的复杂变化和多样性。例如，货舱内的温度、湿度、压力和货物重量分布会随着飞行高度、航线和外部环境条件的变化而变化，单一的烟雾浓度监测和风机控制并不能充分应对这些复杂情况。同时，这种方法未能充分利用集成传感器和先进算法(如人工智能或机器学习)来实现对集装箱状态的实时监控和智能化调整，因此在应对多变的运输环境和多样化的货物类型时表现出较低的灵活性和适应性。
3、第三，该方法在数据传输和协同控制方面的不足也限制了其应用效果。根据专利文件描述，该方法并未提到如何与同一航班上的其他集装箱进行数据交换和协同工作，缺乏有效的数据共享和协同控制机制。现代航空运输中，多个航空集装箱经常需要协同工作，以确保整体运输安全和效率。例如，在遇到紧急情况时，单个集装箱的状态信息(如温度升高、烟雾检测等)可以通过无线通信技术快速共享给其他集装箱和地面控制中心，从而制定更为有效的应对方案。但是，该专利方法仅限于单个集装箱内的操作控制，缺乏跨集装箱的数据同步和协同控制机制，使得在实际操作中无法充分利用集装箱群体的整体信息，可能导致局部操作不当而影响整体安全性和运输效率。
4、综合以上不足，可以看出，专利202210765684.9所提出的用于航空集装箱控制的方法虽然在特定情况下提高了火灾检测的准确性和响应速度，但整体上依然存在较大的局限性和弊端。这种方法无法对集装箱内部的多维状态进行全面监控和动态调整，缺乏智能化控制手段和跨集装箱的协同控制机制，控制策略单一且被动，能耗管理效率不高，也缺乏长期数据分析和优化能力。因此，该方法在实际应用中可能受到较大的限制，难以应对现代航空运输环境中复杂多变的情况和日益增长的安全性、效率和环保要求。相比之下，现代化的航空集装箱控制方法应更加智能化、自主化和综合化，能够更好地保障货物的安全性和运输效率，同时降低运营成本和能源消耗，为航空物流行业的发展提供更高效的解决方案。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供用于航空集装箱控制的方法，从而解决背景技术中所指出的部分弊端和不足。
2、本发明解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案包括以下步骤：
3、s1、智能状态感知与控制：
4、s1.1、集成多维度传感器网络，包括温度、湿度、压力、震动、位置传感器，实时感知航空集装箱的状态；所述实时感知包括监测集装箱内外环境、外力撞击或振动；
5、s1.2、传感器数据实时传输到集成在集装箱内的控制单元icu，所述控制单元icu触发信号指令包括调节温度或发出警报；
6、s2、动态负载与平衡管理：
7、s3.1、在装载和运输过程中，通过监控集装箱的重心位置和负载分布，实时计算传感数据并发出指令来控制机械液压设备调整货物摆放位置；
8、s3.2、在运输途中，若检测到集装箱的姿态或负载分布异常，则调节内部货物位置或通过调整集装箱内部的配重装置，恢复平衡状态；
9、s3、集装箱群体协同控制：
10、s3.1、同一航班多个智能集装箱通过无线通信技术互联形成动态平衡网络；通过所述动态平衡网络数据交换共平衡集装箱之间的负载和环境条件；
11、s3.2、在集装箱间共享数据，包括温度、压力、位置，基于所述共享数据，集装箱群体共同调整各自的环境控制参数。
12、进一步地，所述动态负载与平衡管理，包括数据采集系统、动态平衡算法和机械液压设备的自动控制系统；
13、所述数据采集系统由航空集装箱内部的底部、墙壁和顶部安装重量传感器、惯性测量单元imu、激光测距仪和超声波传感器所构成；
14、所述数据采集系统对集装箱内各个区域的重量分布、重心位置、货物高度变化和空间占用情况进行实时监测；包括使用数据融合算法：设集装箱内的任意位置点(x,y,z)的重量分布函数为w(x,y,z,t)，其中x,y,z为三维空间坐标，t为时间，表示当前采集的时间点，通过求解多维积分：
15、
16、其中，c(t)为时间t时刻的集装箱重心位置坐标向量，表示为c(t)＝(cx(t),cy(t),cz(t))，ω表示集装箱的三维空间体积，w(x,y,z,t)为在时间t时刻三维坐标点(x,y,z)处的重量密度函数。
17、进一步地，所述动态平衡算法，包括设计和自主控制决策与指令发出，其中利用自适应学习的强化学习算法建立动态平衡控制模型，通过历史数据和实时数据的组合预测未来重心变化趋势并优化货物调整策略；模型的优化路径为非线性目标函数达到极小值：
18、
19、其中，j为动态平衡控制的优化目标函数，表示在时间区间0到t内系统整体性能的综合指标；为重心位置c(t)相对于时间t的变化率，反映重心的移动速度和方向，表示为向量的模长；p(t)为负载分布的平衡因子，表示集装箱内各货物位置的均匀程度，取值由当前负载状态计算得到；e(t)为货物调整过程中液压设备的能耗函数，表示执行每次调整操作所消耗的能量；α和β为调节参数，分别代表负载平衡和能耗在优化目标中的权重系数；
20、在检测到重心位置偏离预设安全范围或负载分布不平衡时，根据算法生成调整指令，指令包括移动的方向、距离、速度以及所需液压设备的操作细节。
21、进一步地，所述机械液压设备的自动控制系统，包括机械液压设备集成和智能控制与实时反馈闭环；
22、在集装箱底部和内部配置液压推杆、可调支撑杆和滚轮平台，根据所述控制单元icu发出的指令执行货物的移动和重新分布，通过将所述机械液压设备与集装箱内的传感器网络和icu集成形成闭环控制系统，在设备执行指令后，传感器反馈调整后的重心位置和负载状态，通过迭代公式验证调整效果：
23、cn+1＝cn+δcn＝cn+λ(ctarget-cn)
24、其中，cn+1为第n+1次调整后的重心位置，表示经过调整后的新的重心坐标；cn为第n次调整前的重心位置，表示当前已知的重心坐标；δcn为第n次调整的重心变化量，表示本次调整过程中重心位置的变化；λ为步长系数，表示调整幅度的控制参数，取值在0<λ≤1之间；ctarget为预设的目标重心位置，表示集装箱内部货物处于平衡状态时的重心坐标；如果调整后仍未达到目标平衡状态，则根据反馈数据进行二次或多次迭代调整，直到达到平衡状态。
25、进一步地，所述动态平衡网络构建，包括多集装箱无线通信网络的构建、数据交换与动态平衡算法的协同处理以及多集装箱协同平衡与环境优化；
26、在每个航空集装箱内集成无线通信模块，所述无线通信模块配置唯一身份标识符id；采用自组织网络技术使每个集装箱的通信模块发现并连接到同一航班上的其他智能集装箱，形成多跳multi-hop动态平衡网络；
27、在网络组建过程中，每个集装箱通过广播协议通告其当前状态，包括重心位置、温度、湿度和负载信息，基于链路质量、信号强度和网络拓扑结构选择通信路径；设每个集装箱i的通信半径为ri，信号强度函数为si(d)，其中d为两个集装箱之间的距离，则所述多跳multi-hop动态平衡网络的通信拓扑描述为积分方程：
28、
29、其中，t为整个网络的通信拓扑质量函数，表示网络整体的通信覆盖质量；ω表示集装箱所在的三维空间区域；b为集装箱的数量；θ(x)为heaviside阶跃函数，用于判断信号是否有效，其定义为：当x≥0时，θ(x)＝1，否则为0；ri为第i个集装箱的通信半径，表示该集装箱能够覆盖的最大通信距离；si(d)为信号强度函数，表示两个集装箱之间的信号强度，取决于两者之间的距离d。
30、进一步地，所述数据交换与动态平衡算法的协同处理方法包括：数据共享过程使用基于区块链技术的分布式账本，每个集装箱根据共享的数据和状态，运行协同动态平衡算法，计算调整策略；设在时间t时，集装箱群体的状态向量为x(t)＝[x1(t),x2(t),…,xn(t)]，其中xi(t)为第i个集装箱的状态变量，包括重心位置、温度和湿度参数，优化目标为最小化函数：
31、
32、其中，j为优化目标函数，表示在时间区间[0,t]内整个集装箱群体的性能指标，目标是将其最小化以优化整体表现；为第i个集装箱状态变量相对于时间的变化率，反映集装箱状态的变化速度；φi(xi(t),x(t))为第i个集装箱与其他集装箱之间的相互影响函数，表示在时间t时刻，集装箱之间由于环境和负载变化所产生的相互作用；γi为对应的权重系数。
33、进一步地，所述多集装箱协同平衡与环境优化方法包括：
34、在当某一集装箱检测到重心偏移或环境条件异常时，根据协同控制策略计算出调整方案，并通过无线网络通知其他集装箱；各集装箱在执行调整动作后，实时采集新的状态数据并反馈到动态平衡网络中，形成适应学习的闭环系统；
35、通过数据交换和调整，使整个集装箱群体趋向稳定平衡状态；设每次调整后，集装箱的状态向量更新为xn+1＝xn+δxn，其中xn为第n次调整前的状态向量，表示所有集装箱在调整前的状态集合，δxn为调整量，表示调整过程中的状态变化，满足以下迭代关系：
36、δxn＝η(xtre-xn)
37、其中，η为调整步长系数，控制每次调整的幅度，取值范围在0<η≤1之间；xtre为目标状态向量，表示集装箱群体达到平衡状态时的状态集合，调整过程迭代，直到达到目标状态。
38、本发明用于航空集装箱控制的方法具有以下有益效果：
39、首先，通过集成多维度传感器网络和智能控制单元，能够实时监测集装箱内部和外部的状态，包括重心位置、温度、湿度、压力和震动等参数，从而实现对集装箱的精确状态感知和动态监控。这种实时感知和监控提高了货物运输的安全性和稳定性，能够迅速响应异常情况，及时采取措施防止货物损坏或事故发生。
40、采用动态负载与平衡管理系统，可以在装载和运输过程中，通过实时计算和控制调整集装箱内部的重心位置和负载分布，自动优化货物的摆放位置，确保集装箱在飞行过程中的平衡性。这种方法通过机械液压设备的自动控制，实现对货物位置的动态调整，降低了集装箱倾覆和货物移动风险，提高了航空运输的稳定性和安全性。
41、通过建立多集装箱无线通信网络和使用区块链技术的分布式账本，各个集装箱能够实现数据共享和协同控制。利用自组织网络技术和无线通信模块，形成多跳(multi-hop)动态平衡网络，确保每个集装箱的状态信息能够实时、可靠地传输和交换，使得整个集装箱群体能够共同计算和执行最优的平衡策略和环境控制参数，从而优化整体运输效能，降低能耗，提升物流效率。
1.用于航空集装箱控制的方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于航空集装箱控制的方法，其特征在于所述动态负载与平衡管理，包括数据采集系统、动态平衡算法和机械液压设备的自动控制系统；
3.根据权利要求2所述的用于航空集装箱控制的方法，其特征在于所述动态平衡算法，包括设计和自主控制决策与指令发出，其中利用自适应学习的强化学习算法建立动态平衡控制模型，通过历史数据和实时数据的组合预测未来重心变化趋势并优化货物调整策略；模型的优化路径为非线性目标函数达到极小值：
4.根据权利要求2所述的用于航空集装箱控制的方法，其特征在于所述机械液压设备的自动控制系统，包括机械液压设备集成和智能控制与实时反馈闭环；
5.根据权利要求1所述的用于航空集装箱控制的方法，其特征在于所述动态平衡网络构建，包括多集装箱无线通信网络的构建、数据交换与动态平衡算法的协同处理以及多集装箱协同平衡与环境优化；
6.根据权利要求5所述的用于航空集装箱控制的方法，其特征在于所述数据交换与动态平衡算法的协同处理方法包括：数据共享过程使用基于区块链技术的分布式账本，每个集装箱根据共享的数据和状态，运行协同动态平衡算法，计算调整策略。
7.根据权利要求5所述的用于航空集装箱控制的方法，其特征在于所述多集装箱协同平衡与环境优化方法包括：
