面向复杂工况的起重机运行参数自学习优化控制系统

本发明公开了面向复杂工况的起重机运行参数自学习优化控制系统，通过分层混合数据融合模块处理多维物理量信号，利用轻量模式识别网络生成工况特征向量；工况识别与风险评估模块据此输出工况类型标识并计算动态安全运行边界；参数自学习优化模块内置物理模型增强的强化学习决策引擎，通过行动者网络生成参数调节指令，并由评论者网络进行评估优化；优化后的参数调节指令下发至自适应模糊运动控制器以驱动执行机构；执行后采集系统响应数据作为经验样本存储并用于周期性更新网络参数。本发明实现了对复杂工况的精准感知与安全评估，通过融合学习与物理模型使控制参数能自主优化，提升了起重机在多变环境下的自适应控制能力、稳定性与安全性。