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　　1智能起重机定义

　　与通用起重机相比，智能起重机具有人工智能，在代替人的体力劳动基础上，代替或辅助人的脑力劳动。即通过将传感器与智能决策软件与起重机集成，实现感知、分析、推理、决策和控制功能，实现人、机、物的交互、融合，代替人工进行感知、决策和执行，使起重机能适应工作环境的变化。其工作流程与通用起重机相同，但增加的智能控制能够代替人的视觉、听觉、嗅觉、肢体等感知器官，代替操作员判断作出对应的动作，完成在起重机工作过程中的识别、感知、操作和管理等。

　　2智能起重机关键技术

　　在代替操作员感知、决策和执行的过程中，需要起重机自动感知被吊物品的位置，自动识别被吊物品并校验，自动取放被吊物品，自动选择运行路线，自动优化运行路径并克服柔性升降系统的摇摆，准确启停物品存放相应的位置，并在自动运行中记录、监控自身设备的工作状态，自动诊断故障并报警。因此，起重机的人工智能需突破几个关键技术。

　　2.1物品的识别、校验、反馈与信息存储技术

　　根据被吊物品的形态、包装方式、储运方法等，常 见被吊物品包括：卷(钢卷、纸卷、薄膜卷等)、箱(集 装箱、料箱、转运箱等)、块(钢板、钢胚、盾构构件 等)、捆(钢管、螺纹钢、轨道、型钢等)、盘(电缆、 盘条等)、件(斗、包等)、根(轨道、工字钢、H 形钢、梁等)。

　　各种状态物品的自动识别、检验和反馈是数据的编码、采集、标识、管理、传输的标准化手段，是智能起重机的工作基础。该技术涉及物品信息数据的编码、采集、标识、管理、传输等过程。包括条 码识别、 RFID 射频识别、语音识别、光 字符识别、磁识别等特 定格式信息识别技术和图像、图形识别、生物特征识别等图像、图形格式信息识别技术。识别、检验后存储的物品信息需具备普遍性、唯一性、稳定性和不可复制性。

　　2.2空间定位技术

　　国内部分高端产品虽然应用了三维定位技术 ， 但定位水平受限于整机系统的累积误差，不能实现高精度定位。目前， 普遍应用的定位方式有 2 类：一类是相对认址，一般采用旋转编码器、激光或雷达测距、视觉识别等方式实现;另一类是绝对认址，一般采用位置限位开关、编码电缆(格雷母线)、线性编码器、 BPS 条码、链轮链条以及实时绝对认址无线电、红外线、无线射频、GPS 等方式实现。伴随无线通讯技术的进步 ， 通讯网络的蜂窝定位及 Wi-F i、 蓝牙、红外线、超宽带、 RFID 和超声波等室内无线定位技术的定位精度越来越高，已逐 步在机械设备的定位推广应用。

　　起重机定位技术不仅涉及被吊物品的外形监测、空位探测、实际存放位置的一维、二维、三维认址和定位方法，还涉及起重机取物装置(吊钩、货叉、吸盘、抓具、抓斗等)的一维、二维、三维认址和定位方法。

　　由千起重机的作业范围较大，单一的定位方法难以达到需要的定位精度， 故大区域、复杂环境下的精确定位常采用”相对趋近寻址+绝对定位认址”的综合定位技术，相比单纯的绝对认址或相对认址定位的方式，具有更准确、更稳定、更经济 ， 对土建工程质量的要求更低，更能适用起重设备恶劣的环境。

　　2. 3智能取物装置

　　95% 以上的起重机取物装置都采用吊钩 ，只 能采取人工摘挂， 吊运某一类特定物品， 通用性差， 制约了起重搬运设备自动化程度的提高。在吊取和搬运散料、箱、捆、卷等不同物品过程中，智能起重机需配套自动取物 装置或智能吊具，包括自动摘挂吊钩、C 形钩、电磁吸盘、真空吸盘、货叉、夹钳、夹具、挂梁、箱式吊具、罐、 抓斗、抓具等。根据各类被吊物品的状态，研发适合起 重机应用的自动取物装置或智能吊具，实现起重机的自 动存取，是起重机实现智能化的最关键环节。

　　2.4路径规划与柔性升降系统的电子防摇摆技术

　　运行路径规划和柔性升降系统的防摇摆定位控制是实现起重机运行的必要条件。起重机在工作过程中，大、小车加减速以及负载的提升都会使负载出现来回摆动，不仅影响起重机作业效率，还会引发事故。目前，常用开环和闭环控制技术实现起重机路径规划和防摇摆控制。开环控制方法主要包括基于输入整形的定位防摇摆控制和基于轨迹规划的定位防摇摆控制。实现路径规划和防摇摆的闭环控制方法有很多，如反馈线性化、增益调度控制、滑模控制、预测控制、模糊控制、神经网络控制、无源性控制等控制方式。

　　对于障碍物地点固定不变的吊装和搬运环境，采用静态路径规划即可满足要求。但是，当环境中的障碍物不能事先确定或多台起重机混合作业时，需要采用动态路径规划的方法在线实时得到安全的路径。吊装的路径规划。近年来， 学者们针对起重机的路径规划给出了一些有效的规划算法，如人工势场法、概率路标算法、快速随机生成树算法、遗传算法、蚁群算法等。

　　随着无线移动通讯技术的发展，将感应器(陀螺仪、加速度传感器、方位传感器等)安装在吊具或取物装置 上， 实现基于被吊物品的 三维定位、路径规划和防摇摆控制将得到广泛应用。

　　2.5状态检测与故障自动诊断技术

　　状态监测是指通过一定的途径了解和掌握设备的运行状态;故障诊断则是根据状态监测所获得的信息，结合设备的工作原理、结构特点、运行参数、历史状况，对可能发生的故障进行分析、预报，对已经或正在发生的故障进行分析、判断， 以确定故障的性质、类别、程度、部位及趋势。状态监测与故障诊断的意义在于其有效地遏制了故障损失和设备维修费用。

　　起重机械监控过程中的需要监控的常用监控参数包 括起重量、起重力矩：起升高度/下降深度;运行行程、幅度、大车运行偏斜;水平度;风速;回转角度;同一或不同一轨道运行机构安全距离 ;支腿垂直度;工作时间、累计工作时间、每次工作循环等。常用的监控状态 包括电机状态;制动器状态;变频器状态;抗风防滑状 态;联锁保护：门限位、机构之间的运行联锁;工况设置状态; 供电电缆卷筒状态;过孔状态;以及视频系统、桥架刚度、强度实时自检测系统等。

　　2. 6实时在线监测及远程诊断技术

　　该系统包括传感器监测、实时无线传输、数据管理、信息查询、故障根源分析、趋势分析、专家诊断、状态 预知预测、物联网远程监控等技术。通过给现有设备安 装监控网关， 通过 Wi- Fi 或 3G 网络传输数据采集运行 状态和故障情况，实现远程监控和可视化管理;集成新 设备自带的远 程管理系统， 建立统一的设备管理平台; 与资产维修管理系统集成，提升维修效率和设备的工作 表现。提供网络化的紧急维修协调配合机制， 通过无线抄表获取设备实时状态，自动生成维修和检查计划，并 在数据分析的基础上逐步实现基于状态的预知性维修 。

　　通过计算机网络实现的预知性维修以状态监测与故障诊断技术为基础， 以设备实际状况为依据 ， 根据生产需要制定预知性维修计划的维修体制。其目标是实现实时停车、对应换件、维修确定的项目。从目前的故障维修、定期计划维修 ， 实现未来的预知 性维修， 辨别故障的真伪，判断故障的类型、程度、具体部位，预判故障 发展的趋势。及时发现故 障的早期征兆， 以便采取相应的措施， 避免、减缓、减少重大事故的 发生;一旦发生故障， 能自动纪录下故障过程的完整信息， 以便事后进行故障原因分析， 避免再次发生同类事故;通过对设备异常运行状态的分析， 揭示故障的原因、程度、部位及趋势， 为设备的在线调理、停机检修提供科学依据，延长运行周期，有效地遏制故障损失和设备维修费用;根据状态监测所获得的信息， 结合设备的 工作原理、结构特点、运行参数、历史状况， 对可能发生的故障进行分析、预报，可充分地了解设备性能，为改进设计、制造 与维修水平提供有力证据。

　　2.7成套装备的监控和管理

　　针对散料、箱、捆、卷等不同物品的堆放形式和 存储要求， 结合上述识别、定位、存取、监控等关键技术开发智能起重机的监控和管理系统MWS, 包括接口子系统、货位库存管理子系统、物品识别子系统、调度与 起重机运行子系统、空间定位子系统等， 实现起重机智能化高效、安全的运行。

　　3结论

　　智能制造、智能物流、智能维护等领域对各种智能 化起重机的需求日益扩大 ， 应用前景广阔。上述关键技术将以软件、新产品、新技术 等形式集成为智能起重机的应用解决方案， 形成用于工程的成套装备， 应用于冶金、造纸、汽车等智能制造领域的工位转运， 物流领域的仓储搬运。智能起重机自动完 成工艺流程的操作运行， 并能实时监控、记录起重机的运行状态，提供了更高的 工作效率和更低的运行成本。智能监控、操作系统对在役起重机械实现智能维护服务， 即通过远程在线检测、大数据统计分析， 实现预知性维修和剩余寿命评估。积累的大数据可以为起重机的设计提供数据依据，提高起 重机的整体设计水平 ， 有效、有针对性地提高起重机的本质安全和性能。