CN114021071A - 电铲称重的方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种电铲称重的方法，包括在形变传感器所采集到的实时数据中，取开斗前第一阈值范围内的数值作为第一形变值；获取与所述第一形变值处于同一时刻的铲杆第一姿态数据；将所述第一形变值以及铲杆第一姿态数据输入预设的称重函数模型中，得出物料的重量；本申请还提供了一种电铲称重装置，包括形变传感器、铲杆姿态检测装置以及控制主机。本申请可以在电铲装车时根据形变传感器、铲杆推拉传感器以及铲斗升降传感器所测的数据计算铲斗内的物料重量。本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述方法。

Description

电铲称重的方法、装置及计算机可读存储介质

技术领域

本申请属于矿山机械技术领域，尤其涉及电铲称重的方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

在露天矿的生产中，电铲是主要的采掘设备，通常搭配自卸卡车，将铲斗内的物料卸入卡车，由卡车完成运输。然而在实际生产中，由于卡车的载重量有限，为了保证生产效率，需要电铲的驾驶员在卡车的装载核载重量范围内尽可能多地装载物料，但是驾驶员无法得知每一铲铲斗内物料的重量，只能凭经验判断，使得对于装车质量的精确控制难以实现，因此亟待发明一种能够实时计算铲斗内物料重量的方法。

发明内容

本发明的目的在于针对上述问题，提供一种电铲称重的方法、装置及计算机可读存储介质，从而可以实时计算电铲铲斗内的物料重量。

本发明提供了一种电铲称重的方法，包括：在形变传感器所采集到的实时数据中，取开斗前第一阈值范围内的数值作为第一形变值；其中，所述形变传感器设置在电铲的A形架上；获取与所述第一形变值处于同一时刻的铲杆第一姿态数据；将所述第一形变值以及铲杆第一姿态数据输入预设的称重函数模型中，得出物料的重量。

本发明还提供了另一种电铲称重的方法包括：在形变传感器所采集到的实时数据中，取开斗前第一阈值范围内的数值作为第一形变值；其中，所述形变传感器设置在电铲的A形架上；获取与所述第一形变值处于同一时刻的铲杆的第一姿态数据；将所述第一形变值以及第一姿态数据输入预设的称重函数模型中，得出第一重量值；当铲臂在水平方向转动角度值大于预设的第一阈值时，获取铲杆的第二姿态数据以及形变传感器采集到的第二形变值并输入称重函数模型中得到第二重量值；将第一重量值与第二重量值的差作为铲斗卸出物料的重量。

进一步的，在获取与所述第一形变值处于同一时刻的铲杆的第一姿态数据中，所述姿态数据表示铲杆伸出铲臂的长度以及铲斗的高度位置，所述第一姿态数据通过以下方式获取：通过铲杆推拉传感器获取铲杆在推压机构作用下的伸缩量作为第一推拉数值；通过铲斗升降传感器获取铲斗在提升电机作用下的位移量作为第一升降数值。

进一步的，所述称重函数模型为：

M＝a*k1+b*k2+c*k3+d；其中，a为推拉传感器所测得的值，b为升降传感器所测得的值，c为形变传感器所测得的值，d为常数，k1为推拉杆位置关于A型架形变值的影响系数，k2为铲斗的竖直高度关于A型架形变值的影响系数，k3为形变传感器所测得数据关于铲斗及斗内物料总重量的影响系数，M为铲斗内物料的重量。

进一步的，所述称重函数模型为：

M＝a*k1+b*k2+c*k3+d；其中，a为推拉传感器所测得的值，b为升降传感器所测得的值，c为形变传感器所测得的值，d为常数，k1为推拉杆位置关于A型架形变值的影响系数，k2为铲斗的竖直高度关于A型架形变值的影响系数，k3为形变传感器所测得数据关于铲斗及斗内物料总重量的影响系数，M为铲斗及斗内物料的重量。

进一步的，在步骤“获取铲杆的第二姿态数据以及形变传感器采集到的第二形变值并输入称重函数模型中得到第二重量值；将第一重量值与第二重量值的差作为铲斗卸出物料的重量”中，采用以下方法判断铲臂在水平方向上的转动角度：

获取发出开斗信号时电铲的第一航向角；

以所述第一航向角作为基准，计算在发出开斗信号后的电铲的实时航向角与所述第一航向角的差值，将所述差值作为铲臂在水平方向上转动的角度。

本发明还提供了一种电铲称重的装置，包括：形变传感器、铲杆姿态检测装置以及控制主机，所述形变传感器设置在电铲的A型架上，所述铲杆姿态检测装置用于检测铲杆的伸缩量以及铲斗的升降位移量，所述形变传感器以及所述铲杆姿态检测装置分别与所述控制主机通信连接；所述控制主机至少包括处理器、存储器、显示器以及输入输出组件，所述存储器中有称重函数模型，所述称重函数模型被处理器执行时可根据所述形变传感器、所述铲杆推拉传感器以及所述铲斗升降传感器的值计算铲斗内的物料重量。

进一步的，所述形变传感器包括应变片以及接收装置，所述铲杆姿态检测装置包括铲杆推拉传感器以及铲斗升降传感器，所述铲杆推拉传感器包括第一编码器，所述第一编码器的轴与控制铲杆推拉运动的机构联动设置，所述铲斗升降传感器包括第二编码器，所述第二编码器的轴与提升电机的轴联动设置，所述提升电机用于控制提升钢绳的收放。

进一步的，所述装置还包括航向角监测模块，所述航向角监测模块至少包括两个GPS终端以及航向角计算单元，所述GPS终端设置在所述电铲的回转机构上。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项方法。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例1的流程图；

图2为本申请中各个部件安装位置示意图；

图3为本申请实施例2的流程图；

图4为本申请实施例3的流程图；

图5为本申请实施例4中的系统框图。

具体实施方式

实施例1：

一种电铲称重的方法，用于电铲在挖掘装车过程中对铲斗内的物料进行称重，如图1所示，该方法包括以下步骤：

在形变传感器所采集到的实时数据中，取开斗前第一阈值范围内的数值作为第一形变值；其中，所述形变传感器设置在电铲的A形架上；形变传感器包括应变片以及接收装置，用于检测A形架的应变程度。

获取与所述第一形变值处于同一时刻的铲杆第一姿态数据；

具体的，铲杆的第一姿态数据表示铲杆在开斗前所处的位置，铲杆的运动方式有两种，一种是在推压机构的作用下前后伸缩，另一种是在提升钢绳的作用下升降，通过采集铲杆的推压距离以及升降距离即可得到第一姿态数据。

将所述第一形变值以及铲杆第一姿态数据输入预设的称重函数模型中，得出物料的重量。

在一个可选的实施例中，所述姿态数据表示铲杆伸出铲臂的长度以及铲斗的高度位置，所述第一姿态数据通过以下方式获取：通过铲杆推拉传感器获取铲杆在推压机构作用下的伸缩量作为第一推拉数值；通过铲斗升降传感器获取铲斗在提升电机作用下的位移量作为第一升降数值。例如可将铲杆相对于推压机构伸出距离为0时使铲杆推拉传感器的值为0，将铲斗触地时使铲斗升降传感器所测得的值为0，进而建立统一的标准，用于描述铲杆的姿态。具体的，铲杆推拉传感器和铲斗升降传感器以及形变传感器的安装位置参考图2所示，图中箭头A表示形变传感器的安装位置，箭头B表示铲斗升降传感器的安装位置，箭头C表示铲杆推拉传感器的安装位置。

在一个可选的实施例中，预设的称重函数模型为：M＝a*k1+b*k2+c*k3+d；其中，a为推拉传感器所测得的值，b为升降传感器所测得的值，c为形变传感器所测得的值，d为常数，k1为推拉杆位置关于A型架形变值的影响系数，k2为铲斗的竖直高度关于A型架形变值的影响系数，k3为形变传感器所测得数据关于铲斗及斗内物料总重量的影响系数，M为铲斗内的物料重量。所述称重模型函数中的系数k1、k2、k3以及d的值与电铲的型号(具体参数)有关，因此只要求得系数k1、k2、k3以及d的值就可以得到函数模型，本实施例中采用如下计算方法：将函数模型变形为a*k1+b*k2+c*k3+d-M＝0，由于该等式含有k1、k2、k3以及d四个未知数，故可通过在样本重量已知的情况下，取4组a、b、c、d分别不同的样本点，将四组样本点均带入上述等式“a*k1+b*k2+c*k3+d-M＝0”中，组成方程组，即可分别求得k1、k2、k3以及d的值，从而得到称重函数模型。

在上述步骤中，预设的称重函数模型用于根据铲斗的姿态数据以及第一形变值来计算铲斗内物料的重量，由于当铲杆处于不同位置时，铲斗对A形架所产生的拉力(应力)不同，因此在已知A形架上所产生的应力以及铲杆的位置、铲斗的高度后可以推算出铲斗内物料的重量，从而实现电铲驾驶员在对卡车装每一铲物料时，都可以得知所装的物料重量是多少，从而可以更准确地对挖掘装车过程进行把控。

实施例2

本实施例提供了一种电铲称重方法，用于电铲在挖掘装车过程中对铲斗内的物料进行称重，如图3所示，该方法包括以下步骤：

在形变传感器所采集到的实时数据中，取开斗前第一阈值范围内的数值作为第一形变值；其中，所述形变传感器设置在电铲的A形架上；形变传感器可以采用应变式传感器，例如电阻式应变片；开斗信号可以通过直接调取控制开斗电机的信号来获取，当驾驶员按下开斗开关(或通过其他方式发出开斗信号)时，控制开斗电机工作的信号发送到控制主机，从而可以准确地获取开斗时间。

获取与所述第一形变值处于同一时刻的铲杆第一姿态数据；具体的，铲杆的第一姿态数据表示铲杆在开斗前第一阈值范围内所处的位置，铲杆的运动方式有两种，一种是在推压机构的作用下前后伸缩，另一种是在提升钢绳的作用下升降，通过采集铲杆的推压距离以及升降距离即可得到第一姿态数据。

将所述第一形变值以及铲杆第一姿态数据输入预设的称重函数模型中，得出第一重量值；其中，预设的称重函数模型用于根据铲杆的姿态数据以及形变传感器所测得的形变数据来计算铲斗的重量。

当铲臂在水平方向转动角度值大于预设的第一阈值时，获取铲杆的第二姿态数据以及形变传感器采集到的第二形变值并输入称重函数模型中得到第二重量值；

将第一重量值与第二重量值的差作为铲斗卸出物料的重量。

在上述步骤中，预设的称重函数模型用于根据铲杆的姿态数据以及形变传感器所测到的形变值来计算铲斗的重量，此时算出的铲斗重量为铲斗以及斗内物料共同的重量；在电铲开斗卸出物料之后，由于铲斗重量减轻，形变传感器所测的数值也会发生改变，此时再将第二升降数值、第二推拉数值以及第二形变值输入称重函数模型中，算出第二重量值，即空斗的重量(或者是未完全卸出物料时铲斗及斗内剩余物料的重量)，再将第一重量值减去第二重量值，就可得出实际卸出物料的重量。

在一个可选的实施例中，第一姿态数据的获取可采用以下方法：分别获取与所述第一形变值处于同一时刻的铲杆推拉传感器以及铲斗升降传感器所测得的数值，作为第一推拉数值以及第一升降数值，第一推拉数值以及第一升降数值组成第一姿态数据；具体的，通过将铲杆推拉传感器与电铲的推压机构相连接，所述铲斗升降传感器与控制提升钢绳运动的机构相连接；其中，所述铲杆推拉传感器以及铲斗升降传感器分别用于检测铲杆推拉的位移数据以及铲斗在数值方向上上下移动的数值，铲杆推拉传感器以及铲斗升降传感器可以采用编码器来实现，例如将编码器与推压机构相连接，可以采集铲杆推拉距离数值，将编码器与控制提升钢绳运动的机构相连接，可以采集铲杆被向上或向下拉动的距离数值。形变传感器、铲斗升降传感器以及铲杆推拉传感器的安装位置如图2所示，图中箭头A表示形变传感器的安装位置，箭头B表示铲斗升降传感器的安装位置，箭头C表示铲杆推拉传感器的安装位置。

在一个可选的实施例中，在“当铲臂在水平方向转动角度值大于预设的第一阈值时，获取铲杆的第二姿态数据以及形变传感器采集到的第二形变值并输入称重函数模型中得到第二重量值”步骤中，铲臂在水平方向转动角度可以通过电铲的航向角来判断，由于电铲回转机构与铲杆固接，电铲航向角转动的角度即表示铲杆转动的角度，具体的，航向角的判断通过至少两个GPS终端来实现，例如将两个GPS终端设置在电铲回转机构上的左右两侧，分别对两个GPS天线的精确坐标进行分析计算即可得到电铲的航向角，具体计算航向角的方法为本领域现有技术，本申请中不做赘述。第一阈值的设置可以根据卡车以及电铲的具体型号来设置，例如，将第一阈值设置为30°时，电铲在30°的航向角变化范围内将不会触发对第二重量值的计算程序，当电铲航向角达到30°时，才会判定为装车完成，从而计算第二重量值，进而计算实际装车的物料重量。

在一个可选的实施例中，预设的称重函数模型为：M＝a*k1+b*k2+c*k3+d；其中，a为铲杆推拉传感器所测得的值，b为铲斗升降传感器所测得的值，c为形变传感器所测得的值，d为常数，k1为铲杆位置关于A型架形变值的影响系数，k2为铲斗的竖直高度关于A型架形变值的影响系数，k3为形变传感器所测得数据关于铲斗及斗内物料总重量的影响系数，M为铲斗及斗内物料的重量。所述称重模型函数中的系数k1、k2、k3以及d的值与电铲的型号(具体参数)有关，因此只要求得系数k1、k2、k3以及d的值就可以得到函数模型，本实施例中采用如下计算方法：将函数模型变形为a*k1+b*k2+c*k3+d-M＝0，由于该等式含有k1、k2、k3以及d四个未知数，故可通过在样本重量已知的情况下，取4组a、b、c、d分别不同的样本点，将四组样本点均带入上述等式“a*k1+b*k2+c*k3+d-M＝0”中，组成方程组，即可分别求得k1、k2、k3以及d的值，从而得到称重函数模型。

在一个可选的实施例中，称重函数模型还可以采用以下方法计算，在构建称重函数模型时，可以通过在铲杆位于各个位置时铲斗内重量与形变传感器所测得的形变值作为样本数据，在得到大量样本数据后进行曲线拟合，进而得出函数模型(例如可以通过matlab的曲线拟合功能进行拟合)。由于本申请称重的目的是准确计算由铲斗倒入卡车内的物料重量，而电铲驾驶员在开斗时铲杆所处的位置实际上是有很强的规律性的，对于具体的某个矿区来说，与电铲配套的卡车型号基本一致，在卡车的规格大小一致的情况下，每次卸货时铲斗的推拉距离以及铲斗的高度基本都在一个较小的范围之内，在取样本点时可集中在上述范围内取点。

在一个可选的实施例中，所述形变传感器包括应变片以及接收装置，应变片可以为电阻式应变片，接收装置为接收应变片产生形变信号的装置。所述铲杆推拉传感器包括第一编码器，所述第一编码器的轴与控制铲杆推拉运动的机构联动设置，所述铲斗升降传感器包括第二编码器，所述第二编码器的轴与提升电机的轴联动设置，所述提升电机用于控制提升钢绳的收放。

在本实施例以及可变换的实施例中，通过本实施例提供的方法得到称重函数模型之后，只需要在电铲进行挖掘装车过程中实时采集a、b、c、d四个参数数据，再选择开斗前的数据以及开斗后的数据分别计算第一重量值和第二重量值，两者之差即为装入卡车中的物料实际重量，本实施例所提供的方法可以准确地计算由铲斗卸入卡车内的物料重量，可以避免部分物料粘附在铲斗内未完全卸完所带来的误差，方便电铲驾驶员获取装车信息，使驾驶员可以根据该称重方法的结果合理的规划装车计划。对露天矿的生产具有重要意义。此外，上述方法还可以减小由于地面不平导致的称重函数模型不准确所带来的误差。

实施例3

本实施例提供了另一种电铲称重的方法，用于电铲在挖掘装车过程中对铲斗内的物料进行称重，如图4所示，该方法包括以下步骤：

在形变传感器所采集到的实时数据中，取开斗前第一阈值范围内的数值作为第一形变值；其中，所述形变传感器设置在电铲的A形架上；形变传感器可以采用应变式传感器，例如电阻式应变片；开斗信号可以通过直接调取控制开斗电机的信号来获取，当驾驶员按下开斗开关时，控制开斗电机工作的信号发送到控制主机，从而可以准确地获取开斗时间。

获取与所述第一形变值处于同一时刻时铲杆的第一姿态数据；将所述第一形变值以及第一姿态数据输入预设的称重函数模型中，得出第一重量值；

在一个实施例中，第一姿态数据的获取可采用以下方法：分别获取与所述第一形变值处于同一时刻的铲杆推拉传感器以及铲斗升降传感器所测得的数值，作为第一推拉数值以及第一升降数值，第一推拉数值以及第一升降数值组成第一姿态数据；具体的，通过将铲杆推拉传感器与电铲的推压机构相连接，所述铲斗升降传感器与控制提升钢绳运动的机构相连接；其中，所述铲杆推拉传感器以及铲斗升降传感器分别用于检测铲杆推拉的位移数据以及铲斗在数值方向上上下移动的数值，铲杆推拉传感器以及铲斗升降传感器可以采用编码器来实现，例如将编码器与推压机构相连接，可以采集铲杆推拉距离数值，将编码器与控制提升钢绳运动的机构相连接，可以采集铲杆被向上或向下拉动的距离数值。形变传感器、铲斗升降传感器以及铲杆推拉传感器的安装位置如图2所示，图中箭头A表示形变传感器的安装位置，箭头B表示铲斗升降传感器的安装位置，箭头C表示铲杆推拉传感器的安装位置。

将所述第一形变值、第一推拉数值以及第一升降数值输入预设的称重函数模型中，得出第一重量值。

获取发出开斗信号时电铲的第一航向角；具体的，航向角的判断可以通过至少两个GPS终端来实现，例如将两个GPS终端设置在电铲回转机构上的左右两侧，分别对两个GPS天线的精确坐标进行分析计算即可得到电铲的航向角，具体计算航向角的方法为本领域现有技术，本申请中不做赘述。由于GPS终端设置在回转机构上，电铲航向角转动的角度即表示铲杆转动的角度，第一阈值的设置可以根据卡车以及电铲的具体型号来设置，例如，将第一阈值设置为30°时，电铲在30°的航向角范围内将不会触发对第二重量值的计算程序，当电铲航向角达到30°时，才会判定为装车完成，从而计算第二重量值，进而计算实际装车的物料重量。

以所述第一航向角作为基准，计算在发出开斗信号后的电铲的实时航向角与所述第一航向角的差值，将所述差值作为铲杆在水平方向上转动的角度。

将第一重量值与第二重量值的差作为铲斗卸出物料的重量。

当铲杆在水平方向上转动的角度大于预设的第一阈值时，分别取形变传感器的第二形变值、铲杆推拉传感器的第二推拉数值以及铲斗升降传感器的第二升降数值并输入称重函数模型中得到第二重量值；在该步骤中，由于电铲在对卡车进行装车的过程中，回转机构会左右摆动，来调整铲斗与卡车之间的位置，在铲斗开斗卸料的过程中，铲斗在左右摆动的角度范围必须在卡车所能承接的范围内，当回转机构的旋转角度大于某一阈值后可判定该铲物料的卸货完毕。此时再通过称重函数模型计算铲斗重量即可算出卸完物料后的空斗重量，由此推算实际卸出物料的重量，并且可以避免由于物料未完全卸出铲斗所带来的误差。

在上述步骤中，预设的称重函数模型用于根据第一升降数值、第一推拉数值以及第一形变值来计算铲斗的重量，此时算出的铲斗重量为铲斗以及斗内物料共同的重量；在电铲开斗卸出物料之后，由于铲斗重量减轻，形变传感器所测的数值也会发生改变，此时再将第二升降数值、第二推拉数值以及第二形变值输入称重函数模型中，算出第二重量值，即空斗的重量，再将第一重量值减去第二重量值，就可得出实际卸出物料的重量。

在本实施例中，具体得到称重函数模型的方法与实施例1中描述的相同，本实施例中不做赘述。

实施例4

本实施例提供了一种电铲称重装置，所述装置安装在电铲上，用于对从电铲铲斗内卸入卡车中的物料进行称重。如图5所示，所述装置包括：形变传感器301、姿态检测装置以及控制主机。其中，姿态检测装置包括铲杆推拉传感器302、铲斗升降传感器303以及控制主机，所述形变传感器301设置在A形柱上，所述铲杆推拉传感器302与控制铲杆推拉的机构相连接(安装位置可参考图2)，所述铲斗升降传感器303与控制提升钢绳运动的机构相连接。所述形变传感器301、所述铲斗升降传感器303以及所述铲杆推拉传感器302分别与所述控制主机通信连接；所述控制主机至少包括处理器401、存储器403、显示器404以及输入输出组件402，所述存储器403中设有称重函数模型，所述称重函数模型时被处理器执行时可根据所述形变传感器301、所述铲杆推拉传感器302、以及所述铲斗升降传感器303的值计算铲斗内的物料重量。

在本实施例中，所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器60还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。所述存储器在一些实施例中可以是所述电铲称重装置的内部存储单元，例如硬盘或内存。所述存储器在另一些实施例中也可以是电铲称重装置的外部存储设备，例如配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。所述存储器61用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。所称输入输出组件包括但不限于键盘、触摸屏、机械按钮、扬声器等可用于实现人机交互的组件。

在一个可选的实施例中，所述形变传感器301包括应变片以及接收装置，应变片可以采用电阻式应变片，接收装置用于接收应变产生形变后所对应的数字信号，并将信号发送到控制主机。所述铲杆推拉传感器302包括第一编码器，所述第一编码器的轴与控制铲杆推拉运动的机构联动设置，例如电铲推压机构是由推压电机带动齿轮转动，齿轮带动铲杆上的齿条来实现的，则将第一编码器与所述齿轮的轴联动设置，可以通过第一编码器来采集铲杆推压机构所经过的行程。所述铲斗升降传感器303包括第二编码器，所述第二编码器的轴与提升电机的轴联动设置，所述提升电机用于控制提升钢绳的收放。

在一个可选的实施例中，所述电铲称重装置还包括航向角监测模块304，所述航向角监测模块304至少包括两个GPS终端以及航向角计算单元，每个所述GPS终端至少包括GPS接收机、电源以及天线。两个GPS终端分别设置在电铲回转机构上的左右两侧，每个GPS终端在获取到其具体的位置坐标后将坐标发送到航向角计算单元，由航向角计算单元对两个位置坐标进行分析计算电铲的实时航向角。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中任一项所述的方法步骤。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种电铲称重的方法，其特征在于，包括：在形变传感器所采集到的实时数据中，取开斗前第一阈值范围内的数值作为第一形变值；其中，所述形变传感器设置在电铲的A形架上；获取与所述第一形变值处于同一时刻的铲杆第一姿态数据；将所述第一形变值以及铲杆第一姿态数据输入预设的称重函数模型中，得出物料的重量。

2.一种电铲称重的方法，其特征在于，包括：在形变传感器所采集到的实时数据中，取开斗前第一阈值范围内的数值作为第一形变值；其中，所述形变传感器设置在电铲的A形架上；获取与所述第一形变值处于同一时刻的铲杆的第一姿态数据；将所述第一形变值以及第一姿态数据输入预设的称重函数模型中，得出第一重量值；当铲臂在水平方向转动角度值大于预设的第一阈值时，获取铲杆的第二姿态数据以及形变传感器采集到的第二形变值并输入称重函数模型中得到第二重量值；将第一重量值与第二重量值的差作为铲斗卸出物料的重量。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在获取与所述第一形变值处于同一时刻的铲杆的第一姿态数据中，所述姿态数据表示铲杆伸出铲臂的长度以及铲斗的高度位置，所述第一姿态数据通过以下方式获取：通过铲杆推拉传感器获取铲杆在推压机构作用下的伸缩量作为第一推拉数值；通过铲斗升降传感器获取铲斗在提升电机作用下的位移量作为第一升降数值。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述称重函数模型为：

M＝a*k1+b*k2+c*k3+d；其中，a为推拉传感器所测得的值，b为升降传感器所测得的值，c为形变传感器所测得的值，d为常数，k1为推拉杆位置关于A型架形变值的影响系数，k2为铲斗的竖直高度关于A型架形变值的影响系数，k3为形变传感器所测得数据关于铲斗及斗内物料总重量的影响系数，M为铲斗内物料的重量。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述称重函数模型为：

M＝a*k1+b*k2+c*k3+d；其中，a为推拉传感器所测得的值，b为升降传感器所测得的值，c为形变传感器所测得的值，d为常数，k1为推拉杆位置关于A型架形变值的影响系数，k2为铲斗的竖直高度关于A型架形变值的影响系数，k3为形变传感器所测得数据关于铲斗及斗内物料总重量的影响系数，M为铲斗及斗内物料的重量。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤“获取铲杆的第二姿态数据以及形变传感器采集到的第二形变值并输入称重函数模型中得到第二重量值；将第一重量值与第二重量值的差作为铲斗卸出物料的重量”中，采用以下方法判断铲臂在水平方向上的转动角度：

获取发出开斗信号时电铲的第一航向角；

以所述第一航向角作为基准，计算在发出开斗信号后的电铲的实时航向角与所述第一航向角的差值，将所述差值作为铲臂在水平方向上转动的角度。

7.一种电铲称重的装置，其特征在于，包括：形变传感器、铲杆姿态检测装置以及控制主机，所述形变传感器设置在电铲的A型架上，所述铲杆姿态检测装置用于检测铲杆的伸缩量以及铲斗的升降位移量，所述形变传感器以及所述铲杆姿态检测装置分别与所述控制主机通信连接；所述控制主机至少包括处理器、存储器、显示器以及输入输出组件，所述存储器中有称重函数模型，所述称重函数模型被处理器执行时可根据所述形变传感器、所述铲杆推拉传感器以及所述铲斗升降传感器的值计算铲斗内的物料重量。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述形变传感器包括应变片以及接收装置，所述铲杆姿态检测装置包括铲杆推拉传感器以及铲斗升降传感器，所述铲杆推拉传感器包括第一编码器，所述第一编码器的轴与控制铲杆推拉运动的机构联动设置，所述铲斗升降传感器包括第二编码器，所述第二编码器的轴与提升电机的轴联动设置，所述提升电机用于控制提升钢绳的收放。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括航向角监测模块，所述航向角监测模块至少包括两个GPS终端以及航向角计算单元，所述GPS终端设置在所述电铲的回转机构上。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的方法。

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