Сочетание системы взвешивания экскаватора с искусственным интеллектом представляет собой технологическое направление с большим потенциалом. Такое сочетание позволяет не только повысить точность и эффективность системы взвешивания, но и обеспечить интеллектуальное управление и анализ данных, тем самым повышая общую производительность и эффективность работы экскаватора. Искусственный интеллект может повысить производительность системы взвешивания экскаватора следующими способами:

(1) Предварительная обработка данных
Фильтрация шума: используйте искусственный интеллект (такой как вейвлет-преобразование и фильтр Калмана) для удаления шума из данных датчика, повышая точность данных.
Обнаружение выбросов: использование моделей машинного обучения (таких как метод изолированного леса и метод опорных векторов) для выявления и устранения аномальных данных, предотвращая их влияние на результаты взвешивания.

(2) Оптимизация расчета веса
Нелинейное моделирование: в процессе работы экскаватора возникают сложные нелинейные зависимости. ИИ (например, нейронные сети и случайные леса) может создавать более точные механические модели для повышения точности расчёта веса.
Динамическая компенсация: используйте ИИ для компенсации в реальном времени таких факторов, как инерционная сила и вибрация во время динамической работы экскаватора, что еще больше повышает точность взвешивания.

(3) Интеллектуальная работа
Автоматическая калибровка: обеспечьте автоматическую калибровку системы взвешивания с помощью ИИ, сократив ручное вмешательство и повысив надежность системы.
Оптимизация работы: на основе данных взвешивания и условий эксплуатации ИИ может предоставлять операторам наилучшие рекомендации по эксплуатации, повышая эффективность работы.

(4) Анализ данных и прогнозирование
Анализ исторических данных: используйте ИИ для анализа исторических данных взвешивания, выявления потенциальных закономерностей и тенденций, а также для создания основы для планирования технического обслуживания и эксплуатации оборудования.
Прогнозирование неисправностей: используйте ИИ (например, анализ временных рядов и глубокое обучение) для прогнозирования возможных неисправностей в системе взвешивания, заблаговременного принятия мер по техническому обслуживанию и сокращения времени простоя.