Оптимизированная работа и автоматическое управление портальным краном
1. Оптимизировать стратегию работы
① Оптимизируйте рабочий процесс и рационально спланируйте последовательность подъема. В соответствии с характеристиками задач погрузки и разгрузки и распределением материалов сформулируйте научную и разумную последовательность подъема. Например, при погрузке и разгрузке насыпных грузов в порту, если одновременно есть несколько судов, ожидающих погрузки и разгрузки, суда с высокой полной загрузкой и удобными позициями погрузки и разгрузки должны быть запущены в первую очередь, а штабеля материалов, расположенные близко к путям портального крана и сконцентрированные, должны быть подняты в первую очередь. Оптимизируя последовательность подъема, можно сократить время простоя крана и ненужные действия по изменению вылета стрелы и вращению, а также повысить эффективность работы. Например, интеллектуальная система планирования может автоматически генерировать лучший план последовательности подъема на основе такой информации, как время прибытия судна, тип и количество груза, а также ситуация с хранением на складе, что может повысить среднюю эффективность работы крана на 20% - 30%.
② Эффективная конструкция пути передачи материала Эффективный путь передачи от точки захвата материала до точки размещения. В пределах рабочего диапазона козлового крана рассмотрите скоординированное действие его механизма изменения вылета стрелы, вращения и подъема, чтобы завершить передачу материала в кратчайшие сроки и с наименьшим потреблением энергии. Например, алгоритмы пространственной геометрии и кинематические модели используются для расчета того, какое сочетание изменения амплитуды, угла поворота и высоты подъема может быть использовано для быстрого размещения материала на указанной складской площадке или транспортном средстве после захвата материала из определенного положения в кабине. В то же время, в сочетании с факторами окружающей среды, такими как скорость и направление ветра, отслеживаемыми в реальном времени, путь передачи динамически корректируется для обеспечения высокой эффективности работы в различных погодных условиях.
2. Автоматическая идентификация и захват материала
① Технология визуального распознавания
Установите визуальные датчики (например, промышленные камеры, лазерные радары и т. д.) на грейфер или спредере портального крана и используйте технологию компьютерного зрения для идентификации и определения местоположения материалов. Визуальный датчик собирает изображения или данные облака точек материала, а затем анализирует данные с помощью алгоритмов обработки изображений (например, обнаружения цели, извлечения признаков, трехмерной реконструкции и т. д.) для определения положения, формы, размера, осанки и другой информации о материале. Например, при загрузке и разгрузке контейнеров в порту визуальная система может быстро и точно определить положение, модель и состояние угловых частей контейнера, тем самым предоставляя точную информацию о положении и осанке грейфера или спредера. Для насыпных грузов визуальный датчик может оценить объем и вес материала на основе формы укладки и характеристик поверхности материала, чтобы кран мог разумно регулировать силу и положение грейфера для достижения точного захвата, повышения эффективности работы и точности обработки материалов.
② Интеллектуальный алгоритм захвата
На основе результатов визуального распознавания интеллектуальный алгоритм захвата используется для управления действием грейфера или спредера. Интеллектуальный алгоритм захвата всесторонне учитывает такие факторы, как характеристики материала, механическая структура крана и кинематическая модель, чтобы определить наилучшую стратегию захвата. Например, при захвате насыпного груза неправильной формы алгоритм рассчитает оптимальный угол раскрытия и траекторию опускания грейферного ковша на основе центра тяжести и характеристик формы материала, гарантируя, что грейферный ковш может стабильно захватывать материал и не допускать его соскальзывания. Во время процесса захвата алгоритм может также отслеживать контакт между грейферным ковшом и материалом в режиме реального времени и вовремя регулировать силу захвата и действие в соответствии с информацией обратной связи, тем самым повышая успешность и эффективность захвата и сокращая потери и отходы материалов.
3. Диагностика неисправностей и интеллектуальное обслуживание
① Диагностика неисправностей на основе искусственного интеллекта
Таким образом, технология искусственного интеллекта (например, искусственная нейронная сеть, машина опорных векторов и т. д.) используется для создания модели диагностики неисправностей для портальных кранов. Модель диагностики неисправностей обучается и оптимизируется путем сбора большого количества данных при нормальной работе и неисправностях крана (например, рабочие параметры каждого механизма, сигналы вибрации, сигналы тока и напряжения и т. д.). Когда кран работает, собранные в реальном времени данные вводятся в модель диагностики неисправностей, и модель может автоматически определять, есть ли неисправность, а также тип и место неисправности. Например, модель нейронной сети может точно диагностировать тип неисправности двигателя (например, короткое замыкание, обрыв цепи, перегрузка и т. д.), изучая характеристики изменения формы волны тока двигателя при различных неисправностях. Этот метод диагностики неисправностей, основанный на искусственном интеллекте, обладает высокой точностью и адаптивностью, может быстро обнаруживать потенциальные опасности неисправностей, сокращать время простоя оборудования и повышать эффективность производства.
②Интеллектуальная система обслуживания
Объедините результаты диагностики неисправностей с данными об эксплуатации оборудования, чтобы создать интеллектуальную систему обслуживания. Система автоматически генерирует планы обслуживания и списки задач на основе фактической работы крана. Например, когда система диагностики неисправностей обнаруживает, что износ ключевого компонента близок к пределу, интеллектуальная система обслуживания заранее организует задачу обслуживания по замене компонента и автоматически резервирует необходимые детали и инструменты. В то же время интеллектуальная система обслуживания может также отслеживать и управлять работой персонала по обслуживанию, чтобы гарантировать, что задачи по обслуживанию будут выполнены вовремя и с высоким качеством, повысить эффективность обслуживания и уровень управления оборудованием, а также продлить срок службы оборудования.
