基于深度学习的塔机健康状态实时诊断方法

塔机作为建筑业最重要的物料垂直运输装备之一,其健康性能直接决定了施工作业的安全。传统塔机状态监测一般通过事前巡检完成,但其作业时健康状态却无法实时获取,对此,提出一种基于深度学习的塔机健康状态实时监测方法,通过选择合适的状态监测量作为模型输入,搭建深度学习模型,可以实现对作业过程中塔机健康状态的实时监测,大大降低吊装作业风险,通过对数据集的测试,验证了本方法的有效性。