[发明专利]基于HBA-KNN的挖掘机典型作业工况智能识别方法在审
| 申请号： | 202210376488.2 | 申请日： | 2022-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN114841197A | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 李永泉;陈宁超;陈伯文;胡双;王力航;张立杰 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京孚睿湾知识产权代理事务所(普通合伙) 11474 | 代理人： | 刘翠芹 |
| 地址： | 066004 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于HBA‑KNN的挖掘机典型作业工况智能识别方法，其包括以下步骤：S1、分别采集液压挖掘机的两个泵出口处的压力信号；S2、对步骤S1采集到的两个泵出口处的压力信号及两个泵的压差数据进行预处理；S3、搭建HBA‑KNN分类模型，将步骤S25处理得到的特征数据作为输入，进行挖掘机的典型作业工况识别判断。本发明基于主泵压力信号及两个泵的压力差信号在不同工况之间具有明显特征差异的特点，利用蜜獾算法(HBA)优化的K最近邻优化算法(KNN)对其进行工况识别，能够在替代人工识别的基础上保证识别的精度和结果的准确度，识别效率快，识别结果正确率高，能够为施工现场监督和分段节能控制提供重要保障。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 hba knn 挖掘机 典型 作业 工况 智能 识别 方法 | ||
【主权项】：
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