【基于超声时序神经网络目标识别的塔机安全预警】是针对塔式起重机安全监控领域的一种创新技术,旨在提高设备的安全性和效率。该技术利用超声波信号的时序特性进行目标识别,以实现对塔机失稳状态的监测和防碰撞预警。
在塔机操作中,安全至关重要。传统的被动安全模型往往存在成本高、反应不及时等问题。这篇论文提出的解决方案是构建基于超声时序神经网络的目标识别系统,以克服这些不足。系统的核心在于分析目标物体特性与超声时序信号之间的关系,以及测距值特征,这有助于更准确地探测和识别周围环境中的障碍物。
Eman和SOM(自组织映射)网络是构建此系统的两种关键神经网络模型。Eman网络是一种递归神经网络,擅长处理时间序列数据,能够捕捉到超声波信号随时间变化的动态信息。SOM网络则用于数据的聚类和特征提取,帮助系统识别不同类型的障碍物。
通过将这两种网络相结合,系统可以高效地采集扭转角和障碍物的信号,并进行数据融合。数据融合是指将来自多个传感器的信息整合,以提高识别的准确性和鲁棒性。此外,系统还具备主动预警功能,能够在潜在危险发生之前发出警告,从而提升塔机操作的安全性和主动性。
试验结果显示,该系统不仅满足低成本、高速度的要求,还能实现高精度的识别,符合塔机作业的严格标准。这表明超声时序神经网络目标识别技术对于提升塔机安全预警系统的性能具有显著效果。
总结起来,这项研究是深度学习和机器学习在工程领域的应用实例,特别是针对复杂环境下的目标识别和安全预警。通过超声时序信号的处理和神经网络模型的结合,实现了对塔机工作状态的实时监控,为保障建筑工地安全提供了有力的技术支持。这种技术的未来发展可能包括与其他感知技术的集成,如视觉传感器或雷达,以进一步提高预警系统的全面性和可靠性。