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Microcomputer Applications Vol. 39 No. 2,2023 技术交流 微型电用2023年第39 )第2期 文章编号:1007-757X(2023)02-0205-04 人工智能的电力物资仓库无人驾驶行吊技术 陈曦 ,王超’ ,王颖 (北京国电通网络技术有限公司 ,北京100080) 摘要 :针对现有技术中电力物资仓库无人驾驶行吊运行在存在避障灵敏性差 、故障诊断能力薄弱等问题,设计了一种新型的 电力物资仓库无人驾驶行吊控制方案 。构建了新型的人工智能控制系统,能够实现无人驾驶行吊运行状态的智能化 、f动化监 控 。还设计了行波定位算法模型,对无人驾驶行吊运行过程中障碍点以及故障点进行监测 ,并构建长短时记忆神经网络模型,实 现无人驾驶行吊运行过程中的故障诊断 。试验表明,所提出的方法定位精度高,故障诊断能力强。 关键词 :电力物资仓库 ;无人驾驶行吊 ;人工智能 ;长短时记忆神经网络模型 中图分类号:TP391; S219.4; U461.91; S223. 2 文献标志码 :A Unmanned Crane Control Scheme in Energy Power Generation by Using Artificial Intelligence CHEN Xi, WANG Chao , WANG Ying (Beijing Guodiantong Network Technology Co. , Ltd. . Beijing 100080, China) Abstract : Aiming at the problems of poor obstacle avoidance sensitivity and weak fault diagnosis ability in the unmanned crane operation ofeleJtriJpowermaterialwarehouse ,anewtypeofunmannedJraneJontrolsJhemeforeleJtriJpowermaterialwarehouseisdesigned. This technology constructs a new type of artificial intelligence control system to realize the intelligent and automatic monitoring of the operaingsOaOusofunmannedcranes.ThisresearchalsodesignsaOravelingwaveposiioningalgorihm modelOomoniorobsOaclesand faul poinOsduringOheoperaionofunmannedOravelingcranes, andbuildsalongandshor-Oerm memoryneuralneOworkmodelOoreal- ize fault diagnosis during the operation of unmanned traveling cranes. Experiments show that the method in this study has high positio- ningaccuracyandstrongfaultdiagnosiscapabilities. Key words : energy power generation; unmanned crane operation; artificial intelligence; long short term memory network 0引言 1基于人工智能技术的无人驾驶行吊控制 在电力物资仓库监管过程中,无人驾驶行吊具有举足轻 方案 重的地位 。在电力物资仓库管理中,如何精准捕捉无人驾驶 本研究设计的无人驾驶行吊控制方案如图1所示* 的

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