基于神经网络的汽车起重机的起吊载荷测量方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010461935.5
IPC分类号：B66C13/16;G01G19/14;G06N3/08
申请日期：
2020-05-27
申请人：
太原科技大学

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著录项信息

专利名称	基于神经网络的汽车起重机的起吊载荷测量方法
申请号	CN202010461935.5	申请日期	2020-05-27
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-08-28	公开/公告号	CN111591893A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	B66C13/16 ? IPC结构图谱： B 作业；运输 B6 交通运输 B66 卷扬；提升；牵引 B66C 起重机；用于起重机、绞盘、绞车或滑车的载荷吊挂元件或装置（钢绳、钢缆或链条卷扬机构，及其制动或停止装置入B66D；核反应堆专用的入G21） B66C13/00 其他结构特征或零件 B66C13/16 显示、记录或称量装置的应用（在起重机吊钩上的入B66C 1/40；在安全装置内的入B66C 15/00；称量仪器入G01G；一般的远距离显示入G08）	IPC分类号	B;6;6;C;1;3;/;1;6;;;G;0;1;G;1;9;/;1;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	太原科技大学	申请人地址	山西省太原市万柏林区窊流路66号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	太原科技大学	当前权利人	太原科技大学
发明人	王恺;王爱红;马浩钦;左旸;鲍东杰;秦泽
代理机构	山西五维专利事务所（有限公司）	代理人	暂无

摘要

本发明涉及一种基于神经网络的汽车起重机的起吊载荷测量方法，目的是解决汽车起重机起吊载荷测量过程易受臂杆力矩动态变化、多处机械摩擦、钢丝绳下垂等不可控因素影响，导致测量费时费力、测量结果不精确的技术问题。本发明通过汽车起重机起重臂的结构特征和几何参数，建立载荷作用下起重臂力学模型，利用训练好的径向基神经网络，通过微处理器和计算机可快速获取汽车起重机任意环境、地点、工况下的起吊载荷，从而大大节省汽车起重机现场实测，通过实时获取起吊载荷使得汽车起重机稳定性评估更为便利；利用压强和仰角获取起吊载荷的实时测量、实现容易、布置方便、成本低；减少了环境干扰和系统误差，有效提升了工作效率。

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