Fonctionnement optimisé et commande automatique de la grue à portique
1. Optimiser la stratégie opérationnelle
① Optimiser le processus d'exploitation et planifier rationnellement la séquence de levage. Selon les caractéristiques des tâches de chargement et de déchargement et la répartition des matériaux, formuler une séquence de levage scientifique et raisonnable. Par exemple, dans l'opération de chargement et de déchargement de marchandises en vrac au port, si plusieurs navires attendent le chargement et le déchargement en même temps, les navires ayant un taux de charge complet élevé et des positions de chargement et de déchargement pratiques doivent être exploités en premier, et les piles de matériaux proches de la voie de la grue à portique et concentrées doivent être levées en premier. En optimisant la séquence de levage, le temps d'inactivité de la grue et les actions de relevage et de rotation inutiles peuvent être réduits, et l'efficacité de l'exploitation peut être améliorée. Par exemple, le système de planification intelligent peut générer automatiquement le meilleur plan de séquence de levage en fonction d'informations telles que l'heure d'arrivée du navire, le type et la quantité de cargaison et la situation de stockage dans le chantier, ce qui peut augmenter l'efficacité de fonctionnement moyenne de la grue de 20 à 30 %.
② Conception efficace du chemin de transfert des matériaux Chemin de transfert efficace du point de saisie du matériau au point de placement. Dans la plage de travail de la grue à portique, tenez compte de l'action coordonnée de son mécanisme de relevage, de rotation et de levage pour terminer le transfert de matériau dans les plus brefs délais et avec la moindre consommation d'énergie. Par exemple, des algorithmes de géométrie spatiale et des modèles cinématiques sont utilisés pour calculer quelle combinaison de changement d'amplitude, d'angle de rotation et de hauteur de levage peut être utilisée pour placer rapidement le matériau dans le parc de stockage désigné ou dans le véhicule de transport après avoir saisi le matériau à partir d'une certaine position dans la cabine. Dans le même temps, combiné à des facteurs environnementaux tels que la vitesse et la direction du vent surveillés en temps réel, le chemin de transfert est ajusté de manière dynamique pour garantir une efficacité de fonctionnement élevée dans différentes conditions météorologiques.
2. Identification et saisie automatiques du matériau
① Technologie de reconnaissance visuelle
Installez des capteurs visuels (tels que des caméras industrielles, des radars laser, etc.) sur la pince ou l'épandeur de la grue à portique et utilisez la technologie de vision par ordinateur pour identifier et localiser les matériaux. Le capteur visuel collecte des images ou des données de nuage de points du matériau, puis analyse les données via des algorithmes de traitement d'image (tels que la détection de cible, l'extraction de caractéristiques, la reconstruction 3D, etc.) pour déterminer la position, la forme, la taille, la posture et d'autres informations du matériau. Par exemple, lors du chargement et du déchargement de conteneurs au port, le système visuel peut identifier rapidement et avec précision la position, le modèle et l'état des pièces d'angle du conteneur, fournissant ainsi des informations précises sur la position et la posture de la pince ou de l'épandeur. Pour les cargaisons en vrac, le capteur visuel peut estimer le volume et le poids du matériau en fonction de la forme d'empilement et des caractéristiques de surface du matériau, de sorte que la grue peut ajuster raisonnablement la force et la position de la pince pour obtenir une prise précise, améliorer l'efficacité opérationnelle et la précision de la manutention des matériaux.
② Algorithme de capture intelligent
Sur la base des résultats de la reconnaissance visuelle, l'algorithme de saisie intelligent est utilisé pour contrôler l'action de la pince ou de l'épandeur. L'algorithme de saisie intelligent prend en compte de manière exhaustive des facteurs tels que les caractéristiques du matériau, la structure mécanique de la grue et le modèle cinématique pour déterminer la meilleure stratégie de saisie. Par exemple, lors de la saisie d'une cargaison en vrac de forme irrégulière, l'algorithme calculera l'angle d'ouverture optimal et la trajectoire de descente du godet de la pince en fonction du centre de gravité et des caractéristiques de forme du matériau, garantissant que le godet de la pince peut saisir le matériau de manière stable et l'empêcher de glisser. Pendant le processus de saisie, l'algorithme peut également surveiller le contact entre le godet de la pince et le matériau en temps réel, et ajuster la force et l'action de saisie en temps voulu en fonction des informations de retour, améliorant ainsi le taux de réussite et l'efficacité de la saisie et réduisant la perte et le gaspillage de matériaux.
3. Diagnostic des pannes et maintenance intelligente
① Diagnostic des pannes basé sur l'intelligence artificielle
Par conséquent, la technologie de l'intelligence artificielle (comme le réseau neuronal artificiel, la machine à vecteurs de support, etc.) est utilisée pour établir un modèle de diagnostic des pannes pour les grues portiques. Le modèle de diagnostic des pannes est formé et optimisé en collectant une grande quantité de données dans des conditions normales de fonctionnement et de panne de la grue (telles que les paramètres de fonctionnement de chaque mécanisme, les signaux de vibration, les signaux de courant et de tension, etc.). Lorsque la grue est en marche, les données collectées en temps réel sont entrées dans le modèle de diagnostic des pannes, et le modèle peut déterminer automatiquement s'il y a une panne et le type et l'emplacement de la panne. Par exemple, le modèle de réseau neuronal peut diagnostiquer avec précision le type de panne du moteur (comme un court-circuit, un circuit ouvert, une surcharge, etc.) en apprenant les caractéristiques de changement de forme d'onde du courant du moteur dans différentes conditions de panne. Cette méthode de diagnostic des pannes basée sur l'intelligence artificielle a une grande précision et une grande adaptabilité, peut rapidement découvrir les risques de panne potentiels, réduire les temps d'arrêt des équipements et améliorer l'efficacité de la production.
②Système de maintenance intelligent
Combinez les résultats du diagnostic des pannes avec les données de fonctionnement de l'équipement pour établir un système de maintenance intelligent. Le système génère automatiquement des plans de maintenance et des listes de tâches en fonction du fonctionnement réel de la grue. Par exemple, lorsque le système de diagnostic des pannes détecte que l'usure d'un composant clé est proche de la limite, le système de maintenance intelligent organise à l'avance la tâche de maintenance consistant à remplacer le composant et réserve automatiquement les pièces et les outils nécessaires. Dans le même temps, le système de maintenance intelligent peut également suivre et gérer le travail du personnel de maintenance pour garantir que les tâches de maintenance sont effectuées à temps et avec une qualité élevée, améliorer l'efficacité de la maintenance et le niveau de gestion de l'équipement et prolonger la durée de vie de l'équipement.
