Прогнозування та запобігання аварій баштового крану за допомогою ШІ-технологій при вітрових навантаженнях

Abstract

UA: В статті розглядається застосування технологій штучного інтелекту для прогнозування та запобігання аваріям баштових кранів, спричиненим вітровими навантаженнями. Аналізуються методи обробки даних з сенсорів, що вимірюють вітрові навантаження, та їх інтеграція з системами управління краном для реального часу моніторингу та прогнозування небезпечних ситуацій. Особливу увагу приділено використанню алгоритмів машинного навчання для обробки великих обсягів даних та визначення критичних параметрів, які можуть призвести до аварії. Впровадження таких систем дозволяє своєчасно виявляти потенційні загрози, автоматично коригувати робочі параметри крана та приймати необхідні заходи для запобігання аваріям. Результати дослідження підтверджують, що інтеграція ШІ-технологій у роботу баштових кранів може значно підвищити їхню безпеку та ефективність. Розглянуто проблему безпеки експлуатації баштових кранів за вітрових навантажень. Проаналізовано недоліки існуючих методів захисту, зокрема їхню недостатню ефективність під час сильних поривів вітру. Запропоновано інтелектуальну систему на базі адаптивних нейронних мереж для прогнозування вітрових навантажень і запобігання аваріям. Описано принцип роботи системи та її алгоритми. Підкреслено важливість своєчасного реагування на зміни вітрових умов для забезпечення безпеки крана та персоналу. Результати дослідження можуть бути використані для розробки сучасних систем керування баштовими кранами, що підвищить безпеку робіт. Зазначено, що ризик небезпечних вітрових навантажень існує не лише в регіонах з сильними вітрами, а й у місцевостях з помірним кліматом. Аналіз багаторічних спостережень свідчить не тільки про наявність проблеми небезпечних динамічних вітрових навантажень, а й про тенденцію до її посилення. Проблема забезпечення стійкості баштових кранів під сильним вітром залишається актуальною, оскільки втрата динамічної стійкості може призвести до аварій та матеріальних збитків. Особливо небезпечні раптові пориви вітру та шквали, що можуть значно збільшити вітрове навантаження. Ці короткочасні вітрові впливи, разом з іншими факторами, можуть спричинити перекидання крана, створюючи загрозу безпеці експлуатації. Тому важливо розробити ефективний метод забезпечення стійкості кранів при динамічних вітрових збуреннях.

EN: The article discusses the application of artificial intelligence technologies for forecasting and preventing tower crane failures caused by wind loads. It analyzes data processing methods from sensors measuring wind loads and their integration with crane control systems for real-time monitoring and prediction of hazardous situations. Special attention is given to the use of machine learning algorithms to process large volumes of data and identify critical parameters that could lead to an accident. The implementation of such systems allows for the timely detection of potential threats, automatic adjustment of crane operating parameters, and the adoption of necessary measures to prevent accidents. The study results confirm that the integration of AI technologies into the operation of tower cranes can significantly improve their safety and efficiency.

The issue of tower crane safety under wind loads is also examined. The shortcomings of existing protection methods are analyzed, particularly their inadequate effectiveness during strong wind gusts. An intelligent system based on adaptive neural networks is proposed for forecasting wind loads and preventing accidents. The system’s operating principles and algorithms are described. The importance of timely response to changes in wind conditions to ensure the safety of the crane and personnel is emphasized. The results of the study can be used to develop modern crane control systems, improving work safety. It is noted that the risk of dangerous wind loads exists not only in areas with strong winds but also in regions with moderate climates.

Analysis of long-term observations indicates not only the existence of the problem of dangerous dynamic wind loads but also a trend towards its intensification. The problem of ensuring the stability of tower cranes under strong winds remains relevant, as the loss of dynamic stability can lead to accidents and material damage. Especially dangerous are sudden wind gusts and squalls, which can significantly increase wind loads. These short-term wind impacts, along with other factors, may cause crane overturning, creating a threat to operational safety. Therefore, it is important to develop an effective method for ensuring crane stability during dynamic wind disturbances.