一种起重机智能化作业系统及其方法和介质
一、系统架构设计
- 感知层
- 多源传感器网络：集成激光雷达（精度±1cm）、毫米波雷达、视觉传感器（如高分辨率摄像头）、倾角传感器（±0.1°）等，实时采集起重机姿态、负载重量、环境障碍物等数据。
- 动态环境建模：通过多传感器数据融合技术（如卡尔曼滤波），构建三维作业空间模型，识别安全区域、警告区域及障碍物。
- 决策层
- AI自主规划模块：采用混合整数线性规划优化算法和深度学习模型，生成最优作业路径，动态调整吊装策略。
- 避障与安全防护：基于强化学习算法预测障碍物轨迹，结合防碰撞、防倾覆、防超载等多级安全机制，实现实时避障和紧急制动。
- 执行层
- 伺服控制单元：通过高精度伺服电机（如变频双速电动葫芦）和闭环控制系统，实现吊钩毫米级定位及负载防摇摆控制。
- 多机协同接口：支持多台起重机协同作业的通信协议，通过5G/Wi-Fi实现任务分配与同步动作。
- 运维与交互层
- 故障自诊断系统：利用神经网络分析设备运行数据，提前预警机械磨损、电气故障等问题，生成预防性维护计划。
- 人机交互界面（HMI）：提供可视化操作面板和远程管理平台，支持语音指令、AR辅助定位及作业进度监控。
二、核心方法实现
- 智能化作业流程
- 步骤1：任务解析：输入吊装目标参数（如重量、尺寸、目标坐标），系统自动匹配吊具并生成初始路径。
- 步骤2：环境感知：通过激光雷达和视觉传感器扫描作业区域，识别障碍物并更新动态地图。
- 步骤3：路径优化：基于AI决策模块计算最优路径，考虑能耗、时间、安全系数等多目标约束。
- 步骤4：执行与调整：在吊装过程中实时监测负载摆动幅度，通过PID算法动态调整电机扭矩和速度。
- 步骤5：安全闭环：若检测到异常（如风速突变或障碍物侵入），触发紧急停机或路径重规划。
- 关键技术
- 多模态数据融合：结合点云数据、图像信息及设备状态参数，提升环境感知精度（如误差≤0.01m）。
- 能量回收技术：在负载下降过程中回收势能，转换效率达85%以上，降低能耗25%。
三、存储介质设计
- 计算机可读介质：存储控制程序代码，包括传感器数据处理算法、AI决策模型、执行指令集等，支持OTA远程更新。
- 数据管理模块：记录设备运行日志、故障历史及维护记录，通过云平台实现大数据分析和预测性维护。
四、创新优势
- 效率提升：自动化作业使吊装周期缩短30%，多机协同场景效率提高50%。
- 安全性增强：通过实时防碰撞和故障自诊断，事故率降低90%。
- 适应性扩展：支持模块化设计，可适配港口、工厂、建筑等多场景需求。
五、应用场景示例
- 自动化码头：实现集装箱无人化装卸，与AGV协同作业。
- 智能工厂：配合MES系统完成精密设备搬运，定位精度±2mm。
