基于超声时序神经网络目标识别的塔机安全预警

为实现塔机失稳监测和防碰撞的安全预警功能,改善塔机被动安全模型存在的低成本、主动性、灵活性、快速性和及时性的不足,通过分析目标物特性与超声时序信号相关特征及测距值特征的关系,结合Elman、SOM网络,构建了基于超声时序神经网络目标识别的塔机安全预警系统,可以实现对扭转角和障碍物的信号采集、数据融合、主动预警功能,试验结果表明该系统可以达到预期的低成本、高速度、高精度的塔机工作要求。