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点击图片查看原图柳工临工龙工厦工山工徐工成工斗山等装载机配件铲斗定做，
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装载机铲斗属于定做产品，像柳工CLG855装载机土方铲斗_柳工ZL50C岩石王铲斗_柳工856装载机钢渣铲斗_柳工856H/850标准铲斗_临工953N加大4立方铲斗标准土方挖斗_临工953铲车工程挖斗铲斗_临工955_临工956_龙工855N岩石王铲斗_龙工853装载机铲斗_徐工500装载机铲斗_山工50装载机铲斗_成工50E装载机铲斗，型号齐全不在一 一列举。一般的原装铲斗都是锰钢的1，选择厂家生产的斗齿更换，若斗齿耐磨强度不够，既增加了更换频率，又容易造成因更换不及时导致铲刀板的非正常磨损；
2，及时更换斗齿，并确保斗齿螺栓固定牢固可靠，保护铲刀板。为了保持统一性，尽量对全部斗齿同时进行更换；
3，及时更换铲刀板，避免铲斗下体部分过度磨损；
4，定期维护保养铲斗转动销轴，轴套等转动部位，确保转动部位润滑良好、可靠；
5，驾驶员进行装载作业时，应避免铲斗局部受力以及利用铲斗（或者斗齿）吊装、铲掘、牵引超过装载机负荷能力等作业项目。
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1.2 佳的称重信号
当装载机的起升机构起升重物时, 同一重物在不同的举升高度, 机械轴上的力是不同的, 因此必须找出佳采样位置, 将此位置作为计算机理想的信号***高度, 在此位置安装一个位置传感器。为了***到有效的采样值, 测量装置在装载机提升的过程中设定了一个采样区域, 在这个采样区域中要求压力信号相对稳定, 以保证所***到的数据只有较小的偏离度。采样区域的设定是通过调整两个位置传感器的位置来完成的。
1.3信号的智能处理
影响信号真实性的因素很多, 主要的是提升加速度, 据测试, 由于装载机在操作过程中受到提升时加速度的影响, 传感器上的压力信号会产生波动, 有时这种波动还很大。在实测中可以看到, 若装载机在提升状态中分别以高速和慢速上升, 同一路压力信号的采样值可以分别是中速上升时的 1036% 和 86% ,因此, 如何鉴别信号的真实性, 对精度的影响显得更为重要。
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通过位置传感器, 不但可以在佳的采样区域***到重量信号, 而且, 还可以测量出动臂通过采样区域的时间, 换算出在这段采样时间内提升的平均速度, 为数据的智能化处理提供依据。
2 基于神经网络的智能处理
基于上述的称重测量装置, 虽然采用了 24bit分辨率的 A /D转换, 采用了数字滤波技术和佳的位置区域采样限制, 但由于提升速度对称重信号的影响非常严重, 而且很难用数学方法描述。因此, 我们采用了神经网络技术, 对称重信号进行处理。
在人工神经网络的实际应用中,80% ~ 90% 的人工神经网络模型是采用 BP网络或它的变化形式, 它也是前向网络的核心部分, 体现了人工神经网络精华的部分。它以其强大的非线性映射能力, 在模式识别和分类领域得到了广泛的应用。因此, 本装载机称重系统采用 BP网络。
2.1神经网络的结构
数据的处理采用了三层 BP网络, 其中, 输入层为二神经元结构, 输入信号分别为动臂通过采样区的时间和在采样区得到的重量信号; 中间层由三个神经元构成; 输出层为单神经元, 输出信号为货物的重量。其结构示意图如图 2。
2.2神经网络的训练
使用以上的硬件结构的测量装置装载在 ZL 轮式装载机上, 采用标准砝码对其标定和测试
网络设计完成后, 要应用设计值进行训练。训练时对所有样本正向运行一轮并反向修改权值一次称为一次训练。在训练过程中要反复使用样本集数据, 但每一轮不要按固定的顺序取数据。
