Pengoperasian yang dioptimalkan dan kontrol otomatis portal crane
1. Mengoptimalkan strategi operasi
① Mengoptimalkan proses operasi dan merencanakan urutan pengangkatan secara rasional. Menurut karakteristik tugas bongkar muat dan distribusi material, merumuskan urutan pengangkatan yang ilmiah dan masuk akal. Misalnya, dalam operasi bongkar muat kargo curah di pelabuhan, jika ada beberapa kapal yang menunggu bongkar muat pada saat yang sama, kapal dengan tingkat muatan penuh yang tinggi dan posisi bongkar muat yang nyaman harus dioperasikan terlebih dahulu, dan tumpukan material yang dekat dengan jalur derek gantry dan terkonsentrasi harus diangkat terlebih dahulu. Dengan mengoptimalkan urutan pengangkatan, waktu idle derek dan tindakan luffing dan rotasi yang tidak perlu dapat dikurangi, dan efisiensi operasi dapat ditingkatkan. Misalnya, sistem penjadwalan cerdas dapat secara otomatis menghasilkan rencana urutan pengangkatan terbaik berdasarkan informasi seperti waktu kedatangan kapal, jenis dan jumlah kargo, dan situasi penyimpanan di halaman, yang dapat meningkatkan efisiensi operasi rata-rata derek sebesar 20% - 30%.
② Desain jalur pemindahan material yang efisien Jalur pemindahan yang efisien dari titik pengambilan material ke titik penempatan. Dalam jangkauan kerja gantry crane, pertimbangkan tindakan terkoordinasi dari mekanisme luffing, rotasi, dan pengangkatannya untuk menyelesaikan pemindahan material dalam waktu tersingkat dan dengan konsumsi energi paling sedikit. Misalnya, algoritma geometri spasial dan model kinematik digunakan untuk menghitung kombinasi perubahan amplitudo, sudut rotasi, dan tinggi pengangkatan yang dapat digunakan untuk menempatkan material dengan cepat di tempat penyimpanan yang ditentukan atau kendaraan pengangkut setelah mengambil material dari posisi tertentu di kabin. Pada saat yang sama, dikombinasikan dengan faktor lingkungan seperti kecepatan dan arah angin yang dipantau secara real time, jalur pemindahan disesuaikan secara dinamis untuk memastikan efisiensi pengoperasian yang tinggi dalam kondisi cuaca yang berbeda.
2. Identifikasi dan pengambilan material secara otomatis
① Teknologi pengenalan visual
Pasang sensor visual (seperti kamera industri, radar laser, dll.) pada grab atau spreader portal crane, dan gunakan teknologi computer vision untuk mengidentifikasi dan menemukan material. Sensor visual mengumpulkan gambar atau data titik awan material, lalu menganalisis data melalui algoritma pemrosesan gambar (seperti deteksi target, ekstraksi fitur, rekonstruksi 3D, dll.) untuk menentukan posisi, bentuk, ukuran, postur, dan informasi material lainnya. Misalnya, saat memuat dan menurunkan kontainer di pelabuhan, sistem visual dapat dengan cepat dan akurat mengidentifikasi posisi, model, dan status bagian sudut kontainer, sehingga memberikan informasi posisi grab dan postur yang akurat untuk grab atau spreader. Untuk kargo curah, sensor visual dapat memperkirakan volume dan berat material berdasarkan bentuk tumpukan dan karakteristik permukaan material, sehingga crane dapat menyesuaikan gaya grab dan posisi secara wajar untuk mencapai grab yang tepat, meningkatkan efisiensi pengoperasian, dan akurasi penanganan material.
② Algoritma pengambilan cerdas
Berdasarkan hasil pengenalan visual, algoritma pencengkeram cerdas digunakan untuk mengendalikan aksi penjepit atau penyebar. Algoritma pencengkeram cerdas secara komprehensif mempertimbangkan faktor-faktor seperti karakteristik material, struktur mekanis derek, dan model kinematik untuk menentukan strategi penjepitan terbaik. Misalnya, saat mencengkeram kargo curah yang bentuknya tidak beraturan, algoritma akan menghitung sudut bukaan optimal dan jalur turun ember penjepit berdasarkan pusat gravitasi dan karakteristik bentuk material, memastikan bahwa ember penjepit dapat mencengkeram material dengan stabil dan mencegahnya tergelincir. Selama proses penjepitan, algoritma juga dapat memantau kontak antara ember penjepit dan material secara real time, dan menyesuaikan gaya dan aksi penjepitan tepat waktu sesuai dengan informasi umpan balik, sehingga meningkatkan tingkat keberhasilan dan efisiensi penjepitan serta mengurangi kehilangan dan pemborosan material.
3. Diagnosis kesalahan dan pemeliharaan cerdas
① Diagnosis kesalahan berdasarkan kecerdasan buatan
Oleh karena itu, teknologi kecerdasan buatan (seperti jaringan saraf tiruan, mesin vektor pendukung, dll.) digunakan untuk membuat model diagnosis kesalahan untuk portal crane. Model diagnosis kesalahan dilatih dan dioptimalkan dengan mengumpulkan sejumlah besar data dalam kondisi operasi dan kesalahan normal crane (seperti parameter operasi setiap mekanisme, sinyal getaran, sinyal arus dan tegangan, dll.). Saat crane sedang berjalan, data yang dikumpulkan secara real-time dimasukkan ke dalam model diagnosis kesalahan, dan model tersebut dapat secara otomatis menentukan apakah ada kesalahan dan jenis serta lokasi kesalahan. Misalnya, model jaringan saraf dapat secara akurat mendiagnosis jenis kesalahan motor (seperti hubung singkat, hubung singkat terbuka, kelebihan beban, dll.) dengan mempelajari karakteristik perubahan bentuk gelombang arus motor dalam kondisi kesalahan yang berbeda. Metode diagnosis kesalahan berbasis kecerdasan buatan ini memiliki akurasi dan kemampuan beradaptasi yang tinggi, dapat dengan cepat menemukan potensi bahaya kesalahan, mengurangi waktu henti peralatan, dan meningkatkan efisiensi produksi.
②Sistem pemeliharaan cerdas
Gabungkan hasil diagnosis kesalahan dengan data pengoperasian peralatan untuk membangun sistem perawatan cerdas. Sistem secara otomatis membuat rencana perawatan dan daftar tugas berdasarkan pengoperasian derek yang sebenarnya. Misalnya, ketika sistem diagnosis kesalahan mendeteksi keausan komponen utama yang mendekati batas, sistem perawatan cerdas akan mengatur tugas perawatan untuk mengganti komponen terlebih dahulu dan secara otomatis memesan suku cadang dan peralatan yang diperlukan. Pada saat yang sama, sistem perawatan cerdas juga dapat melacak dan mengelola pekerjaan personel perawatan untuk memastikan bahwa tugas perawatan diselesaikan tepat waktu dan dengan kualitas tinggi, meningkatkan efisiensi perawatan dan tingkat manajemen peralatan, serta memperpanjang masa pakai peralatan.
