摘要
本发明涉及智能控制与自动化系统技术领域,尤其涉及一种四绳龙门吊远控自动化系统,其系统通过混沌量子耦合模块实现复杂环境数据的高维动态建模,并利用分形神经网络模块进行多尺度特征提取与控制策略优化。系统采用分形维度调制的改进反向传播算法,对网络参数进行动态调节,结合多目标损失函数优化控制精度和动态稳定性。本发明解决了现有技术中通信受限、动态响应能力不足及维护成本高的问题,实现了四绳龙门吊在复杂环境下的高效、精准、安全控制,具有鲁棒性强、适应性高和成本低的显著优势。
技术关键词
自动化系统
龙门吊
量子态
神经网络结构
神经网络激活函数
生成混沌序列
耦合动力学
数据采集模块
四阶龙格库塔方法
迭代函数系统
多尺度特征提取
传播算法
薛定谔方程
损失函数优化
双曲正切函数
卡尔曼滤波器
生成控制指令
角度编码器