[发明专利]挖掘机工作模式识别方法、计算机设备及介质

说明书

本发明实施例公开一种挖掘机工作模式识别方法、计算机设备及介质。在一具体实施方式中，该方法包括：获取多个挖掘机在不同工作模式下的多种类型的运行参数历史数据，将同一挖掘机在同一工作模式下的属于同一时段的同一种运行参数历史数据作为样本，并计算每一样本的多种类型的第一统计特征；对每一种运行参数所对应的每一类型的第一统计特征进行基于判别性的筛选，并根据相应的第一统计特征构建数据集；根据数据集训练机器学习模型；根据采集得到的待识别挖掘机的运行参数确定其对应筛选出的与运行参数对应的统计特征类型的第二统计特征，将第二统计特征输入已训练的机器学习模型进行识别，根据识别得到的概率确定待识别挖掘机的工作模式。

技术领域

本发明涉及设备工作模式识别技术领域。更具体地，涉及一种挖掘机工作模式识别方法、计算机设备及介质。

背景技术

目前，在挖掘机的使用中，存在一定的作业效率低下，任务规划不合理的问题，为了更好体现挖掘机的多功能和高效运转，需要对每台挖掘机的状态进行监控，对挖掘机工作模式进行识别。现有的挖掘机工作模式识别方式存在难度大、成本高等问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种挖掘机工作模式识别方法、计算机设备及介质，以解决现有技术存在的问题中的至少一个。

为达到上述目的，本发明采用下述技术方案：

本发明第一方面提供了一种挖掘机工作模式识别方法，包括：

获取多个挖掘机在不同工作模式下的多种类型的运行参数历史数据，将同一挖掘机在同一工作模式下的属于同一时段的同一种运行参数历史数据作为样本，并计算每一样本的多种类型的第一统计特征；

对每一种运行参数所对应的每一类型的第一统计特征进行基于判别性的筛选，得到筛选出的与运行参数对应的统计特征类型，并根据对应所述与运行参数对应的统计特征类型的第一统计特征构建数据集；

根据所述数据集训练机器学习模型；

根据采集得到的待识别挖掘机的运行参数确定待识别挖掘机的对应所述筛选出的与运行参数对应的统计特征类型的第二统计特征，将所述第二统计特征输入已训练的机器学习模型进行识别，根据识别得到的工作模式概率确定所述待识别挖掘机的工作模式。

可选地，所述获取多个挖掘机在不同工作模式下的多种类型的运行参数历史数据，将同一挖掘机在同一工作模式下的属于同一时段的同一种运行参数历史数据作为样本，并计算每一样本的多种类型的第一统计特征包括：

获取多个挖掘机在不同工作模式下的多种类型的运行参数历史数据，根据获取的同一挖掘机在同一工作模式下的同一种运行参数历史数据衍生得到至少一种运行参数衍生历史数据，将同一挖掘机在同一工作模式下的属于同一时段的同一种运行参数历史数据及同一种运行参数衍生历史数据分别作为样本，并计算每一样本的多种类型的第一统计特征。

可选地，所述对每一种运行参数所对应的每一类型的第一统计特征进行基于判别性的筛选包括：计算每一种运行参数所对应的每一类型的第一统计特征的信息价值，将信息价值小于等于第一预设阈值的第一统计特征所对应的与运行参数对应的统计特征类型筛除。

可选地，所述对每一种运行参数所对应的每一类型的第一统计特征进行基于判别性的筛选，得到筛选出的与运行参数对应的统计特征类型包括：对每一种运行参数所对应的每一类型的第一统计特征进行基于判别性的第一次筛选，得到第一次筛选出的与运行参数对应的统计特征类型，并对对应第一次筛选出的与运行参数对应的统计特征类型的第一统计特征进行基于相关性的第二次筛选，得到筛选出的与运行参数对应的统计特征类型。