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装载机载重动态测量的LS-SVM速度补偿方法
近年来，随着装载机的广泛应用，装载机的载荷测量也越来越受到人们的关注。在装载机的生产和使用中，载重的精确测量对保护设备和货物的安全性有重要意义。装载机载重测量技术的发展，旨在提高装载机载重测量的准确性和精度，从而满足不同场合下的需要。本文将着重介绍基于LS-SVM模型的装载机载重动态测量方法，并以速度补偿为研究重点。
1.装载机载重动态测量
装载机载重动态测量技术是指在装载机工作时对载荷进行实时测量和监测。该技术通常采用压力传感器、位移传感器、力传感器等传感器或称测量装置进行测量。在实际应用中，装载机载重测量技术主要面临以下问题：
（1）载重计算方法的准确性问题。
装载机载荷的实时变化导致了测量其质量和重心的复杂性，因此准确计算装载机载重是一个复杂的问题。研究人员目前广泛采用经验公式法、离散元仿真法等方法对载重进行估计。
（2）对载重测量误差的限制问题。
在实际应用中，载重测量误差受到多种因素的影响，比如环境温度变化、土壤硬度变化、传感器失灵等，这些因素都会对载重测量产生影响。
（3）仪器的操作复杂性问题。
载重测量中常采用的传感器技术、计算方法等具有一定的技术门槛，这对使用人员的技术水平要求较高。
2.LS-SVM模型
LS-SVM（LeastSquare-SupportVectorMachine）模型是一种非线性模型，是在SVM（SupportVectorMachine）算法的基础上发展起来的。与其他非线性建模方法相比，LS-SVM模型具有许多优点，例如简单易于实现、具有快速的收敛性等。
LS-SVM模型通过将原始数据映射到高维空间中，从而找到对输入变量的非线性关系。模型通过最小化处理中的平方误差总和，得到最小二乘估计量，使其最小化在训练集和测试集上的误差。
3.基于LS-SVM的装载机载重测量方法
在装载机载重测量中，通过LS-SVM模型可以解决载重计算方法准确性问题。利用LS-SVM模型对载重测量误差进行有效量化，可以满足实际测量的精度要求。同时，LS-SVM模型可以将计算方法、传感器技术等因素的影响最小化，减少使用人员的技术门槛。
在实际测量中，装载机速度会影响载重测量结果的准确性。由于装载机的工作特性和工作条件不同，其受车速影响的程度也会不同。因此，为了解决装载机速度对载重测量带来的影响，需要进行速度补偿。
基于LS-SVM模型的速度补偿方法如下：
（1）建立LS-SVM模型。
首先，建立装载机载重与各个输入变量之间的关系。以载荷测量为例，测量结果y可以表示为：
y=f(x1,x2,……,xn)
其中，x1,x2,…,xn为输入参数，f为被测量的函数。
（2）根据测量值建立速度与载荷的关系模型。
通过大量实测数据建立载荷与速度的关系，建立载荷与速度之间的非线性模型。
（3）进行速度补偿。
建立了速度与载荷之间的非线性模型后，便可以通过测量车速进行速度补偿，从而得到较为准确的载荷测量结果。
4.总结
本文着重介绍了基于LS-SVM模型的装载机载重测量方法。通过将载重测量与LS-SVM模型相结合，能够有效提高测量精度及速度的准确性。同时，本文还针对速度对载重测量带来的影响，提出了基于LS-SVM模型的速度补偿方法。该方法在实际运用中具有较高的可靠性和应用价值，在今后的生产和使用中可以得到广泛应用。