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Entwicklung und Evaluation eines Wiegesystems für Forstkräne auf Basis von künstlichen neuronalen Netzen

Geiger, Chris; Greff, Daniel; Starke, Michael; Geimer, Marcus

Abstract:
Sowohl in der Hackschnitzel- als auch Rundholzlogistik fehlen oft wichtige Referenzmengen für den dispositiven Einsatz, welche zumeist mit unzureichend genauen Schätzwerten vervollständigt werden. Um die Informationsqualität über die bewegten Holzmengen zu verbessern, können optional Kranwaagen zwischen Teleskopauge und Greifer am Kran des Forwarders montiert werden. Dies beeinflusst jedoch die Krankinematik und Manövrierfähigkeit negativ, bei zeitgleich sinkender Maschinenproduktivität aufgrund einer zur Messung notwendigen Unterbrechung des Ladeprozesses.
In diesem Beitrag wird eine datenbasierte Methode präsentiert, welche einen dynamischen Wiegeprozess im kontinuierlichen Ladevorgang bei modernen Forstkränen ermöglicht, ohne dass eine zusätzliche Hardware-Komponente auf der Maschine verbaut werden muss. Bei dieser Methode wird ein Ladezyklus automatisiert erkannt und die geladene Masse anhand eines künstlichen neuronalen Netzwerkes (KNN) abgeschätzt. Als Eingangsgrößen dienen Signale von Sensoren, die auf auf modernen Forwardern serienmäßig installiert sind. Für die Verarbeitung von zeitbasierten Sensordaten in einem neuronalen Netz hat sich die Long-Short-Term-Memory(LSTM)-Architektur bewährt. ... mehr

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Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000129233
Veröffentlicht am 02.02.2021
Originalveröffentlichung
DOI: 10.15150/lt.2019.3213
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsdatum 27.09.2019
Sprache Deutsch
Identifikator ISSN: 0023-8082, 2700-7898
KITopen-ID: 1000129233
Erschienen in Landtechnik
Verlag Kuratorium fur Technik und Bauwesen in der Landwirtschaft (KTBL)
Band 74
Heft 5
Seiten 102-117
Schlagwörter Künstliche neuronale Netze, Kranwaage, Forstmaschinen, Forwarder
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