申请/专利权人：山东衡昊信息技术有限公司

申请日：2024-01-23

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117923331A

主分类号：B66C13/48

分类号：B66C13/48;B66C13/18;B66C13/16;B66C15/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明涉及风力发电控制技术领域，尤其涉及一种基于吊车吊装的负荷控制系统及方法。首先，对实时采集到的参数数据进行数据处理，采用负荷判断算法计算吊车的物理负荷，引入潜在关联模型；然后，对吊车的物理负荷、吊车工作物理参数、吊装环境参数以及潜在关联模型进行数据分析，并更新潜在关联模型，得到吊车的实时工作状态；引入深度学习神经网络模型，得到吊装环境参数预测结果；通过决策树算法得到吊车工作状态的决策群，构建网络拓扑结构，并进行匹配处理，得到最佳应对决策；最后，基于最佳应对决策生成的操作指令，自动调整吊车的操作参数。解决了现有技术中控制不够准确和不够及时的技术问题。

主权项：1.一种基于吊车吊装的负荷控制系统，其特征在于，包括以下部分：参数获取模块，负荷检测模块，环境感知模块，挖掘模块，数据分析模块，智能预测模块，决策辅助模块，决策模块，控制模块，用户界面，反馈模块；所述参数获取模块，用于获取吊车的物理参数，包括吊重、吊杆角度、吊杆长度，为负荷检测模块提供数据基础；所述负荷检测模块，用于利用负荷判断算法对吊车物理负荷进行计算，实时监测吊车的物理负荷，并输出吊车的实时物理负荷数据；所述环境感知模块，用于获取并处理吊装环境的实时参数，得到环境参数数据，包括风速、温度、湿度，并实时监测吊装环境的变化；所述挖掘模块，用于基于吊车历史工作物理参数以及吊装环境历史参数，得到工作物理参数与环境参数的潜在关联模型，为数据分析模块提供依据；所述数据分析模块，用于分析基于负荷检测模块和环境感知模块的实时数据，并结合挖掘模块的潜在关联模型，得到吊车实时工作状态；所述智能预测模块，用于基于实时环境参数通过环境参数预测函数对环境进行预测，得到环境参数预测结果；所述决策辅助模块，用于通过决策树算法对吊车的历史工作数据及历史应对决策进行训练，得到吊车工作状态的决策群，为决策模块提供匹配依据；所述历史工作数据包含吊车历史工作物理参数数据和吊装环境历史参数数据；所述决策模块，用于基于数据分析模块得到的吊车实时工作状态结合智能预测模块得到的环境参数预测结果以及决策辅助模块得到的吊车工作状态的决策群，构建网络拓扑结构，进行匹配处理得到最佳应对决策，并根据最佳应对决策生成操作指令；所述控制模块，用于根据决策模块的操作指令，自动调整吊车的操作参数；所述反馈模块，用于将各个模块的输出结果进行检测，当检测到不安全的状态时，通过用户界面，将安全警告反馈给操作员；所述用户界面，用于基于决策模块的操作指令和吊车的实际操作状态，为操作员提供实时的反馈和指引。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东衡昊信息技术有限公司 一种基于吊车吊装的负荷控制系统及方法

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