CN115465782B - 塔式起重机运维机构的协同控制方法和系统 - Google Patents
塔式起重机运维机构的协同控制方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115465782B CN115465782B CN202211021561.0A CN202211021561A CN115465782B CN 115465782 B CN115465782 B CN 115465782B CN 202211021561 A CN202211021561 A CN 202211021561A CN 115465782 B CN115465782 B CN 115465782B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- parameters
- starter
- motor
- toothed ring
- maintenance mechanism
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000008531 maintenance mechanism Effects 0.000 title claims abstract description 101
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 71
- 239000007858 starting material Substances 0.000 claims abstract description 84
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 12
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 8
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 6
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 5
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 5
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 claims description 4
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims description 3
- 239000000758 substrate Substances 0.000 claims 2
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000000802 evaporation-induced self-assembly Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66C—CRANES; LOAD-ENGAGING ELEMENTS OR DEVICES FOR CRANES, CAPSTANS, WINCHES, OR TACKLES
- B66C13/00—Other constructional features or details
- B66C13/18—Control systems or devices
- B66C13/22—Control systems or devices for electric drives
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66C—CRANES; LOAD-ENGAGING ELEMENTS OR DEVICES FOR CRANES, CAPSTANS, WINCHES, OR TACKLES
- B66C13/00—Other constructional features or details
- B66C13/16—Applications of indicating, registering, or weighing devices
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Algebra (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Control Of Electric Motors In General (AREA)
Abstract
本申请提供一种塔式起重机运维机构的协同控制方法和系统，所述方法包括：对塔式起重机的运维机构分别进行采样，所述运维机构包括电机、启动器、和固定在车轮上的齿环，获取电机的电流、电压、转速参数，获取启动器的操作量参数，获取齿环的尺寸、振幅参数；进行相关性分析，确定运维机构参数的特征变量；利用特征变量建立运维机构参数多个反演模型，利用熵权法确定各单一模型权重，对各单一模型反演结果进行加权求和，建立反演运维机构参数的集合模型；计算集合模型综合误差，根据所述综合误差执行相应的协同控制，得到电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息并给出提示，得到一键处理预案并显示。本申请可以实时对各个运维机构进行协调控制。
Description
技术领域
本申请涉及塔式起重机技术领域，尤其涉及一种塔式起重机运维机构的协同控制方法和系统。
背景技术
运维机构是驱动支持起重机的车轮在轨道上滚动运行的机构，由电机、启动器、和固定在车轮上的齿环等组成。它的作用是驱使起动机沿着铺设的轨道运行。
目前塔吊的多个运维机构的情况无法统一在一个屏幕中显示和控制，不便于控制者进行实时查看和维护。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提出一种塔式起重机运维机构的协同控制方法和系统，本申请能够针对性的解决现有的问题。本申请基于对运维结构的建模，分析各个运维机构之间的相关性，根据相关性执行相应的协同算法，使得各个运维机构的有效性情况可以统一显示和提示结果，并给出相应的一键处理预案。
基于上述目的，本申请提出了一种塔式起重机运维机构的协同控制方法，包括：
对塔式起重机的运维机构分别进行采样，所述运维机构包括电机、启动器、和固定在车轮上的齿环，获取电机的电流、电压、转速参数，获取启动器的操作量参数，获取齿环的尺寸、振幅参数；
对所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数进行相关性分析，确定运维机构参数的特征变量；
利用特征变量建立运维机构参数多个反演模型，利用熵权法确定各单一模型权重，对各单一模型反演结果进行加权求和，建立反演运维机构参数的集合模型；
计算集合模型综合误差，根据所述综合误差执行相应的协同控制，并根据所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数得到电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息；
显示电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息并给出提示，根据所述电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息得到一键处理预案并显示。
进一步地，所述对所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数进行相关性分析，确定运维机构参数的特征变量，包括：
根据所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数的采样数据进行函数关系数值模拟，确定各个参数之间的相关函数；
将所述相关函数中的函数关系作为运维机构参数的特征变量。
进一步地，所述多个反演模型，包括：单波段模型、一阶微分模型和波段比值模型。
进一步地，所述利用熵权法确定各单一模型权重，对各单一模型反演结果进行加权求和，建立反演运维机构参数的集合模型，包括：
各单一模型权重系数计算公式如下：
式中，Wei为第i个模型权重；Di为第i个模型反演误差序列的变异程度系数，N为建模采样点个数；
对各单一模型反演结果进行加权求和，建立反演运维机构参数的集合模型。
进一步地，所述计算集合模型综合误差，根据所述综合误差执行相应的协同控制，并根据所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数得到电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息，包括：
计算集合模型综合误差；
根据所述综合误差执行相应的协同控制，增大或减小所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数的一个或多个的取值，直至所述综合误差在预设范围内；
如果所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数在预设范围内，则得到电机、启动器、和固定在车轮上的齿环有效；如果所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数不在预设范围内，则得到电机、启动器、和固定在车轮上的齿环失效。
进一步地，所述计算集合模型综合误差的计算公式如下：
其中，A为建模相对均方根误差，B为建模相对误差；C为验证相对均方根误差；D为验证相对误差，CE为集合模型综合误差。
进一步地，所述显示电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息并给出提示，根据所述电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息得到一键处理预案并显示，包括：
显示电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息并给出提示，当电机、启动器、和固定在车轮上的齿环中的一个或多个失效时，在显示器上使用红色图标显示失效的运维机构图标；使用绿色图标显示有效的运维机构；
根据预设规则得到对运维机构的一键处理预案并显示，提示更换或维修显示失效的运维机构，并给出与剩余有效的运维机构相匹配的待更新运维机构的运行参数范围。
基于上述目的，本申请还提出了一种塔式起重机运维机构的协同控制系统，包括：
参数采样模块，用于对塔式起重机的运维机构分别进行采样，所述运维机构包括电机、启动器、和固定在车轮上的齿环，获取电机的电流、电压、转速参数，获取启动器的操作量参数，获取齿环的尺寸、振幅参数；
相关性分析模块，用于对所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数进行相关性分析，确定运维机构参数的特征变量；
模型建立模块，用于利用特征变量建立运维机构参数多个反演模型，利用熵权法确定各单一模型权重，对各单一模型反演结果进行加权求和，建立反演运维机构参数的集合模型；
有效性获取模块，用于计算集合模型综合误差，根据所述综合误差执行相应的协同控制，并根据所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数得到电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息；
提示与处理模块，用于显示电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息并给出提示，根据所述电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息得到一键处理预案并显示。
总的来说，本申请的优势及给用户带来的体验在于：本申请基于对运维结构的建模，分析各个运维机构之间的相关性，根据相关性执行相应的协同算法，使得各个运维机构的有效性情况可以统一显示和提示结果，并给出相应的一键处理预案。本申请可以实时对各个运维机构进行协调控制。
附图说明
在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本申请公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本申请范围的限制。
图1示出本申请的系统架构原理示意图。
图2示出根据本申请实施例的塔式起重机运维机构的协同控制方法的流程图。
图3示出根据本申请实施例的塔式起重机运维机构的协同控制系统的构成图。
图4示出了本申请一实施例所提供的一种电子设备的结构示意图；
图5示出了本申请一实施例所提供的一种存储介质的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出本申请的系统架构原理示意图。本申请的实施例中，对塔式起重机的运维机构分别进行采样，所述运维机构包括电机、启动器、和固定在车轮上的齿环，获取电机的电流、电压、转速参数，获取启动器的操作量参数，获取齿环的尺寸、振幅参数；进行相关性分析，确定运维机构参数的特征变量；利用特征变量建立运维机构参数多个反演模型，利用熵权法确定各单一模型权重，对各单一模型反演结果进行加权求和，建立反演运维机构参数的集合模型；计算集合模型综合误差，根据所述综合误差执行相应的协同控制，得到电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息并给出提示，得到一键处理预案并显示。
图2示出根据本申请实施例的塔式起重机运维机构的协同控制方法的流程图。如图2所示，该塔式起重机运维机构的协同控制方法包括：
步骤101：对塔式起重机的运维机构分别进行采样，所述运维机构包括电机、启动器、和固定在车轮上的齿环，获取电机的电流、电压、转速参数，获取启动器的操作量参数，获取齿环的尺寸、振幅参数；
步骤102：对所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数进行相关性分析，确定运维机构参数的特征变量，包括：
根据所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数的采样数据进行函数关系数值模拟，确定各个参数之间的相关函数；一般来说，电机的电流、电压、转速参数与启动器的操作量参数以及齿环的尺寸、振幅参数成正比例关系，通过采样数据的数值模拟，可以求得三者之间的参数值之间两两存在的正比例关系系数，进而求得各参数之间的线性关系方程，作为相关函数。由于这个数值模拟过程属于本领域较为公知和简单的过程，仅作以上描述，不再赘述。
将所述相关函数中的函数关系作为运维机构参数的特征变量。
步骤103：利用特征变量建立运维机构参数多个反演模型，利用熵权法确定各单一模型权重，对各单一模型反演结果进行加权求和，建立反演运维机构参数的集合模型；所述多个反演模型，包括：单波段模型、一阶微分模型和波段比值模型。
所述利用熵权法确定各单一模型权重，对各单一模型反演结果进行加权求和，建立反演运维机构参数的集合模型，包括：
各单一模型权重系数计算公式如下：
式中，Wei为第i个模型权重；Di为第i个模型反演误差序列的变异程度系数，N为建模采样点个数；
对各单一模型反演结果进行加权求和，建立反演运维机构参数的集合模型。
步骤104：计算集合模型综合误差，根据所述综合误差执行相应的协同控制，并根据所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数得到电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息，包括：
计算集合模型综合误差；所述计算集合模型综合误差的计算公式如下：
其中，A为建模相对均方根误差，B为建模相对误差；C为验证相对均方根误差；D为验证相对误差，CE为集合模型综合误差。
根据所述综合误差执行相应的协同控制，增大或减小所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数的一个或多个的取值，直至所述综合误差在预设范围内；
如果所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数在预设范围内，则得到电机、启动器、和固定在车轮上的齿环有效；如果所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数不在预设范围内，则得到电机、启动器、和固定在车轮上的齿环失效。
步骤105：显示电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息并给出提示，根据所述电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息得到一键处理预案并显示，包括：
显示电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息并给出提示，当电机、启动器、和固定在车轮上的齿环中的一个或多个失效时，在显示器上使用红色图标显示失效的运维机构图标；使用绿色图标显示有效的运维机构；
根据预设规则得到对运维机构的一键处理预案并显示，提示更换或维修显示失效的运维机构，并给出与剩余有效的运维机构相匹配的待更新运维机构的运行参数范围。
本申请基于对运维结构的建模，分析各个运维机构之间的相关性，根据相关性执行相应的协同算法，使得各个运维机构的有效性情况可以统一显示和提示结果，并给出相应的一键处理预案。本申请可以实时对各个运维机构进行协调控制。
申请实施例提供了一种塔式起重机运维机构的协同控制系统，该系统用于执行上述实施例所述的塔式起重机运维机构的协同控制方法，如图3所示，该系统包括：
参数采样模块501，用于对塔式起重机的运维机构分别进行采样，所述运维机构包括电机、启动器、和固定在车轮上的齿环，获取电机的电流、电压、转速参数，获取启动器的操作量参数，获取齿环的尺寸、振幅参数；
相关性分析模块502，用于对所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数进行相关性分析，确定运维机构参数的特征变量；
模型建立模块503，用于利用特征变量建立运维机构参数多个反演模型，利用熵权法确定各单一模型权重，对各单一模型反演结果进行加权求和，建立反演运维机构参数的集合模型；
有效性获取模块504，用于计算集合模型综合误差，根据所述综合误差执行相应的协同控制，并根据所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数得到电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息；
提示与处理模块505，用于显示电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息并给出提示，根据所述电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息得到一键处理预案并显示。
本申请的上述实施例提供的塔式起重机运维机构的协同控制系统与本申请实施例提供的塔式起重机运维机构的协同控制方法出于相同的发明构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
本申请实施方式还提供一种与前述实施方式所提供的塔式起重机运维机构的协同控制方法对应的电子设备，以执行上塔式起重机运维机构的协同控制方法。本申请实施例不做限定。
请参考图4，其示出了本申请的一些实施方式所提供的一种电子设备的示意图。如图4所示，所述电子设备20包括：处理器200，存储器201，总线202和通信接口203，所述处理器200、通信接口203和存储器201通过总线202连接；所述存储器201中存储有可在所述处理器200上运行的计算机程序，所述处理器200运行所述计算机程序时执行本申请前述任一实施方式所提供的塔式起重机运维机构的协同控制方法。
其中，存储器201可能包含高速随机存取存储器(RAM：Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口203(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网、广域网、本地网、城域网等。
总线202可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。其中，存储器201用于存储程序，所述处理器200在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本申请实施例任一实施方式揭示的所述塔式起重机运维机构的协同控制方法可以应用于处理器200中，或者由处理器200实现。
处理器200可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器200中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器200可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器201，处理器200读取存储器201中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
本申请实施例提供的电子设备与本申请实施例提供的塔式起重机运维机构的协同控制方法出于相同的发明构思，具有与其采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
本申请实施方式还提供一种与前述实施方式所提供的塔式起重机运维机构的协同控制方法对应的计算机可读存储介质，请参考图5，其示出的计算机可读存储介质为光盘30，其上存储有计算机程序(即程序产品)，所述计算机程序在被处理器运行时，会执行前述任意实施方式所提供的塔式起重机运维机构的协同控制方法。
需要说明的是，所述计算机可读存储介质的例子还可以包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他光学、磁性存储介质，在此不再一一赘述。
本申请的上述实施例提供的计算机可读存储介质与本申请实施例提供的塔式起重机运维机构的协同控制方法出于相同的发明构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
需要说明的是：
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备有固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本申请也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本申请的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本申请的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本申请的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本申请并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本申请的示例性实施例的描述中，本申请的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本申请要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本申请的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本申请的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本申请的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本申请实施例的虚拟机的创建系统中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本申请还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者系统程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本申请的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本申请进行说明而不是对本申请进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本申请可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干系统的单元权利要求中，这些系统中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到其各种变化或替换，这些都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (9)
1.一种塔式起重机运维机构的协同控制方法，其特征在于，包括：
对塔式起重机的运维机构分别进行采样，所述运维机构包括电机、启动器、和固定在车轮上的齿环，获取电机的电流、电压、转速参数，获取启动器的操作量参数，获取齿环的尺寸、振幅参数；
对所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数进行相关性分析，确定运维机构参数的特征变量；
利用特征变量建立运维机构参数多个反演模型，利用熵权法确定各单一模型权重，对各单一模型反演结果进行加权求和，建立反演运维机构参数的集合模型；
计算集合模型综合误差，根据所述综合误差执行相应的协同控制，并根据所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数得到电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息；
显示电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息并给出提示，根据所述电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息得到一键处理预案并显示；
所述对所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数进行相关性分析，确定运维机构参数的特征变量，包括：
根据所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数的采样数据进行函数关系数值模拟，确定各个参数之间的相关函数；
将所述相关函数中的函数关系作为运维机构参数的特征变量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述多个反演模型，包括：单波段模型、一阶微分模型和波段比值模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述利用熵权法确定各单一模型权重，对各单一模型反演结果进行加权求和，建立反演运维机构参数的集合模型，包括：
各单一模型权重系数计算公式如下：
式中，为第i个模型权重；/>为第i个模型反演误差序列的变异程度系数，N为建模采样点个数；
对各单一模型反演结果进行加权求和，建立反演运维机构参数的集合模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述计算集合模型综合误差，根据所述综合误差执行相应的协同控制，并根据所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数得到电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息，包括：
计算集合模型综合误差；
根据所述综合误差执行相应的协同控制，增大或减小所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数的一个或多个的取值，直至所述综合误差在预设范围内；
如果所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数在预设范围内，则得到电机、启动器、和固定在车轮上的齿环有效；如果所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数不在预设范围内，则得到电机、启动器、和固定在车轮上的齿环失效。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
所述计算集合模型综合误差的计算公式如下：
其中，A为建模相对均方根误差，B为建模相对误差；C为验证相对均方根误差；D为验证相对误差，CE为集合模型综合误差。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
所述显示电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息并给出提示，根据所述电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息得到一键处理预案并显示，包括：
显示电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息并给出提示，当电机、启动器、和固定在车轮上的齿环中的一个或多个失效时，在显示器上使用红色图标显示失效的运维机构图标；使用绿色图标显示有效的运维机构；
根据预设规则得到对运维机构的一键处理预案并显示，提示更换或维修显示失效的运维机构，并给出与剩余有效的运维机构相匹配的待更新运维机构的运行参数范围。
7.一种塔式起重机运维机构的协同控制系统，用于实现权利要求1所述的方法，其特征在于，该系统包括：
参数采样模块，用于对塔式起重机的运维机构分别进行采样，所述运维机构包括电机、启动器、和固定在车轮上的齿环，获取电机的电流、电压、转速参数，获取启动器的操作量参数，获取齿环的尺寸、振幅参数；
相关性分析模块，用于对所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数进行相关性分析，确定运维机构参数的特征变量；
模型建立模块，用于利用特征变量建立运维机构参数多个反演模型，利用熵权法确定各单一模型权重，对各单一模型反演结果进行加权求和，建立反演运维机构参数的集合模型；
有效性获取模块，用于计算集合模型综合误差，根据所述综合误差执行相应的协同控制，并根据所述电机的电流、电压、转速参数，启动器的操作量参数，齿环的尺寸、振幅参数得到电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息；
提示与处理模块，用于显示电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息并给出提示，根据所述电机、启动器、和固定在车轮上的齿环的有效性信息得到一键处理预案并显示。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序以实现如权利要求1-6任一项所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211021561.0A CN115465782B (zh) | 2022-08-24 | 2022-08-24 | 塔式起重机运维机构的协同控制方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211021561.0A CN115465782B (zh) | 2022-08-24 | 2022-08-24 | 塔式起重机运维机构的协同控制方法和系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115465782A CN115465782A (zh) | 2022-12-13 |
| CN115465782B true CN115465782B (zh) | 2024-01-19 |
Family
ID=84370930
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211021561.0A Active CN115465782B (zh) | 2022-08-24 | 2022-08-24 | 塔式起重机运维机构的协同控制方法和系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115465782B (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107036974A (zh) * | 2016-11-18 | 2017-08-11 | 中国水利水电科学研究院 | 基于确定性集合建模的水质参数多模型协同反演方法 |
| CN111695214A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-09-22 | 湖南澄科科技有限公司 | 基于统计模型的岸桥起重机疲劳损伤的确定方法 |
| CN111762688A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-10-13 | 北京化工大学 | 桥式吊车控制器生成方法、控制方法以及控制器生成系统 |
| WO2021036626A1 (zh) * | 2019-08-30 | 2021-03-04 | 五邑大学 | 一种基于滑模面的桥吊防摆方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114741876A (zh) * | 2022-04-12 | 2022-07-12 | 北京建筑大学 | 一种塔式起重机智能检验的方法 |
-
2022
- 2022-08-24 CN CN202211021561.0A patent/CN115465782B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107036974A (zh) * | 2016-11-18 | 2017-08-11 | 中国水利水电科学研究院 | 基于确定性集合建模的水质参数多模型协同反演方法 |
| WO2021036626A1 (zh) * | 2019-08-30 | 2021-03-04 | 五邑大学 | 一种基于滑模面的桥吊防摆方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111695214A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-09-22 | 湖南澄科科技有限公司 | 基于统计模型的岸桥起重机疲劳损伤的确定方法 |
| CN111762688A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-10-13 | 北京化工大学 | 桥式吊车控制器生成方法、控制方法以及控制器生成系统 |
| CN114741876A (zh) * | 2022-04-12 | 2022-07-12 | 北京建筑大学 | 一种塔式起重机智能检验的方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115465782A (zh) | 2022-12-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110232584B (zh) | 停车场选址方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备 | |
| US10330655B2 (en) | Air quality forecasting based on dynamic blending | |
| CN112785841B (zh) | 判断货车行驶路线拥堵状态的方法及装置 | |
| CN112362816A (zh) | 一种基于观测数据的臭氧来源分析方法及装置 | |
| CN113423063B (zh) | 基于车载t-box的车辆监控方法、装置、车辆及介质 | |
| CN113191240A (zh) | 轴承故障诊断的多任务深度神经网络方法及装置 | |
| CN115270993A (zh) | 柴油机组状态检测方法及系统 | |
| CN115465782B (zh) | 塔式起重机运维机构的协同控制方法和系统 | |
| CN116055089A (zh) | 一种网络靶场的训练评估方法及装置 | |
| Kuok et al. | Bayesian nonparametric modeling of structural health indicators under severe typhoons and its application to modeling modal frequency | |
| CN116628959A (zh) | 一种携沙河流污染物迁移检测方法、装置及电子设备 | |
| CN111885597B (zh) | 一种安全认证的方法和系统 | |
| CN113341459B (zh) | 基于机器学习和动力学计算融合的地震定位方法与设备 | |
| US20240095444A1 (en) | Facilitating customization and proliferation of state models | |
| CN112417734B (zh) | 一种基于风电场地理信息的风速订正方法及装置 | |
| CN107180126B (zh) | 一种桥梁风振监测传感器布置和风振响应重构方法 | |
| CN108445777A (zh) | 虚拟资产的数据转换 | |
| CN115964905B (zh) | 高原山地道路的排放测试工况构建方法和介质 | |
| CN109919293B (zh) | 一种危险驾驶判定方法及装置 | |
| CN117034643A (zh) | 一种气旋预测方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN111626789A (zh) | 房屋价格预测方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113495562B (zh) | 仿真路径生成方法、装置、设备以及计算机存储介质 | |
| CN112686444B (zh) | 基于相似车辆行驶特征数据的货车路线规划方法及装置 | |
| CN108120450B (zh) | 一种静止状态的判断方法及装置 | |
| CN117592341B (zh) | 一种t型桥梁健康状态的有限元预测方法和系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |