التشغيل الأمثل والتحكم التلقائي في رافعة البوابة

التشغيل الأمثل والتحكم التلقائي في رافعة البوابة

1. تحسين استراتيجية التشغيل

① تحسين عملية التشغيل والتخطيط العقلاني لتسلسل الرفع. وفقًا لخصائص مهام التحميل والتفريغ وتوزيع المواد، قم بصياغة تسلسل رفع علمي ومعقول. على سبيل المثال، في عملية تحميل وتفريغ البضائع السائبة في الميناء، إذا كان هناك العديد من السفن تنتظر التحميل والتفريغ في نفس الوقت، فيجب تشغيل السفن ذات معدل التحميل الكامل العالي ومواضع التحميل والتفريغ المريحة أولاً، ويجب رفع أكوام المواد القريبة من مسار الرافعة الجسرية والمركزة أولاً. من خلال تحسين تسلسل الرفع، يمكن تقليل وقت الخمول للرافعة وإجراءات الرفع والدوران غير الضرورية، ويمكن تحسين كفاءة التشغيل. على سبيل المثال، يمكن لنظام الجدولة الذكي إنشاء أفضل خطة تسلسل رفع تلقائيًا بناءً على معلومات مثل وقت وصول السفينة ونوع وكمية البضائع وحالة التخزين في الساحة، مما يمكن أن يزيد من متوسط ​​كفاءة تشغيل الرافعة بنسبة 20٪ - 30٪.

② تصميم مسار نقل المواد بكفاءة مسار نقل فعال من نقطة التقاط المواد إلى نقطة وضعها. ضمن نطاق عمل الرافعة الجسرية، ضع في اعتبارك العمل المنسق لآلية الرفع والدوران والرفع لإكمال نقل المواد في أقصر وقت وبأقل استهلاك للطاقة. على سبيل المثال، يتم استخدام خوارزميات الهندسة المكانية والنماذج الحركية لحساب أي مزيج من تغيير السعة وزاوية الدوران وارتفاع الرفع يمكن استخدامه لوضع المواد بسرعة في ساحة التخزين المحددة أو مركبة النقل بعد التقاط المواد من موضع معين في المقصورة. في الوقت نفسه، جنبًا إلى جنب مع العوامل البيئية مثل سرعة الرياح واتجاهها التي تتم مراقبتها في الوقت الفعلي، يتم تعديل مسار النقل ديناميكيًا لضمان كفاءة تشغيل عالية في ظل ظروف الطقس المختلفة.

2. التعرف التلقائي على المواد والاستيلاء عليها

① تقنية التعرف البصري

قم بتثبيت أجهزة استشعار بصرية (مثل الكاميرات الصناعية، وأجهزة الرادار بالليزر، وما إلى ذلك) على الرافعة البوابية أو الموزعة، واستخدم تقنية الرؤية الحاسوبية لتحديد المواد وتحديد موقعها. يجمع المستشعر البصري صورًا أو بيانات سحابة النقاط للمادة، ثم يحلل البيانات من خلال خوارزميات معالجة الصور (مثل اكتشاف الهدف، واستخراج الميزات، وإعادة البناء ثلاثي الأبعاد، وما إلى ذلك) لتحديد موضع وشكل وحجم ووضعية وغيرها من معلومات المادة. على سبيل المثال، عند تحميل وتفريغ الحاويات في الميناء، يمكن للنظام البصري تحديد موضع ونموذج وحالة أجزاء الزاوية للحاوية بسرعة ودقة، وبالتالي توفير معلومات دقيقة عن موضع ووضعية الرافعة أو الموزعة. بالنسبة للبضائع السائبة، يمكن للمستشعر البصري تقدير حجم ووزن المادة بناءً على شكل التكديس وخصائص سطح المادة، بحيث يمكن للرافعة ضبط قوة الرافعة وموضعها بشكل معقول لتحقيق الإمساك الدقيق وتحسين كفاءة التشغيل ودقة مناولة المواد.

② خوارزمية الاستيلاء الذكية

استنادًا إلى نتائج التعرف البصري، يتم استخدام خوارزمية الإمساك الذكية للتحكم في عمل الماسكة أو الموزع. تأخذ خوارزمية الإمساك الذكية في الاعتبار بشكل شامل عوامل مثل خصائص المادة والهيكل الميكانيكي للرافعة والنموذج الحركي لتحديد أفضل استراتيجية للإمساك. على سبيل المثال، عند الإمساك بشحنة سائبة ذات شكل غير منتظم، ستحسب الخوارزمية زاوية الفتح المثلى ومسار النزول لدلو الإمساك بناءً على مركز الثقل وخصائص شكل المادة، مما يضمن أن دلو الإمساك يمكنه الإمساك بالمادة بثبات ومنعها من الانزلاق. أثناء عملية الإمساك، يمكن للخوارزمية أيضًا مراقبة الاتصال بين دلو الإمساك والمادة في الوقت الفعلي، وضبط قوة الإمساك والعمل في الوقت المناسب وفقًا لمعلومات التغذية الراجعة، وبالتالي تحسين معدل نجاح وكفاءة الإمساك وتقليل فقد المواد وإهدارها.

3. تشخيص الأعطال والصيانة الذكية

① تشخيص الأخطاء استنادًا إلى الذكاء الاصطناعي

لذلك، يتم استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي (مثل الشبكة العصبية الاصطناعية، وآلة الدعم المتجه، وما إلى ذلك) لإنشاء نموذج تشخيص الأعطال لرافعات البوابة. يتم تدريب نموذج تشخيص الأعطال وتحسينه من خلال جمع كمية كبيرة من البيانات في ظل التشغيل العادي وظروف الأعطال للرافعة (مثل معلمات التشغيل لكل آلية، وإشارات الاهتزاز، وإشارات التيار والجهد، وما إلى ذلك). عندما تعمل الرافعة، يتم إدخال البيانات التي تم جمعها في الوقت الفعلي في نموذج تشخيص الأعطال، ويمكن للنموذج تحديد ما إذا كان هناك عطل ونوع وموقع العطل تلقائيًا. على سبيل المثال، يمكن لنموذج الشبكة العصبية تشخيص نوع عطل المحرك بدقة (مثل ماس كهربائي، دائرة مفتوحة، حمل زائد، وما إلى ذلك) من خلال تعلم خصائص تغيير شكل الموجة لتيار المحرك في ظل ظروف عطل مختلفة. تتميز طريقة تشخيص الأعطال هذه القائمة على الذكاء الاصطناعي بدقة عالية وقابلية للتكيف، ويمكنها اكتشاف مخاطر الأعطال المحتملة بسرعة، وتقليل وقت تعطل المعدات، وتحسين كفاءة الإنتاج.

②نظام صيانة ذكي

دمج نتائج تشخيص الأعطال مع بيانات تشغيل المعدات لإنشاء نظام صيانة ذكي. يقوم النظام تلقائيًا بإنشاء خطط الصيانة وقوائم المهام بناءً على التشغيل الفعلي للرافعة. على سبيل المثال، عندما يكتشف نظام تشخيص الأعطال أن تآكل أحد المكونات الرئيسية يقترب من الحد الأقصى، فإن نظام الصيانة الذكي سيرتب مهمة الصيانة لاستبدال المكون مسبقًا ويحجز تلقائيًا الأجزاء والأدوات المطلوبة. في الوقت نفسه، يمكن لنظام الصيانة الذكي أيضًا تتبع وإدارة عمل موظفي الصيانة لضمان إكمال مهام الصيانة في الوقت المحدد وبجودة عالية، وتحسين كفاءة الصيانة ومستوى إدارة المعدات، وإطالة عمر خدمة المعدات.