【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能化控制，具体涉及一种基于rnn模型的料位监测预测系统及其应用方法。
技术介绍
1、在矿山生产中，矿卡、挖掘机等作业车辆和破碎设备的运转是矿山生产的基础。具体地，勘探后的矿山经爆破后生成块状矿石，挖机将矿石装载到矿卡上，矿石通过矿卡运输并被卸载到破碎车间的卸车坑中，矿石在重力作用下，进入卸车坑底部的破碎机口，矿石经过破碎机破碎后输送至下游工艺中，运输过程中矿卡经过地磅称重，得到每次的运载量。在传统的矿山生产模式下，由于车辆、设备的调度和管理缺乏有效的监测手段，常常导致车辆、设备的低效率使用、空转浪费等问题。而且，由于料位的变化难以及时掌握，车辆、设备往往在无效等待中消耗时间和燃料，进一步加剧了矿山生产成本的增加。
2、为了解决上述问题，近年来，矿山行业开始采用物联网技术、智能监控等新型技术手段，来提高矿山生产的效率和经济效益。其中，利用红外测距传感器监测料位高度，通过5g网络上传到云端服务器进行分析处理，是目前比较常用的一种技术方案。但是，目前这种方案仅仅实现了对料位高度的监测，还无法有效地指导车辆调度和设备
【技术保护点】
1.一种基于RNN模型的料位监测预测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于RNN模型的料位监测预测系统，其特征在于，所述RNN模型集成于云服务器中，所述云服务器通过物联网与料位传感器、卸载执行机构进行数据交互。
3.根据权利要求1所述的基于RNN模型的料位监测预测系统，其特征在于，所述卸载执行机构分为人驾驶车辆和无人驾驶车辆。
4.根据权利要求1所述的基于RNN模型的料位监测预测系统，其特征在于，所述RNN模型的构建过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于RNN模型的料位监测预测系统，其特征在于，所述采用...
【技术特征摘要】
1.一种基于rnn模型的料位监测预测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于rnn模型的料位监测预测系统，其特征在于，所述rnn模型集成于云服务器中，所述云服务器通过物联网与料位传感器、卸载执行机构进行数据交互。
3.根据权利要求1所述的基于rnn模型的料位监测预测系统，其特征在于，所述卸载执行机构分为人驾驶车辆和无人驾驶车辆。
4.根据权利要求1所述的基于rnn模型的料位监测预测系统，其特征在于，所述rnn模型的构建过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于rnn模型的料位监测预测系统，其特征在于，所述采用长短期记忆网络建立rnn模型。...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈增福，刘涛，胡亚东，张明生，王涛，孙利波，孔庆森，栗红玉，王荣，王灵剑，
申请(专利权)人：天津水泥工业设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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