基于深度神经网络的质量块装卸方法及系统

    公开(公告)号:CN117252463A

    公开(公告)日:2023-12-19

    申请号:CN202311179640.9

    申请日:2023-09-13

    摘要: 本发明公开了基于深度神经网络的质量块装卸方法及系统,涉及自动化与控制工程技术领域,包括:构建基于深度神经网络的质量块运行距离预测模型;设计自适应算法自动调整行吊的速度和方向;构建行吊运行的坐标系;进行质量块装卸工序;在行吊的过程中进行安全监控以及能量转换。我方发明通过深度神经网络的质量块运行距离预测模型,更准确地预测质量块的运动状态和最终位置,基于实时风速的自适应算法能够自动调整行吊的速度和方向,结合振动、距离和温度传感器,系统能够监测质量块的稳定性、与行吊之间的安全距离以及是否存在过热风险,从而及时采取措施,利用质量块在缓冲平台上的动能,设计的机械能到电能的转换系统可以回收能量。