Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: .NET, Бизнес-модели, Математика, Программирование, Промышленное программирование

Определение веса самосвала в движении нетривиальная задача, в которой технические ограничения, тип подвески, принцип действия датчиков и качество телематической цепочки играют ключевую роль. Датчики нагрузки фиксируют показатели с высоким уровнем шума: дорожные неровности, динамика подвески и особенности конструкции кузова приводят к тому, что каждое измерение — лишь приближение к реальному весу. Для корректного расчёта требуется система, которая не только усредняет данные, но и адаптируется к качеству входных сигналов. Перед использованием алгоритмов обработки данных необходимо понимать конструкцию техники, доступные методы взвешивания и природу шума, возникающего в процессе измерений.

Три основных типа карьерных самосвалов в России

В российской добывающей отрасли применяются три доминирующих класса машин, каждый из которых имеет собственные особенности измерения веса:

Классические карьерные самосвалы с жёсткой рамой, такие как БелАЗ 7555–7513 и CAT 777–793, оснащаются гидропневматической подвеской с датчиками давления. Эти датчики служат для оценки веса полезной нагрузки через измерение давления в подвеске. Однако их данные сильно зависят от темпа движения и амплитуды раскачки кузова, что создает шумы и неточности при динамическом движении. В качестве инженерного дополнения к измерению веса для таких моделей важно применять алгоритмы фильтрации и компенсации динамических колебаний, а также дополнять данные от датчиков давления весовыми сенсорами, установленными на шасси, для повышения точности оценки нагрузки и снижения влияния факторов движения. Для БелАЗ и CAT, реализованы высокоточные системы взвешивания с погрешностью в диапазоне до ±0,1–1%. Однако, из-за сильных вибраций и динамических пиков в процессе работы, количество данных с аномальными колебаниями составляет примерно 20–35%. Благодаря строгой конструкции и стабильной гидравлической и электронной схемам, такие системы обеспечивают относительно меньшую дисперсию и более предсказуемую точность, особенно при использовании фильтров и компенсационных алгоритмов.

Читать далее
Читайте также
СТАТЬ АВТОРОМ
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro