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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明涉及一种工程机械有效载荷在线预测装置及方法，动力学模型预估系统在运输阶段进行载荷预估，并将预估值传递给优化最小二乘法系统以及BP神经网络非线性有效载荷映射系统；优化最小二乘法系统进一步对载荷进行精确预估，同时将该阶段的压力数据转换为关键指标数据传递给BP神经网络非线性有效载荷映射系统，上述数据传递给模型输入层后得到最终的有效载荷结果，实时上传至多车辆协调作业云端系统，通过各作业车辆实时反馈的数据，云端系统协调分配作业场的各车辆的任务；容错系统保障整个系统的稳定运行；传感器系统为上述系统实时提供参数，可在各种环境中对铲斗内载荷进行可靠精确的预测，并能在部分系统故障时启用容错系统。

主权项：1.一种工程机械有效载荷智能在线预测装置，其特征在于：包括动力学模型预估系统10、传感器系统20、优化最小二乘法系统30、容错系统40、BP神经网络非线性有效载荷映射系统50以及多车辆协调作业云端系统60；所述动力学模型预估系统10包括工程机械前端连杆机构工作装置的各关键点位置关系模块1001、前端连杆结构工作装置的动力学模型模块1002和摩擦力及惯性参数辨识模块1003，结合传感器系统20实时采集的参数，用于在工程机械铲装完成运输阶段提前预测铲斗内的有效载荷，并将有效载荷的数值发送给优化最小二乘法系统30以及BP神经网络非线性有效载荷映射系统50；所述传感器系统20包括动臂及摇臂油缸位移传感器2001、角度传感器2002、动臂油缸压力传感器2003、CAN线分析仪2004、三维姿态测量仪2005、加速度传感器2006、温度传感器2007以及降噪模块2008，用于感知工程机械整车所关注部分的实时状态；所述降噪模块2008用于对采集数据进行滤波降噪处理；所述优化最小二乘法系统30包括标定模块3001、插值区间选择模块3002、纠正模块3003及载荷计算模块3004，以动力学模型预估系统10输入的载荷预估值为依据，结合传感器系统20实时采集的参数，用于在动臂举升过程中对动臂油缸压力信号的大量数据简化处理为关键指标数据同时输出该阶段的有效载荷预测值，并将所有数据发送给BP神经网络非线性有效载荷映射系统50；所述容错系统40包括预估值异常处理模块4001、容错插值模块4002和异常警示模块4003，用于当驾驶员因操作习惯而导致动力学模型预估系统10失效产生的异常情况，预估值异常处理模块4001用于实时判断预估值是否超出设定的合理阈值，异常警示模块4003与容错插值模块4004相连，异常警示模块4003用于当出现异常值后提醒驾驶人员规范操作习惯，容错插值模块4002是针对出现异常值而设定的默认插值区间；所述BP神经网络非线性有效载荷映射系统50包括数据存储模块5001、小样本不平衡数据扩充模块5002、神经网络训练模块5003、模型参数更新模块5004、BP神经网络模块5005和有效载荷结果模块5006；小样本不平衡数据扩充模块5001用于将少量失衡的实验数据进行合理扩充，满足神经网络有效训练模型的数据需求；神经网络训练模块5003以数据存储模块5001中的数据为基础进行神经网络模型的训练；所述模型参数更新模块5004用于日常工作前更新BP神经网络模型的相关参数，所述多车辆协调云端作业系统60包括作业车辆控制系统6001、云端控制系统6002和目标车辆控制系统6003，用于在大型作业平台中的多车辆协调作业，作业车辆控制系统6001将该作业车辆的载荷实时反馈给云端控制系统6002，目标车辆控制系统6003将该车辆的需求载荷上传至云端控制系统6002，云端控制系统6002根据平台作业车辆以及目标车辆的数量、作业车辆的铲装能力和目标车辆的铲装需求实时协调各车辆的之间的作业关系。

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权利要求：

百度查询： 吉林大学 一种工程机械有效载荷智能在线预测装置及方法