CN113932875B - 用于确定搅拌站的计量秤容积的方法、处理器及搅拌站 - Google Patents

Abstract

本申请涉及工程机械领域，具体地，涉及一种用于确定搅拌站的计量秤容积的方法、处理器、搅拌站、存储***及存储介质。方法包括：获取每个搅拌站的物料数据，物料数据包括搅拌站的计量秤的物料设定称量值、物料密度值以及计量精度值；将物料数据上传至存储装置，以得到所有搅拌站的物料数据集；对物料数据集进行分类；根据分类完成的物料数据集进行分析处理，确定物料设定称量值的第一可信最大值、物料密度值的第二可信平均值以及计量精度值的第三可信最大值；将第一可信最大值、第二可信平均值以及第三可信最大值输入至秤容积设计参考模型中，以得到计量秤容积的目标容积值。通过上述方案可以提高秤容积与设计值的匹配度，减少容积冗余。

Description

用于确定搅拌站的计量秤容积的方法、处理器及搅拌站

技术领域

本申请涉及工程机械领域，具体地，涉及一种用于确定搅拌站的计量秤容积的方法、处理器、搅拌站、存储***及存储介质。

背景技术

在现有的技术中，新的搅拌站在设计过程时，设计人员根据搅拌站使用方的需求，依照人工经验，确定搅拌站计量秤的容积，为了避免计量容积不够用导致一盘生产二次计量的情况，在设计计量秤容积时通常采用最大用量原则设计，在设计时会增加秤容积的冗余。

由于在现有技术中，主要是依靠人工根据经验值来设计秤容积，未能很好的契合实际生产数据。因此经常会发生实际设计出的搅拌站的计量秤容积过大，造成冗余浪费，与搅拌站的匹配度较差。

发明内容

本申请的目的是提供一种可以避免秤容积设计值过大，造成物料冗余浪费的用于确定搅拌站计量秤容积的方法、处理器、搅拌站、存储***及存储介质。

为了实现上述目的，本申请提供一种用于确定搅拌站计量秤容积的方法，包括：

获取每个搅拌站的物料数据，物料数据包括搅拌站的计量秤的物料设定称量值、物料密度值以及计量精度值；

将物料数据上传至存储装置，以得到所有搅拌站的物料数据集；

对物料数据集进行分类；

根据分类完成的物料数据集进行分析处理，确定物料设定称量值的第一可信最大值、物料密度值的第二可信平均值以及计量精度值的第三可信最大值；

将第一可信最大值、第二可信平均值以及第三可信最大值输入至秤容积设计参考模型中，以得到计量秤容积的目标容积值。

在本申请实施例中，物料数据集进行分类包括：获取每个搅拌站所在的区域位置；将区域位置相同的搅拌站确定为相同区域的搅拌站；对物料数据集中属于相同区域的搅拌站的数据进行分类，以确定每个区域的搅拌站对应的第一可信最大值、第二可信平均值以及第三可信最大值。

在本申请实施例中，方法还包括：获取每个搅拌站所属的型号；将型号相同的搅拌站确定为相同型号的搅拌站；对物料数据集中属于相同型号的搅拌站的数据进行分类，以确定每种型号的搅拌站的第一可信最大值、第二可信平均值以及第三可信最大值。

在本申请实施例中，对物料数据集进行分类还包括：对物料数据集中属于相同型号的搅拌站的数据进行分类后，确定每个搅拌站的计量秤中包含的物料对应的物料类别；根据物料类别对物料数据集中的数据进行分类，以确定每种物料类别对应的第一可信最大值、第二可信平均值以及第三可信最大值。

在本申请实施例中，根据对分类完成的物料数据集进行分析处理，确定物料设定称量值的第一可信最大值、物料密度值的第二可信平均值以及计量精度值的第三可信最大值包括：确定物料数据对应的物料类别；针对每种物料类别，确定与每个物料类别对应的物料设定称量值的标准差值与平均值、物料密度值的平均密度值以及与每个物料类别对应的计量精度值的标准差值与平均值；利用正态分布原则对每种物料类别对应的物料设定称量值的标准差值与平均值进行处理以得到与每个物料类别对应的第一可信最大值；根据物料密度值的平均密度值确定第二可信平均值；利用正态分布原则对每个物料类别对应的计量精度值的标准差值与平均值进行处理以得到与每个物料类别对应的第三可信最大值。

在本申请实施例中，秤容积设计参考模型通过公式(1)确定目标容积值：

其中，V为目标容积值；M为第一可信最大值；

为第二可信平均值；k为第三可信最大值。

本申请第二方面提供了一种处理器，被配置成执行上述任意实施例中的用于确定搅拌站的计量秤容积的方法。

本申请第三方面提供了一种搅拌站，包括数据采集装置，被配置为获取每个搅拌站的物料数据，物料数据包括搅拌站的计量秤的物料设定称量值、物料密度值以及计量精度值；

存储装置，被配置为接收数据传输装置上传的物料数据；

数据传输装置，被配置为将物料数据上传至存储装置，以得到所有搅拌站的物料数据集；

以及上述的处理器。

本申请第四方面提供了一种生产信息数据采集存储***，包括：

上述的搅拌站，其中，搅拌站的数量有多个；

存储设备，用于存储每个搅拌站的物料数据；物料数据包括搅拌站的计量秤的物料设定称量值、物料密度值以及计量精度值；

大数据平台设备，用于接收存储设备中的存储数据；

通讯设备，用于将存储设备中的存储数据上传至大数据平台设备。

本申请第五方面提供了一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行上述的任意一项的用于确定搅拌站的计量秤容积的方法。

上述技术方案，通过处理器采集每个搅拌站的物料数据，其中物料数据包括搅拌站的计量秤的物料设定称量值、物料密度值以及计量精度值。通过对采集到的物料数据进行分类，并对物料数据进行处理分析后输入至秤容积设计参考模型，来得到计量秤的目标容积值。在本申请的技术方案中，通过对搅拌站的计量秤的物料设定称量值和计量秤实际的物料称量值的采集可以获取搅拌站得计量精度值，并结合每种物料的物料密度，通过秤容积设计参考模型对秤容积的目标容积值进行预测，给出参考值，以提高秤容积与设计值的匹配度，减少物料的冗余与浪费。

本申请的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本申请的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本申请，但并不构成对本申请的限制。在附图中：

图1示意性示出了根据本申请一实施例的用于确定搅拌站的计量秤容积的方法的流程示意图；

图2示意性示出了根据本申请一实施例的搅拌站的结构示意图；

图3示意性示出了根据本申请一实施例的一种生产信息数据采集存储***的结构示意图；

图4示意性示出了根据本申请实施例的计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

以下结合附图对本申请的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本申请，并不用于限制本申请。

需要说明，若本申请实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

另外，若本申请实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。

如图1示意性示出了根据本申请实施例的用于确定搅拌站的计量秤容积的方法的流程示意图。如图1所示的技术方案，通过采集每个搅拌站的物料数据，对搅拌站采集到的物料数据根据搅拌站的区域和型号进行分类，并对分类完成的物料数据进行分析处理以得到分析后的值，通过将分析后的物料数据值输入至秤容积设计参考模型中，得到计量秤的目标容积值，以此来确定同一个区域内同一个型号的搅拌站内的每一种物料对应的计量秤的目标容积值，从而对该区域内同一型号的搅拌站内的物料对应的计量秤的目标容积值进行规范，避免搅拌站按照人工经验设计而导致的计量秤容积冗余，匹配度较差的问题。

如图1所示，在本申请一实施例中，提供了一种用于确定搅拌站的计量秤容积的方法，包括以下步骤：

步骤101，获取每个搅拌站的物料数据，物料数据包括搅拌站的计量秤的物料设定称量值、物料密度值以及计量精度值。

处理器可以通过数据采集装置采集每一个搅拌站的物料数据。具体采集的物料数据为每一个搅拌站的计量秤的物料的设定称量值、物料密度值和计量精度值。处理器可以首先获得拌站的计量秤的物料的设定称量值与搅拌站的计量秤的实际称量值，通过对搅拌站的计量秤的物料设定称量值和计量秤实际的物料称量值的采集获取搅拌站的计量精度值。处理器可以将搅拌站的计量称的物料实际称量与搅拌站计量称的物料设定称量值进行求差，再确定该差值与搅拌站的计量称的物料设定称量值的比值，该比值即为搅拌站的计量称的计量精度值。

步骤102，将物料数据上传至存储装置，以得到所有搅拌站的物料数据集。

处理器通过数据采集装置采集完每一个搅拌站的物料数据后，需要通过数据传输装置将采集的物料数据上传至存储装置以获得所有搅拌站的物料数据组成的物料数据集。

步骤103，对物料数据集进行分类。

在存储装置获得了处理器通过数据传输装置上传的物料数据后，对物料数据进行了汇总以得到对应的搅拌站的物料数据集。处理器可以对物料数据集进行分类。

在一个实施例中，对物料数据集进行分类包括：获取每个搅拌站所在的区域位置；将区域位置相同的搅拌站确定为相同区域的搅拌站；对物料数据集中属于区域的搅拌站的数据进行分类，以确定每个区域的搅拌站对应的第一可信最大值、第二可信平均值以及第三可信最大值。

物料数据集中的每一组物料数据都对应一个搅拌站。处理器可以获取物料数据集中每一组物料数据对应的搅拌站所在的区域位置。将区域位置相同的搅拌站确定为相同区域的搅拌站。例如，物料数据集中包含有多组物料数据，假设有物料数据对应的搅拌站处于华南区域的，有物料数据对应的搅拌站处于华中区域的。处理器可以将华南区域的搅拌站对应的物料数据从物料数据集中分类出来，以得到华南区域的物料数据集。将华中区域的搅拌站对应物料数据从物料数据集中分类出来，以得到华中区域的物料数据集。

处理器可以根据搅拌站的区域位置，对物料数据集中的与搅拌站对应的物料数据进行分类，以得到按区域分类完成的物料数据集。处理器在对物料数据集按照区域分类完成后，可以对物料数据集中每一组物料数据中包括的搅拌站的计量秤的物料设定称量值、物料密度值以及计量精度值进行分析处理以得到与物料设定称量值对应的第一可信最大值，与物料密度值对应的第二可信平均值以及与计量精度值对应的第三可信最大值。

在一个实施例中，方法还包括：获取每个搅拌站所属的型号；将型号相同的搅拌站确定为相同型号的搅拌站；对物料数据集中属于相同型号的搅拌站的数据进行分类，以确定每种型号的搅拌站的第一可信最大值、第二可信平均值以及第三可信最大值。

物料数据集中的每一组物料数据都对应一个搅拌站。处理器可以获取物料数据集中每一组物料数据对应的搅拌站的型号。将型号相同的搅拌站确定为相同型号的搅拌站。处理器再根据搅拌站的型号对物料数据集中的物料数据进行分类，将相同型号的搅拌站对应的物料数据从物料数据集中分类出来，最后可以得到每一种相同型号的搅拌站对应的物料数据集。处理器在对物料数据集按照搅拌站的型号进行分类完成后，可以对物料数据集中每一组物料数据中包括的搅拌站的计量秤的物料设定称量值、物料密度值以及计量精度值进行分析处理以得到与物料设定称量值对应的第一可信最大值，与物料密度值对应的第二可信平均值以及与计量精度值对应的第三可信最大值。

在一个实施例中，对物料数据集进行分类还包括：对物料数据集中属于相同型号的搅拌站的数据进行分类后，确定每个搅拌站的计量秤中包含的物料对应的物料类别；根据物料类别对物料数据集中的数据进行分类，以确定每种物料类别对应的第一可信最大值、第二可信平均值以及第三可信最大值。

在处理器根据搅拌站的型号对物料数据集进行分类后，可以再根据物料的类别对物料数据集中的物料数据进行分类。例如，物料的类别可以有石块、砂子、煤灰、水泥等，按照不同类别的物料再进行分类，例如将物料数据集中砂子这一物料对应的物料数据从物料数据集中分类出来。以此，处理器可以得到各种不同类别的物料对应的物料数据集。处理器在对物料数据集按照每种物料的类别进行分类完成后，可以对物料数据集中每一组物料数据中包括的搅拌站的计量秤的物料设定称量值、物料密度值以及计量精度值进行分析处理以得到与物料设定称量值对应的第一可信最大值，与物料密度值对应的第二可信平均值以及与计量精度值对应的第三可信最大值。

步骤104，根据对分类完成的物料数据集进行分析处理，确定物料设定称量值的第一可信最大值、物料密度值的第二可信平均值以及计量精度值的第三可信最大值。

处理器从搅拌站获取到物料数据得到物料数据集，物料数据包括搅拌站的计量秤的物料设定称量值、物料密度值以及计量精度值。在处理器对物料数据集中的物料数据进行分类完成后，处理器可以对每一组物料数据中包括的物料设定称量值、物料密度值以及计量精度值进行分析处理，以确定物料设定称量值的第一可信最大值、物料密度值的第二可信平均值以及计量精度值的第三可信最大值。

在一个实施例中，根据对分类完成的物料数据集进行分析处理，确定物料设定称量值的第一可信最大值、物料密度值的第二可信平均值以及计量精度值的第三可信最大值包括：确定物料数据对应的物料类别；针对每种物料类别，确定与每个物料类别对应的物料设定称量值的标准差值与平均值、物料密度值的平均密度值以及与每个物料类别对应的计量精度值的标准差值与平均值；利用正态分布原则对每种物料类别对应的物料设定称量值的标准差值与平均值进行处理以得到与每个物料类别对应的第一可信最大值；根据物料密度值的平均密度值确定所述第二可信平均值；利用正态分布原则对每个物料类别对应的计量精度值的标准差值与平均值进行处理以得到与每个物料类别对应的第三可信最大值。

在对采集到的物料数据集分类完成后，处理器可以先确定物料数据集中的物料数据对应的物料类别。再针对每一种物料的类别，确定每一种物料对应的物料数据，其中物料数据包括计量秤的物料设定称量值、物料密度值以及计量精度值。处理器可以确定每一种物料的物料设定值的标准值与平均值，每一种物料的物料密度值的平均密度值以及每一种物料的计量精度值的标准差值与平均值。处理器可以通过公式

来计算数据的标准差，在计算物料设定称量值的标准值时，x_i为每一个物料设定称量值，

为物料设定称量值的平均值，根据公式得到物料设定称量值的标准值σ。在计算计量精度值的标准值时，x_i为每一个计量精度值，

为计量精度值的平均值，根据公式得到计量精度值的标准值σ。

处理器在获得了每一种物料类别对应的物料设定称量值的标准差与平均值后，处理器可以利用正态分布原则对物料设定称量值的标准差与平均值进行处理，以得到每一种物料类别对应的第一可信最大值。处理器可以根据正态分布的3σ原则，选取平均值加上3倍的标准差来确定物料设定称量值的可信最大值。例如，在处理器确定了物料设定称量值的标准差之后，使用标准差来确定概率区间，其中数值分布在

这一区间的概率为0.9973，这组数据的取值几乎全部集中在这一区间内，超出这个范围的可能性仅占不到0.3％，因此可以认为凡超过这个区间的误差，就不属于随机误差而是粗大误差，含有该误差的数据可信度不高，应予以剔除。所以这一区间的上限即为可信最大值。由此处理器可以确定分析后的物料设定称量值为第一可信最大值。

同理，处理器可以通过公式

来计算计量精度值的标准差。并可以利用正态分布原则根据正态分布的3σ原则，选取平均值加上3倍的标准差来对计量精度值的标准差与平均值进行处理，以得到每一种物料类别对应的第三可信最大值。并将物料密度值的平均密度值确定为第二可信平均值。

步骤105，将第一可信最大值、第二可信平均值以及第三可信最大值输入至秤容积设计参考模型中，以得到计量秤容积的目标容积值。

处理器通过分析处理得到物料数据的第一可信最大值、第二可信平均值以及第三可信最大值后，可以将数据输入至秤容积设计参考模型中，通过秤容积设计参考模型对数据的处理，来得到计量秤容积的目标容积值。

在一个实施例中，秤容积设计参考模型通过公式(1)确定目标容积值：

其中，V为目标容积值；M为第一可信最大值；

为第二可信平均值；k为第三可信最大值。

处理器在通过对物料数据进行分析处理得到第一可信最大值、第二可信平均值以及第三可信最大值后，将得到的数据输入秤容积设计参考模型

中，以通过秤容积设计参考模型输出计量秤容积的目标容积值。处理器可以通过对收集的物料数据集进行分类，从而得到分类完成的物料数据集，并对此进行处理分析。再将处理后的物料数据输入至秤容积设计参考模型，从而可以得到不同区域的不同型号的搅拌站里，每一种物料对应的计量秤容积的目标容积值。

处理器将处理分析后的物料数据输入至秤容积设计参考模型，从而输出物料的计量秤容积的目标容积值。通过模型对计量秤容积的预测，给出参考值，使得秤容积与设计值的匹配度提高，减少物料的冗余与浪费。

在一个实施例中，提供了一种处理器，被配置成执行上述实施例中任意一项的用于搅拌站计量秤容积的确定方法。

处理器可以通过数据采集装置获取被列为需要采集的每个搅拌站的物料数据。物料数据中包括该搅拌站的计量秤的物料设定称量值、物料密度值以及计量精度值。在处理器获得每个搅拌站对应的物料数据后，可以通过数据传输装置将采集到的物料数据上传至存储装置，以得到与搅拌站对应的物料数据集。在存储装置对接受到的物料数据进行存储得到物料数据集后，处理器可以对物料数据集进行分类。

在处理器对物料数据集进行分类时，处理器可以先获取物料数据集中每一组物料数据对应的每一个搅拌站，再确定每一个搅拌站的区域位置。处理器可以将确定的搅拌站按照区域位置进行分类，将区域位置相同的搅拌站确定为相同区域的搅拌站。每个搅拌站对应一组物料数据，处理器可以按照搅拌站的区域位置，将相同区域的搅拌站对应的物料数据进行分类。此时物料数据集被处理器按照对应的搅拌站的区域位置进行了分类，分成了搅拌站为相同区域的对应的物料数据集。在处理器得到按照搅拌站的相同区域位置分类完成的物料数据后。处理器可以针对每一个相同区域位置搅拌站的物料数据集再进行分类。

处理器可以获取区域位置相同的搅拌站的每一个搅拌站的所属型号，处理器可以获取相同区域搅拌站对应的物料数据集中每一组物料数据对应的搅拌站的型号。将型号相同的搅拌站确定为相同型号的搅拌站。处理器再根据搅拌站的型号对物料数据集中的物料数据进行分类，将相同型号的搅拌站对应的物料数据从物料数据集中分类出来，最后可以得到每一种相同型号的搅拌站对应的物料数据集。

处理器在对相同区域的搅拌站对应的物料数据集中按照搅拌站的型号进行分类后，可以确定分类完成的物料数据集中的物料数据包含的物料类别，并确定物料类别对应的每一组的物料数据。处理器可以根据物料的类别再次对物料数据集进行分类，将同一种物料类别的物料数据从物料数据集中分类出来，得到每一种物料的物料数据集。此时，处理器可以得到相同区域内相同型号的搅拌站内的计量秤中包含的同一种物料对应的物料数据集。

例如，物料数据集中包含有多组物料数据，假设有物料数据对应的搅拌站处于华南区域的，有物料数据对应的搅拌站处于华中区域的。于是处理器就可以将华南区域的搅拌站对应的物料数据从物料数据集中分类出来，以得到华南区域的物料数据集。将华中区域的搅拌站对应物料数据从物料数据集中分类出来，以得到华中区域的物料数据集。假设处理器在获得华中区域的搅拌机对应的物料数据集后，对华中区域的物料数据集继续进行分类。处理器可以确定华中区域对应的物料数据集中的每一组物料数据对应的搅拌站的型号。假设华中区域的物料数据集中的物料数据对应的搅拌站的型号有120型号、180型号等等(搅拌站180型号比较有代表性)，处理器可以将数据集内相同型号搅拌站对应的物料数据分类出来，例如将物料数据集中120型号的搅拌站对应的物料数据从物料数据集中分类出来，以得到华中区域中120型号搅拌站对应的物料数据集。将180型号的搅拌站对应物料数据从物料数据集中分类出来，以得到华中区域中180型号的搅拌站对应的物料数据集。处理器可以按照物料的类别对分类得到的物料数据集继续进行分类。假设，处理器获得华中区域180型号的搅拌站对应的物料数据集，处理器需要对该数据集继续进行分类。处理器可以获取物料数据集中的每一组物料数据对应的物料类别。物料类别可以包括：石块、砂子、煤灰、水泥等。处理器可以将物料数据集中的物料数据按照对应的物料类别进行分类，例如，可以将石块对应的物料数据进行分类、将砂子对应的物料数据进行分类。分类完成后，处理器可以得到华中区域中180型号的搅拌站对应的计量秤中的石块的物料数据、到华中区域中180型号的搅拌站对应的计量秤中的砂子的物料数据等等。

在处理器对物料数据分类完成后，处理器可以针对每一种物料的类别，确定每一种物料类别对应的物料数据集，并对物料数据集进行分析处理。处理器可以确定与每个物料类别对应的物料设定称量值的标准差值与平均值、物料密度值的平均密度值以及与每个物料类别对应的计量精度值的标准差值与平均值。处理器可以通过公式

来计算数据的标准差。例如，处理器针对华中区域中180型号的搅拌站对应的计量秤中砂子这一物料对应的物料数据集进行分析处理。物料数据集包括物料设定称量值、物料密度值以及计量精度值。处理器可以获得砂子的物料设定称量值的标准差与平均值，并利用正态分布原则对物料设定称量值的标准差与平均值进行处理，以得到华中区域中180型号的搅拌站对应的计量秤中砂子这一物料对应的第一可信最大值。再通过获取物料密度值的平均密度值确定对应的第二可信平均值，通过获取计量精度值的标准差与平均值，利用正态分布原则确定对应的第三可信最大值。

处理器在确定了相同区域内相同型号的搅拌站的计量秤的同一种物料对应的第一可信最大值、第二可信平均值及第三可信最大值后，将数值输入至秤容积设计参考模型

中，其中，V为目标容积值；M为第一可信最大值；

为第二可信平均值；k为第三可信最大值，以通过秤容积设计参考模型输出的计量秤容积的目标容积值。例如，可以通过将华中区域中180型号的搅拌站中计量秤中砂子这一物料对应的物料数据集进行分析处理得到对应的第一可信最大值、第二可信平均值及第三可信最大值，并输入秤容积设计参考模型以获得，华中区域中180型号的搅拌站中计量秤中砂子的目标容积值。

在一个实施例中，如图2所示，提供一种搅拌站200，搅拌站200包括：数据采集装置201，被配置为获取搅拌站200的物料数据，物料数据包括搅拌站200的计量秤的物料设定称量值、物料密度值以及计量精度值；数据传输装置202，被配置为将物料数据上传至存储装置203，以得到数据采集装置201采集到的所有搅拌站200的物料数据组成的物料数据集；存储装置203，被配置为接收数据传输装置202上传的物料数据；以及上述的处理器204。

在一个实施例中，如图3所示，提供一种生产信息数据采集存储***300，包括：上述的搅拌站200，其中，搅拌站200的数量有多个；存储设备301，用于存储每个搅拌站200的物料数据；物料数据包括搅拌站200的计量秤的物料设定称量值、物料密度值以及计量精度值；通讯设备302，用于将存储设备301中的存储数据上传至大数据平台设备；大数据平台设备303，用于接收存储设备301中的存储数据。

在一个实施例中，提供了一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行上述任意一项的用于确定搅拌站的计量秤容积的方法。

在一个实施例中，提供一种用于确定搅拌站的计量秤容积的装置，包括如上所述的处理器。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来实现对搅拌站的计量秤容积的确定。

本申请实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述用于确定搅拌站的计量秤容积的方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器A01、网络接口A02、存储器(图中未示出)和数据库(图中未示出)。其中，该计算机设备的处理器A01用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括内存储器A03和非易失性存储介质A04。该非易失性存储介质A04存储有操作***B01、计算机程序B02和数据库(图中未示出)。该内存储器A03为非易失性存储介质A04中的操作***B01和计算机程序B02的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储采集到的工程机械的相关物料数据。该计算机设备的网络接口A02用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序B02被处理器A01执行时以实现一种用于确定搅拌站的计量秤容积的方法。

本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

本申请实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：获取每个搅拌站的物料数据，物料数据包括搅拌站的计量秤的物料设定称量值、物料密度值以及计量精度值；将物料数据上传至存储装置，以得到所有搅拌站的物料数据集；对物料数据集进行分类；根据分类完成的物料数据集进行分析处理，确定物料设定称量值的第一可信最大值、物料密度值的第二可信平均值以及计量精度值的第三可信最大值；将第一可信最大值、第二可信平均值以及第三可信最大值输入至秤容积设计参考模型中，以得到计量秤容积的目标容积值。

在一个实施例中，物料数据集进行分类包括：获取每个搅拌站所在的区域位置；将区域位置相同的搅拌站确定为相同区域的搅拌站；对物料数据集中属于相同区域的搅拌站的数据进行分类，以确定每个区域的搅拌站对应的第一可信最大值、第二可信平均值以及第三可信最大值。

在一个实施例中，方法还包括：获取每个搅拌站所属的型号；将型号相同的搅拌站确定为相同型号的搅拌站；对物料数据集中属于相同型号的搅拌站的数据进行分类，以确定每种型号的搅拌站的第一可信最大值、第二可信平均值以及第三可信最大值。

在一个实施例中，对物料数据集进行分类还包括：对物料数据集中属于相同型号的搅拌站的数据进行分类后，确定每个搅拌站的计量秤中包含的物料对应的物料类别；根据物料类别对物料数据集中的数据进行分类，以确定每种物料类别对应的第一可信最大值、第二可信平均值以及第三可信最大值。

在一个实施例中，根据对分类完成的物料数据集进行分析处理，确定物料设定称量值的第一可信最大值、物料密度值的第二可信平均值以及计量精度值的第三可信最大值包括：确定物料数据对应的物料类别；针对每种物料类别，确定与每个物料类别对应的物料设定称量值的标准差值与平均值、物料密度值的平均密度值以及与每个物料类别对应的计量精度值的标准差值与平均值；利用正态分布原则对每种物料类别对应的物料设定称量值的标准差值与平均值进行处理以得到与每个物料类别对应的第一可信最大值；根据物料密度值的平均密度值确定第二可信平均值；利用正态分布原则对每个物料类别对应的计量精度值的标准差值与平均值进行处理以得到与每个物料类别对应的第三可信最大值。

在一个实施例中，秤容积设计参考模型通过公式(1)确定目标容积值：

其中，V为目标容积值；M为第一可信最大值；

为第二可信平均值；k为第三可信最大值。

以上结合附图详细描述了本申请的优选实施方式，但是，本申请并不限于上述实施方式中的具体细节，在本申请的技术构思范围内，可以对本申请的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本申请的保护范围。

另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本申请对各种可能的组合方式不再另行说明。

此外，本申请的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本申请的思想，其同样应当视为本申请所公开的内容。

Claims (9)

1.一种用于确定搅拌站的计量秤容积的方法，其特征在于，包括：

获取每个搅拌站的物料数据，所述物料数据包括所述搅拌站的计量秤的物料设定称量值、物料密度值以及计量精度值；

将所述物料数据上传至存储装置，以得到所有搅拌站的物料数据集；

对所述物料数据集进行分类；

根据对分类完成的物料数据集进行分析处理，确定所述物料设定称量值的第一可信最大值、所述物料密度值的第二可信平均值以及所述计量精度值的第三可信最大值；

将所述第一可信最大值、第二可信平均值以及所述第三可信最大值输入至秤容积设计参考模型中，以得到所述计量秤容积的目标容积值；

其中，对物料数据集进行分类包括：

获取每个搅拌站所在的区域位置；

将所述区域位置相同的搅拌站确定为相同区域的搅拌站；

对所述物料数据集中属于相同区域的搅拌站的数据进行分类，以确定每个区域的搅拌站对应的第一可信最大值、第二可信平均值以及第三可信最大值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取每个搅拌站所属的型号；

将所述型号相同的搅拌站确定为相同型号的搅拌站；

对所述物料数据集中属于相同型号的搅拌站的数据进行分类，以确定每种型号的搅拌站的第一可信最大值、第二可信平均值以及第三可信最大值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述物料数据集进行分类还包括：

对所述物料数据集中属于相同型号的搅拌站的数据进行分类后，确定每个搅拌站的计量秤中包含的物料对应的物料类别；

根据所述物料类别对所述物料数据集中的数据进行分类，以确定每种物料类别对应的第一可信最大值、第二可信平均值以及第三可信最大值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据对分类完成的物料数据集进行分析处理，确定所述物料设定称量值的第一可信最大值、所述物料密度值的第二可信平均值以及所述计量精度值的第三可信最大值包括：

确定所述物料数据对应的物料类别；

针对每种物料类别，确定与每个物料类别对应的物料设定称量值的标准差值与平均值、物料密度值的平均密度值以及与每个物料类别对应的计量精度值的标准差值与平均值；

利用正态分布原则对每种物料类别对应的物料设定称量值的标准差值与平均值进行处理以得到与每个物料类别对应的第一可信最大值；

根据所述物料密度值的平均密度值确定所述第二可信平均值；

利用正态分布原则对每个物料类别对应的计量精度值的标准差值与平均值进行处理以得到与每个物料类别对应的第三可信最大值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述秤容积设计参考模型通过公式(1)确定所述目标容积值：

其中，V为所述目标容积值；M为所述第一可信最大值；

为所述第二可信平均值；k为所述第三可信最大值。

6.一种处理器，其特征在于，被配置成执行根据权利要求1至5中任意一项所述的用于确定搅拌站的计量秤容积的方法。

7.一种搅拌站，其特征在于，所述搅拌站包括：

数据采集装置，被配置为获取搅拌站的物料数据，所述物料数据包括所述搅拌站的计量秤的物料设定称量值、物料密度值以及计量精度值；

存储装置，被配置为接收所述数据传输装置上传的物料数据；

数据传输装置，被配置为将所述物料数据上传至所述存储装置，以得到所有搅拌站的物料数据集；

以及

如权利要求6所述的处理器。

8.一种生产信息数据采集存储***，其特征在于，包括：

根据权利要求7所述的搅拌站，其中，所述搅拌站的数量有多个；

存储设备，用于存储每个搅拌站的物料数据；所述物料数据包括所述搅拌站的计量秤的物料设定称量值、物料密度值以及计量精度值；

大数据平台设备，用于接收所述存储设备中的存储数据；

通讯设备，用于将所述存储设备中的存储数据上传至所述大数据平台设备。

9.一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，其特征在于，该指令用于使得机器执行根据权利要求1至5任一项所述的用于确定搅拌站的计量秤容积的方法。

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