An Artificial Neural Network Approach to Payload Estimation in Four Wheel Drive Loaders
Notice bibliographique
Résumé
Estimation of the manipulated payload mass in off-highway machines is made non-trivial by the nonlinearities associated with the hydraulic systems used to actuate the linkage of the machine in addition to the nonlinearity of the kinematics of the linkage itself. Hydraulic cylinder friction, hydraulic conduit compressibility, linkage machining variation and linkage joint friction all make this a complex task under even ideal (machine static) conditions. This problem is made even more difficult when the linkage is mobile as is often the case with off-highway equipment such as four-wheel-drive loaders, cranes, and excavators. The rigid body motion of this type of equipment affects the gravitational loads seen in the linkage and impacts the payload estimate. The commercially available state-of-the-art load estimation solutions rely on the mobile machine becoming pseudo-static in order to maintain accuracy. This requirement increases the time required to move the material and decreases the productivity of the machine. An artificial neural network solution to this problem that enables the machine to remain dynamic and still accurately estimate the payload is discussed in this paper. Development and implementation on an actual four-wheel-drive loader is shown.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».