[发明专利]一种爬架状态检测方法与装置在审

专利信息
申请号: 201410733786.8 申请日: 2014-12-05
公开(公告)号: CN105243253A 公开(公告)日: 2016-01-13
发明(设计)人: 陈斌;李宏;秦建武;陈东旭;施乾东 申请(专利权)人: 宁波大学
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00;G01D21/02
代理公司: 宁波奥圣专利代理事务所(普通合伙) 33226 代理人: 方小惠
地址: 315211 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 状态 检测 方法 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种爬架状态检测技术,尤其是涉及一种爬架状态检测方法与装置。

背景技术

随着我国经济的快速发展,高层建筑越来越多。在高层建筑施工过程中,爬架起着越来越重要的作用。爬架在运行过程中,可能会出现运行速度异常、载荷超载或失载和爬架倾斜等危险状况。当这些危险状况出现时,如果不加以报警就可能会出现险情,轻则造成财产损失,重则危及人的生命安全。因此,如何有效的对爬架状态进行检测与评估对安全生产具有重大意义。

现有的爬架状态检测方法主要包括以下步骤:在控制器中设定爬架的标准载荷范围,然后检测并获取爬架的当前载荷,将当前载荷与标准载荷范围进行对比,如果当前载荷未落入标准载荷范围内,则表明爬架超载或失载。现有的爬架状态检测方法仅能检测爬架超载或失载状态,但是爬架运行时,实际情况十分复杂,爬架主体的倾斜或者爬升速度异常都可能出现险情,现有的爬架状态检测方法无法检测获取爬架运行速度异常状态和倾斜危险状态,无法全面准确把握爬架的状态。

发明内容

本发明所要解决的技术问题之一是提供一种爬架状态检测方法,该爬架状态检测方法通过构建神经网络模型,并获取爬架的前后倾角、左右倾角、重力和上升速度四个参数,将爬架的前后倾角、左右倾角、重力和上升速度四个参数进行归一化处理后作为神经网络模型的输入数据,由此通过神经网络模型计算得到爬架状态对应的指数值,根据该指数值判定爬架的状态,该指数值全面考虑了运行速度异常、载荷超载或失载和爬架倾斜等危险状况,检测精度较高,全面准确把握爬架的状态,保证爬架的安全运作。

本发明解决上述技术问题之一所采用的技术方案为:一种爬架状态检测方法,包括以下步骤:

①构建神经网络模型,所述的神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层;

所述的输入层用于输入数据,所述的输入层的输入向量为Xi=[xi1xi2xi3xi4],其中,xi1表示爬架的前后倾角检测数据,xi2表示爬架的左右倾角检测数据,xi3表示爬架的重力检测数据,xi4表示爬架的上升速度检测数据;

所述的隐藏层包括十个神经元节点,所述的隐藏层用于接收所述的输入层的输入数据,所述的隐藏层的神经元节点的传输函数为f1(x),f1(x)为tansig函数,e为自然对数的底数,e=2.718281828459;

所述的隐藏层的输出o1=f1(W1Xi+b1),W1为隐藏层的权值矩阵,b1为隐藏层的阈值矩阵,W1和b1分别用矩阵的形式表示为:

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