КЕРУВАННЯ СТІЙКІСТЮ БАШТОВОГО КРАНА ЗА ДОПОМОГОЮ ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
DOI:
https://doi.org/10.18664/1994-7852.210.2024.320673Ключові слова:
баштовий кран, стійкість, штучний інтелект, нейронна мережа, зовнішні навантаження, система безпеки, прогнозування, керуванняАнотація
У цій роботі подано систему забезпечення стійкості баштового крана за допомогою методів штучного інтелекту. Система містить датчики для збору даних про зовнішні навантаження та параметри крана, контролер із нейромережевою моделлю для прогнозування параметрів вітру та алгоритм керування механізмами крана. Система розроблена для забезпечення стійкості крана в робочому та неробочому станах. Результати дослідження показали, що запропонована система може ефективно забезпечувати стійкість баштового крана в робочому стані, прогнозувати небезпечні пориви вітру і вживати відповідних заходів для запобігання перекиданню. Використання цієї системи може значно знизити кількість аварій на баштових кранах.
Посилання
Кружилко О. Є., Майстренко В. В., Атаманюк О. О. Перспективи використання інформаційної системи обліку баштових кранів. Проблеми охорони праці в Україні. 2015. № 29. С. 64-69. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/pop_2015_29_10, 2015. (дата звернення: 02.05.2024).
Rosenfeld J. Safety Data About Tower Crane Accidents. URL: https://wwwrosenfeldinjurylawyers-com.translate.goog/news/what-osha-safety-data-tells-us-about-tower-craneaccidents (last access 03.05.2024).
Fedina E. V., Pushenko S. L. Analysis of the main causes of injuries when operating tower cranes. Inzhenernyi vestnik Dona [Don Engineering Bulletin]. URL: http://www.ivdon.ru/magazine/archive/n4p1y2012/ (дата звернення: 02.05.2024).
Polina N., Povetkina Elena A. Khamidullina Analysis of emergency and industrial injuries when dealing with loading mechanisms. XXI century. Technosphere safety. 2018. Vol. 3(4). Р. 40-50. DOI: 10.21285/1814-35202018-4-40-50.
Короткий А. А., Павленко А. Н., Кинжибалов А. А., Кинжибалов А. В. Системы безопасности башенных кранов в аспекте решения проблемы аварийности и производственного травматизма. Вопросы безопасности. 2018. № 5. С. 25-34.
Design, construction, and control of a novel tower crane / J. J. Rubio-Avila, R. AlcantaraRamirez, J. Jaimes-Ponce, I. I. Siller-Alcala. International journal of mathematics and computers in simulation. Mexico, 2007. Vol. 1, iss. 2. Р. 119-126.
Раціональні приводи підйомно-транспортних, дорожніх машин та логістичних комплексів: монографія / О. В. Григоров, В. В. Стрижак, Н. О. Петренко та ін.; за ред. О. В. Григорова. Харків: НТУ «ХПІ», 2016. 352 с.
РД 22-166-86. Краны башенные строительные. Нормы расчета. СКТБ «Стройдормаш». Москва, 1987. 62 с.
ДБН В.1.2-2:2006. Навантаження і впливи. Норми проектування. Київ: МІНБУД УКРАЇНИ, 2006. 75 с.
Slew/translation positioning and swing suppression for 4-DOF tower cranes with parametric uncertainties: design and hardware experimentation / N. Sun, Y. Fang, H. Chen, B. Lu and Y. Fu. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2016. № 63. Р. 6407–6418.
Lawrence J. and Singhose W. Command shaping slewing motions for tower cranes. Journal of Vibration and Acoustics. 2010. № 132. 011002.
Radial-motion assisted command shapers for nonlinear tower crane rotational slewing / D. Blackburn, J. Lawrence, J. Danielson, W. Singhose, T. Kamoi and A. Taura. Control Engineering Practice. 2010. № 18. Р. 523–531.
Duong S. C., Uezato E., Kinjo H. and Yamamoto T. A hybrid evolutionary algorithm for recurrent neural network control of a three-dimensional tower crane. Automation in Construction. 2012. № 23. Р. 55–63.
Omar H. M. and Nayfeh A. H. Gain scheduling feedback control for tower cranes. Journal of Vibration and Control. 2003. № 9. Р. 399–418.
Böck M. and Kugi A. Real-time nonlinear model predictive path-following control of a laboratory tower crane. IEEE Transactions of Control Systems Technology. 2014. № 22. Р. 1461– 1473.
Al-mousa A. A., Nayfeh A. H. and Kachroo P. Control of rotary cranes using fuzzy logic. Shock and Vibration. 2003. № 10. Р. 81–95.
Anti-sway tracking control of tower cranes with delayed uncertainty using a robust adaptive fuzzy control / T. S. Wu, M. Karkoub, W. S. Yu, C. T. Chen, M. G. Her and K. W. Wu. Fuzzy Sets and Systems. 2016. № 290. Р. 118–137.
Sadati N. and Hooshmand A. Design of a gain-scheduling anti-swing controller for tower cranes using fuzzy clustering techniques. International Conference on Computational Intelligence for Modelling Control and Automation. Sydney, Australia, 2006. Р. 172–177.
Watany M., Eltantawie M. A. and Abouel-seoud S. A. Application of an adaptive neuro fuzzy inference system for low speed planetary gearbox vibration control. Journal of Low Frequency Noise, Vibration and Active Control. 2015. № 34. Р. 323–341.
Kurczyk S. and Pawel M. Fuzzy control for semi-active vehicle suspension. Journal of Low Frequency Noise, Vibration and Active Control. 2013. № 32. Р. 217–225.
Liu C., Zhao H. and Cui Y. Research on application of fuzzy adaptive PID controller in bridge crane control system. IEEE 5th International Conference on Software Engineering and Service Science. Beijing, China, 2014. Р. 1–4.
Al-mousa A. A. Control of rotary cranes using fuzzy logic and time-delayed position feedback control, Master Thesis, Virginia Polytechnic Institute and State University, USA, 2000.
Omar H. M. and Nayfeh A. H. Anti-swing control of gantry and tower cranes using fuzzy and time delayed feedback with friction compensation. Shock and Vibration. 2005. № 12. Р. 73–89.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
