【技术实现步骤摘要】
矿车运行工况的获取方法及装置
[0001]本专利技术涉及一种通信
，特别是涉及一种矿车运行工况的获取方法及装置。
技术介绍
[0002]随着采矿运输的逐步智能化，矿车运输矿物已经逐步实现全自动、无人化流程。其中，为了满足矿场用户对不同矿车的运行情况的获取，通常会对矿车的运行情况进行实时监控统计。
[0003]目前，现有矿车的运行数据通常基于卫星定位系统对各个矿车进行定位，并基于位置信息的统计得到，从而实现对不同矿车路径的定位规划，但是，矿车路径作为单一的运行数据进行统计，导致矿车工况获取准确性较差，无法满足精准的矿车运行分析需求，因此，急需一种矿车运行工况的获取方法来解决上述问题。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术提供一种矿车运行工况的获取方法及装置，主要目的在于解决现有矿车统计数据获取准确性较差，无法满足精准的矿车运行分析需求的问题。
[0005]依据本专利技术一个方面，提供了一种矿车运行工况的获取方法，包括：
[0006]接收矿车运行数据；
[0007]...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种矿车运行工况的获取方法，其特征在于，包括：接收矿车运行数据；根据矿车工况识别模型对所述矿车运行数据进行处理，得到矿车工况状态数据，所述矿车工况识别模型为基于至少两种机器学习算法结合进行模型训练得到的；对所述矿车工况状态数据进行统计并输出。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据矿车工况识别模型对所述矿车运行数据进行处理之前，所述方法还包括：获取模型训练数据集，所述模型训练数据集包括历史矿车运行数据以及历史矿车运载状态；根据所述历史矿车运行数据对第一深度学习模型进行分类训练，得到完成训练的第一深度学习模型，所述第一深度学习模型的分类结果为不同矿车运载状态；根据所述历史矿车运行数据、所述历史矿车运载状态对所述第二深度学习模型进行预测训练，得到完成训练的第二深度学习模型，所述第二深度学习模型的预测结果为不同矿车工况状态数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述矿车工况状态数据进行统计，包括：将所述矿车工况状态数据发送至终端平台，并指示所述终端平台对所述矿车工况状态数据进行统计。4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述对所述矿车工况状态数据进行统计包括：按照各矿车的运载特征对所述矿车工作状态数据进行不同时序的累加计算，得到各矿车的运行工况统计工作量，所述矿车工况状态数据包括运载次数、运载承重、运载距离、运载负荷、运载路径和运载能耗中至少之一。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：倪莹祥，刘杰，丛隽，
申请(专利权)人：三一重型装备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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