基于改进LVQ算法的塔式起重机运行状态检验

作者：周庆辉,刘浩世,刘耀飞,等 日期：2023-01-30/span> 浏览：551 查看PDF文档

摘要:为了提高起重机运行安全检验结果的准确性,避免误判,并且提高塔式起重机检验的智能化水平,提出了一种基于改进的学习矢量量化(LVQ)人工神经网络模型,实现了对塔式起重机运行安全状态的智能检验。首先,根据近年来建筑工地塔式起重机的检验数据,建立了样本集,基于塔式起重机相关的安全技术标准和规范,将检验项目分解为最常见、最主要的15个因素,作为神经网络输入层的数目;然后,对290台塔式起重机的检验数据进行了统计(金属结构的连接、作业环境、主要零部件与机构,此3项不合格的频次较高);最后,在学习矢量量化(LVQ)算法基础上,改进了LVQ人工神经网络的检验评价模型,再运用优化的特征数据训练出了LVQ分类器,提出了改进的LVQ智能检验方法,对50个测试样本进行了分类识别实验。研究结果表明:改进后的LVQ人工神经网络算法提高了塔式起重机检验结果的正确率,在整机检验中合格率和不合格率均能达到100%,避免了误判,实现了对塔式起重机设备的安全智能检验。

关键词:自行式起重机;运行安全状态;安全技术标准和规范;学习矢量量化;人工神经网络模型;LVQ分类器

中图分类号:TH213.3;TU391文献标识码:A文章编号:1001-4551(2022)11-1636-07

本文引用格式:

周庆辉,刘浩世,刘耀飞,等.基于改进LVQ算法的塔式起重机运行状态检验［J］.机电工程,2022,39(11):1636-1642.

ZHOU Qing-hui, LIU Hao-shi, LIU Yao-fei, et al. Operation status inspection of tower crane based on improved LVQ algorithm［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2022,39(11):1636-1642.