多传感器数据融合的装载机作业状态实时识别

来源 :机械设计 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dygaalove4390
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
作业状态实时识别是实现装载机作业智能化的重要一环,传统基于单一信号源和基于规则的识别方法造成识别准确性差等问题.文中以联合车载CAN线和数据采集平台采集的数据集为智能识别对象,采用封装式特征选择方法并以分类器准确性来筛选合适的传感器通道子集,对比不同窗口大小和窗口重叠大小,使得所截取数据波形包含数据信息大且能实现快速识别.通过装载机短期信号实现高效、快速的作业状态识别,为低成本数据采集平台的采集通道选择和安装提供依据.
其他文献
方形锂电池内芯的变形失效是引发内部短路和热失控的主要因素.根据方形锂电池内部组分材料的力学试验,构建隔膜-正极-隔膜-负极相互堆叠的细观芯层单元模型.通过不同载荷条件下的模拟结果可知,芯层单元模型能够有效地表征宏观力学响应和细观变形失效.进一步构建芯层单元模型连接均质化模型的层集式耦合模型,并且定义了模型的计算架构.通过方形锂电池实例模拟的结果表明,层集式模型能较好地预测局部载荷下的力-位移曲线和内部短路位置.此外,层集式模型在不同的隔膜材料模型下出现了不同的峰值载荷.该建模方法不仅提升了精细化模型75%
为提升高速磁浮列车动力学性能,提出一套高效的多目标优化设计方法,对磁浮列车悬挂参数、系统控制参数和轨道梁参数进行多目标优化设计.为保证仿真模型有效逼近高速磁浮列车实际运行状况以获得准确的输出响应,构建出磁浮系统分布式协同仿真模型,实现磁浮列车动力学模型、轨道梁有限元模型及控制系统的实时耦合,并选取5个关键设计参数作为优化设计变量;采用最优拉丁超立方试验设计方法均匀抽取20组样本,基于分布式协同仿真模型获得各样本点对应的7项动力学性能值;针对20组小样本、5输入7输出的高非线性问题,分析不同代理模型预测精度
传统的Arrhenius本构模型因对流变应力的预测精度较低而存在局限性.通过应变量补偿构建高温合金Inconel 617B的唯象型本构模型,同时构建合金的BP人工神经网络(Back propagation-artificial neural network,BP-ANN)型本构模型.结果表明:合金的流变应力对变形温度、变形速率和应变量较为敏感.唯象型本构模型预测流变应力的相对误差δ为9.020%,相关系数R为0.981 4;而BP-ANN型本构模型(最佳结构确定为3×20×1)预测结果的相对误差仅为1.5
锂离子动力电池在低温环境下性能急剧衰退,制约了电动汽车在全气候范围内的推广应用.针对电触发极速加热系统:首先进行电热特性建模方法研究,开展电特性表征,建立考虑材料各向异性的电池产热及热扩散有限元模型,试验验证表明电流误差低于98.2 mA,温升误差小于4.09%;仿真研究不同占空比、电池初始SOC情况的加热特性,进而对电池组在加热过程中的加热行为一致性进行研究,结果表明可在270 s内从-20℃加热到20℃,最大温差低于3.94℃;分析电池单体不一致性与加热系统控制参数对加热行为一致性的影响特性,结果表明
针对自相关谱峭度(Autogram)诊断效果易受最大重叠离散小波包变换(MODWPT)预设分解层数影响的不足,本文提出一种参数自适应Autogram诊断方法.该方法将平均包络熵(MEE)最小值作为优化目标对MODWPT最佳分解层数进行搜寻,并以分解后节点平方包络自相关峭度的最大值来确定最优频带的中心频率及带宽,最后通过包络解调提取故障特征信息.研究结果表明,自适应的分解层数确定方法较好地改善了Autogram方法的故障诊断效果,该方法可以快速、准确地识别出滚动轴承的故障特征.
为研究胎面接地变形特性与轮胎噪声和抓地性能的关联关系,选取10条型号相同但胎面花纹结构不同的PCR轮胎作为研究对象,通过VIC-3D全场非接触应变测量系统获得了试验轮胎额定载荷下的接地变形特性参数,随后采用相关性分析法筛选出与轮胎噪声、抓地性能呈高相关性的接地变形特性参数,并借助ISIGHT软件构建了表征轮胎噪声和抓地性能的Kriging近似模型.结果表明,轮胎的噪声性能主要与胎面径向变形量呈高正相关性;抓地性能主要与胎面X方向应变呈高正相关性,与胎面Y方向应变呈高负相关性.对轮胎噪声性能影响较大的胎面接
大面积圆形、柱状及梯度折射率微透镜阵列在裸眼3D、光学传感、仿生学、医疗内窥镜等领域具有非常广泛的需求,然而,如何实现大面积多类型微透镜阵列的简单化、低成本、高效率制造是学术界与产业界共同面临的一项挑战性难题.基于电场驱动喷射微3D打印技术,提出了一种可实现大面积多类型微透镜阵列制备的新方法,通过实验揭示了主要工艺参数(电压、气压,打印速度)对制备的不同类型微透镜形貌与质量的影响与规律,利用提出的方法并结合优化的工艺参数,在玻璃基底上分别实现了面积为120 mm×120 mm、100 cm×45 cm的圆
以研究智能混合动力汽车控制技术与深度强化学习算法为目标,首先,在两辆混合动力汽车的跟驰环境中,针对领航车提出一种基于深度值网络算法的能量管理策略,实现深度强化学习对发动机与机械式无级变速器的多目标协同控制;其次,针对跟随车建立基于深度强化学习的分层控制模型,实现面向智能混合动力汽车的上层跟车控制与下层能量管理;最后,仿真验证分层控制模型的有效性.结果表明,基于深度强化学习的跟车控制策略具有理想的跟踪性能;同时,基于深度强化学习的能量管理策略在领航车与跟随车中均实现了较好的燃油经济性;此外,基于深度强化学习
闭环联动机构(Looped-Synchronous Mechanism,LSM)是一种特殊的单自由度闭式传动机构,具有许多相似的单元,可以产生给定传动比规律的输出.LSM构件和运动副需要满足特定的约束,其构型综合与尺度设计需要相应的方法.首先,提出基于空间Assur杆组的构型方法,基于自由度计算找出空间杆组运动副的所有组合形式,并选取两个可行的组合作为LSM基本单元,与原动机和机架连接.其次,分析出机构实现首尾闭环与联动时各级空间杆组传动比(时间相关)需要满足的约束条件,推导出空间杆组传动比与机构参数关系
本文提出一种面向整车振动抑制的磁流变阻尼器协同优化方法.设计一种具有锥形倾斜角度阻尼通道的磁流变阻尼器,推导了其阻尼力数学模型,采用有限元法对磁路结构参数进行分析.搭建了整车七自由度模型,通过ISIGHT软件搭建协同优化仿真平台,以悬架动挠度、轮胎动载荷、车身垂向加速度均方根值为优化目标,利用遗传算法对磁流变阻尼器结构进行了优化.结果表明:悬架动挠度、轮胎动载荷和车身垂向加速度都得到了相应的改善,优化后的阻尼器能更好的提高了车辆平顺性和操稳性.