摘要
本发明涉及起重机控制技术领域,公开了基于强化学习的起重机智能防摇控制方法,该方法包括:采集起重机运动状态数据(含位置、速度)和负载摇摆数据,基于数据结合强化学习模型判断控制动作是否有效减少摇摆,有效则执行防摇操作。其中,定义状态空间(含起重机位置、负载摇摆角度和速度)、动作空间(含控制指令方向和幅度)及基于摇摆幅度变化和能耗的奖励函数以训练模型;数据通过传感器实时采集,经滤波平滑等处理;模型训练时通过收敛准则更新,控制动作与数据点经特征匹配、分组统计等实现精准关联和二次验证,执行操作时进行方向和幅度控制验证。该方法提升了起重机防摇控制的精度、鲁棒性和能效,适用于复杂工业场景。
技术关键词
强化学习模型
特征点
标识信息生成方法
全球定位系统数据
标记
起重机控制技术
起重机防摇
角度传感器
模型更新
起重机臂架
实时数据
定义
运动
编码
序列
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