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一种基于径向基函数神经网络的挖掘机负载预测方法

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本发明适用于工程机械技术领域，提供了一种基于径向基函数神经网络的挖掘机负载预测方法，包括以下步骤：将挖掘机工作过程中的结构载荷、被动载荷和相互作用载荷组合为挖掘机负载的整体不确定性；建立挖掘机负载预测模型；采集挖掘机动臂、斗杆和铲斗上液压执行器的压力和流量信号并输入控制单元；对信号进行预处理；使用处理后的信号构建特征向量；特征向量输入径向基函数神经网络模型，输出当前时刻挖掘机负载。该方法基于径向基函数神经网络模型对挖掘机负载进行预测，不单纯依赖精确的物理模型和物料性质参数的先验知识，符合挖掘机作业环境复杂多变的实际工况，能够实现对挖掘机实时负载的准确预测，预测结果可应用于智能挖掘系统开发。

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公开/公告号CN115478574A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-12-16

原文格式PDF
申请/专利权人吉林大学;
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申请/专利号CN202211347698.5
发明设计人陈晋市;霍东阳;张晗;石屹然;
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申请日2022-10-31
分类号E02F3/43;E02F9/22;G06N3/04;G06N3/08;
代理机构北京专赢专利代理有限公司;
代理人李斌
地址 130012 吉林省长春市前进大街2699号
入库时间 2023-06-19 18:00:11

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2022-12-16

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发明专利申请公布