工程機械與智控技術在塔式起重機設計制造中的融合研究

摘 要：針對當前塔式起重機設計與制造過程中存在的效率不高和安全性能不足的問題，進行了深入研究，系統闡述工程機械的基本原理及其在塔式起重機中的實際應用，探討智控技術的核心原理，研究其在機械控制領域的潛力。

關鍵詞：工程機械；智控技術；塔式起重機；設計優化；智能控制

中圖分類號：TP391.7 文獻標識碼：A 文章編號：2096-6903（2024）07-0043-03

0 引言

在現代工業與建筑領域中，塔式起重機作為關鍵的重型工程機械設備，在高層建筑、橋梁建設以及大型工程項目的物料吊裝作業中扮演著不可或缺的角色。隨著工程技術標準和市場需求的不斷提升，現有塔式起重機的設計制造有著效率不高、安全性能有待增強等問題。這些問題不僅影響了施工進度，也對工程質量和人員安全構成了潛在威脅。

智控技術包括智能算法、物聯網技術、大數據分析4N/ssVXW4k0ay8ahq5G/+A==、機器視覺及自動化控制等技術，在提升機械設備智能化水平、優化設計與運行性能方面展現出巨大的潛力。鑒于此，將先進的智控技術與傳統的工程機械設計相結合，成為推動塔式起重機設計制造升級轉型的重要途徑。

1 工程機械與智控技術的基本原理和應用

1.1 工程機械的基本原理

工程機械的基本原理涵蓋了多個工程科學領域，包括力學、結構工程、材料科學、傳動技術和流體動力學等?；陟o力學和動力學原則，為確保起重機在各種工作狀態下的穩定性及安全性，通過精確計算重心位置和各部件受力情況來避免傾覆風險。在結構設計上，采用合理的結構形式和高強度材料以滿足承載力需求，并確保設備具備良好的剛度和耐久性。塔式起重機的運動控制機制如起升、變幅和回轉等功能，則依賴于精密的傳動技術實現，部分現代起重機還引入液壓或氣壓系統增強其動作靈活性和可控性。

1.2 智控技術的基本原理

智控技術是現代信息技術與傳統機械控制深度融合的產物，其基本原理涉及智能算法、物聯網（IoT）、機器視覺等多種先進技術。

智能算法是實現智控技術核心功能的關鍵手段，涵蓋了模糊邏輯控制、神經網絡控制、遺傳算法、粒子群優化、深度學習等方法。例如，在起重機械中，智能算法用于自適應控制以應對負載變化和環境擾動，通過實時調整系統的控制參數，確保起重機動作平穩、精確且高效。比如，模糊控制器可以根據當前工況輸入，輸出最優控制信號，使吊鉤定位更加精準。神經網絡則可用于預測和補償設備的非線性動態特性。

物聯網技術在起重機械控制領域主要體現在設備狀態監測、遠程控制及維護等方面。通過集成傳感器、無線通信模塊以及云計算平臺，能夠實時收集起重機的工作狀態數據（如載荷、速度、溫度、振動等），并將這些數據傳輸至中央監控系統或云端進行分析處理，實現預防性維護、故障預警、效率優化等功能，從而提高設備安全性和使用壽命。

機器視覺在起重機械中的應用主要是為了增強設備的自主感知能力和安全性。例如，安裝在起重機上的高精度攝像頭可捕捉周圍環境和吊裝目標的信息，通過圖像識別和處理算法判斷貨物的位置、姿態乃至潛在風險，指導起重機執行準確無誤的操作。此外，機器視覺還可應用于無人駕駛起重機，實現自動化的路徑規劃和目標定位。

2 塔式起重機設計制造中存在的問題

2.1 設計階段的問題及其對效率的影響

在設計階段，起重機械的設計問題對效率的影響是顯著的。首先，設計參數選擇不合理。如果在設計時低估了起重機需要承受的載荷或疲勞應力，就會導致結構部件過早損壞、故障頻發，頻繁停機維修將嚴重影響作業效率。如果電動機功率選型偏小，無法滿足快速起升和運行的需求，會導致設備響應遲緩，降低工作效率。若功率過大，則造成能源浪費和成本增加。在傳動系統設計中，如果傳動比不合適，會導致速度控制不夠精確，或無法充分利用電機輸出扭矩，影響整體性能。

過多的結構冗余會使得整機自重加大，不僅增加了制造成本，還加重了支撐結構及移動機構（如輪胎、軌道等）的負擔，從而降低了有效載荷率和機動性。過于復雜的結構設計會導致維護困難，增加日常保養與維修時間，間接影響到設備的工作效率，導致不必要的高強度材料使用，提高了制造成本。

未充分考慮操作便利性和智能化需求，設計時忽視人機交互界面友好性，將使操作人員不易掌握操作技巧，延長訓練周期并引發誤操作，進而影響作業安全和效率。未能前瞻性地融入智能控制系統和物聯網技術，限制設備在未來實現自動化、遠程操控和數據化管理的能力，將降低設備的整體運行效率和服務水平。

2.2 制造階段效率低下的原因

首先，復雜的工藝流程是導致制造階段效率降低的重要原因。如果設計的生產工藝步驟過多、冗余或不合理，會顯著增加產品從原材料到成品過程中的流轉時間、等待時間和轉換成本。例如，在零部件加工過程中，若缺乏標準化與模塊化的生產理念，每種部件都需獨立完成多道工序，無法實現批量生產和快速裝配，無疑延長了整體的生產周期，降低了單位時間內產出產品的數量。

其次，自動化程度不高也是制約制造階段效率提升的原因所在。當前，部分工廠仍存在大量手動操作環節，由于人工操作速度受限且易受操作者技能水平、疲勞度等因素的影響，難以保持穩定的生產節拍和產品質量。

最后，使用老舊設備和技術落后于時代發展的趨勢，將使自動化生產線的功能得不到充分發揮，進一步限制了產能的提高。智能工廠強調高度集成的生產線，包括機器人自動化、智能物流以及信息化管理等技術的應用，而這些先進技術的缺失則意味著制造系統的運行效率遠未達到最優狀態。

2.3 安全性能不足的具體表現及后果

在塔式起重機的安全性能方面，存在的不足具體表現為以下4個層面。

一是監控系統不完善?，F有的塔式起重機監控系統僅限于基本的運行參數監測，如起升高度、吊裝質量等，而對于一些關鍵安全指標如結構應力、疲勞狀況、工作環境變化（如風速、溫度）等缺乏實時有效的監控。部分設備未配備先進的視覺識別和障礙物檢測技術，導致操作人員無法及時準確地獲取全面的工作現場信息，從而增大了作業風險。

二是故障預警機制缺失或功能有限。許多傳統起重機缺乏有效的故障預測與診斷功能，不能對潛在的機械故障或電氣問題提前發出預警，使得維修保養往往是在設備出現明顯故障后才進行，這不僅影響工作效率，更可能因突發性故障造成安全事故。例如，塔機本身的作業動作、負載、風速大小、摩擦力大小等因素都會導致重物來回擺動，造成安全事故[1]。如果得不到及時預警和處理，將直接影響到起重機的安全使用。

三是安全防護措施不足。這包括超載保護失效、行程限位不準、緊急制動系統反應遲鈍等問題。這些問題會導致起重機在運行過程中發生過載、沖頂、溜鉤等嚴重安全隱患，嚴重時甚至會造成人員傷亡及財產損失。

四是人機交互設計不合理。操作界面復雜難懂，或者對操作人員的操作技能培訓不足，都可能導致誤操作頻發，進而引發安全事故。智能化程度較低的起重機則無法實現精準控制，增加了操作難度和安全隱患。

3 融合工程機械與智控技術的塔式起重機設計制造方法

3.1 設計優化策略

在塔式起重機的設計優化策略中，將工程設計原理與智能算法相結合，不僅有助于提升塔式起重機的結構強度、減小質量，還可以精準匹配設備性能參數，有效降低成本，提高整個系統的綜合性能和市場競爭力。這一融合主要體現在以下3個方面。

3.1.1 結構優化

采用有限元分析等方法對關鍵部件如塔身、起重臂、底座和傳動系統進行應力、應變以及疲勞壽命的計算分析，智能算法可以輔助工程師快速尋優，確定最優的結構尺寸和材料分布，減輕自重同時保證足夠的強度和剛度。結合拓撲優化技術，通過智能算法自動搜索滿足約束條件下的最佳結構形態，去除冗余材料，實現輕量化設計。

3.1.2 性能參數優化

利用機器學習或遺傳算法等智能算法，根據歷史數據和實際工況預測不同負載及環境條件下的性能需求，精確調整電機功率、速度控制、制動性能等參數，提高起重機的工作效率和穩定性。通過多目標優化算法，在滿足多種性能指標（例如起升速度、承載能力、能耗等）的同時，尋求性能與成本之間的平衡點，以達到經濟效益最大化的目標。

3.1.3 模塊化設計與協同優化

應用智能算法對起重機各子系統進行模塊化設計，確保各個模塊既可獨立優化又可協同工作，便于后期維護和升級，并且能夠適應不同應用場景的需求變化。并在設計過程中，引入并行工程理念，利用智能算法協調解決各專業領域間的接口問題，減少設計沖突，縮短產品開發周期。

3.2 構建智能控制系統

塔式起重機在運行中需要測量多種不同類型的數據，所以需要使用到不同的傳感器分別對這些數據進行測量[2]。通過精心選擇和配置智能傳感器與執行器，并結合先進的智能控制策略，能夠顯著提升塔式起重機的自動化水平和整體性能，有效解決傳統控制方法難以處理的問題，從而推動起重機行業的智能化發展。

3.2.1 智能傳感器的選擇與配置

選擇適配的智能傳感器用于實時監測起重機的關鍵運行參數，如載荷傳感器用于測量吊鉤上負載質量的變化，角度和位置傳感器監測起重臂的角度和高度，風速和風向傳感器檢測環境風力條件等。在配置傳感器網絡時需考慮其覆蓋范圍、精度要求、抗干擾能力及使用壽命等因素，確保數據采集的準確性和可靠性。此外，采用物聯網技術將傳感器數據傳輸至中央控制器，實現遠程監控和數據分析。

3.2.2 執行器的選型與布置

執行器是控制系統中接收并執行控制指令的裝置，通常包括電動機、液壓馬達、氣動執行機構等。在塔式起重機中，需要根據實際功能需求選取適配的執行器類型，例如起升系統采用大扭矩的電機驅動卷筒，回轉系統使用液壓馬達驅動回轉機構。對于執行器的布置設計應充分考慮設備的結構布局、運動特性以及安全性要求，保證在接收到智能控制器發出的指令后能夠迅速且精準地完成相應動作。

3.3 安全性能提升

在塔式起重機的安全性能提升過程中，通過集成各類智控技術和監測系統，能夠實現塔式起重機的狀態實時監測、故障預警以及有效防護，提高其安全性能，減少事故風險，保障施工過程的安全穩定。

H8tYjt8tJD6fhJvbVjPzokqXAPjaxd5raoPIY3u6PXg=3.3.1 智能傳感器網絡

應建立全方位的智能傳感器網絡，包括載荷傳感器、角度傳感器、位移傳感器、風速風向傳感器等，實時監測起重機關鍵部位的工作狀態和環境參數。采用先進的振動分析和聲發射檢測技術，對起重機結構健康狀況進行動態監測，及時發現潛在的疲勞裂紋或磨損問題。

3.3.2 大數據分析與故障診斷系統

利用物聯網技術將收集到的數據傳輸至中央處理平臺，結合大數據分析算法，對數據進行深度挖掘與解析，提前識別設備可能出現的故障模式。設計并實施基于人工智能的故障診斷系統，如機器學習模型，用于預測維護需求和可能發生的故障，從而提前采取預防措施。

3.3.3 安全閾值設定與預警機制

根據國家標準和行業規范設定各項安全閾值，例如最大允許載荷、起重臂偏轉角、回轉速度等，并通過智能控制系統進行實時監控。當監測數據超過預設閾值時，系統立即觸發預警信號，提示操作人員采取應對措施，同時自動執行相應的安全保護程序，如限制動作范圍、降低運行速度或者緊急停止。

結合GPS定位、雷達探測、激光掃描等技術構建三維空間感知系統，實時監測起重機與其他障礙物（包括其他起重機、建筑物等）之間的相對位置關系。當檢測到發生碰撞的情況時，系統會提前發出警告并自主干預控制，防止事故發生。

3.3.4 遠程監控與管理平臺

建立遠程監控中心，通過無線通信技術將位置分散的硬件組合成統一的整體，并且直接向用戶提供最有用的信息，實現對分散在各地的塔式起重機進行全面、實時的在線監測和遠程控制[3]。監控平臺上可實時顯示設備運行狀態信息，提供詳盡的歷史數據分析報告，為管理人員提供決策支持，進一步提升整體安全管理水平。

4 結束語

通過充分融合工程機械與智控技術，不僅能解決了傳統設計制造過程中的瓶頸問題，還極大地提高了設備的工作效率和安全性。這不僅為塔式起重機行業提供了新的設計理念和技術支持，也為整個工程機械行業的智能化發展提供了重要參考和實踐依據。隨著科技的持續進步，未來將進一步探索和完善基于智控技術的起重機設計制造體系，以滿足更高標準的施工需求和更加嚴苛的安全要求。

參考文獻

[1] 鄭宏遠，盧寧，宋鵬程，等.智能塔式起重機關鍵技術研究[J].機電工程，2023，40（3）：435-443.

[2] 曠世強.基于防碰撞算法的塔機智能化監控管理系統設計與實現[D].湘潭：湘潭大學，2017.

[3] 孫宏軍，趙作霖，徐冠群.塔式起重機機器視覺監控系統設計[J].傳感器與微系統，2016，35（8）：70-73.