CN114164878B - 用于工况识别的方法、处理器、系统及挖掘机 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种用于工况识别的方法、处理器、系统及挖掘机，用于工况识别的方法包括获取挖掘机的先导压力数据；根据先导压力数据确定挖掘机是否处于循环作业状态；在挖掘机处于循环作业状态的情况下，获取挖掘机处于循环作业状态的主泵压力数据；确定主泵压力数据在预设区间的压力占比；输出压力占比，以使工况识别设备将压力占比输入至预设模型，从而得到工况信息。其中，通过根据先导压力数据确定挖掘机处于循环作业状态，并在挖掘机处于循环作业状态的情况下，才输出用于工况识别的主泵压力数据的压力占比，实现了工况识别的原始数据的筛选，减少了数据的上传量以及工况识别的数量处理量，提高了工况识别的效率。

Description

用于工况识别的方法、处理器、系统及挖掘机

技术领域

本申请涉及工程机械技术领域，具体涉及一种用于工况识别的方法、处理器、系统及挖掘机。

背景技术

挖掘机是用铲斗挖掘高于或低于承机面的物料，并装入运输车辆或卸至堆料场的土方机械。从近几年工程机械的发展来看，挖掘机的发展相对较快，挖掘机已经成为工程建设中最主要的工程机械之一。

挖掘机在作业时存在不同的工况，比如根据挖掘的物料的不同，可以分为原生土、碎石、矿石等工况。现有技术中，对于挖掘机的工况的识别通常通过采集设备采集挖掘机的数据，再将采集的数据上传到服务器，工况识别设备将数据全部输入至建立好的工况识别模型进行识别，以得到识别结果。该方案数据上传量大，进而使得工况识别的数量处理量大，降低了工况识别的效率。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种用于工况识别的方法、处理器、系统及挖掘机，旨在解决现有技术中工况识别的数量处理量大，导致工况识别的效率低的问题。

为了实现上述目的，本申请第一方面提供一种用于工况识别的方法，包括：

获取挖掘机的先导压力数据；

根据先导压力数据确定挖掘机是否处于循环作业状态；

在挖掘机处于循环作业状态的情况下，获取挖掘机处于循环作业状态的主泵压力数据；

确定主泵压力数据在预设区间的压力占比；

输出压力占比，以使工况识别设备将压力占比输入至预设模型，从而得到工况信息。

在本申请实施例中，根据先导压力数据确定挖掘机是否处于循环作业状态，包括：

根据先导压力数据确定挖掘机的作业阶段；

在作业阶段的顺序符合预设条件的情况下，确定挖掘机处于循环作业状态。

在本申请实施例中，先导压力数据包括动臂提升先导压力、动臂下降先导压力、斗杆回收先导压力、斗杆伸张先导压力、铲斗挖掘先导压力、铲斗卸料先导压力和回转先导压力，作业阶段包括第一阶段、第二阶段、第三阶段和第四阶段；根据先导压力数据确定挖掘机的作业阶段，包括：

在铲斗挖掘先导压力和斗杆回收先导压力均大于0的情况下，确定挖掘机处于第一阶段；

在动臂提升先导压力和回转先导压力均大于0的情况下，确定挖掘机处于第二阶段；

在铲斗卸料先导压力和斗杆伸张先导压力均大于0的情况下，确定挖掘机处于第三阶段；

在动臂下降先导压力和回转先导压力均大于0的情况下，确定挖掘机处于第四阶段。

在本申请实施例中，在作业阶段的顺序符合预设条件的情况下，确定挖掘机处于循环作业状态，包括：

在挖掘机依次处于第一阶段、第二阶段、第三阶段和第四阶段的情况下，确定挖掘机处于循环作业状态。

在本申请实施例中，方法还包括：

记录挖掘机处于不同阶段的时长；

在时长均小于预设时长，且挖掘机依次处于第一阶段、第二阶段、第三阶段和第四阶段的情况下，确定挖掘机处于循环作业状态。

在本申请实施例中，方法还包括：

确定挖掘机的当前作业阶段及前一作业阶段；

根据前一作业阶段对当前作业阶段进行修正。

在本申请实施例中，根据前一作业阶段对当前作业阶段进行修正，包括：

在当前作业阶段为第三阶段或第四阶段，且前一作业阶段为第一阶段的情况下，将当前作业阶段修正为第一阶段；

在当前作业阶段为第一阶段或第四阶段，且前一作业阶段为第二阶段的情况下，将当前作业阶段修正为第二阶段；

在当前作业阶段为第一阶段或第二阶段，且前一作业阶段为第三阶段的情况下，将当前作业阶段修正为第三阶段；

在当前作业阶段为第二阶段或第三阶段，且前一作业阶段为第四阶段的情况下，将当前作业阶段修正为第四阶段。

在本申请实施例中，预设模型为极限学习机，将压力占比输入至预设模型，得到工况信息，包括：

将压力占比输入至极限学习机，得到极限学习机输出的工况信息。

本申请第二方面提供一种处理器，被配置成执行上述的用于工况识别的方法。

本申请第三方面提供一种挖掘机，包括：

先导压力传感器，用于采集挖掘机的先导压力数据；

主泵压力传感器，用于获取挖掘机处于循环作业状态的主泵压力数据；以及

上述的处理器。

本申请第四方面提供一种用于工况识别的系统，包括：

上述的挖掘机；

服务器，用于接收挖掘机输出的压力占比，并存储压力占比；以及

工况识别设备，用于从服务器获取压力占比，并将压力占比输入至预设模型，得到工况信息。

在本申请实施例中，预设模型为极限学习机，工况识别设备，还用于将压力占比输入至极限学习机，得到极限学习机输出的工况信息。

通过上述技术方案，获取挖掘机的先导压力数据；根据先导压力数据确定挖掘机是否处于循环作业状态；在挖掘机处于循环作业状态的情况下，获取挖掘机处于循环作业状态的主泵压力数据；确定主泵压力数据在预设区间的压力占比；输出压力占比，以使工况识别设备将压力占比输入至预设模型，从而得到工况信息。其中，通过根据先导压力数据确定挖掘机处于循环作业状态，并在挖掘机处于循环作业状态的情况下，才输出用于工况识别的主泵压力数据的压力占比，实现了工况识别的原始数据的筛选，减少了数据的上传量以及工况识别的数量处理量，提高了工况识别的效率。

本申请实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本申请实施例，但并不构成对本申请实施例的限制。在附图中：

图1示意性示出了根据本申请实施例的用于工况识别的方法的应用环境示意图；

图2示意性示出了根据本申请实施例的用于工况识别的方法的流程示意图；

图3示意性示出了根据本申请实施例的循环作业状态的先导压力和主泵压力示意图；

图4示意性示出了主泵P1压力的压力占比分布图；

图5示意性示出了主泵P2压力的压力占比分布图；

图6示意性示出了图2中预设模型的预测原理图；

图7示意性示出了根据本申请实施例的计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本申请实施例，并不用于限制本申请实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要说明，若本申请实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

另外，若本申请实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。

本申请提供的用于工况识别的方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，传感器组用于采集正流量挖掘机的各个动作对应的原始压力数据，比如原始先导压力和原始主泵压力，得到模拟信号，控制器与传感器组连接，将模拟信号转换为数字信号(即先导压力数据和主泵压力数据)，再通过CAN总线发送至处理器，处理器对先导压力数据进行边缘计算处理，识别正流量挖掘机是否处于循环作业状态，在正流量挖掘机处于循环作业状态的情况下，统计挖掘机在该循环作业状态下的主泵压力数据在各个区间内的占比，并输出压力占比，以使工况识别设备将压力占比输入至预设模型，从而得到工况信息。当然，在正流量挖掘机不是处于循环作业状态的情况下，则不上传压力占比，直到下一次挖掘机处于作业循环状态时的数据出现后识别再上传。在一个示例中，处理器可以是GPS终端中的硬件设备，由GPS终端将压力占比输出至服务器，服务器再将压力占比输出至工况识别设备。工况识别设备将压力占比作为预设模型的输入，预测出工况信息。

图2示意性示出了根据本申请实施例的用于工况识别的方法的流程示意图。如图2所示，在本申请一实施例中，提供了一种用于工况识别的方法，本实施例主要以该方法应用于上述图1中的处理器来举例说明，可以包括以下步骤：

S10：获取挖掘机的先导压力数据。

应当理解的是，设置在正流量挖掘机的先导油路上的传感器组可以采集挖掘机作业时的原始先导压力，经控制器进行模数转换后，得到数字的先导压力数据，处理器可以从控制器获取先导压力数据。当然，处理器也可以直接对原始先导压力进行处理，得到先导压力数据，本实施例对此不加以限制。

在具体实现中，先导压力数据可以是动臂提升先导压力、动臂下降先导压力、斗杆回收先导压力、斗杆伸张先导压力、铲斗挖掘先导压力、铲斗卸料先导压力、回转先导压力等。

S20：根据先导压力数据确定挖掘机是否处于循环作业状态。

应当理解的是，挖掘机通常由行走机构、回转平台、动臂、抖杆、铲抖、行走马达等工作装置组成，挖掘机的作业阶段具有循环往复的特点，如一个完整的循环过程由挖掘、提升回转、卸料、空抖返回等动作组成。

具体地，可以根据先导压力数据确定挖掘机的作业阶段；在作业阶段的顺序符合预设条件的情况下，确定挖掘机处于循环作业状态。

一并参照图3，图3示意性示出了根据本申请实施例的循环作业状态的先导压力和主泵压力示意图。在一个示例中，可以将挖掘机的作业阶段分为第一阶段、第二阶段、第三阶段和第四阶段，其中，第一阶段为挖掘，第二阶段为提升回转、第三阶段为卸料，第四阶段为返回，则挖掘机的作业阶段的判定依据可以参考如下：在铲斗挖掘先导压力和斗杆回收先导压力均大于0的情况下，确定挖掘机处于第一阶段；在动臂提升先导压力和回转先导压力均大于0的情况下，确定挖掘机处于第二阶段；在铲斗卸料先导压力和斗杆伸张先导压力均大于0的情况下，确定挖掘机处于第三阶段；在动臂下降先导压力和回转先导压力均大于0的情况下，确定挖掘机处于第四阶段。

由于挖掘机在工作中可能会有多余的动作，或者驾驶员不按挖掘机操作规范操作，会对挖掘机的阶段判定产生干扰，因此，在对挖掘机的作业阶段进行判定时，还可以根据挖掘机的操作规范增加自动校验部分，具体实现方法为：确定挖掘机的当前作业阶段及前一作业阶段；根据前一作业阶段对当前作业阶段进行修正。例如，在当前作业阶段为第三阶段或第四阶段，且前一作业阶段为第一阶段的情况下，将当前作业阶段修正为第一阶段；在当前作业阶段为第一阶段或第四阶段，且前一作业阶段为第二阶段的情况下，将当前作业阶段修正为第二阶段；在当前作业阶段为第一阶段或第二阶段，且前一作业阶段为第三阶段的情况下，将当前作业阶段修正为第三阶段；在当前作业阶段为第二阶段或第三阶段，且前一作业阶段为第四阶段的情况下，将当前作业阶段修正为第四阶段。

通过上述自动校验，可以准确及时地消除挖掘机工作中动作多余、动作不规范给作业循环识别和统计带来的干扰，使作业循环识别结果更加准确。

挖掘机是否处于循环作业状态的判定依据可以参考如下：当标记的作业阶段连续依次出现第一阶段、第二阶段、第三阶段和第四阶段时，代表挖掘机正处在作业循环状态。

进一步地，还可以记录挖掘机处于不同阶段的时长；在时长均小于预设时长，且挖掘机依次处于第一阶段、第二阶段、第三阶段和第四阶段的情况下，确定挖掘机处于循环作业状态。

其中，预设时长可以根据挖掘机的作业阶段进行具体设置，比如设置第一阶段的预设时长为8s，第二阶段的预设时长为12s，第三阶段的预设时长为5s，第四阶段的预设时长为12s，当只有当挖掘机在第一阶段的时长小于8s，第二阶段的时长小于12s，第三阶段的时长小于5s，第四阶段的时长小于12s，并且第一阶段、第二阶段、第三阶段和第四阶段依次连续出现时，才判定挖掘机处于循环作业状态。

需要强调的是，由于挖掘机处于不同的作业阶段时，挖掘机的动作以及动作持续的时长均不相同，本申请实施例采用先导压力作为判断挖掘机是否处于循环作业状态的依据，相较于采用主泵压力作为判断依据而言，更容易区分出挖掘机的不同作业阶段，可以得到更为准确的判定结果。

S30：在挖掘机处于循环作业状态的情况下，获取挖掘机处于循环作业状态的主泵压力数据。

应当理解的是，设置在正流量挖掘机的主阀上的传感器组可以采集挖掘机处于该循环作业状态时的原始主泵压力，经控制器进行模数转换后，得到数字的主泵压力数据，处理器可以从控制器获取主泵压力数据。当然，处理器也可以直接对原始主泵压力进行处理，得到主泵压力数据，本实施例对此不加以限制。

由于正流量挖掘机通常有两个主泵，因此，主泵压力数据也通常有两个，以主泵压力数据分别是主泵P1压力和主泵P2压力为例，在获得主泵P1压力和主泵P2压力之后，需要对主泵P1压力和主泵P2压力进行占比统计。

S40：确定主泵压力数据在预设区间的压力占比。

在具体实现中，预设区间可以根据具体情况进行设置，比如预设区间可以分为7个区间，分别是(0,5]、(5,10]、(10,15]、(15,20]、(20,25]、(25,30]、(30,∞)，统计主泵P1压力和主泵P2压力在这7个区间的压力占比。一并参照图4和图5，图4和图5分别示意性示出了主泵P1压力和主泵P2压力的压力占比的分布图。在一个示例中，主泵P1压力在区间(0,5]的压力占比是16.81％、在区间(5,10]的压力占比是8.44％、在区间(10,15]的压力占比是14.74％、在区间(15,20]的压力占比是25.61％、在区间(20,25]的压力占比是28.76％、在区间(25,30]的压力占比是3.79％、在区间(30,∞)的压力占比是1.86％。主泵P2压力在区间(0,5]的压力占比是6.68％、在区间(5,10]的压力占比是4.16％、在区间(10,15]的压力占比是18.85％、在区间(15,20]的压力占比是27.89％、在区间(20,25]的压力占比是38.16％、在区间(25,30]的压力占比是4.05％、在区间(30,∞)的压力占比是0.22％。

S50：输出压力占比，以使工况识别设备将压力占比输入至预设模型，从而得到工况信息。

在一个示例中，在挖掘机处于循环作业状态的情况下，处理器可以将压力占比发送至服务器，由工况识别设备从服务器抓取压力占比，并输入至预设模型中进行训练或者预测，从而得到工况信息。

在另一个示例中，在挖掘机不是处于循环作业状态的情况下，处理器不需要上传数据至服务器，以减少服务器的数据存储压力。

需要说明的是，挖掘机在作业时存在不同的工况，比如根据挖掘的物料的不同，可以分为原生土、碎石、矿石等工况。本申请实施例中的工况信息可以为挖掘的物料为原生土、挖掘的物料为碎石、挖掘的物料为矿石等等。由于主泵压力可以反映挖掘机负载的大小，当负载越大，主泵压力越大，而挖掘机的工况因为挖掘的物料的重量不同而存在明显的区别，因此，可以通过主泵压力的相关数据预测挖掘机的工况信息。

在一个示例中，预设模型为极限学习机，该模型与传统的BP(Back Propagation)神经网络算法相比，训练学习速度更快、泛化性能更好，更适合应用于工况识别。一并参照图6，图6示意性示出了图2中预设模型的预测原理图。将统计出来的14个压力占比作为输入层X放入极限学习机，设置极限学习机隐含层h(x)神经元共15个，每个神经元的输入数据都为14维，其中的运算函数包括三角函数、高斯函数、径向基函数、Sigmoid函数、双曲正弦函数和硬限幅函数等，调节输入权重、输出权重后的结果到输出层t，输出代表两种不同的工况的两个标签0和1。

在极限学习机的训练过程中，可以分别将挖掘机在两种不同工况下作业循环的压力占比输入到极限学习机进行训练，然后调节隐含层h(x)神经元的输入权重和输出权重，直到两种工况的数据输入经过隐含层后输出两个完全不同的标签0和1，得到训练好的极限学习机。

在极限学习机的预测过程中，工况识别设备从服务器获取压力占比，将压力占比输入至训练好的极限学习机中，即可自动输出对应工况的输出标签，以此达到识别工况的目的。

本申请实施例通过获取挖掘机的先导压力数据；根据先导压力数据确定挖掘机是否处于循环作业状态；在挖掘机处于循环作业状态的情况下，获取挖掘机处于循环作业状态的主泵压力数据；确定主泵压力数据在预设区间的压力占比；输出压力占比，以使工况识别设备将压力占比输入至预设模型，从而得到工况信息。其中，通过根据先导压力数据确定挖掘机处于循环作业状态，并在挖掘机处于循环作业状态的情况下，才输出用于工况识别的主泵压力数据的压力占比，实现了工况识别的原始数据的筛选，减少了数据的上传量以及工况识别的数量处理量，提高了工况识别的效率。

图2为一个实施例中用于工况识别的方法的流程示意图。应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

本申请实施例提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述用于工况识别的方法。

本申请实施例提供了一种挖掘机，包括先导压力传感器，用于采集挖掘机的先导压力数据；主泵压力传感器，用于获取挖掘机处于循环作业状态的主泵压力数据；以及上述的处理器。

本申请实施例提供一种用于工况识别的系统，包括上述的挖掘机、服务器，用于接收挖掘机输出的压力占比，并存储压力占比；以及工况识别设备，用于从服务器获取压力占比，并将压力占比输入至预设模型，得到工况信息。

在具体实现中，预设模型可以为极限学习机，工况识别设备，还用于将压力占比输入至极限学习机，得到极限学习机输出的工况信息。

本申请实施例提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器A01、网络接口A02、显示屏A04、输入装置A05和存储器(图中未示出)。其中，该计算机设备的处理器A01用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括内存储器A03和非易失性存储介质A06。该非易失性存储介质A06存储有操作系统B01和计算机程序B02。该内存储器A03为非易失性存储介质A06中的操作系统B01和计算机程序B02的运行提供环境。该计算机设备的网络接口A02用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器A01执行时以实现一种用于工况识别的方法。该计算机设备的显示屏A04可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置A05可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

本申请实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：获取挖掘机的先导压力数据；根据先导压力数据确定挖掘机是否处于循环作业状态；在挖掘机处于循环作业状态的情况下，获取挖掘机处于循环作业状态的主泵压力数据；确定主泵压力数据在预设区间的压力占比；输出压力占比，以使工况识别设备将压力占比输入至预设模型，从而得到工况信息。

在一个实施例中，处理器执行程序时还可以实现以下步骤：根据先导压力数据确定挖掘机的作业阶段；在作业阶段的顺序符合预设条件的情况下，确定挖掘机处于循环作业状态。

在一个实施例中，处理器执行程序时还可以实现以下步骤：在铲斗挖掘先导压力和斗杆回收先导压力均大于0的情况下，确定挖掘机处于第一阶段；在动臂提升先导压力和回转先导压力均大于0的情况下，确定挖掘机处于第二阶段；在铲斗卸料先导压力和斗杆伸张先导压力均大于0的情况下，确定挖掘机处于第三阶段；在动臂下降先导压力和回转先导压力均大于0的情况下，确定挖掘机处于第四阶段。

在一个实施例中，处理器执行程序时还可以实现以下步骤：在挖掘机依次处于第一阶段、第二阶段、第三阶段和第四阶段的情况下，确定挖掘机处于循环作业状态。

在一个实施例中，处理器执行程序时还可以实现以下步骤：记录挖掘机处于不同阶段的时长；在时长均小于预设时长，且挖掘机依次处于第一阶段、第二阶段、第三阶段和第四阶段的情况下，确定挖掘机处于循环作业状态。

在一个实施例中，处理器执行程序时还可以实现以下步骤：确定挖掘机的当前作业阶段及前一作业阶段；根据前一作业阶段对当前作业阶段进行修正。

在一个实施例中，处理器执行程序时还可以实现以下步骤：在当前作业阶段为第三阶段或第四阶段，且前一作业阶段为第一阶段的情况下，将当前作业阶段修正为第一阶段；在当前作业阶段为第一阶段或第四阶段，且前一作业阶段为第二阶段的情况下，将当前作业阶段修正为第二阶段；在当前作业阶段为第一阶段或第二阶段，且前一作业阶段为第三阶段的情况下，将当前作业阶段修正为第三阶段；在当前作业阶段为第二阶段或第三阶段，且前一作业阶段为第四阶段的情况下，将当前作业阶段修正为第四阶段。

在一个实施例中，处理器执行程序时还可以实现以下步骤：将压力占比输入至极限学习机，得到极限学习机输出的工况信息。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体，可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (8)

1.一种用于工况识别的方法，其特征在于，包括：

获取挖掘机的先导压力数据；

根据所述先导压力数据确定所述挖掘机的当前作业阶段及前一作业阶段，所述作业阶段包括第一阶段、第二阶段、第三阶段和第四阶段；

在所述当前作业阶段为所述第三阶段或所述第四阶段，且所述前一作业阶段为所述第一阶段的情况下，将所述当前作业阶段修正为所述第一阶段；

在所述当前作业阶段为所述第一阶段或所述第四阶段，且所述前一作业阶段为所述第二阶段的情况下，将所述当前作业阶段修正为所述第二阶段；

在所述当前作业阶段为所述第一阶段或所述第二阶段，且所述前一作业阶段为所述第三阶段的情况下，将所述当前作业阶段修正为所述第三阶段；

在所述当前作业阶段为所述第二阶段或所述第三阶段，且所述前一作业阶段为所述第四阶段的情况下，将所述当前作业阶段修正为所述第四阶段；

在所述作业阶段的顺序符合预设条件的情况下，确定所述挖掘机处于循环作业状态；

在所述挖掘机处于所述循环作业状态的情况下，获取所述挖掘机处于所述循环作业状态的主泵压力数据；

确定所述主泵压力数据在预设区间的压力占比；

输出所述压力占比，以使工况识别设备将所述压力占比输入至预设模型，从而得到工况信息；

其中，所述先导压力数据包括动臂提升先导压力、动臂下降先导压力、斗杆回收先导压力、斗杆伸张先导压力、铲斗挖掘先导压力、铲斗卸料先导压力和回转先导压力；

在所述铲斗挖掘先导压力和所述斗杆回收先导压力均大于0的情况下，确定所述挖掘机处于所述第一阶段；

在所述动臂提升先导压力和所述回转先导压力均大于0的情况下，确定所述挖掘机处于所述第二阶段；

在所述铲斗卸料先导压力和所述斗杆伸张先导压力均大于0的情况下，确定所述挖掘机处于所述第三阶段；

在所述动臂下降先导压力和所述回转先导压力均大于0的情况下，确定所述挖掘机处于所述第四阶段。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述作业阶段的顺序符合预设条件的情况下，确定所述挖掘机处于循环作业状态，包括：

在所述挖掘机依次处于所述第一阶段、所述第二阶段、所述第三阶段和所述第四阶段的情况下，确定所述挖掘机处于循环作业状态。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

记录所述挖掘机处于不同阶段的时长；

在所述时长均小于预设时长，且所述挖掘机依次处于所述第一阶段、所述第二阶段、所述第三阶段和所述第四阶段的情况下，确定所述挖掘机处于循环作业状态。

4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述预设模型为极限学习机，所述将所述压力占比输入至预设模型，得到工况信息，包括：

将所述压力占比输入至所述极限学习机，得到所述极限学习机输出的工况信息。

5.一种处理器，其特征在于，被配置成执行根据权利要求1至4中任意一项所述的用于工况识别的方法。

6.一种挖掘机，其特征在于，包括：

先导压力传感器，用于采集挖掘机的先导压力数据；

主泵压力传感器，用于获取所述挖掘机处于循环作业状态的主泵压力数据；以及

根据权利要求5所述的处理器。

7.一种用于工况识别的系统，其特征在于，包括：

根据权利要求6所述的挖掘机；

服务器，用于接收所述挖掘机输出的压力占比，并存储所述压力占比；以及

工况识别设备，用于从所述服务器获取所述压力占比，并将所述压力占比输入至预设模型，得到工况信息。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述预设模型为极限学习机，所述工况识别设备，还用于将所述压力占比输入至所述极限学习机，得到所述极限学习机输出的工况信息。

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