一种基于深度强化学习的塔吊实时横向控制装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术是一种基于深度强化学习的塔吊实时横向控制装置及方法，方法包括以下步骤：获取塔吊型号、实际结构信息、配重块的质量、起吊重物的质量，基于获取的信息构建训练虚拟环境；获取训练环境中起吊重物、配重块在塔吊上的位置及运动信息，搭建深度强化学习神经网络模型；构建力学驱动的奖励函数以及垂直起吊与轴向运动的两阶段训练；设置力矩限值与倾斜角度限值的预警方法，建立塔吊起吊全过程的风险评估；基于训练的模型，智能决策塔吊的横向控制，基于监测信息，自动决策配重块的横向运动。本发明专利技术智能优化了塔吊的受力状态，减小了设计时对基础的要求，让塔吊时刻处于自动调节的合理状态，从而提高施工的稳定性和安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及重型建筑设备，尤其涉及一种基于深度强化学习的塔吊实时横向控制装置及方法。

技术介绍

1、塔吊是土木工程施工领域不可或缺的起重设备，具有处理大型钢结构和混凝土构件等重物的吊装与运输，搬运施工物料等功能。在实际工程中，因传统的塔吊在配重安装完成后无法继续调节，若出现地基承载能力不足或重力失衡，将出现机身失稳倾翻的事故。而随着起吊重物的质量变化以及力臂变化，塔吊的受力状态会有较大变化，实际塔吊设计中会发现，塔吊在空载状态，机身会出现较大弯矩，且对基础要求变高。而传统改变配重重量和力臂的调控方式往往需要先对塔吊进行断电，然后通过起重机或者手动工具将原有的配重从塔吊上取下，再手动安装新的配重，效率低下，费时费力。

技术实现思路

1、本专利技术旨在解决现有的传统方法无法保证塔吊的配重横向控制的快速性、准确性问题，而提供一种基于深度强化学习的塔吊实时横向控制装置及方法，从而优化塔吊受力状态，减小塔吊基础的受力，从而降低设计需求，创造经济效益并保障安全性技术的不足。

2、本专利技术为实现上述目的，采本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度强化学习的塔吊实时横向控制装置，其特征在于，包括数据获取模块、模型决策模块、预警模块、紧急制动模块、储存器和处理器；数据获取模块用于获取塔吊的状态，包括弯矩、倾斜角度，起吊重物、配重块的位置信息和质量，基于以上数据进行训练、决策；模型决策模块用于通过强化学习模型，确定当前状态下配重块的运动方向，平滑的决策配重块的横向移动轨迹；预警模块用于通过弯矩限值、倾斜角度限值来预警即将发生的危险，获得更加安全稳定的决策；紧急制动模块用于对达到弯矩限值、倾斜角度限值的状态发出终止命令，保障吊装过程的安全；数据获取模块、模型决策模块、预警模块、紧急制动模块的运行程序存储在储存器内并通过处...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度强化学习的塔吊实时横向控制装置，其特征在于，包括数据获取模块、模型决策模块、预警模块、紧急制动模块、储存器和处理器；数据获取模块用于获取塔吊的状态，包括弯矩、倾斜角度，起吊重物、配重块的位置信息和质量，基于以上数据进行训练、决策；模型决策模块用于通过强化学习模型，确定当前状态下配重块的运动方向，平滑的决策配重块的横向移动轨迹；预警模块用于通过弯矩限值、倾斜角度限值来预警即将发生的危险，获得更加安全稳定的决策；紧急制动模块用于对达到弯矩限值、倾斜角度限值的状态发出终止命令，保障吊装过程的安全；数据获取模块、模型决策模块、预警模块、紧急制动模块的运行程序存储在储存器内并通过处理器运行。

2.一种基于深度强化学习的塔吊实时横向控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于深度强化学习的塔吊实时横向控制方法，其特征在于，s1包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种基于深度强化学习的塔吊实时横向控制方法，其特征在于，s2中，将塔吊配重智能体的横向运动过程看成是一...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡澍东，刘晓敏，周俊龙，李一康，张洋，郏凯亮，白强强，白雨濛，姚德涵，
申请(专利权)人：中国建筑第六工程局有限公司，
类型：发明
国别省市：