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龙图腾网获悉中联重科土方机械有限公司;陕西中联西部土方机械有限公司申请的专利负载称重模型的训练方法、负载称重方法及相关设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120030914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510491537.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权负载称重模型的训练方法、负载称重方法及相关设备是由张炎炎;袁野;吴元峰;戴群亮;习可设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本负载称重模型的训练方法、负载称重方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种负载称重模型的训练方法、负载称重方法及相关设备，涉及工程机械技术领域，该方法包括：获取训练数据集，训练数据集包括多个训练样本，每个训练样本包括作业机械的历史工况信息以及历史工况信息对应的作业机械的负载标签，其中，历史工况信息包括作业机械的工作装置的角度信息、作业机械的液压系统的压力信息以及作业机械的工作装置的速度相关信息中的至少一者；构建初始模型，初始模型的基函数为有理函数；以历史工况信息为输入，以负载标签为输出，训练初始模型，直至满足预设训练停止条件，得到作业机械对应的负载称重模型，负载称重模型用于对作业机械进行负载称重。本申请能够提高负载称重的准确率。

本发明授权负载称重模型的训练方法、负载称重方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种负载称重模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练数据集，所述训练数据集包括多个训练样本，每个所述训练样本包括作业机械的历史工况信息以及所述历史工况信息对应的所述作业机械的负载标签，其中，所述历史工况信息包括所述作业机械的工作装置的角度信息、所述作业机械的液压系统的压力信息以及所述作业机械的工作装置的速度相关信息中的至少一者； 构建初始模型，所述初始模型的基函数为有理函数； 以所述历史工况信息为输入，以所述负载标签为输出，训练所述初始模型，直至满足预设训练停止条件，得到所述作业机械对应的负载称重模型，所述负载称重模型用于对作业机械进行负载称重； 所述构建初始模型，包括： 采用所述有理函数作为KAN神经网络中的基函数，并对所述有理函数的分母进行绝对值操作以及加偏移操作，以得到修正后的有理函数，以基于所述修正后的有理函数得到所述初始模型； 所述初始模型为： 其中，为初始模型，W为缩放因子，为第一系数，为第二系数，m和n均为初始模型中的多项式的次数，x为输入量； 所述以所述历史工况信息为输入，以所述负载标签为输出，训练所述初始模型，直至满足预设训练停止条件，得到所述作业机械对应的负载称重模型，包括： 对每个训练样本，分别执行以下步骤： 将所述历史工况信息输入至所述初始模型中，得到所述历史工况信息对应的负载预测结果； 根据所述负载预测结果和所述负载标签，确定所述初始模型的损失函数值； 在所述损失函数值不满足预设训练停止条件的情况下，更新所述初始模型，得到更新后的初始模型，并返回所述将所述历史工况信息输入至所述初始模型中，得到所述历史工况信息对应的负载预测结果，直至满足所述预设训练停止条件，得到所述负载称重模型； 所述在所述损失函数值不满足预设训练停止条件的情况下，更新所述初始模型，得到更新后的初始模型，包括： 在所述损失函数值不满足预设训练停止条件的情况下，利用预获取的梯度表达式，确定所述初始模型的模型参数的梯度； 根据所述梯度，调整所述初始模型的模型参数； 所述梯度表达式为： ； 其中，为梯度，为初始模型中的，为初始模型中的的导数，为的导数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中联重科土方机械有限公司;陕西中联西部土方机械有限公司，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市湘江新区雷锋街道黄桥大道与枫林路交汇处东南角枫林三路2857号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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