一种基于人工神经网络算法的起重力矩限制器自适应精度校准方法

摘要

一种起重力矩限制器实时测量并显示的重量、幅度、长度、角度等起重机工况参数的精度校准方法，采用基于人工神经网络算法的自适应校准技术，通过转换电路、单片机与存储器自动采集存储起重臂在不同运动状态(向上、向下或静止)的工况参数数据并立即进行运算处理，得到该起重机在此工况下进行工作的重量与幅度的精确数值，不需要另外进行数据运算处理，有效排除人为干扰所产生的误差，大大提高起重力矩限制器精度校准的效率和精确度。本方法能够使力矩限制器根据起重机的实际使用状态进行精度校准，提高起重力矩限制器的精度和调试效率，有效保证起重机的作业安全，广泛适用于流动式起重机(汽车起重机、履带式起重机、轮胎起重机)和非流动式起重机的力矩限制器精度校准。