工程机械与智控技术在塔式起重机设计制造中的融合研究

摘 要：针对当前塔式起重机设计与制造过程中存在的效率不高和安全性能不足的问题，进行了深入研究，系统阐述工程机械的基本原理及其在塔式起重机中的实际应用，探讨智控技术的核心原理，研究其在机械控制领域的潜力。

关键词：工程机械；智控技术；塔式起重机；设计优化；智能控制

中图分类号：TP391.7 文献标识码：A 文章编号：2096-6903（2024）07-0043-03

0 引言

在现代工业与建筑领域中，塔式起重机作为关键的重型工程机械设备，在高层建筑、桥梁建设以及大型工程项目的物料吊装作业中扮演着不可或缺的角色。随着工程技术标准和市场需求的不断提升，现有塔式起重机的设计制造有着效率不高、安全性能有待增强等问题。这些问题不仅影响了施工进度，也对工程质量和人员安全构成了潜在威胁。

智控技术包括智能算法、物联网技术、大数据分析4N/ssVXW4k0ay8ahq5G/+A==、机器视觉及自动化控制等技术，在提升机械设备智能化水平、优化设计与运行性能方面展现出巨大的潜力。鉴于此，将先进的智控技术与传统的工程机械设计相结合，成为推动塔式起重机设计制造升级转型的重要途径。

1 工程机械与智控技术的基本原理和应用

1.1 工程机械的基本原理

工程机械的基本原理涵盖了多个工程科学领域，包括力学、结构工程、材料科学、传动技术和流体动力学等。基于静力学和动力学原则，为确保起重机在各种工作状态下的稳定性及安全性，通过精确计算重心位置和各部件受力情况来避免倾覆风险。在结构设计上，采用合理的结构形式和高强度材料以满足承载力需求，并确保设备具备良好的刚度和耐久性。塔式起重机的运动控制机制如起升、变幅和回转等功能，则依赖于精密的传动技术实现，部分现代起重机还引入液压或气压系统增强其动作灵活性和可控性。

1.2 智控技术的基本原理

智控技术是现代信息技术与传统机械控制深度融合的产物，其基本原理涉及智能算法、物联网（IoT）、机器视觉等多种先进技术。

智能算法是实现智控技术核心功能的关键手段，涵盖了模糊逻辑控制、神经网络控制、遗传算法、粒子群优化、深度学习等方法。例如，在起重机械中，智能算法用于自适应控制以应对负载变化和环境扰动，通过实时调整系统的控制参数，确保起重机动作平稳、精确且高效。比如，模糊控制器可以根据当前工况输入，输出最优控制信号，使吊钩定位更加精准。神经网络则可用于预测和补偿设备的非线性动态特性。

物联网技术在起重机械控制领域主要体现在设备状态监测、远程控制及维护等方面。通过集成传感器、无线通信模块以及云计算平台，能够实时收集起重机的工作状态数据（如载荷、速度、温度、振动等），并将这些数据传输至中央监控系统或云端进行分析处理，实现预防性维护、故障预警、效率优化等功能，从而提高设备安全性和使用寿命。

机器视觉在起重机械中的应用主要是为了增强设备的自主感知能力和安全性。例如，安装在起重机上的高精度摄像头可捕捉周围环境和吊装目标的信息，通过图像识别和处理算法判断货物的位置、姿态乃至潜在风险，指导起重机执行准确无误的操作。此外，机器视觉还可应用于无人驾驶起重机，实现自动化的路径规划和目标定位。

2 塔式起重机设计制造中存在的问题

2.1 设计阶段的问题及其对效率的影响

在设计阶段，起重机械的设计问题对效率的影响是显著的。首先，设计参数选择不合理。如果在设计时低估了起重机需要承受的载荷或疲劳应力，就会导致结构部件过早损坏、故障频发，频繁停机维修将严重影响作业效率。如果电动机功率选型偏小，无法满足快速起升和运行的需求，会导致设备响应迟缓，降低工作效率。若功率过大，则造成能源浪费和成本增加。在传动系统设计中，如果传动比不合适，会导致速度控制不够精确，或无法充分利用电机输出扭矩，影响整体性能。

过多的结构冗余会使得整机自重加大，不仅增加了制造成本，还加重了支撑结构及移动机构（如轮胎、轨道等）的负担，从而降低了有效载荷率和机动性。过于复杂的结构设计会导致维护困难，增加日常保养与维修时间，间接影响到设备的工作效率，导致不必要的高强度材料使用，提高了制造成本。

未充分考虑操作便利性和智能化需求，设计时忽视人机交互界面友好性，将使操作人员不易掌握操作技巧，延长训练周期并引发误操作，进而影响作业安全和效率。未能前瞻性地融入智能控制系统和物联网技术，限制设备在未来实现自动化、远程操控和数据化管理的能力，将降低设备的整体运行效率和服务水平。

2.2 制造阶段效率低下的原因

首先，复杂的工艺流程是导致制造阶段效率降低的重要原因。如果设计的生产工艺步骤过多、冗余或不合理，会显著增加产品从原材料到成品过程中的流转时间、等待时间和转换成本。例如，在零部件加工过程中，若缺乏标准化与模块化的生产理念，每种部件都需独立完成多道工序，无法实现批量生产和快速装配，无疑延长了整体的生产周期，降低了单位时间内产出产品的数量。

其次，自动化程度不高也是制约制造阶段效率提升的原因所在。当前，部分工厂仍存在大量手动操作环节，由于人工操作速度受限且易受操作者技能水平、疲劳度等因素的影响，难以保持稳定的生产节拍和产品质量。

最后，使用老旧设备和技术落后于时代发展的趋势，将使自动化生产线的功能得不到充分发挥，进一步限制了产能的提高。智能工厂强调高度集成的生产线，包括机器人自动化、智能物流以及信息化管理等技术的应用，而这些先进技术的缺失则意味着制造系统的运行效率远未达到最优状态。

2.3 安全性能不足的具体表现及后果

在塔式起重机的安全性能方面，存在的不足具体表现为以下4个层面。

一是监控系统不完善。现有的塔式起重机监控系统仅限于基本的运行参数监测，如起升高度、吊装质量等，而对于一些关键安全指标如结构应力、疲劳状况、工作环境变化（如风速、温度）等缺乏实时有效的监控。部分设备未配备先进的视觉识别和障碍物检测技术，导致操作人员无法及时准确地获取全面的工作现场信息，从而增大了作业风险。

二是故障预警机制缺失或功能有限。许多传统起重机缺乏有效的故障预测与诊断功能，不能对潜在的机械故障或电气问题提前发出预警，使得维修保养往往是在设备出现明显故障后才进行，这不仅影响工作效率，更可能因突发性故障造成安全事故。例如，塔机本身的作业动作、负载、风速大小、摩擦力大小等因素都会导致重物来回摆动，造成安全事故[1]。如果得不到及时预警和处理，将直接影响到起重机的安全使用。

三是安全防护措施不足。这包括超载保护失效、行程限位不准、紧急制动系统反应迟钝等问题。这些问题会导致起重机在运行过程中发生过载、冲顶、溜钩等严重安全隐患，严重时甚至会造成人员伤亡及财产损失。

四是人机交互设计不合理。操作界面复杂难懂，或者对操作人员的操作技能培训不足，都可能导致误操作频发，进而引发安全事故。智能化程度较低的起重机则无法实现精准控制，增加了操作难度和安全隐患。

3 融合工程机械与智控技术的塔式起重机设计制造方法

3.1 设计优化策略

在塔式起重机的设计优化策略中，将工程设计原理与智能算法相结合，不仅有助于提升塔式起重机的结构强度、减小质量，还可以精准匹配设备性能参数，有效降低成本，提高整个系统的综合性能和市场竞争力。这一融合主要体现在以下3个方面。

3.1.1 结构优化

采用有限元分析等方法对关键部件如塔身、起重臂、底座和传动系统进行应力、应变以及疲劳寿命的计算分析，智能算法可以辅助工程师快速寻优，确定最优的结构尺寸和材料分布，减轻自重同时保证足够的强度和刚度。结合拓扑优化技术，通过智能算法自动搜索满足约束条件下的最佳结构形态，去除冗余材料，实现轻量化设计。

3.1.2 性能参数优化

利用机器学习或遗传算法等智能算法，根据历史数据和实际工况预测不同负载及环境条件下的性能需求，精确调整电机功率、速度控制、制动性能等参数，提高起重机的工作效率和稳定性。通过多目标优化算法，在满足多种性能指标（例如起升速度、承载能力、能耗等）的同时，寻求性能与成本之间的平衡点，以达到经济效益最大化的目标。

3.1.3 模块化设计与协同优化

应用智能算法对起重机各子系统进行模块化设计，确保各个模块既可独立优化又可协同工作，便于后期维护和升级，并且能够适应不同应用场景的需求变化。并在设计过程中，引入并行工程理念，利用智能算法协调解决各专业领域间的接口问题，减少设计冲突，缩短产品开发周期。

3.2 构建智能控制系统

塔式起重机在运行中需要测量多种不同类型的数据，所以需要使用到不同的传感器分别对这些数据进行测量[2]。通过精心选择和配置智能传感器与执行器，并结合先进的智能控制策略，能够显著提升塔式起重机的自动化水平和整体性能，有效解决传统控制方法难以处理的问题，从而推动起重机行业的智能化发展。

3.2.1 智能传感器的选择与配置

选择适配的智能传感器用于实时监测起重机的关键运行参数，如载荷传感器用于测量吊钩上负载质量的变化，角度和位置传感器监测起重臂的角度和高度，风速和风向传感器检测环境风力条件等。在配置传感器网络时需考虑其覆盖范围、精度要求、抗干扰能力及使用寿命等因素，确保数据采集的准确性和可靠性。此外，采用物联网技术将传感器数据传输至中央控制器，实现远程监控和数据分析。

3.2.2 执行器的选型与布置

执行器是控制系统中接收并执行控制指令的装置，通常包括电动机、液压马达、气动执行机构等。在塔式起重机中，需要根据实际功能需求选取适配的执行器类型，例如起升系统采用大扭矩的电机驱动卷筒，回转系统使用液压马达驱动回转机构。对于执行器的布置设计应充分考虑设备的结构布局、运动特性以及安全性要求，保证在接收到智能控制器发出的指令后能够迅速且精准地完成相应动作。

3.3 安全性能提升

在塔式起重机的安全性能提升过程中，通过集成各类智控技术和监测系统，能够实现塔式起重机的状态实时监测、故障预警以及有效防护，提高其安全性能，减少事故风险，保障施工过程的安全稳定。

H8tYjt8tJD6fhJvbVjPzokqXAPjaxd5raoPIY3u6PXg=3.3.1 智能传感器网络

应建立全方位的智能传感器网络，包括载荷传感器、角度传感器、位移传感器、风速风向传感器等，实时监测起重机关键部位的工作状态和环境参数。采用先进的振动分析和声发射检测技术，对起重机结构健康状况进行动态监测，及时发现潜在的疲劳裂纹或磨损问题。

3.3.2 大数据分析与故障诊断系统

利用物联网技术将收集到的数据传输至中央处理平台，结合大数据分析算法，对数据进行深度挖掘与解析，提前识别设备可能出现的故障模式。设计并实施基于人工智能的故障诊断系统，如机器学习模型，用于预测维护需求和可能发生的故障，从而提前采取预防措施。

3.3.3 安全阈值设定与预警机制

根据国家标准和行业规范设定各项安全阈值，例如最大允许载荷、起重臂偏转角、回转速度等，并通过智能控制系统进行实时监控。当监测数据超过预设阈值时，系统立即触发预警信号，提示操作人员采取应对措施，同时自动执行相应的安全保护程序，如限制动作范围、降低运行速度或者紧急停止。

结合GPS定位、雷达探测、激光扫描等技术构建三维空间感知系统，实时监测起重机与其他障碍物（包括其他起重机、建筑物等）之间的相对位置关系。当检测到发生碰撞的情况时，系统会提前发出警告并自主干预控制，防止事故发生。

3.3.4 远程监控与管理平台

建立远程监控中心，通过无线通信技术将位置分散的硬件组合成统一的整体，并且直接向用户提供最有用的信息，实现对分散在各地的塔式起重机进行全面、实时的在线监测和远程控制[3]。监控平台上可实时显示设备运行状态信息，提供详尽的历史数据分析报告，为管理人员提供决策支持，进一步提升整体安全管理水平。

4 结束语

通过充分融合工程机械与智控技术，不仅能解决了传统设计制造过程中的瓶颈问题，还极大地提高了设备的工作效率和安全性。这不仅为塔式起重机行业提供了新的设计理念和技术支持，也为整个工程机械行业的智能化发展提供了重要参考和实践依据。随着科技的持续进步，未来将进一步探索和完善基于智控技术的起重机设计制造体系，以满足更高标准的施工需求和更加严苛的安全要求。

参考文献

[1] 郑宏远，卢宁，宋鹏程，等.智能塔式起重机关键技术研究[J].机电工程，2023，40（3）：435-443.

[2] 旷世强.基于防碰撞算法的塔机智能化监控管理系统设计与实现[D].湘潭：湘潭大学，2017.

[3] 孙宏军，赵作霖，徐冠群.塔式起重机机器视觉监控系统设计[J].传感器与微系统，2016，35（8）：70-73.