Operasi yang dioptimumkan dan kawalan automatik kren portal
1. Optimumkan strategi operasi
① Optimumkan proses operasi dan rancang urutan pengangkatan secara rasional. Mengikut ciri-ciri tugas pemunggahan dan pengedaran bahan, rumuskan urutan pengangkatan yang saintifik dan munasabah. Sebagai contoh, dalam operasi pemunggahan dan pemunggahan kargo pukal di pelabuhan, jika terdapat beberapa kapal menunggu untuk memuat dan memunggah pada masa yang sama, kapal dengan kadar muatan penuh yang tinggi dan kedudukan pemunggahan dan pemunggahan yang mudah hendaklah dikendalikan terlebih dahulu, dan longgokan bahan yang berdekatan dengan landasan kren gantri dan pekat hendaklah diangkat terlebih dahulu. Dengan mengoptimumkan urutan pengangkatan, masa terbiar kren dan tindakan luffing dan putaran yang tidak perlu boleh dikurangkan, dan kecekapan operasi boleh dipertingkatkan. Sebagai contoh, sistem penjadualan pintar secara automatik boleh menjana pelan jujukan angkat terbaik berdasarkan maklumat seperti masa ketibaan kapal, jenis dan kuantiti kargo, dan keadaan penyimpanan di halaman, yang boleh meningkatkan kecekapan operasi purata bagi kren sebanyak 20% - 30%.
② Reka bentuk laluan pemindahan bahan yang cekap Laluan pemindahan yang cekap dari titik pengambilan bahan ke titik penempatan. Dalam julat kerja kren gantri, pertimbangkan tindakan yang diselaraskan oleh mekanisme luffing, putaran dan pengangkatannya untuk menyelesaikan pemindahan bahan dalam masa yang paling singkat dan dengan penggunaan tenaga yang paling sedikit. Sebagai contoh, algoritma geometri spatial dan model kinematik digunakan untuk mengira gabungan perubahan amplitud, sudut putaran dan ketinggian angkat boleh digunakan untuk meletakkan bahan dengan cepat di tempat penyimpanan yang ditetapkan atau kenderaan pengangkutan selepas mengambil bahan dari kedudukan tertentu dalam kabin. Pada masa yang sama, digabungkan dengan faktor persekitaran seperti kelajuan angin dan arah yang dipantau dalam masa nyata, laluan pemindahan dilaraskan secara dinamik untuk memastikan kecekapan operasi yang tinggi di bawah keadaan cuaca yang berbeza.
2. Pengenalan bahan automatik dan merebut
① Teknologi pengecaman visual
Pasang penderia visual (seperti kamera industri, radar laser, dsb.) pada cengkaman atau penyebar kren portal, dan gunakan teknologi penglihatan komputer untuk mengenal pasti dan mencari bahan. Penderia visual mengumpul imej atau data awan titik bahan, dan kemudian menganalisis data melalui algoritma pemprosesan imej (seperti pengesanan sasaran, pengekstrakan ciri, pembinaan semula 3D, dll.) untuk menentukan kedudukan, bentuk, saiz, postur dan maklumat lain daripada bahan tersebut. Sebagai contoh, apabila memuat dan memunggah kontena di pelabuhan, sistem visual boleh mengenal pasti kedudukan, model dan status bahagian penjuru bekas dengan cepat dan tepat, dengan itu memberikan maklumat kedudukan rampasan dan postur yang tepat untuk cengkaman atau penyebar. Untuk kargo pukal, penderia visual boleh menganggarkan isipadu dan berat bahan berdasarkan bentuk susun dan ciri-ciri permukaan bahan, supaya kren boleh melaraskan daya cengkam dan kedudukan secara munasabah untuk mencapai cengkaman yang tepat, meningkatkan kecekapan operasi dan ketepatan pengendalian bahan.
② Algoritma merebut pintar
Berdasarkan hasil pengecaman visual, algoritma rampasan pintar digunakan untuk mengawal tindakan rampasan atau penyebar. Algoritma rampasan pintar secara menyeluruh mempertimbangkan faktor-faktor seperti ciri-ciri bahan, struktur mekanikal kren dan model kinematik untuk menentukan strategi rampasan terbaik. Sebagai contoh, apabila merebut kargo pukal berbentuk tidak teratur, algoritma akan mengira sudut bukaan optimum dan laluan turun baldi ambil berdasarkan pusat graviti dan ciri bentuk bahan, memastikan baldi ambil boleh merebut bahan secara stabil dan menghalang ia daripada tergelincir. Semasa proses rampasan, algoritma juga boleh memantau hubungan antara baldi rampas dan bahan dalam masa nyata, dan melaraskan daya rampasan dan tindakan dalam masa mengikut maklumat maklum balas, dengan itu meningkatkan kadar kejayaan dan kecekapan meraih dan mengurangkan kehilangan dan pembaziran bahan.
3. Diagnosis kerosakan dan penyelenggaraan pintar
① Diagnosis kerosakan berdasarkan kecerdasan buatan
Oleh itu, teknologi kecerdasan buatan (seperti rangkaian saraf tiruan, mesin vektor sokongan, dll.) digunakan untuk mewujudkan model diagnosis kerosakan untuk kren portal. Model diagnosis kerosakan dilatih dan dioptimumkan dengan mengumpul sejumlah besar data di bawah operasi normal dan keadaan kerosakan kren (seperti parameter operasi setiap mekanisme, isyarat getaran, isyarat arus dan voltan, dsb.). Apabila kren sedang berjalan, data masa nyata yang dikumpul dimasukkan ke dalam model diagnosis kerosakan, dan model secara automatik boleh menentukan sama ada terdapat kerosakan dan jenis dan lokasi kerosakan. Sebagai contoh, model rangkaian saraf dengan tepat boleh mendiagnosis jenis kerosakan motor (seperti litar pintas, litar terbuka, beban lampau, dll.) dengan mempelajari ciri perubahan bentuk gelombang arus motor di bawah keadaan kerosakan yang berbeza. Kaedah diagnosis kerosakan berdasarkan kecerdasan buatan ini mempunyai ketepatan dan kebolehsuaian yang tinggi, boleh menemui potensi bahaya kerosakan dengan cepat, mengurangkan masa henti peralatan dan meningkatkan kecekapan pengeluaran.
②Sistem penyelenggaraan pintar
Gabungkan keputusan diagnosis kerosakan dengan data pengendalian peralatan untuk mewujudkan sistem penyelenggaraan pintar. Sistem secara automatik menjana pelan penyelenggaraan dan senarai tugas berdasarkan operasi sebenar kren. Sebagai contoh, apabila sistem diagnosis kerosakan mengesan bahawa kehausan komponen utama menghampiri had, sistem penyelenggaraan pintar akan mengatur tugas penyelenggaraan menggantikan komponen terlebih dahulu dan secara automatik menempah bahagian dan alatan yang diperlukan. Pada masa yang sama, sistem penyelenggaraan pintar juga boleh menjejak dan mengurus kerja kakitangan penyelenggaraan untuk memastikan tugas penyelenggaraan diselesaikan tepat pada masanya dan dengan kualiti yang tinggi, meningkatkan kecekapan penyelenggaraan dan tahap pengurusan peralatan, dan memanjangkan hayat perkhidmatan peralatan tersebut.
