Оптимізація роботи баштового крана за допомогою автоматизованих систем управління

Abstract

UA: У роботі розглядається процес оптимізації функціонування баштового крана через впровадження автоматизованих систем управління. Проаналізовано основні переваги автоматизації, серед яких підвищення ефективності роботи крана, зниження ризиків людських помилок та зменшення витрат на обслуговування. Особливу увагу приділено сучасним технологіям, що дозволяють здійснювати точне управління процесами підйому та переміщення вантажів, а також інтеграції систем моніторингу і діагностики стану обладнання. Впровадження таких систем дозволяє значно покращити продуктивність роботи, забезпечити безпеку та знизити вплив людського фактора на роботу баштового крана. У роботі розглянуто вплив людського фактора на працездатність баштових кранів та можливість його зменшення через впровадження систем машинного зору. Проаналізовано ризики, пов'язані з людськими помилками, та їхній вплив на безпеку й продуктивність робіт. Окреслено принципи роботи систем машинного зору, їхні технічні можливості та переваги в автоматизації керування краном, зокрема для моніторингу робочої зони, визначення траєкторій руху вантажів і мінімізації ризику зіткнень. Розглянуто методи реалізації цих систем за допомогою камер, сенсорів та алгоритмів глибокого навчання. Досліджено ефективність алгоритмів, таких як згорткові нейронні мережі (CNN), і технічні виклики, що виникають при інтеграції цих технологій. Результати показали, що системи машинного зору підвищують безпеку, знижують навантаження на оператора та покращують ефективність експлуатації кранів. Впровадження систем машинного зору є важливим кроком до покращення безпеки, підвищення ефективності та зниження навантаження на операторів при експлуатації баштових кранів. Крім того, такі системи можуть визначати безпечні траєкторії для переміщення вантажів, мінімізуючи можливість зіткнень або пошкоджень.

EN: The article discusses the process of optimizing the operation of a tower crane through the implementation of automated control systems. The main advantages of automation are analyzed, including improved crane efficiency, reduced risks of human errors, and decreased maintenance costs. Special attention is given to modern technologies that enable precise control of lifting and load-moving processes, as well as the integration of monitoring and equipment diagnostics systems. The implementation of such systems significantly improves productivity, ensures safety, and reduces the impact of the human factor on the operation of the tower crane. The paper also examines the impact of the human factor on the performance of tower cranes and the potential for its reduction through the introduction of machine vision systems. The risks associated with human errors and their effect on safety and productivity are analyzed. The principles of operation of machine vision systems, their technical capabilities, and advantages in crane control automation are outlined, particularly for monitoring the work zone, determining safe load-moving trajectories, and minimizing collision risks. Methods for implementing these systems using cameras, sensors, and deep learning algorithms are discussed. The effectiveness of algorithms, such as convolutional neural networks (CNN), and the technical challenges arising from the integration of these technologies are explored. The results demonstrate that machine vision systems improve safety, reduce operator workload, and enhance crane operation efficiency. The introduction of machine vision systems is an important step towards improving safety, increasing efficiency, and reducing the workload on operators during tower crane operations. Furthermore, these systems can define safe load-moving trajectories, minimizing the potential for collisions or damage.