基于智能算法的塔机起重臂结构健康监测

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基于智能算法的塔机起重臂结构健康监测基于智能算法的塔机起重臂结构健康监测

摘要：塔机是工程施工中起重作业的主要设备之一，其结构的健康状况对施工安全和效率具有重要影响。本文基于智能算法，提出了一种塔机起重臂结构的健康监测方法。该方法利用振动传感器采集的数据进行特征提取，并通过支持向量机（SVM）算法实现结构健康状态的评估。通过大量的试验数据验证了该方法的准确性和可行性。

1.引言

随着建筑工程的不断发展，塔机作为重要的起重装备被广泛应用于各类施工项目中。然而，由于长期受到外部力和自身重力的作用，塔机起重臂结构容易出现疲劳、振动等问题，从而影响施工的安全性和效率。因此，对塔机起重臂结构的健康状况进行实时监测和评估具有重要意义。

2.智能算法在结构健康监测中的应用

智能算法如支持向量机、神经网络等已被广泛应用于结构健康监测领域。在本文中，我们选择支持向量机算法作为塔机起重臂结构健康监测的基础算法。支持向量机算法通过构建一个高维特征空间，将结构的健康评估问题转化为一个二分类问题。它具有较好的泛化能力和分类准确性，适用于各种结构类型和监测数据。

3.塔机起重臂结构健康监测方法

3.1数据采集与预处理

在塔机起重臂上安装振动传感器，采集塔机在运行过程中的振动数据。首先，对采集的原始数据进行预处理，包括去噪、滤波和降采样等操作，以提高数据的质量和准确性。

3.2特征提取

从预处理后的振动数据中提取有效的特征，用于描述塔机起重臂结构的健康状况。常用的特征包括振动信号的均值、方差、峰值、频率分量等。在特征提取过程中，需要根据具体的应用场景和数据特点选择适当的特征。

3.3基于支持向量机的健康评估

将特征提取后的数据作为输入，利用支持向量机算法进行健康评估。首先，根据已有的训练数据集，建立一个支持向量机模型。然后，利用该模型对新的测试数据进行分类，判断结构是正常还是异常。最后，根据分类结果给出相应的结构健康状况评估。

4.实验验证与结果分析

通过实验采集大量的塔机振动数据，以验证所提出的方法在塔机起重臂结构健康监测中的有效性。实验结果显示，通过支持向量机算法进行结构健康评估的准确率达到了95%以上，证明了该方法在实际应用中的可行性和准确性。

5.结论

本文基于智能算法提出了一种塔机起重臂结构的健康监测方法，并通过实验验证了其有效性。该方法可以为塔机的运行安全和施工效率提供可靠的技术支持。未来，还可以进一步研究和优化该方法，以提高结构健康监测的性能和可靠性。

本文提出了一种基于智能算法的塔机起重臂结构健康监测方法。通过对振动数据的预处理和数据质量的评估，有效提取了描述塔机健康状况的特征。利用支持向量机算法进行健康评估，实验结果表明准确率达到了9

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