公开(公告)号：CN113157728B

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202110200986.7

申请日：2021-02-23

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 丁大伟 ,  漆志敏 ,  刘立 ,  孟宇 ,  顾青

IPC: G06F16/245 ,  G06F16/215 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明提供一种地下柴油铲运机循环工况的识别方法，属于地下柴油铲运机工况分析技术领域。该方法首先获取地下柴油铲运机循环工况运行数据以及工况变换时间记录表，将地下柴油铲运机循环工况类别分为空载行驶、装载、重载运输和卸载四类工况，并对历史数据进行人工工况标定，然后对历史数据进行数据清洗、滤波处理，利用ReliefF算法对滤波处理后的数据进行特征选择，确定工况识别特征参数，得到最终的样本集，再训练工况识别随机森林模型，将铲运机的实时生产数据输入随机森林模型，以实现实时工况的识别。该方法简单有效，可操作性强，且不依赖于铲运机动力学模型，可拓展性强，对基于工况的铲运机故障诊断和智能控制研究具有重要意义。

公开(公告)号：CN113157728A

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202110200986.7

申请日：2021-02-23

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 丁大伟 ,  漆志敏 ,  刘立 ,  孟宇 ,  顾青

IPC: G06F16/245 ,  G06F16/215 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明提供一种地下柴油铲运机循环工况的识别方法，属于地下柴油铲运机工况分析技术领域。该方法首先获取地下柴油铲运机循环工况运行数据以及工况变换时间记录表，将地下柴油铲运机循环工况类别分为空载行驶、装载、重载运输和卸载四类工况，并对历史数据进行人工工况标定，然后对历史数据进行数据清洗、滤波处理，利用ReliefF算法对滤波处理后的数据进行特征选择，确定工况识别特征参数，得到最终的样本集，再训练工况识别随机森林模型，将铲运机的实时生产数据输入随机森林模型，以实现实时工况的识别。该方法简单有效，可操作性强，且不依赖于铲运机动力学模型，可拓展性强，对基于工况的铲运机故障诊断和智能控制研究具有重要意义。