Funcionamiento optimizado y control automático de la grúa pórtico
1. Optimizar la estrategia operativa
① Optimizar el proceso de operación y planificar racionalmente la secuencia de elevación. De acuerdo con las características de las tareas de carga y descarga y la distribución de materiales, formular una secuencia de elevación científica y razonable. Por ejemplo, en la operación de carga y descarga de carga a granel en el puerto, si hay varios barcos esperando para cargar y descargar al mismo tiempo, los barcos con alta tasa de carga completa y posiciones de carga y descarga convenientes deben operarse primero, y las pilas de materiales cerca de la pista de la grúa pórtico y concentrados deben levantarse primero. Al optimizar la secuencia de elevación, se puede reducir el tiempo de inactividad de la grúa y las acciones innecesarias de abatimiento y rotación, y se puede mejorar la eficiencia de la operación. Por ejemplo, el sistema de programación inteligente puede generar automáticamente el mejor plan de secuencia de elevación en función de información como la hora de llegada del barco, el tipo y la cantidad de carga y la situación de almacenamiento en el patio, lo que puede aumentar la eficiencia de operación promedio de la grúa en un 20% - 30%.
② Diseño eficiente de la ruta de transferencia de material Ruta de transferencia eficiente desde el punto de agarre del material hasta el punto de colocación. Dentro del rango de trabajo de la grúa pórtico, considere la acción coordinada de su mecanismo de elevación, rotación y abatimiento para completar la transferencia de material en el menor tiempo y con el menor consumo de energía. Por ejemplo, se utilizan algoritmos de geometría espacial y modelos cinemáticos para calcular qué combinación de cambio de amplitud, ángulo de rotación y altura de elevación se puede utilizar para colocar rápidamente el material en el patio de almacenamiento designado o en el vehículo de transporte después de agarrar el material desde una determinada posición en la cabina. Al mismo tiempo, combinado con factores ambientales como la velocidad y la dirección del viento monitoreadas en tiempo real, la ruta de transferencia se ajusta dinámicamente para garantizar una alta eficiencia operativa en diferentes condiciones climáticas.
2. Identificación y captura automática de material
① Tecnología de reconocimiento visual
Instalar sensores visuales (como cámaras industriales, radares láser, etc.) en la cuchara o el esparcidor de la grúa pórtico y utilizar tecnología de visión artificial para identificar y localizar materiales. El sensor visual recopila imágenes o datos de nubes de puntos del material y luego analiza los datos a través de algoritmos de procesamiento de imágenes (como detección de objetivos, extracción de características, reconstrucción 3D, etc.) para determinar la posición, la forma, el tamaño, la postura y otra información del material. Por ejemplo, al cargar y descargar contenedores en el puerto, el sistema visual puede identificar de forma rápida y precisa la posición, el modelo y el estado de las partes de las esquinas del contenedor, proporcionando así información precisa sobre la posición y la postura de la cuchara o el esparcidor. Para carga a granel, el sensor visual puede estimar el volumen y el peso del material en función de la forma de apilamiento y las características de la superficie del material, de modo que la grúa pueda ajustar razonablemente la fuerza y la posición de la cuchara para lograr una captura precisa, mejorar la eficiencia operativa y la precisión del manejo de materiales.
② Algoritmo de agarre inteligente
Basándose en los resultados del reconocimiento visual, el algoritmo de agarre inteligente se utiliza para controlar la acción de la cuchara o del esparcidor. El algoritmo de agarre inteligente considera exhaustivamente factores como las características del material, la estructura mecánica de la grúa y el modelo cinemático para determinar la mejor estrategia de agarre. Por ejemplo, al agarrar una carga a granel de forma irregular, el algoritmo calculará el ángulo de apertura óptimo y la trayectoria de descenso del cucharón de agarre en función del centro de gravedad y las características de forma del material, lo que garantiza que el cucharón de agarre pueda agarrar el material de forma estable y evitar que se resbale. Durante el proceso de agarre, el algoritmo también puede monitorear el contacto entre el cucharón de agarre y el material en tiempo real, y ajustar la fuerza y la acción de agarre a tiempo de acuerdo con la información de retroalimentación, mejorando así la tasa de éxito y la eficiencia del agarre y reduciendo la pérdida y el desperdicio de materiales.
3. Diagnóstico de averías y mantenimiento inteligente
① Diagnóstico de averías basado en inteligencia artificial
Por lo tanto, la tecnología de inteligencia artificial (como la red neuronal artificial, la máquina de vectores de soporte, etc.) se utiliza para establecer un modelo de diagnóstico de fallas para grúas de pórtico. El modelo de diagnóstico de fallas se entrena y optimiza mediante la recopilación de una gran cantidad de datos en condiciones normales de funcionamiento y falla de la grúa (como parámetros de funcionamiento de cada mecanismo, señales de vibración, señales de corriente y voltaje, etc.). Cuando la grúa está en funcionamiento, los datos recopilados en tiempo real se ingresan en el modelo de diagnóstico de fallas, y el modelo puede determinar automáticamente si hay una falla y el tipo y la ubicación de la falla. Por ejemplo, el modelo de red neuronal puede diagnosticar con precisión el tipo de falla del motor (como cortocircuito, circuito abierto, sobrecarga, etc.) al aprender las características de cambio de forma de onda de la corriente del motor en diferentes condiciones de falla. Este método de diagnóstico de fallas basado en inteligencia artificial tiene alta precisión y adaptabilidad, puede descubrir rápidamente posibles peligros de falla, reducir el tiempo de inactividad del equipo y mejorar la eficiencia de producción.
②Sistema de mantenimiento inteligente
Combine los resultados del diagnóstico de fallas con los datos operativos del equipo para establecer un sistema de mantenimiento inteligente. El sistema genera automáticamente planes de mantenimiento y listas de tareas en función del funcionamiento real de la grúa. Por ejemplo, cuando el sistema de diagnóstico de fallas detecta que el desgaste de un componente clave está cerca del límite, el sistema de mantenimiento inteligente organizará la tarea de mantenimiento de reemplazo del componente con anticipación y reservará automáticamente las piezas y herramientas necesarias. Al mismo tiempo, el sistema de mantenimiento inteligente también puede rastrear y administrar el trabajo del personal de mantenimiento para garantizar que las tareas de mantenimiento se completen a tiempo y con alta calidad, mejorar la eficiencia de mantenimiento y el nivel de gestión del equipo y extender la vida útil del equipo.
