摘要
本发明涉及起重机工作监测技术领域,公开一种基于数字孪生的塔式起重机可视化工作监测方法,包括如下步骤:S1、建立塔式起重机的数字孪生模型,数字孪生模型包括几何模型、物理模型和环境模型,几何模型通过三维建模工具构建;S2、通过多传感器网络采集塔式起重机的工作状态数据,其中,传感器包括力传感器、位置传感器、加速度传感器和环境传感器。通过数字孪生技术与多传感器数据的实时采集,能构建且展示塔式起重机的三维动态模型,操作员通过系统实时了解设备的工作状态,获得智能化的操作建议,若检测到异常时,系统自动进行预警,防止设备因过载、振动异常等问题出现故障,显著提升塔式起重机的工作安全性。
技术关键词
监测方法
智能可视化
数字孪生模型
塔式起重机吊臂
塔式起重机回转平台
三维建模工具
卡尔曼滤波算法
工作状态数据
长短期记忆网络
环境传感器
三维模型
三维可视化模型
三维动态模型
约束优化模型
多传感器
系统为您推荐了相关专利信息
单轨吊轨道
变形监测方法
里程计
扩展卡尔曼滤波
数据
电机状态监测方法
数字孪生模型
关系
历史监测数据
参数
换流变压器
绕组温度监测方法
径向基函数网络
快速计算方法
机器学习模型
浮标
自动监测方法
趋势分析方法
决策树方法
谱分析方法