对露天矿用卡车在运输中所产生的燃油数据以及所带来的燃油消耗进行了分析研究。基于卡车在运输过程中的燃油变化是其工作状态的直接体现,通过对卡车运输作业环节的燃油变化进行监测,采用卡尔曼滤波对在不同工作状态下燃油数据进行分析,研究其变化对卡车运输状态识别的可行性。研究结果表明,在建立循环神经网络的前提下,构建卡车工作状态识别模型,将有助于减少燃油非正常消耗,同时为露天矿的调度优化提供数据支持。
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