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龙图腾网恭喜无锡学院申请的专利一种人工智能驱动的起重机自适应抗干扰控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118992831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411466991.2，技术领域涉及：B66C13/16；该发明授权一种人工智能驱动的起重机自适应抗干扰控制方法及系统是由宋长坡;焦永志;王松雷;李晓虎;沈跃山;吴庆干;孙宁;夏庆锋;刘永刚;朱胜国;王思力;王加林;王禹雯设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人工智能驱动的起重机自适应抗干扰控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种人工智能驱动的起重机自适应抗干扰控制方法及系统，起重机自适应抗干扰控制技术领域，本发明首先收集多组起重机工作时的历史数据，构成历史数据集，并按比例将其分为训练集与验证集，使用神经网络构建起重机干扰预测模型，使用训练集和验证集对模型进行训练优化，生成摆动干扰预测模型，实时采集起重机工作时的各种数据，使用摆动干扰预测模型预测摆动干扰系数，通过重物质量、重物横截面积、风速和空气密度生成风力干扰系数；通过吊臂振动频率和幅值生成振动干扰系数；通过上述干扰系数调节系统增益，然后通过增益控制控制器输出，以达到自适应抗干扰的目的。

本发明授权一种人工智能驱动的起重机自适应抗干扰控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种人工智能驱动的起重机自适应抗干扰控制方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：收集多组起重机工作时的历史数据，构成历史数据集，每组数据包括重物质量、重物横截面积、风速、空气密度、重物摆动角度、摆动角速度、吊绳长度、吊臂振动频率和幅值；依据每组数据中的重物摆动角度和摆动角速度生成摆动干扰系数；步骤2：根据历史数据集将数据集的80％划分为训练集，20％划分为验证集，基于神经网络构建起重机干扰预测模型，将摆动干扰系数作为标签；使用训练集对起重机干扰预测模型进行训练，训练结束后用验证集评估起重机干扰预测模型，根据评估结果对起重机干扰预测模型的超参数进行调整，生成摆动干扰预测模型；步骤3：实时采集起重机工作数据，所述工作数据包括重物质量、重物横截面积、风速、空气密度、吊绳长度、吊臂振动频率和幅值；将起重机工作数据输入至摆动干扰预测模型生成摆动干扰系数；步骤4：通过实时采集的起重机工作数据中重物质量、重物横截面积、风速和空气密度生成风力干扰系数；通过实时采集的起重机工作数据中的吊臂振动频率和幅值生成振动干扰系数；步骤5：获取实时起重机的PID控制系统中的比例增益、微分增益和积分增益，通过风力干扰系数调节系统的比例增益，通过摆动干扰系数调节系统的积分增益，通过振动干扰系数调节系统的微分增益；步骤6：通过调整后的比例增益，微分增益和积分增益控制起重机控制器的输出。

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