工程机械智能化的终极目标是实现自主作业,而实现自主作业的前提是对复杂作业状态的准确预测,其核心为铲装过程的作业难易程度、作业阻力的判断。因此,论文开展复杂工况下轮式装载机作业难易程度在线辨识技术研究,主要的研究内容为:（1）开展基于双目视觉技术的铲斗内物料体积测量方法研究对相同物料进行铲掘作业时,若铲掘体积不同,表现出的作业难易程度也不尽相同。因此,在线测量铲斗内物料体积数据十分有必要。本文提出利用双目视觉系统实现空间测距,得到平面距离点集,即世界坐标中的Z轴信息,再结合像素坐标与世界坐标的关系,得到每一像素点对应的世界坐标X轴与Y轴信息,最后基于积分原理得到体积数据的方法。实车试验体积测量最小误差为3.87%,最大误差为9.73%,五次实车试验体积测量的平均误差为7.97%。（2）开展基于动态称重算法的铲斗内物料重量测量方法研究体积相同的不同物料重量可能不同,而体积相同的同一物料由于环境因素差异（如湿度随铲掘深度递变等）重量也未必相等。若能辨识每一斗内物料的密实度,将其纳入作业难易程度辨识工作的特征集中,必能增加作业难易程度辨识的准确性。因此需要在线称重技术配合在线体积测量实现密实度的实时计算。本文提出基于动态称重算法的铲斗内物料重量测量方法,根据物料举升时动臂大腔、小腔油压数据及动臂举升角度,利用变分模态、小波包去噪等数据处理方式,结合所建立的装载机动力学模型,最终求解出铲斗内的物料重量。对不同物料进行实车动态称重试验,测量最小误差为6.36%,最大误差为27.73%;单次铲装多次称重的平均误差最小为11.1 7%,最大为18.74%（3）开展基于空间距离的作业难易程度辨识方法研究本文提出基于空间距离计算的作业难易程度在线定性辨识方法,首先采集装载机铲掘作业段的各类原始数据组成作业数据库,其次进行特征提取与筛选,计算未知物料特征与典型物料特征之间的加权空间距离,最后按照最近邻距离原则对每次铲掘时的作业难易程度进行归类判断。基于四种典型物料进行实车作业难易程度辨识试验,平均辨识准确率为81.10%,再结合浮动窗口大概率原则方法进行优化,最终平均辨识准确率可提升至95.05%。通过上述的核心技术研究,实现采集单次铲掘作业数据样本即可进行作业难易程度在线辨识,不需要累计多次铲掘信息才能判断,实车应用性强,工程意义重大。