A combinação do sistema de pesagem de escavadoras com IA representa uma direção de desenvolvimento tecnológico com grande potencial. Esta combinação pode não só melhorar a precisão e a eficiência do sistema de pesagem, mas também permitir uma operação inteligente e a análise de dados, melhorando assim o desempenho global e a eficiência operacional da escavadora. A IA pode melhorar o desempenho do sistema de pesagem de escavadoras das seguintes formas:

(1) Pré-processamento de dados
Filtragem de ruído: utilize IA (como a transformada wavelet e o filtro de Kalman) para reduzir o ruído dos dados do sensor, melhorando a precisão dos dados.
Deteção de outliers: empregue modelos de aprendizagem automática (como a floresta de isolamento e a máquina de vetores de suporte) para identificar e eliminar dados anormais, evitando que afetem os resultados da ponderação.

(2) Otimização do cálculo do peso
Modelação Não Linear: Existem relações não lineares complexas durante o funcionamento da escavadora. A IA (como as redes neuronais e as florestas aleatórias) pode estabelecer modelos mecânicos mais precisos para melhorar a precisão do cálculo do peso.
Compensação dinâmica: utilize a IA para fornecer compensação em tempo real para fatores como a força inercial e a vibração durante a operação dinâmica da escavadora, melhorando ainda mais a precisão da pesagem.

(3) Funcionamento Inteligente
Calibração automática: obtenha a calibração automática do sistema de pesagem através de IA, reduzindo a intervenção manual e melhorando a fiabilidade do sistema.
Otimização da operação: com base nos dados de pesagem e no ambiente de operação, a IA pode fornecer aos operadores as melhores sugestões de operação, melhorando a eficiência da operação.

(4) Análise e Previsão de Dados
Análise de dados históricos: utilize a IA para analisar dados históricos de pesagem, descobrir padrões e tendências potenciais e fornecer uma base para o planeamento da manutenção e operação de equipamentos.
Previsão de falhas: utilize a IA (como a análise de séries temporais e a aprendizagem profunda) para prever possíveis falhas no sistema de pesagem, tomar medidas de manutenção com antecedência e reduzir o tempo de inatividade.