摘要
本发明公开了一种换电装载机的换电时机优化方法、系统及存储介质,算法包括建立装载机电池模型以及装载机运行部分和铲斗部分的动力学模型;获取特征数据;利用高斯滤波对特征数据进行平滑处理后再进行归一化标准处理;基于不同工况下的识别信号数据进行工况分类,通过对标准化后的多维特征向量数据使用PCA算法降维得到影响工况分类的主要识别特征,建立随机森林工况分类模型将实时工况分类;利用所建立的电池剩余电量预测模型预测某工况未来一段时间的SOC;构建多目标优化模型,综合任务进度、换电耗电量及经济性,动态计算最佳换电时间窗口;最终通过显示模块输出换电指令并提示,实现准确预测能耗并优化换电时机,有效提升作业效率和能源利用率。
技术关键词
装载机
电量预测模型
工况
PCA算法
随机森林
工作泵
多维特征向量
电池管理模块
样本
方差贡献率
信号处理电路
主控单元
数据采集器
特征值
识别特征
协方差矩阵
节点
系统为您推荐了相关专利信息
康复评估方法
条目
影像
术后并发症
康复评估系统
人体姿态判别
模式挖掘方法
三维卷积神经网络
人体动作识别
动作视频提取
数据挖掘算法
缺陷检测方法
初始聚类中心
计算机可执行指令
图像块
拓扑优化设计方法
应力
构建机器学习模型
策略
定义