[发明专利]一种地下柴油铲运机循环工况的识别方法

权利要求书

1.一种地下柴油铲运机循环工况的识别方法，其特征在于包括步骤如下：

(1)获取地下柴油铲运机循环工况运行数据以及工况变换时间记录表；

(2)将地下柴油铲运机循环工况类别分为空载行驶、装载、重载运输和卸载四类工况，并对步骤(1)中获取的数据进行工况标定；

(3)对步骤(1)中获取的数据进行数据清洗、滤波处理；

(4)利用ReliefF算法对步骤(3)滤波处理后的数据进行特征选择，确定工况识别特征参数，得到最终的样本集；

(5)训练工况识别随机森林模型；

(6)将铲运机的实时生产数据输入步骤(5)中随机森林模型，以实现实时工况的识别。

2.根据权利要求1所述的地下柴油铲运机循环工况的识别方法，其特征在于：所述步骤(1)中地下柴油铲运机循环工况运行数据，包括铲运机的发动机油温、发动机油压、发动机进气歧管温度、发动机进气歧管压力、发动机冷却液温度、变速箱油温、变速箱油压、液压油温、制动液压油温、制动回路充气压力、大臂与铲斗压力、前轴制动压力、后轴制动压力、车速、转向泵压力、发动机转速、发动机扭矩、发动机燃油率、发动机负载、油门踏板位置、实时档位；工况变换时间记录表，包括铲运机循环工况实验时每个循环工况中空载行驶、装载、重载运输和卸载的发生时刻。

3.根据权利要求1所述的地下柴油铲运机循环工况的识别方法，其特征在于：所述步骤(2)中对数据进行人工工况标定，即在历史数据后增加一列反映实时工况的标签数据。

4.根据权利要求1所述的地下柴油铲运机循环工况的识别方法，其特征在于：所述步骤(3)中数据清洗包括空缺值和异常值的处理：针对空缺值，根据机理分析判断此时是否为空挡时间，空挡时间直接删除，不为空挡时间的空缺值进行插值处理；针对不符合生产实际和逻辑的异常值，直接删除；滤波处理，即对实验数据中的每个维度的传感器数据进行不少于10次的加权平均滤波处理，在保留数据本身变化趋势的基础上，对数据进行平滑化。

5.根据权利要求1所述的地下柴油铲运机循环工况的识别方法，其特征在于：所述步骤(4)中特征参数由ReliefF算法中的阈值来决定，根据阈值大小选择特征权重大于阈值的参数作为特征参数。

6.根据权利要求1所述的地下柴油铲运机循环工况的识别方法，其特征在于：所述步骤(5)中具体为：将标定工况后的实验数据经数据清洗、滤波、ReliefF特征选择后得到的训练样本输入随机森林模型，其中，步骤(1)中获取的运行数据为训练样本的特征，工况类别为训练样本的目标属性。

7.根据权利要求1所述的地下柴油铲运机循环工况的识别方法，其特征在于：所述步骤(6)具体为：把铲运机日常生产采集的实时传感器数据输入步骤(5)训练所得的随机森林模型中进行铲运机实时工况的识别。