Symmetry-Enhanced LSTM-Based Recurrent Neural Network for Oscillation Minimization of Overhead Crane Systems during Material Transportation
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a novel methodology for mitigating undesired oscillations in overhead crane systems used in material handling operations in the industry by leveraging Long Short-Term Memory (LSTM)-based Recurrent Neural Networks (RNNs). Oscillations during material transportation, particularly at the end location, pose safety risks and prolong carrying times. The methodology involves collecting sensor data from an overhead crane system, preprocessing the data, training an LSTM-based RNN model that incorporates symmetrical features, and integrating the model into a control algorithm. The control algorithm utilizes swing angle predictions from the symmetry-enhanced LSTM-based RNN model to dynamically adjust crane motion in real time, minimizing oscillations. Symmetry in this framework refers to the balanced and consistent handling of oscillatory data, ensuring that the model can generalize better across different scenarios and load conditions. The LSTM-based RNN model accurately predicts swing angles, enabling proactive control actions to be taken. Experimental validation demonstrates the effectiveness of the proposed approach, achieving an accuracy of approximately 98.6% in swing angle prediction. This innovative approach holds promise for transforming material transportation processes in industrial settings, enhancing operational safety, and optimizing efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».