装载机举升有效载荷估计系统在铁路货场和港口码头等货物装卸场合有着广泛的应用。准确进行载荷估计不但可以提高生产效率,而且有效避免了装载过程中的过载和欠载现象,从而实现延长车辆使用寿命,保障驾驶人员安全,降低运输车辆维护成本等目标,同时该系统是未来实现装载机智能化多车协调控制作业的关键一环。因此,对装载机举升有效载荷估计展开深入研究具有实际意义。本文通过理论建模、仿真分析和实验研究相结合的方式对装载机有效载荷估计机理以及其他因素的影响进行了深入研究。首先对国内外相关学者的研究进行了深入分析,在借鉴前人研究成果的基础上,提出了包含动力学模型预估、优化最小二乘法、神经网络学习三模块的基于BPNN的有效载荷估计系统框架,动力学模型预估模块在装载机铲装运输过程中通过动力学模型以及传感器参数对有效载荷进行提前预估,为优化最小二乘法的插值区间的选择提供依据,将该模块处理后的结果以及预估值等数据作为神经网络的输入层,利用神经网络强大的非线性映射能力将其他无法准确建模的因素通过感知训练实现装载机举升有效载荷的高精度估计。接下来对装载机举升有效载荷估计系统进行理论建模,在考虑地面坡度的影响下,建立了较为完善的装载机前端工作装置的动力学模型,在实验的基础上对前端连杆机构的摩擦力和惯性参数进行辨识,并根据动臂角速度进行相应补偿。之后对装载机举升有效载荷估计系统进行仿真分析,通过基本实验验证了仿真模型的正确性,并根据动臂角加速度曲线进一步验证了优化最小二乘法的合理性与可行性,同时还研究了发动机转速、地面坡度等因素对有效载荷估计系统的影响,为后续的实验研究提供了相应的依据。最后对装载机举升有效载荷估计系统开展实验研究,首先介绍了装载机载荷估计实验平台设备及实验测试过程中信号的处理方法;其次对装载机载重区间内有效载荷估计准确性与稳定性进行了充分验证,研究了发动机转速、手柄开度等因素对载荷估计精度的影响;最后系统超载性、鲁棒性和容错性实验表明了该系统的稳定性,且本次设计的装载机举升有效载荷估计系统误差小,可以满足不同作业场景的需求。