摘要
一种起重机运行状态监测方法及监测系统,通过传感器采集起重机运行时的状态参数数据传入监控器中,利用监测模型判断起重机的运行状态,监测模型的输入部分包括编码器和解码器,编码器对输入的数据添加高斯噪声,解码器将添加噪声的含噪数据进行重构,有效消除数据噪声对检测结果的影响,从而提高监测精度。监测模型的主体部分包括多层卷积层、池化层、全连接层和softmax分类器,在训练过程中根据样本数量计算每个运行状态类别的权重,所有样本进行加权平均计算损失函数以更新模型参数,能够解决样本不均衡导致的监测结果偏差,有效提升起重机的运行状态监测智能化水平,保障起重机的运行安全性和可靠性。
技术关键词
起重机运行状态
解码器
编码器
监控器
数据处理模块
更新模型参数
卷积模块
主控模块
监测系统
分类器
样本
卷积神经网络模型
噪声因子
起重力矩
模型主体
数据噪声
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信噪比
短期光伏功率预测
无人机
监控光伏电站
融合特征
图像编码器
检索方法
跨模态
全局视觉特征
层次化语义
眼镜控制方法
眼镜控制系统
训练人工智能模型
视力监护技术
存储程序代码
无损检测方法
多通道
图像特征编码
通道注意力机制
全局平均池化