摘要
本发明提供一种人工智能驱动的起重机自适应抗干扰控制方法及系统,起重机自适应抗干扰控制技术领域,本发明首先收集多组起重机工作时的历史数据,构成历史数据集,并按比例将其分为训练集与验证集,使用神经网络构建起重机干扰预测模型,使用训练集和验证集对模型进行训练优化,生成摆动干扰预测模型,实时采集起重机工作时的各种数据,使用摆动干扰预测模型预测摆动干扰系数,通过重物质量、重物横截面积、风速和空气密度生成风力干扰系数;通过吊臂振动频率和幅值生成振动干扰系数;通过上述干扰系数调节系统增益,然后通过增益控制控制器输出,以达到自适应抗干扰的目的。
技术关键词
抗干扰控制方法
人工智能驱动
重物
调节系统
风力
吊臂
风速
控制起重机
抗干扰控制技术
抗干扰控制系统
数据
起重机控制器
增益调节模块
频率
吊绳
误差
逻辑
训练集