[发明专利]一种塔式起重机智能检验的方法

说明书

本发明属于塔式起重机技术领域，特别涉及一种塔式起重机智能检验的方法，所述方法包括如下步骤：1)构成数据库；2)基于熵权法和专家调查法的相关因素重要度分析；3)计算整机综合评价系数v；4)基于模糊理论的检验等级量化；5)根据步骤3)得到的综合评价系数v，对样本数据集进行聚类分析，等级分类；6)建立LVQ神经网络；7)采用LVQ神经网络对样本数据集进行训练；8)改进的LVQ神经网络模型；9)采集待检验的塔式起重机数据，形成测试集；10)采用步骤8)得到的改进的LVQ神经网络模型，对测试集进行分级判断；采用改进的LVQ算法，提高判断的准确性，避免误判。

技术领域

本发明涉及一种塔式起重机智能检验的方法，属于塔式起重机技术领域。

背景技术

随着人工智能的发展，无人机安全巡检、吊钩可视化系统、智能监控系统等技术运用到了塔式起重机检验检测环节当中。这些系统可实现侦查、拍照、监控等工作，进行图像识别和处理，及时排查隐患，避免事故发生，提高了塔式起重机检验检测工作效率和质量。但是，目前的检验检测还不能完全代替人工，其原因在于存在误判，给安全带来隐患。因此，如何提高和改进检验检测诊断方法的正确率，提高故障分类的效率，消除误判，成为研究的重点问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种塔式起重机智能检验的方法，根据近几年现场检验数据，构成数据库，统计不合格项目，利用熵权法和专家评价法计算出权重，再根据现场检测得到的数据，计算出整机综合评价系数v。根据整机综合评价系数v，对塔式起重机进行聚类分析，构建出样本训练集。采集待检验塔式起重机数据，基于改进LVQ神经网络的模型，进行智能检验，判断塔式起重机是否合格，并分类等级。本发明提高了检验结果的准确性，避免了误判，提高塔式起重机的健康评价水平。

为了达到上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种塔式起重机智能检验的方法，所述方法包括如下步骤：

1)构成数据库

从建筑工地塔式起重机的检验样本中，随机抽取N个塔式起重机检验原始记录构建数据库；

所述每个记录包括检验项目x_i、单项检测结果以及整机检验结果；

2)基于熵权法和专家调查法的相关因素重要度分析

设输入分量x＝{x₁,x₂,……x₂₉}，统计检验项目x₁,x₂,……,x₂₉中，塔式起重机不合格的各个单项检测结果所出现的频次，得到主导因素；通过专家调查法，进一步调整设置权值ω_i，得到权重集ω＝{ω₁,ω₂,……ω_i}；

权值ω_i的确定根据数据库中样本故障数据，采用熵权法进行计算；

3)计算整机综合评价系数v

设单个检验项目为x_i，则数据输入是一个N维向量下X＝(x₁,x₂,…,x_N)^T，其中的每一个分量都对应一个权值ω_i，计算出综合评价系数：

公式1中，ν为整机综合评价系数，x_i为输入分量，ω_i为输入分量所对应的权值；

4)基于模糊理论的检验等级量化