Керування стійкістю баштового крана за допомогою використання штучного інтелекту

Abstract

UA: У цій роботі подано систему забезпечення стійкості баштового крана за допомогою методів штучного інтелекту. Система містить датчики для збору даних про зовнішні навантаження та параметри крана, контролер із нейромережевою моделлю для прогнозування параметрів вітру та алгоритм керування механізмами крана. Система розроблена для забезпечення стійкості крана в робочому та неробочому станах. Результати дослідження показали, що запропонована система може ефективно забезпечувати стійкість баштового крана в робочому стані, прогнозувати небезпечні пориви вітру і вживати відповідних заходів для запобігання перекиданню. Використання цієї системи може значно знизити кількість аварій на баштових кранах.

EN: Tower cranes remain an irreplaceable tool in the construction industry. The market for tower cranes is expected to grow to over $3 billion by 2025. Hundreds of thousands of tower cranes are in operation worldwide, with over 5,000 in Ukraine. Most of these cranes have reached the end of their service life. The limited size of construction sites forces the use of tower cranes with a small support base, which are prone to tipping over during assembly and operation. Accidents on tower cranes occur regularly, with an average of 2 per year in the United States. About half of all tower crane accidents are related to tipping over. The main causes of tower crane accidents are technical reasons (failure of technical devices and safety devices), organizational reasons (violation of technological and labor discipline), and external influences (wind load). This paper presents a system for ensuring the stability of a tower crane using artificial intelligence methods. The system includes sensors for collecting data on wind parameters and crane parameters, a controller with a neural network model for predicting wind parameters, and an algorithm for controlling crane mechanisms. The system is designed to ensure the stability of the crane in working condition. The results of the study showed that the proposed system can effectively ensure the stability of the tower crane in working condition. The system can predict dangerous wind gusts and take appropriate measures to prevent tipping over. The use of this system can significantly reduce the number of accidents on tower cranes.