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基于深度置信网络甘蔗转运车状态识别

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针对丘陵地区甘蔗转运车田间转运作业容易发生车身倾斜、过载等不稳定的危险状态,本文在课题组设计的一种适用于丘陵地区作业的双剪叉式甘蔗转运车模型基础上,针对转运车的工作状态不易判断、转运车的平衡调整难以掌控等问题,提出了一种基于深度置信网络的甘蔗转运车不稳定性状态的快速检测判断方法.通过在转运车车架位置安装一个无线压电式加速度传感器检测转运工作过程的振动信号,并在剪叉举升架关键节点粘贴直角花应变片采集节点应力,通过对振动信号进行数据预处理,通过训练深度置信网络,并对转运车状态进行辨别.试验分析表明,采用经预处理后的数据对深度置信网络进行训练,在测试集上对转运车状态预测的平均准确率可以达到90.90％,对倾斜、过载等不稳定危险状态的预测准确率可达100％,时间约为0.1 s,证明了该甘蔗转运车工作不稳定状态实时预测方法的有效性,可实现对甘蔗转运车状态的实时监测,为丘陵地区甘蔗转运车的实时监测控制奠定了基础.
Status Identification of Sugarcane Transporter based on Deep Belief Network

袁泓磊、李尚平

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广西民族大学,广西南宁530006

深度置信网络 甘蔗转运车 稳定性 倾斜状态 状态预测

广西创新驱动发展专项资金科技重大专项

桂科AA17202015-5

2021

甘蔗糖业
中国糖协,全国甘蔗糖业信息中心

甘蔗糖业

CSTPCD
影响因子：0.548
ISSN：1005-9695
年,卷(期)：2021.50(2)
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