基于强化学习的起重机智能防摇控制方法

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。