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公开(公告)号：CN119320104A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411876585.3
申请日：2024-12-19
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供一种起重机吊装作业过程风险预警方法及系统，涉及起重机吊装风险预警技术领域，本发明通过预作业试验获取实际数据，结合风速、载荷矩阵和动态因素修正载荷，生成拟合方程以预测未来载荷情况。实现了对起重机吊臂载荷的动态监测和准确评估，显著提高了风险管理的精准度。与传统方法相比，本方案能够提前对作业状况进行预测并进行风险评估，从而预防潜在事故，为操作人员提供可靠的安全保障。这不仅提升了起重机作业的安全性，还优化了设备管理和维护流程，为高风险作业场景提供了有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN119320104B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411876585.3
申请日：2024-12-19
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供一种起重机吊装作业过程风险预警方法及系统，涉及起重机吊装风险预警技术领域，本发明通过预作业试验获取实际数据，结合风速、载荷矩阵和动态因素修正载荷，生成拟合方程以预测未来载荷情况。实现了对起重机吊臂载荷的动态监测和准确评估，显著提高了风险管理的精准度。与传统方法相比，本方案能够提前对作业状况进行预测并进行风险评估，从而预防潜在事故，为操作人员提供可靠的安全保障。这不仅提升了起重机作业的安全性，还优化了设备管理和维护流程，为高风险作业场景提供了有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN119338912B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411864989.0
申请日：2024-12-18
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供基于视觉检测的起重机小车定位校验系统及校验方法，涉及起重机小车定位技术领域，该方法通过将深度学习算法应用于图像识别，能够有效提高小车在复杂环境下的定位精度，同时利用激光测距提供实时的距离信息，从而实现更为精准的定位校验。核心步骤包括图像数据的实时采集与去噪处理、深度学习模型的训练以及基于卡尔曼滤波的多传感器数据融合，这些步骤共同构成了一个高效的定位系统。再依据与目标位置的偏差进行速度和角度的修正。本发明不仅减少了在起重机操作中可能出现的安全隐患和经济损失，还提高了小车作业的整体效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119858861A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510249515.3
申请日：2025-03-04
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供一种桥式起重机吊装运输路径的多目标优化方法，涉及运输路径多目标优化技术领域，本发明通过实时监测吊绳和负载的状态数据，随着EI和SI的变化，系统动态调整速度和方向，优化吊装路径以确保安全性和效率；在出现高摆动和高风险区域时，系统通过大幅降低速度和路径偏移来减少风险，能够显著提高吊装过程的安全性和效率；在多目标约束条件下实现最优路径的选择，有效地减少吊装过程中的安全风险和时间成本。
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公开(公告)号：CN117930842B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410087306.9
申请日：2024-01-22
Applicant: 无锡学院
IPC: G05D1/43 , G05D1/65 , G05D1/644 , G05D1/648 , G05D105/20
Abstract: 本发明公开了一种多AGV任务分配方法，包括：S1、获取AGV信息和任务信息，对待送货加工位和待取空托盘加工位进行任务匹配，同时设定粒子群参数；S2、对每个粒子进行编码；设置粒子初始位置和速度；S3、设置初始解验算子对编码后的每个粒子进行检查；S4、对检查合格的粒子进行解码生成对应AGV的行驶路径，根据适应度函数计算每个粒子的适应度；S5、根据每个粒子的适应度确定每个粒子的最佳位置，同时确定粒子群体中的最佳位置；S6、更新每个粒子的速度与位置，每一个粒子建立惯性权重，得出每个粒子的个体最优解与全局最优解。能够实现对任务分配结果的优化，稳定性高，可以提高算法搜索效率、寻优能力和计算稳定性，可以提高求解质量的优点。
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公开(公告)号：CN119338912A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411864989.0
申请日：2024-12-18
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供基于视觉检测的起重机小车定位校验系统及校验方法，涉及起重机小车定位技术领域，该方法通过将深度学习算法应用于图像识别，能够有效提高小车在复杂环境下的定位精度，同时利用激光测距提供实时的距离信息，从而实现更为精准的定位校验。核心步骤包括图像数据的实时采集与去噪处理、深度学习模型的训练以及基于卡尔曼滤波的多传感器数据融合，这些步骤共同构成了一个高效的定位系统。再依据与目标位置的偏差进行速度和角度的修正。本发明不仅减少了在起重机操作中可能出现的安全隐患和经济损失，还提高了小车作业的整体效率。
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公开(公告)号：CN119143015A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411648454.X
申请日：2024-11-19
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种塔式起重机运动规划方法及系统，本发明涉及起重机技术领域。包括以下步骤：采集塔式起重机的几何参数和材料参数，基于几何参数和材料参数构建塔式起重机的有限元模型，确定塔式起重机运动约束条件；基于建立的模型，设置旋臂和台车的目标位置，生成若干旋臂和台车到达目标位置的路径，并确定最短路径，输入控制变量组合进行模拟试验，得到不同控制变量组合下的成本因素，基于设置的适应度函数，选择运动规划输入，同时采集塔式起重机工作范围环境图像和实时环境负载数据；基于塔式起重机工作范围环境图像和实时环境负载数据对运动规划输入进行修正，同时对旋臂和台车的运动路径进行调整，得到精确运动规划输入和运动路径。
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公开(公告)号：CN117930842A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410087306.9
申请日：2024-01-22
Applicant: 无锡学院
IPC: G05D1/43 , G05D1/65 , G05D1/644 , G05D1/648 , G05D105/20
Abstract: 本发明公开了一种多AGV任务分配方法，包括：S1、获取AGV信息和任务信息，对待送货加工位和待取空托盘加工位进行任务匹配，同时设定粒子群参数；S2、对每个粒子进行编码；设置粒子初始位置和速度；S3、设置初始解验算子对编码后的每个粒子进行检查；S4、对检查合格的粒子进行解码生成对应AGV的行驶路径，根据适应度函数计算每个粒子的适应度；S5、根据每个粒子的适应度确定每个粒子的最佳位置，同时确定粒子群体中的最佳位置；S6、更新每个粒子的速度与位置，每一个粒子建立惯性权重，得出每个粒子的个体最优解与全局最优解。能够实现对任务分配结果的优化，稳定性高，可以提高算法搜索效率、寻优能力和计算稳定性，可以提高求解质量的优点。
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