本申请涉及工程机械能耗控制技术领域，具体涉及一种工程机械耗电优化方法及装置，该方法包括：获取工程机械在工作时的多个信源数据、各个信源数据对应的采样参数及采集电耗；确定工程机械的多个工作阶段；将各个信源数据归类在对应的工作阶段中；在各个工作阶段中划分出多个细分工况；从多个信源类型中筛选关键特征；根据预设优化方法从信源数据中得出关键特征的优化策略；以及根据优化策略优化各个细分工况中的关键特征的执行策略。本申请在使用时，能够在工程机械执行工作时，对大量细分工况进行关键特征的电耗优化，显著提高了电耗优化效果，使得被优化的工况能够覆盖地更全面。使得被优化的工况能够覆盖地更全面。使得被优化的工况能够覆盖地更全面。
【技术实现步骤摘要】
工程机械耗电优化方法及装置
[0001]本申请涉及工程机械能耗控制
，具体涉及工程机械耗电优化方法及装置。
技术介绍
[0002]工程机械行业的发展在国内经济发展中占有举足轻重的地位，近年来，随着国家对节能减排工作的大力推进，工程机械行业也取得了长足进步，但如何更好地提升工程机械的使用效率，降低工程机械在运行中的能源消耗，仍是行业发展过程中需要解决的关键问题。
[0003]面对目前国内工程机械行业发展现状和用户对节能减排的迫切需求，国内工程机械制造商和相关研究机构也在不断地努力探索。
[0004]目前，国内一些厂家和机构在电耗优化方面针对工程机械的研究较少，主要集中在汽车领域的电耗优化。如何研究出一种针对于工程机械的电耗优化方法，从而降低工程机械在多种工况下的电耗，是本领域需要解决的技术问题。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本申请提供了一种工程机械耗电优化方法及装置，能够实现对工程机械进行电耗优化，降低工程机械在多种工况下的电耗。
[0006]第一方面，本申请提供的一种工程机械耗电优化方法，包括：获取工程机械在工作时的多个信源数据、各个所述信源数据对应的采样参数及采集电耗；根据所述工程机械的车机数据，确定所述工程机械的多个工作阶段；根据所述采样参数以及所述车机数据，将各个所述信源数据归类在对应的所述工作阶段中；根据各个所述工作阶段中包含的所述信源数据，在各个所述工作阶段中划分出多个细分工况；根据所述信源数据和所述采集电耗，基于预设特征筛选算法，从多个信源类型中筛选关键特征；根据预设优化方法从所述信源数据中得出所述关键特征的优化策略；以及根据所述优化策略，优化各个所述细分工况中的所述关键特征的执行策略。
[0007]本方面在使用时，根据采集到的信源数据、采样参数及采集电耗，对多个工作阶段进行细分，从而覆盖大量的细致工况。再筛选出高耗电的关键特征，以及从信源数据中得出关键特征对应的优化策略，根据优化策略对关键特征进行电耗优化。本方面能够在工程机械执行工作时，对大量细分工况进行关键特征的电耗优化，显著提高了电耗优化效果，使得被优化的工况能够覆盖地更全面。
[0008]结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述获取工程机械在工作时的多个信源数据，以及获取各个所述信源数据对应的采样参数及采集电耗包括：获取所述信源数据对应的采样时间数据；以及将多个所述采样时间数据进行时间对齐，得到各个所述信源数据对应的所述采样参数。
[0009]结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述根据各个所述工作阶段中包含的
所述信源数据，在各个所述工作阶段中划分出多个细分工况包括：调用所述信源数据与所述细分工况的预设对应关系；以及在各个所述工作阶段中，基于所述预设对应关系，根据获取到的所述信源数据得到所述工作阶段包含的所述细分工况。
[0010]结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述根据所述信源数据和所述采集电耗，基于预设特征筛选算法，从多个信源类型中筛选关键特征包括：根据所述车机数据得到所述工程机械的机电设备参数；根据所述信源数据和所述机电设备参数，建立所述工程机械的初始电耗预测模型，并对所述初始电耗预测模型进行训练，以得到所述工程机械的电耗预测模型；以及基于所述电耗预测模型筛选关键特征。
[0011]结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述根据所述信源数据和所述机电设备参数，建立所述工程机械的初始电耗预测模型，并对所述初始电耗预测模型进行训练，以得到所述工程机械的电耗预测模型包括：提取一部分所述信源数据，结合所述机电设备参数，建立并开始训练所述初始电耗预测模型；调用所述初始电耗预测模型的测试集；向所述测试集输入一部分所述信源数据得到预测电耗；以及若所述预测电耗与所述采集电耗的平均绝对百分误差符合预设误差，则训练结束并得到所述电耗预测模型。
[0012]结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述根据所述信源数据和所述机电设备参数，训练得到所述工程机械的电耗预测模型还包括：若所述预测电耗与所述采集电耗的平均绝对百分误差不符合预设误差，则补充提取所述信源数据以继续训练所述电耗预测模型。
[0013]结合第一方面，在一种可能的实现方式中，在所述补充提取所述信源数据以继续训练所述电耗预测模型之后，所述方法还包括：若补充提取的所述信源数据的数据量超过预设提取数据量，则停止补充提取；或者若补充提取的时长超过预设提取时长，则停止补充提取。
[0014]结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述根据所述信源数据和所述采集电耗，基于预设特征筛选算法，从多个信源类型中筛选关键特征包括：根据所述信源数据和所述采集电耗，基于相关度算法得到各个所述信源类型的电耗相关度；以及若所述信源类型的所述电耗相关度符合预设相关度，则将所述信源类型作为所述关键特征。
[0015]结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述根据预设优化方法从所述信源数据中得出所述关键特征的优化策略包括：在各个所述细分工况中，若所述采集电耗符合对应的所述信源类型对应的预设电耗范围，则将所述采集电耗对应的所述信源数据作为优化数据；其中，所述根据所述优化策略，优化各个所述细分工况中的所述关键特征的执行策略包括：将所述优化数据作为所述细分工况中所述工程机械在执行工作时的目标执行数据。
[0016]第二方面，本申请提供一种工程机械耗电优化装置，包括：数据采集模块，配置为：获取工程机械在工作时的多个信源数据，以及获取各个所述信源数据对应的采样参数及采集电耗；工况划分模块，与所述数据采集模块通讯连接，所述工况划分模块配置为：根据所述工程机械的车机数据，得到对应的多个工作阶段；根据所述采样参数以及所述车机数据，将各个所述信源数据归类在对应的所述工作阶段中；根据各个所述工作阶段中包含的所述信源数据，在各个所述工作阶段中划分出多个细分工况；关键特征筛选模块，与所述数据采集模块通讯连接，所述关键特征筛选模块配置为：根据所述信源数据和所述采集电耗，基于预设特征筛选算法，从多个信源类型中筛选关键特征；以及策略优化模块，与所述工况划分
模块以及所述关键特征筛选模块分别通讯连接，所述策略优化模块配置为：根据预设优化方法从所述信源数据中得出所述关键特征的优化策略；以及根据所述优化策略，优化各个所述细分工况中的所述关键特征的执行策略。
[0017]第二方面是对应于第一方面的装置，第二方面的技术效果在此不再赘述。
附图说明
[0018]图1所示为本申请一实施例提供的一种工程机械耗电优化方法的方法步骤示意图。
[0019]图2所示为本申请另一实施例提供的一种工程机械耗电优化方法的方法步骤示意图。
[0020]图3所示为本申请另一实施例提供的一种工程机械耗电优化方法的方法步骤示意图。
[0021]图4所示为本申请另一实施例提供的一种工程机械耗电优化方法的方法步骤示意图。
[0022]图5所示为本申请另一实施例提供的一种工程机械耗电优化方法的方法步骤示意图。
[002本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种工程机械耗电优化方法，其特征在于，包括：获取工程机械在工作时的多个信源数据、各个所述信源数据对应的采样参数及采集电耗；根据所述工程机械的车机数据，确定所述工程机械的多个工作阶段；根据所述采样参数以及所述车机数据，将各个所述信源数据归类在对应的所述工作阶段中；根据各个所述工作阶段中包含的所述信源数据，在各个所述工作阶段中划分出多个细分工况；根据所述信源数据和所述采集电耗，基于预设特征筛选算法，从多个信源类型中筛选关键特征；根据预设优化方法从所述信源数据中得出所述关键特征的优化策略；以及根据所述优化策略，优化各个所述细分工况中的所述关键特征的执行策略。2.根据权利要求1所述的工程机械耗电优化方法，其特征在于，所述获取工程机械在工作时的多个信源数据，以及获取各个所述信源数据对应的采样参数及采集电耗包括：获取所述信源数据对应的采样时间数据；以及将多个所述采样时间数据进行时间对齐，得到各个所述信源数据对应的所述采样参数。3.根据权利要求1所述的工程机械耗电优化方法，其特征在于，所述根据各个所述工作阶段中包含的所述信源数据，在各个所述工作阶段中划分出多个细分工况包括：调用所述信源数据与所述细分工况的预设对应关系；以及在各个所述工作阶段中，基于所述预设对应关系，根据获取到的所述信源数据得到所述工作阶段包含的所述细分工况。4.根据权利要求1所述的工程机械耗电优化方法，其特征在于，所述根据所述信源数据和所述采集电耗，基于预设特征筛选算法，从多个信源类型中筛选关键特征包括：根据所述车机数据得到所述工程机械的机电设备参数；根据所述信源数据和所述机电设备参数，建立所述工程机械的初始电耗预测模型，并对所述初始电耗预测模型进行训练，以得到所述工程机械的电耗预测模型；以及基于所述电耗预测模型筛选关键特征。5.根据权利要求4所述的工程机械耗电优化方法，其特征在于，所述根据所述信源数据和所述机电设备参数，建立所述工程机械的初始电耗预测模型，并对所述初始电耗预测模型进行训练，以得到所述工程机械的电耗预测模型包括：提取一部分所述信源数据，结合所述机电设备参数，建立并开始训练所述初始电耗预测模型；调用所述初始电耗预测模型的测试集；向所述测试集输入一部分所述信源数据得到预测电耗；以及若所述预测电耗与所述采集电耗的平均绝对百分误差符合预设误差，则训练结束并得到所述电耗预测模型。6.根据权利要求5所述的工程机械耗电优化方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：郄永军，李莹莹，王艳，
申请(专利权)人：三一重工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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