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摘要:
对露天矿用卡车在运输中所产生的燃油数据以及所带来的燃油消耗进行了分析研究.基于卡车在运输过程中的燃油变化是其工作状态的直接体现,通过对卡车运输作业环节的燃油变化进行监测,采用卡尔曼滤波对在不同工作状态下燃油数据进行分析,研究其变化对卡车运输状态识别的可行性.研究结果表明,在建立循环神经网络的前提下,构建卡车工作状态识别模型,将有助于减少燃油非正常消耗,同时为露天矿的调度优化提供数据支持.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于燃油数据的露天矿卡车工作状态研究
来源期刊 露天采矿技术 学科 工学
关键词 矿用卡车 燃油消耗 工作状态识别 卡尔曼滤波 循环神经网络
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 理论与研究
研究方向 页码范围 31-34
页数 4页 分类号 TD634
字数 3156字 语种 中文
DOI 10.13235/j.cnki.ltcm.2020.03.009
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蔡利 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
矿用卡车
燃油消耗
工作状态识别
卡尔曼滤波
循环神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
露天采矿技术
双月刊
1671-9816
21-1477/TD
大16开
辽宁省抚顺经济开发区滨河路11号
8-33
1985
chi
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