一种基于数字孪生的起重机支腿预测性调平方法及系统与流程

本发明涉及一种起重机支腿调平方法及系统，尤其涉及一种基于数字孪生的起重机支腿预测性调平方法及系统。

背景技术：

1、起重机作为现代工程建设中不可或缺的大型机械设备，其安全作业是工程顺利进行的根本保障。支腿系统作为起重机的支撑基础，其调平的准确性、响应速度和动态适应性直接决定了整机作业的稳定性和安全性。

2、目前，主流起重机的支腿调平技术经历了从手动到自动的演进，主要可分为以下几个技术阶段：

3、第一阶段：手动调平

4、操作人员通过肉眼观察水平尺或简单的水泡水平仪，手动操作液压阀控制各支腿伸缩，直至达到目视水平。这种方法效率低下、精度差，严重依赖操作人员的经验，且无法在作业过程中进行动态调整。

5、第二阶段：基于传感器的自动调平

6、典型代表如专利文献cn201120571821.2公开的“起重机支腿自动调平控制系统”，通过在车体上安装双轴倾角传感器，实时检测平台水平度。控制器根据倾角偏差，按照预设的控制逻辑（如最高点不动法、单向逐次逼近法等）自动控制液压阀组，驱动相应支腿动作，直至平台达到设定水平度阈值内。这类方法实现了调平过程的自动化，显著提升了调平效率和初始精度。

7、第三阶段：带压力监测的智能调平

8、在第二阶段基础上，增加支腿压力传感器，如专利文献cn200820176413.5所述的“起重机支腿压力及垂直度检测装置”。系统不仅能调平，还能监测各支腿受力情况，防止虚腿（支腿悬空）现象，并在起吊过程中根据压力变化进行一定的补偿调整。

9、现有技术中，cn115783996a，公开了一种起重机支腿自动调平系统，采用模糊pid算法控制电磁阀，提高调平速度和精度。。仍属于反应式反馈控制范畴，未引入对未来工况的仿真预测，无法解决滞后性问题。

10、cn112010195a，基于倾角传感器和压力传感器的起重机支腿协同控制系统，实现支腿的联动控制。，侧重于多支腿的动作协同，但控制依据仍是实时反馈信号，缺乏对未来风险的预判能力。

11、cn117049379b，一种基于数字孪生的塔式起重机运行状态监测与评估系统。，虽应用了数字孪生，但主要用于运行状态的监测、评估与防碰撞预警，未涉及对支腿调平的主动、预测性控制，数字孪生模型与执行机构未形成控制闭环。

12、尽管现有技术已取得长足进步，但仍存在以下根本性缺陷：

13、（1）控制的滞后性——“反应式”调节的本质

14、现有所有技术本质上都属于“反馈控制”，即先有偏差，后修正。无论是初始调平还是作业过程中的补偿，都是基于“当前时刻”检测到的倾角或压力偏差来驱动执行机构。这种“事后调节”模式存在固有的时间滞后，对于起重机在起吊、回转、变幅等动态作业过程中因载荷快速转移、重心突变而导致的瞬时失稳风险，无法做到事前预判和主动规避。

15、（2）信息利用的片面性——与未来工况割裂

16、现有调平系统的控制决策仅基于当前状态数据（当前倾角、当前压力），与“即将执行的操作指令”完全割裂。例如，当操作员推动操作杆准备进行一个大幅度的回转动作时，调平系统对此“未来工况”一无所知，仍在按部就班地维持当前水平度。等到回转动作导致车体倾斜超差后，系统才开始反应，此时危险可能已经发生。

17、（3）环境适应性不足——无法预知地面沉降

18、现有系统对支撑地面的变化无能为力。当起重机在软土或回填土上作业时，起吊过程中支腿下方地基可能发生持续沉降。这种沉降是一个渐变过程，现有系统只能在沉降已经导致车体倾斜后才进行修正，无法在起吊前或起吊初期预判沉降趋势并提前采取补偿措施。

19、（4）人机交互的局限性——信息黑箱

20、操作人员面对的通常是简单的数字仪表或指示灯，只能看到“当前是否水平”、“当前压力是否超限”等碎片化信息，无法直观、全面地了解整机的稳定裕度、未来风险趋势以及各支腿的受力储备，决策依据不足。

技术实现思路

1、发明目的：本发明目的是提出一种基于数字孪生的起重机支腿预测性调平方法及系统，实现智能调平控制模式的根本转变，建立操作指令与支腿控制的深度耦合，提升对复杂环境的动态适应能力。

2、技术方案：本发明包括：

3、构建与物理起重机实时同步的数字孪生模型；

4、实时捕获操作指令并解析，提取表征未来作业意图的未来动作参数；

5、以当前整机状态及未来动作参数作为输入，驱动数字孪生模型中的降阶模型进行快速前向仿真，推演未来预测时域内整机的动态响应状态序列，并根据动态响应状态序列计算未来稳定裕度；

6、获取各支腿的地面沉降趋势预测结果；

7、将未来稳定裕度与地面沉降趋势预测结果进行融合，根据融合结果与预设的多级安全阈值的比较，做出维持静默、触发预警或启动主动干预的分级决策；

8、当启动主动干预时，采用模型预测控制算法，在满足预设约束条件的前提下，滚动求解使未来稳定裕度最大化的最优控制序列，并执行该控制序列以对支腿进行动态微调；

9、将微调后的实际状态反馈至数字孪生模型进行状态更新，并利用预测-决策-执行过程数据对降阶模型和地面沉降模型进行在线迭代优化。

10、所述降阶模型为基于深度学习的降阶模型，预先通过仿真软件生成覆盖多种工况的样本数据集，并进行离线训练而成，用于将当前状态+未来操作的非线性映射关系表达为未来状态序列。

11、所述地面沉降趋势预测具体包括：

12、地面特性识别：在支腿初始接地和预压过程中，系统记录支腿压力从零增加到预设预压值过程中的支腿位移变化曲线；

13、构建沉降预测模型：对于被识别为软质地面的支撑点，建立基于蠕动模型的沉降预测方程，将预测的未来时间点代入模型，即可得到各支腿在未来工况下的动态沉降预测量。

14、所述多级安全阈值包括：

15、第一安全阈值：表示未来安全裕度偏低，通过人机交互终端提示；

16、第二安全阈值：表示未来安全裕度已接近危险区，系统必须主动干预，当未来稳定裕度低于第二安全阈值时，系统将越过预警，直接启动预测性调平策略生成流程。

17、所述未来稳定裕度包括支腿最小反力裕度、抗倾覆稳定裕度和综合稳定裕度指标，所述综合稳定裕度指标由支腿最小反力裕度和抗倾覆稳定裕度加权计算得到。

18、所述预设约束条件包括：

19、运动学约束：支腿微调动作不得影响上装正在进行的主作业动作；

20、执行机构约束：支腿伸缩速度和幅度在物理极限范围内；

21、稳定性约束：微调过程中，任何时刻的综合稳定裕度指标不得低于第二安全阈值。

22、本发明还提供一种基于数字孪生的起重机支腿预测性调平系统，包括：

23、数据采集与边缘计算模块，部署于物理起重机端，包含传感器、信号调理电路、边缘计算单元，该单元负责传感器数据的实时采集、预处理及执行来自主控制器的指令；

24、数字孪生构建与仿真模块，包括模型管理单元、实时同步单元、仿真推演单元；

25、预测与决策控制模块，包括稳定裕度计算单元、地面沉降预测单元和优化决策单元；

26、执行控制模块，与原有的支腿液压控制系统接口，接收来自决策控制模块的微调指令，将其转换为比例阀或伺服阀的控制电流，实现支腿动作。

27、所述数字孪生构建与仿真模块部署于车载工控机或云端服务器。

28、所述模型管理单元用于存储和管理起重机的几何模型、物理模型、动力学模型；所述实时同步单元用于接收实时数据流，驱动模型与物理实体保持同步；仿真推演单元内置训练好的降阶模型，负责执行快速前向仿真。

29、所述稳定裕度计算单元根据仿真结果计算smi指标；地面沉降预测单元运行地面沉降模型，进行沉降趋势预测；优化决策单元运行模型预测控制算法，求解最优支腿微调指令。

30、有益效果：本发明具有以下优点：

31、（1）提升工程机械作业安全性：本发明从根本上解决了传统调平系统的滞后性问题，能够预判因重心转移、地面沉降、风力突变等导致的失稳风险并主动消除，可大幅降低起重机倾翻事故发生率，保障人员与设备安全。据行业统计，约30%的起重机事故与支腿失稳相关，本发明的推广应用有望将此类事故风险降低50%以上。

32、（2）推动工程机械智能化升级：本发明将数字孪生、深度学习、模型预测控制等前沿技术深度融合，为起重机乃至整个工程机械行业提供了从“自动化”向“智能化”跨越的典范。其核心技术思想可扩展至混凝土泵车、高空作业平台、履带起重机等各类工程装备的稳定性控制，形成系列化智能控制产品。

33、（3）提升作业效率与降低操作门槛：通过预测性调平和人机协同决策，减少人工干预，使操作员从繁琐的稳定性监控中解放出来，专注于吊装作业本身。同时，沉浸式可视化界面降低了操作经验门槛，新手上手更快，有助于缓解熟练操作人员短缺问题。

34、（4）市场价值巨大：随着全球基础设施建设持续推进，起重机保有量稳步增长，存量设备智能化改造与新增设备智能配置需求旺盛。本发明可作为高端起重机的核心卖点，提升产品附加值，增强企业国际竞争力。预计未来五年，相关智能控制系统市场规模可达百亿元级别。

35、（5）技术拓展性强：本发明构建的数字孪生与预测控制平台，可与施工管理系统、远程运维平台无缝对接，实现设备健康管理、作业优化调度等增值服务，为工程机械后市场服务开辟新空间。