[发明专利]一种用于装配式建筑的塔式起重机控制系统在审

专利信息
申请号: 202210939840.9 申请日: 2022-08-05
公开(公告)号: CN115469573A 公开(公告)日: 2022-12-13
发明(设计)人: 陈德木;陈博;缪立军 申请(专利权)人: 杭州杰牌传动科技有限公司
主分类号: G05B19/042 分类号: G05B19/042;B66C13/16;B66C13/46;B66C13/48;G01B11/00;G01H17/00
代理公司: 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 代理人: 付婧
地址: 311223 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 用于 装配式 建筑 塔式起重机 控制系统
【权利要求书】:

1.一种用于装配式建筑的塔式起重机控制系统,包括总控制器、模型库、位置测量模块、塔机控制模块和计算模块;其特征在于:

位置测量模块连接总控制器,用于检测装配式建筑模块的位置坐标,并将检测到的装配式建筑模块的坐标发送给总控制器;

总控制器利用计算模块将建筑模块的位置坐标与模型库中的坐标相比较,并计算坐标偏差;

塔机控制模块连接总控制器,总控制器根据利用计算模块根据坐标偏差计算塔机控制模块需要调节的位置调节量;塔机控制模块控制塔机带动装配式建筑模块移动,从而使得装配式建筑模块被放置到正确的位置上。

2.据权利要求1所述的用于装配式建筑的塔式起重机控制系统,其特征在于:位置测量模块包括照明光源、拍摄相机与反光定位点;其中照明光源发射固定波长的红外线,投射到反光定位点上;反光定位点安装在装配式建筑模块的表面,反光定位点将接收到的红外线进行漫反射;漫反射光被拍摄相机拍摄;位置测量模块根据拍摄相机拍摄的反光定位点的位置计算反光定位点的坐标。

3.据权利要求1所述的用于装配式建筑的塔式起重机控制系统,其特征在于:塔机控制模块设置有振动检测器,振动检测器检测塔机臂的振动,并将检测到的振动频率和方向实时发送至总控制器,总控制器根据振动检测器检测到的振动频率和方向提取振动特征,并将振动特征输入计算模块内的风险系数计算模型;风险系数计算模型根据振动特征计算施工风险系数,并将风险系数输出至总控制器。

4.根据权利要求2所述的用于装配式建筑的塔式起重机控制系统,其特征在于:模型库内存储有装配式建筑的整体3D模型库,以及各个装配式建筑模块的安装施工动作系列流程;

其中各个装配式建筑模块的安装施工动作系列流程包括在不同步骤下的各个装配式建筑模块的位置坐标;

位置测量模块中照明光源和拍摄相机的位置是已知的,由此能够计算拍摄相机拍摄的图像中每个像素位置的空间向量;也即拍摄相机拍摄的图像中每一个像素点都对应实际空间坐标中的一条直线;

每个装配式建筑模块的表面设置有多个反光定位点,位置测量模块对图像中的所有反光定位点进行识别,识别出每一个反光定位点的对应像素的位置关系;进一步将反光定位点之间的实际距离带入就能够计算得到每一个反光定位点的实际坐标。

5.根据权利要求4所述的用于装配式建筑的塔式起重机控制系统,其特征在于:反光定位点的具体计算方法为:

设装配式建筑模块上两个相邻反光定位点P1和P2之间的距离为L1;在拍摄相机拍摄图像中的像素位置为M1和M2;则能够得到P1和P2两个定位点必然位于从拍摄相机的拍摄点出发的两条射线s1和s2上;

装配式建筑模块上P2与另外一个与P1和P2不共线的反光定位点P3之间的距离为L2;在拍摄相机拍摄图像中的像素位置为M2和M3;则能够得到P2和P3两个定位点必然位于从拍摄相机的拍摄点出发的两条射线s2和s3上;

由于P1、P2、P3之间的相对位置是固定的,则必然只有一组P1、P2、P3的坐标满足如下条件:

P1和P2之间的距离为L1;

P3和P2之间的距离为L2;

P1位于射线s1上;

P2位于射线s2上;

P3位于射线s3上;

根据上述条件利用解析几何算法求解即可得到一组P1、P2、P3的坐标。

6.根据权利要求5所述的用于装配式建筑的塔式起重机控制系统,其特征在于:反光定位点的具体结构为翻转式,反光定位点为一个旋转的球形,球的一半涂覆有反光材料,球体的另一半涂覆有吸光材料,每个球体的旋转速度不同,拍摄相机拍摄连续图像,连续图像中反光定位点位置的像素会闪烁,位置测量模块根据球体的闪烁频率不同,得到每一个反光定位点的对应像素的位置关系。

7.根据权利要求6所述的用于装配式建筑的塔式起重机控制系统,其特征在于:反光定位点包括球体,旋转电机和转轴。

8.根据权利要求6所述的用于装配式建筑的塔式起重机控制系统,其特征在于:反光定位点的个数最少为3个。

9.据权利要求3所述的用于装配式建筑的塔式起重机控制系统,其特征在于:振动检测器为加速度式振动检测器,包括X方向振动检测器、Y方向振动检测器和Z方向振动检测器,振动检测器检测塔机机械臂的振动波形;

总控制器对每一个方向振动检测器的振动波形进行处理,提取振动波形的频谱;总控制器针对频谱进行降噪处理后将其输入风险系数计算模型,风险系数计算模型为深度神经网络模型;

风险系数计算模型的建立方法为提前将塔机发生各种故障时的振动波形进行频谱提取后作为训练样本,将训练样本频谱作为输入,将训练样本的故障种类作为输出,训练深度神经网络模型;

实际运行时,将检测到的频谱输入风险系数计算模型,得到故障种类,每种故障种类对应各自的风险系数,从而能够获得运行的风险系数。

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