[發明專利]一種基于人工神經網絡算法的起重力矩限制器自適應精度校準方法

有效

• 申請號: 200710166216.5
• 申請日: 2007-11-08
• 公開（公告）號: CN101428735A
• 公開（公告）日: 2009-05-13
• 發明（設計）人: 黃正清
• 申請（專利權）人: 北京普瑞塞特控制系統科技有限公司;黃正清
• 主分類號: B66C15/00
• 分類號: B66C15/00;B66C13/16
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1、技術領域

本發明是一種起重力矩限制器實時測量并顯示的重量、幅度、長度、角度等起重機工況參數的精度校準方法。?

2、背景技術

起重力矩限制器由位置傳感器(測量長度、角度等信號)和力傳感器(測量拉力、壓力等信號)獲得實時工況參數信號，所采用的精度校準方法是測量起重機在各種工況下不同吊重時的傳感器信號，通過特定的算法得到參數轉換運算公式，然后寫入單片機進行處理運算，獲得實際起重量與幅度并與最大力矩進行比較判斷，在危險狀態下輸出控制信號，避免起重機向危險狀態動作，從而起到安全保護作用。但是，起重力矩限制器所普遍采用的這種精度校準方法需要耗費大量的人力物力和時間對起重機進行工況參數測量，容易因為測量過程中的偶然因素或人為失誤產生錯誤，并且在起重臂運動過程中的工況參數數據難以測量采集，造成起重力矩限制器精度不夠，產生錯誤判斷。?

3、發明內容

為了克服現有起重力矩限制器精度校準時間長、效率低、容易產生誤差的問題，本發明采用基于人工神經網絡算法的自適應校準技術，通過轉換電路、單片機與存儲器自動采集存儲起重臂在不同運動狀態(向上、向下或靜止)的工況參數數據并立即進行運算處理，得到該起重機在此工況下進行工作的重量與幅度的精確數值，不需要另外進行數據運算處理，有效排除人為干擾所產生的誤差，大大提高起重力矩限制器精度校準的效率和精確度。?

本發明所采用的技術解決方案是：將起重機的工況進行合理的劃分，以臂長和起重臂與水平之間的夾角為坐標構建數據采集神經網絡坐標系；通過轉換電路自動采集處理存儲起重臂在不同運動狀態(向上、向下或靜止)的傳感器信號，并輸入單片機進行運算處理，按照一定的規則將轉換結果自動實時存儲到存儲器指定區域；通過特定的算法得到的參數轉換運算公式來完成采用人工神經網絡算法對所采集的數據進行判斷，識別異常網絡節點，對異常節點數據進行剔除，并根據相鄰節點數據自動生成有效節點數據的全過程；在起重機工作時力矩限制器主機根據位置傳感器識別起重機工作狀態，通過力傳感器獲得起重機受力狀況，自動調用所存儲的數據進行運算處理，從而得到重量、幅度等實時工況數據，在人機界面上進行顯示，并根據與最大力矩判斷的結果輸出控制信號。?

本發明能夠使力矩限制器根據起重機的實際使用狀態進行精度校準，提高起重力矩限制器的精度和調試效率，有效保證起重機的作業安全，廣泛適用于流動式起重機(汽車起重機、履帶式起重機、輪胎起重機)和非流動式起重機的力矩限制器精度校準。?

4、具體實施方式

本發明需要通過核心算法與軟件實現、硬件設計和規定的人機操作流程來具體實施。?

4.1核心算法與軟件實現?

本發明采用神經網絡自適應技術作為核心算法的基礎，包括以下部分：?

4.1.1人工神經網絡坐標系構建?

本發明根據起重機的工作特性，將起重機劃分為可自由伸縮與不可自由伸縮兩大類型，以起重臂長度和起重臂與水平之間的夾角作為坐標軸構建坐標系。對于可自由伸縮的起重機(如汽車起重機)，根據其起重特性表所標明的長度段作為臂長坐標節點劃分的依據；對于不可自由伸縮的起重機(如履帶式起重機)，則根據其自身的不同臂長作為臂長坐標節點劃分依據。鑒于起重機在工作狀態下起重臂與水平之間的夾角一般在20-80度之間，因此角度坐標以22度為起始節點，每隔三度作為節點坐標，直至79度為止，通過以上方式構建神經網絡坐標系。?

4.1.2數據存儲與訪問規則?

在構建神經網絡坐標系后，根據起重機臂的運動狀態將所需要存儲的數據分為向上與向下兩個空間，每個空間由m個5×20的矩陣組成，其中m為臂長劃分節點數，每個矩陣為該臂長節點的數據。矩陣的行列代表意義如下所示：?

其中：a0-起重機在空載狀態下運動時所自動記錄的角度信號轉換值；?

a1-起重機在吊有一定重量砝碼狀態下運動時所自動記錄的角度信號轉換值；?

F0-起重機在空載狀態下運動時所自動記錄的力傳感器信號轉換值；?

F1-起重機在吊有一定重量砝碼狀態下運動時所自動記錄的力傳感器信號轉換值；?

W1-起重機在該臂長節點進行校準時所用砝碼的重量。?

校準完成后，單片機自動按上述存儲規則將數據存儲在存儲器指定區域。?