公开(公告)号：CN118992831B

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202411466991.2

申请日：2024-10-21

Applicant: 无锡学院

Inventor： 宋长坡 ,  焦永志 ,  王松雷 ,  李晓虎 ,  沈跃山 ,  吴庆干 ,  孙宁 ,  夏庆锋 ,  刘永刚 ,  朱胜国 ,  王思力 ,  王加林 ,  王禹雯

IPC: B66C13/16 ,  B66C13/18

Abstract: 本发明提供一种人工智能驱动的起重机自适应抗干扰控制方法及系统，起重机自适应抗干扰控制技术领域，本发明首先收集多组起重机工作时的历史数据，构成历史数据集，并按比例将其分为训练集与验证集，使用神经网络构建起重机干扰预测模型，使用训练集和验证集对模型进行训练优化，生成摆动干扰预测模型，实时采集起重机工作时的各种数据，使用摆动干扰预测模型预测摆动干扰系数，通过重物质量、重物横截面积、风速和空气密度生成风力干扰系数；通过吊臂振动频率和幅值生成振动干扰系数；通过上述干扰系数调节系统增益，然后通过增益控制控制器输出，以达到自适应抗干扰的目的。

公开(公告)号：CN118992831A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411466991.2

申请日：2024-10-21

Applicant: 无锡学院

Inventor： 宋长坡 ,  焦永志 ,  王松雷 ,  李晓虎 ,  沈跃山 ,  吴庆干 ,  孙宁 ,  夏庆锋 ,  刘永刚 ,  朱胜国 ,  王思力 ,  王加林 ,  王禹雯

IPC: B66C13/16 ,  B66C13/18

Abstract: 本发明提供一种人工智能驱动的起重机自适应抗干扰控制方法及系统，起重机自适应抗干扰控制技术领域，本发明首先收集多组起重机工作时的历史数据，构成历史数据集，并按比例将其分为训练集与验证集，使用神经网络构建起重机干扰预测模型，使用训练集和验证集对模型进行训练优化，生成摆动干扰预测模型，实时采集起重机工作时的各种数据，使用摆动干扰预测模型预测摆动干扰系数，通过重物质量、重物横截面积、风速和空气密度生成风力干扰系数；通过吊臂振动频率和幅值生成振动干扰系数；通过上述干扰系数调节系统增益，然后通过增益控制控制器输出，以达到自适应抗干扰的目的。