工况识别方法、系统及作业机械技术方案

本发明专利技术提供一种工况识别方法、系统及作业机械，涉及作业机械技术领域，该方法包括：周期性的获取作业机械的手柄操作动作参数；基于手柄操作动作参数，构建由作业机械的操作动作参数组成的特征向量；将特征向量输入工况识别模型中，得到作业机械的工况识别结果；其中，工况识别模型基于作业机械在多种工况下的标准特征向量训练得到，标准特征向量由完成一个完整工况所包括的标准操作动作参数组成。该方法用以解决现有技术中对作业机械的工况进行识别时，工况识别效率低，成本高，难以批量实施的缺陷，实现在低成本下的作业机械多工况的准确识别。别。别。

Working condition identification method, system and operation machinery

【技术实现步骤摘要】
工况识别方法、系统及作业机械


[0001]本专利技术涉及作业机械
，尤其涉及一种工况识别方法、系统及作业机械。

技术介绍

[0002]对作业机械的工况的识别，一方面有利于作业机械的合理调度，另一方面有利于针对相应的工况调整作业机械的功率，以提高能源利用率，避免资源浪费和环境污染。
[0003]然而，目前针对作业机械工况识别的方法大多采用以下几种方式：检测主泵压力和发动机转速等参数，检测各主阀实际流量，检测工作装置油缸腔体压力，以及机器视觉等。以上这些方法有些需要安装传感器，有些计量算法成本较高，效率较低，还有一些受环境因素影响较大，因而均很难进行批量实施。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种工况识别方法、系统及作业机械，用以解决现有技术中对作业机械的工况进行识别时，工况识别效率低，成本高，难以批量实施的缺陷。
[0005]本专利技术提供一种工况识别方法，包括：
[0006]周期性的获取作业机械的手柄操作动作参数；
[0007]基于所述手柄操作动作参数，构建由所述作业机械的操作动作参数组成的特征向量；
[0008]将所述特征向量输入工况识别模型中，得到所述作业机械的工况识别结果；
[0009]其中，所述工况识别模型基于所述作业机械在多种工况下的标准特征向量训练得到，所述标准特征向量由完成一个完整工况所包括的标准操作动作参数组成。
[0010]根据本专利技术所述的工况识别方法，所述基于所述手柄操作动作参数，构建由所述作业机械的操作动作参数组成的特征向量，包括：
[0011]基于所述手柄操作动作参数，区分所述作业机械在当前周期执行的不同操作动作；
[0012]基于所述不同操作动作的操作动作参数，构建所述特征向量。
[0013]根据本专利技术所述的工况识别方法，所述操作动作参数包括：动作强度特征、动作频次特征和动作速度特征。
[0014]根据本专利技术所述的工况识别方法，所述基于所述不同操作动作的操作动作参数，构建所述特征向量，包括：
[0015]基于所述手柄操作动作参数，得到所述不同操作动作的动作强度特征；
[0016]基于所述手柄操作动作参数，得到所述不同操作动作的动作频次特征；
[0017]基于所述手柄操作动作参数，得到所述作业机械的手柄在当前周期所处的档位；
[0018]基于所述动作强度特征、所述动作频次特征和所述档位，构建所述特征向量。
[0019]根据本专利技术所述的工况识别方法，所述基于所述手柄操作动作参数，得到所述不同操作动作的动作强度特征，包括：
[0020]基于所述手柄操作动作参数，得到所述不同操作动作中的每个操作动作在各次执行时的单次动作强度；
[0021]基于所述单次动作强度，得到所述每个操作动作的动作总强度；
[0022]基于所述动作总强度，得到所述不同操作动作的动作强度总和；
[0023]基于所述动作强度总和和所述动作总强度，得到所述不同操作动作的动作强度特征。
[0024]根据本专利技术所述的工况识别方法，所述将所述特征向量输入工况识别模型中，得到所述作业机械的工况识别结果，包括：
[0025]将所述特征向量输入所述工况识别模型的根识别层，确定所述根识别层中与所述特征向量中的所述操作动作参数适配的标准操作动作参数，作为根适配标准操作动作参数；
[0026]将所述特征向量输入所述工况识别模型的枝识别层，所述枝识别层包括多条分别连接所述根识别层中的标准操作动作参数的工况识别路径，所述工况识别路径由不同的所述标准操作动作参数顺次连接组成；由所述枝识别层中确定与所述操作动作参数适配，且连接所述根适配标准操作动作参数的工况识别路径，作为枝适配工况识别路径；
[0027]将所述特征向量输入所述工况识别模型的叶识别层，所述叶识别层包括多个分别与不同的所述工况识别路径连接的工况类型；所述叶识别层将与所述枝适配工况识别路径连接的工况类型，作为所述作业机械的工况识别结果输出。
[0028]根据本专利技术所述的工况识别方法，还包括：
[0029]将与所述工况识别结果相应的工况动作，在所述作业机械的屏幕上以动画形式显示；
[0030]调用预存的适配于所述工况识别结果对应的工况类型的操作参数，控制所述作业机械的动作；
[0031]将所述工况识别结果上传至大数据平台。
[0032]本专利技术还提供一种工况识别系统，包括：
[0033]获取模块，用于周期性的获取作业机械的手柄操作动作参数；
[0034]构建模块，用于基于所述手柄操作动作参数，构建由所述作业机械的操作动作参数组成的特征向量；
[0035]处理模块，用于将所述特征向量输入工况识别模型中，得到所述作业机械的工况识别结果；
[0036]其中，所述工况识别模型基于所述作业机械在多种工况下的标准特征向量训练得到，所述标准特征向量由完成一个完整工况所包括的标准操作动作参数组成。
[0037]本专利技术还提供一种包括上述工况识别系统的作业机械。
[0038]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述的工况识别方法。
[0039]本专利技术提供的一种工况识别方法、系统及作业机械，通过周期性的获取作业机械的手柄操作动作参数，然后基于作业机械的手柄操作动作参数能够表征作业机械的各种操作动作的特点，构建由作业机械的操作动作参数组成的特征向量，最后，将特征向量输入工
况识别模型，就能基于特征向量与工况识别模型中的标准特征向量之间的关系，来确定在当前周期内所述作业机械所执行的工况类型，实现基于作业机械的操作动作的特征对作业机械工况的识别，不仅避免了额外加装传感器所造成的成本提高，还能够对作业机械的多工况进行识别，同时，基于作业机械的操作动作的特征进行工况识别的方法，打破了必须依据作业机械执行某工况时的操作动作时序，才能对工况类型进行识别的弊端，使得构建特征向量以及训练工况识别模型的算法复杂度大大降低，并提高了识别效率，适合推广批量实施。
[0040]通过生成仅与作业机械的动作有关的特征向量，使得由手柄操作动作参数中仅需获取动作的频次和强度，而无需记录动作的先后次序，有效降低了向量构建的算法复杂度，使得特征向量的构建能够在作业机械的本地控制端执行，同时也使得工况识别模型能够基于多种工况进行训练，从而实现工况识别模型在本地控制端的预置，以及多种工况的准确识别，扩大了作业机械工况识别的范围。
[0041]通过设置所述工况识别模型为基于决策树算法构建的模型，采用了决策树分类算法，实现了基于有监督机器学习分类算法进行工况识别。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工况识别方法，其特征在于，包括：周期性的获取作业机械的手柄操作动作参数；基于所述手柄操作动作参数，构建由所述作业机械的操作动作参数组成的特征向量；将所述特征向量输入工况识别模型中，得到所述作业机械的工况识别结果；其中，所述工况识别模型基于所述作业机械在多种工况下的标准特征向量训练得到，所述标准特征向量由完成一个完整工况所包括的标准操作动作参数组成。2.根据权利要求1所述的工况识别方法，其特征在于，所述基于所述手柄操作动作参数，构建由所述作业机械的操作动作参数组成的特征向量，包括：基于所述手柄操作动作参数，区分所述作业机械在当前周期执行的不同操作动作；基于所述不同操作动作的操作动作参数，构建所述特征向量。3.根据权利要求2所述的工况识别方法，其特征在于，所述操作动作参数包括：动作强度特征、动作频次特征和动作速度特征。4.根据权利要求3所述的工况识别方法，其特征在于，所述基于所述不同操作动作的操作动作参数，构建所述特征向量，包括：基于所述手柄操作动作参数，得到所述不同操作动作的动作强度特征；基于所述手柄操作动作参数，得到所述不同操作动作的动作频次特征；基于所述手柄操作动作参数，得到所述作业机械的手柄在当前周期所处的档位；基于所述动作强度特征、所述动作频次特征和所述档位，构建所述特征向量。5.根据权利要求4所述的工况识别方法，其特征在于，所述基于所述手柄操作动作参数，得到所述不同操作动作的动作强度特征，包括：基于所述手柄操作动作参数，得到所述不同操作动作中的每个操作动作在各次执行时的单次动作强度；基于所述单次动作强度，得到所述每个操作动作的动作总强度；基于所述动作总强度，得到所述不同操作动作的动作强度总和；基于所述动作强度总和和所述动作总强度，得到所述不同操作动作的动作强度特征。6.根据权利要求1所述的工况识别方法，其特征在于，所述将所述特征向量输入工况识别模型中，得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：王杏，黄胜，李开国，
申请(专利权)人：三一重机有限公司，
类型：发明
国别省市：