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一种基于LSTM预测算法的重型构件支墩群的控制方法及其系统 

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申请/专利权人:中交四航工程研究院有限公司;中交第四航务工程局有限公司

摘要:本发明公开了一种基于LSTM预测算法的重型构件支墩群的控制方法及其系统,本发明首先对采集的数据信息进行特征提取和归一化处理等,获取时间序列数据;随后,将得到的时间序列数据输入LSTM模型,得到训练后的LSTM模型;实时提取周围环境的数据信息,输入训练好的LSTM模型,得到实时的模型对构件状态的预测结果,将预测结果和当前构件状态进行对比,生成支墩调节指令;配合液压伺服机制调整支墩,实现主动的对支墩快速进行调整;本发明通过调整支墩群中的不同支墩的高度以平衡环境问题产生的构件结构的颠簸和变形,从而使构件运输更为安全。

主权项:1.一种基于LSTM预测算法的重型构件支墩群的控制方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:1传感器的安装和数据的采集:在重型构件运输车辆的适当位置安装传感器;所述传感器包括:三轴加速度传感器、摄像头、支墩高度传感器和压力传感器;通过安装的传感器实时采集重型构件在运输过程中的状态参数,所述参数包括:荷载变化、前进速度、支墩高度、构件参数、水面和路面状况;2数据处理和特征提取:对传感器采集的数据进行特征提取,所述特征提取的方法为:将复杂的数据结构通过特征提取方法降低数据的维度和复杂度,从而简化LSTM模型的训练过程;特征提取的方法为:通过自编码器对采集的数据进行特征提取,降低数据的维度;随后,对特征提取后的数据进行归一化处理,确保数据具有相似的尺度和分布;最后,提取各个数据的时间戳,将归一化后的数据按照提取的时间戳进行顺序排列,形成时间序列数据;3进行LSTM模型训练:将得到的时间序列数据输入LSTM模型,以周围环境数据信息为输入,以构件数据为输出进行LSTM模型的训练,提取构件形变与周围环境变化之间的关系,得到训练后的LSTM模型;4支墩高度调节指令生成:实时提取周围环境的数据信息,输入训练好的LSTM模型,得到实时的模型对构件状态的预测结果,将预测结果和当前构件状态进行对比,生成支墩调节指令;调节支墩高度,以减缓构件的颠簸和形变;5液压伺服机制调整支墩:根据4中得到的结果,利用液压伺服机制,实现主动的对支墩快速进行调整;6对构件进行实时调整和反馈:在构件运输过程中,不断重复步骤4和5的过程,通过LSTM模型的预测结果和当前构件状态调整支墩状态,分别针对性调整支墩群中不同支墩的高度,以达到精确调整支墩状态的目的,从而减缓构件颠簸和变形。

全文数据:

权利要求:

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