基于物理信息约束深度学习的挖掘机动态负载计算方法

本发明公开基于物理信息约束深度学习的挖掘机动态负载计算方法，属于负载计算技术领域，用于挖掘机动态负载计算，包括构建挖掘机动力学模型和神经网络模型，所述神经网络模型包括输入层、转换层、动力学模型学习层和输出层，以挖掘机动力学模型作为动力学模型学习层的约束项；所述输入层的输入数据包括三节臂的三个角度、角速度、角加速度及液压压力变量，共12个变量。本发明基于物理约束的层级配置降低模型对不可获取参数的敏感性，通过动态方程导出的机械约束显式集成增强模型可解释性，利用动力学关系约束解空间以优化数据效率，改善网络结构设计，减少对人工确定层数、神经元数量等超参数的依赖，使其更符合实际应用需求。