起重量测量方法、设备、系统以及工程机械的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种起重量测量方法、设备、系统以及工程机械，该方法包括：接收与工程机械的起升卷筒连接的定滑轮的受力参数以及工程机械状态参数；根据所述受力参数以及所述工程机械状态参数计算所述定滑轮处的等效摩擦力；以及根据所述受力参数、所述等效摩擦力、以及所述工程机械状态参数计算工程机械的起重量。本发明可以实现在起重机动载和静载状态下均能精确计算出起重量，提高了起重机工作过程中的安全性。
【专利说明】起重量测量方法、设备、系统以及工程机械
【技术领域】
[0001]本发明涉及工程机械，具体地，涉及一种起重量测量方法、设备、系统以及工程机械。
【背景技术】
[0002]塔式起重机是建筑工地上应用比较广泛的起重运输机械，承担着高空长距离的运输工作。因其塔身高，起重臂长，起重载荷大，在使用时危险系数很大。一旦起重量(即吊起重物的重量)超过额定载荷，就可能发生倾翻、折臂、断腰等安全事故。因此塔式起重机上安装了安全监控系统，监控系统通过重量传感器，实时测量起重量。塔式起重机上安装的重量传感器通常是单滑轮销轴式，安装在与起升卷筒相连的定滑轮上。塔式起重机通过一组滑轮结构，作用于钢丝绳上重物的重量被成比例的转换到重量传感器上，通过对重量传感器进行静载标定(即吊起重物，不进行起升、下降，同时变幅小车的幅度不变)，在最小幅度处，利用安全监控系统采集空载和满载时重量传感器的数值进行线性标定，实现对起重量的实时计算。
[0003]但是现有技术中的塔式起重机起重量测量仅可以用于静载标定，即静止状态下计算起重量，而在动载状态下(例如重物在起升和下降、变幅小车的幅度过程中)由于没有考虑滑轮与钢丝绳产生的摩擦力，起重量的计算值偏差较大，精确度低，存在安全隐患。
【发明内容】
[0004]针对现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种起重量测量方法，该方法包括:接收与工程机械的起升卷筒连接的定滑轮的受力参数以及工程机械状态参数；根据所述受力参数以及所述工程机械状态参数计算所述定滑轮处的等效摩擦力；以及根据所述受力参数、所述等效摩擦力、以及所述工程机械状态参数计算工程机械的起重量。
[0005]此外，本发明还提供了一种起重量测量设备，该设备包括:接收器，用于接收与工程机械的起升卷筒连接的定滑轮的受力参数以及工程机械状态参数；以及处理器，与所述接收器连接，用于根据所述受力参数以及所述工程机械状态参数计算所述定滑轮处的等效摩擦力；以及用于根据所述受力参数、所述等效摩擦力、以及所述工程机械状态参数计算工程机械的起重量。
[0006]相应地，本发明还提供了一种起重量测量系统，该系统包括:重量传感器，用于测量与工程机械的起升卷筒连接的定滑轮两端钢丝绳拉力的合力；工程机械状态检测设备，用于发送工程机械状态参数；以及根据本发明所提供的起重量测量设备。
[0007]另外，本发明还提供了一种包括根据本发明所提供的起重量测量系统的工程机械。
[0008]采用本发明提供的起重量测量方法、设备以及系统，通过接收与工程机械的起升卷筒连接的定滑轮的受力参数以及工程机械状态参数，之后根据所述受力参数以及所述工程机械状态参数计算所述定滑轮处的等效摩擦力，然后根据所述受力参数、所述等效摩擦力、以及所述工程机械状态参数计算工程机械的起重量，实现在起重机动载和静载状态下均能精确计算出起重量，提高了起重机工作过程中的安全性。
[0009]本发明的其他特征和优点将在随后的【具体实施方式】部分予以详细说明。
【专利附图】
【附图说明】
[0010]附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的【具体实施方式】一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中:
[0011]图1是根据本发明的一种实施方式的示例与工程机械的起升卷筒连接的定滑轮的受:力等效图；
[0012]图2是根据本发明的一种实施方式的示例起重量测量设备的示意图；以及
[0013]图3是根据本发明的一种实施方式的示例起重量测量方法的流程图。
[0014]附图标记说明
[0015]10定滑轮 100接收器 200处理器
【具体实施方式】
[0016]以下结合附图对本发明的【具体实施方式】进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的【具体实施方式】仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
[0017]为了更加清楚地阐明本发明的思想，下面将以起重量测量系统的控制过程来进行详细地说明。其中该系统可以包括:重量传感器，用于测量与工程机械的起升卷筒连接的定滑轮两端钢丝绳拉力的合力；工程机械状态检测设备，用于发送工程机械状态参数；以及根据本发明所提供起重量测量设备。具体来说，重量传感器可以用于测量与工程机械的起升卷筒连接的定滑轮两端钢丝绳拉力的合力，安装在该定滑轮上；工程机械状态检测设备，可以用于发送工程机械状态参数，例如，所述工程机械状态检测设备可以包括PLC控制器和/或安全监控设备(也可称之为安全监控系统)；以及根据本发明所提供起重量测量设备(将在下文中详细的阐述)。
[0018]图1是根据本发明的一种实施方式的示例与工程机械的起升卷筒连接的定滑轮的受力等效图。如图1所示，该系统中的重量传感器可以与现有技术中的重量传感器安装位置(例如安装在定滑轮10上)和功能相同，但是现有技术认为无论起重机在静载状态还是动载状态重量传感器测量的数据即为起重量，而没有考虑到起重机在动载状态下(例如，例如重物在起升和下降、变幅小车的幅度过程中)安装有该重量传感器测量的定滑轮受力的变化(即重量传感器测量的所述定滑轮两端钢丝绳拉力的合力F不再等于重物的重力G)，致使在该状态下重量传感器实际测量到的并不是工程机械的起重量，存在很大偏差。
[0019]基于上述考虑，本发明提供了在起重机处于动载状态下仍能够精确获得工程机械的起重量的设备。图2是根据本发明的一种实施方式的示例起重量测量设备的示意图，如图2所示，该起重量测量设备包括:接收器100，用于接收与工程机械的起升卷筒连接的定滑轮的受力参数以及工程机械状态参数；以及处理器200，与所述接收器连接，用于根据所述受力参数以及所述工程机械状态参数计算所述定滑轮处的等效摩擦力；以及用于根据所述受力参数、所述等效摩擦力、以及所述工程机械状态参数计算工程机械的起重量。
[0020]根据本发明的一种实施方式，该起重量测量设备可以包括:接收器100，其可以接收与工程机械的起升卷筒连接的定滑轮10的受力参数以及工程机械状态参数，例如从重量传感器接收其测量的起升卷筒连接的定滑轮两端钢丝绳拉力的合力，或者也可以根据所述定滑轮两端钢丝绳拉力的两个分力以及两个分力之间的夹角计算出定滑轮两端钢丝绳拉力的合力(如图1所示)，以及从工程机械状态检测设备接收工程机械状态参数。例如，所述工程机械状态检测设备可以包括PLC控制器和/或安全监控设备(也可称之为安全监控系统)。可以根据实际情况，配置PLC控制器和/或安全监控设备发送工程机械状态参数。例如，对于现有技术中配置了 PLC控制器和安全监控设备的工程机械来说，PLC控制器和安全监控设备可分别控制相关设备或传感器检测需要的各种工程机械状态参数并将其发送给接收器100 ;而对于现有技术中仅配置了 PLC控制器的工程机械来说，可以对PLC控制器进行相应地设置以实现上述功能；或者也可以仅配置安全监控设备实现上述功能；本领域技术人员可以根据现有的工程机械的具体配置，选择工程机械状态检测设备的【具体实施方式】，对于检测工程机械参数的设备或传感器均可以采用现有技术，为了不混淆本发明的保护范围，在此不再赘述。之后，接收器100将这些参数发送给与连接的处理器200。以及，处理器200可以根据所述受力参数以及所述工程机械状态参数计算所述定滑轮处的等效摩擦力，以及之后根据所述受力参数、所述等效摩擦力、以及所述工程机械状态参数计算工程机械的起重量。
[0021]根据本发明的一种实施方式，所述受力参数可以包括所述定滑轮两端钢丝绳拉力的合力，或者受力参数还可以包括所述定滑轮两端钢丝绳拉力的两个分力，并且之后(例如由处理器200)根据两个分力以及其之间的夹角来计算出合力(例如，在未配置重量传感器或重量传感器故障的情况下)。所述工程机械状态参数可以包括所述定滑轮两端钢丝绳拉力的两个分力之间的夹角以及钢丝绳的倍率(例如，可以由安全监控设备发送，以及如果工程机械尚未配置安全监控设备，则可以相应地设置PLC控制器实现上述功能)。
[0022]为了计算起重量，参考图1，需要受力参数和工程机械状态参数，例如工程机械状态参数可以包括所述定滑轮两端钢丝绳拉力的两个分力(T1 = T2 = T)之间的夹角a(a =ai+a2，且a1 = a2)以及钢丝绳的倍率η。处理器200根据所述受力参数以及所述工程机械状态参数首先计算所述定滑轮处的等效摩擦力(即在起重机处于动载状态时，定滑轮两端钢丝绳与定滑轮10之间存在动摩擦，为了简化计算，将该系统中多个滑轮的动摩擦力等效为定滑轮10处的等效摩擦力f)。之后可以根据所述受力参数、所述等效摩擦力、以及所述工程机械状态参数计算工程机械的起重量。
[0023]例如，如图1所示，起重机的起升钢丝绳通过一组定滑轮，在每个定滑轮上产生一定的合力，作用于钢丝绳上物体的重量被成比例的转换到重量传感器上，重量传感器通过检测钢丝绳拉力的合力F进行重量计算。即合力F = (T1-D Cosa1+ (T2-f) cosa2 = 2 (T-f)cos (a/2)，并且G = nT，因此，所述处理器200可以根据以下公式计算工程机械的起重量G:
[0024]G = nF/2cos (a/2)+nf公式(I)
[0025]其中η为钢丝绳的倍率，该值可以根据钢丝绳的类型进行适当的选择和配置，选择之后为固定值；a为所述定滑轮两端钢丝绳拉力的两个分力之间的夹角，当定滑轮位置固定后，其值固定不变；F为重量传感器测量的所述定滑轮两端钢丝绳拉力的合力；以及f为所述定滑轮处的等效摩擦力。
[0026]根据上述公式(I)可知，n、a、F为已知量，等效摩擦力f需要根据受力参数和工程机械状态参数计算(具体计算方法将在下面进行详细地描述)。主要考虑到动载状态下，起重量计算值偏差较大的表现是:在重物起升时载荷的计算值偏大，下降时载荷的计算值偏小。即起升与变幅小车的幅度变小时，等效摩擦力f与拉力T方向相反，导致计算值偏大；下降与变幅小车的幅度变大时，摩擦力f与拉力T方向相同，导致计算值偏小。另外，当卷扬电机转速P增加时，计算值偏大。通过以上分析可知，动载过程中定滑轮10与钢丝绳之间的等效摩擦力f主要受到卷扬电机的转速P、变幅小车的幅度R及合力F (例如，重量传感器的测量到的)三者的影响。
[0027]为了对上述三个影响因素进行综合考虑(也可以根据实际情况考虑卷扬电机的转速P以及变幅小车的幅度R中的一者与合力F结合)，精确计算出等效摩擦力f，从而保证重物计算的准确性，确保起重机的安全。根据本发明的一种实施方式，为了计算等效摩擦力f，可以将卷扬电机的转速P(例如，PLC控制器发送，也可以配置安全监控设备发送)以及变幅小车的幅度R(例如，安全监控设备发送，或PLC控制器实现)中的至少一者作为工程机械状态参数发送给接收器100，之后所述处理器200可以根据卷扬电机的转速P以及变幅小车的幅度R中的至少一者、以及所述定滑轮两端钢丝绳拉力的合力F利用智能算法计算所述定滑轮处的等效摩擦力f。优选地，所述智能算法可以包括BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机、模糊算法中的任一者。
[0028]此处详细描述了采用BP神经网络计算等效摩擦力f的智能算法:
[0029](I)BP网络的设计
[0030]采用三层(即一个输入层、一个隐层、一个输出层)的BP神经网络计算等效摩擦力f:假设输入节点为Xi,隐层节点为&，输出节点为Z1O输入节点与隐层节点间的网络权值和阀值分别为％和Θ P隐层节点和输出节点间的网络权值和阀值分别为&和Θ1Ι5贝IJ隐含层与输出层的输出为:
[0031 ] 隐层节点的输出'y】=/(Σ^χ/ + 8)公式⑵
i
[0032]输出节点的计算输出/(ΣV17Z+幻公式⑶
j
[0033]由于BP网络神经元的传递函数通常是S型函数，因此在学习过程中隐层神经元均采用S型函数，学习输入输出之间的线性和非线性关系，本实施方式采用的是双曲函数(tansig);输出层的传递函数采用线性函数(purelin)。BP网络训练方法采用Levenberg-Marquardt 方法，训练函数为 trainlm。
[0034]并且，将卷扬电机的转速P、变幅小车的幅度R、以及重量传感器的测量值F作为神经网络的输入，等效摩擦力f作为网络的输出，即:X= (P，R，F) ；Z= (f)。之后，建立上述参数的样本集，以进行训练。
[0035](2)建立训练集样本
[0036]分别以卷扬电机的最小及最大转速,变幅小车的最小幅度Rmin,最大幅度Rmax处进行空载MO (即重力G)，满载Mmax以及l/2Mmax等的起升、下降过程的数据采集(例如，可以由PLC控制器发送转速数据或者也可以配置安全监控设备来实现，可以由安全监控设备发送重量的载荷数据(即MO、MmaxU/2Mmax等)，以及如果工程机械尚未配置安全监控设备，则可以如上所述由PLC控制器实现上述功能)，并同时采集重量传感器的测量值F(即训练集输入样本X)。根据采集的上述数据由公式(I)式求出对应的等效摩擦力f，即训练集输出样本。并且可以建立起升、下降两个数据样本集，各有12个样本，然后进行起升、下降两个BP网络在线训练，或者起升、下降也可以采用同一个BP网络进行训练。应当理解的是，对于样本集的选择和数量，本领域技术人员可以根据实际情况(例如资金投入、起重机精度需求等)进行合理的配置，本发明对此不进行限定，这里的样本集的选择和数量仅为示例。
[0037](3)等效摩擦力f的计算
[0038]对于隐单元数一般利用下述两个经验公式确定:
[0039](a) /7,+ ，其中，Ii1为隐单元数，m为输出神经元数目，η为输入神经元数目，a为[1，10]之间的常数。
[0040](b) /7, > yfnrn
[0041]作为示例，m= I, η = 3, H1可以分别取8，9，10进行将输入输出训练集样本进行在线训练，取最优者存储网络权值和阀值，完成训练。训练完成后存储的网络参数如下:
[0042](c)输入层到隐层的权值与阀值:iw, Θ I
[0043](d)隐层到输出层的权值与阀值:lw，Θ 2
[0044]根据训练完成的网络以及公式(3)得到等效摩擦力f的计算公式:
'3'
[0045]/ = Σ (tan λ/.《(Σ iwax1- 0' 丨)* hv,) + 0'-公式⑷
j i
[0046]其中将输入样本(p，R, F)(例如采用上述实施方式实时接收到的P，R, F)以及[tansig (n) = 2/ (1+exp (_2*η))-1]代入公式(4)可以得到:
[0047]/ = Σ 1 +cxp(-2-(/vv;l P + in r R -r, n F - 0,)))-1)-卞/u., + (9:公式⑶
J
[0048]之后，处理器200将公式(5)中计算的f代入公式(I)式即可以实时准确计算处起重机在动载状态下的起重量(即吊载重物的重量)。采用本发明的这种实施方式可以精确计算出等效摩擦力f，从而保证重物计算的准确性，确保起重机的安全。
[0049]应当理解的是，上述BP神经网络仅是示例性非局限性示例，本领域技术人员可以理解根据本发明提供的数据样本可以适当地选择采用其他智能算法(例如RBF神经网络、支持向量机、模糊算法等)进行计算或者将各种算法组合来计算该等效摩擦力，本发明对此不进行限定。
[0050]根据本发明的另一种实施方式，处理器200可以在接收所述受力参数以及所述工程机械状态参数之前，先确定所述工程机械(例如塔式起重机)是否处于动载状态。例如，如上所述，当处理器200接收到包括卷扬电机的转速P以及变幅小车的幅度R中的至少一者的工程机械状态参数时，其可以将该参数与预先存储在处理器中的预定范围进行比较，并且在所述卷扬电机的转速P以及变幅小车的幅度R中的任一者超过预定范围的情况下确定所述工程机械处于动载状态。在确定工程机械处于动载状态后，处理器200控制接收器100接收上述受力参数以及工程机械状态参数，并进行上述计算过程。采用这样的实施方式，起重量测量设备可以判断起重机所处的状态，即是静载状态还是动载状态，由于静载状态，等效摩擦力f可以忽略不计，重量传感器测量的所述定滑轮两端钢丝绳拉力的合力F与起重量(重物的重量)偏差不大，因此可以不进行上述计算过程，即认为合力F等于起重量。而仅当起重机在动载状态下进行上述计算过程，实现精确计算起重量的同时而又减少数据的处理量以及处理时间、节约成本、并且更加智能化。
[0051]图3是根据本发明的一种实施方式的示例起重量测量方法的流程图。如图3所示，该方法可以包括以下步骤:
[0052]在步骤1001，接收与工程机械的起升卷筒连接的定滑轮的受力参数以及工程机械状态参数；
[0053]在步骤1002，根据所述受力参数以及所述工程机械状态参数计算所述定滑轮处的等效摩擦力；以及
[0054]在步骤1003，根据所述受力参数、所述等效摩擦力、以及所述工程机械状态参数计算工程机械的起重量。
[0055]优选地，所述受力参数包括所述定滑轮两端钢丝绳拉力的合力；所述工程机械状态参数包括所述定滑轮两端钢丝绳拉力的两个分力之间的夹角以及钢丝绳的倍率。
[0056]优选地，根据以下公式(I)计算工程机械的起重量G:
[0057]G = nF/2cos (a/2)+nf公式(I)
[0058]其中η为钢丝绳的倍率；a为所述定滑轮两端钢丝绳拉力的两个分力之间的夹角；F为所述定滑轮两端钢丝绳拉力的合力；以及f为所述定滑轮处的等效摩擦力。
[0059]优选地，所述工程机械状态参数还包括卷扬电机的转速P以及变幅小车的幅度R中的至少一者；以及根据所述卷扬电机的转速P以及变幅小车的幅度R中的至少一者、以及所述定滑轮两端钢丝绳拉力的合力F利用智能算法计算所述定滑轮处的等效摩擦力f。
[0060]优选地，所述智能算法包括BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机、模糊算法中的任一者。
[0061]优选地，该方法还包括在接收所述受力参数以及所述工程机械状态参数之前，确定所述工程机械是否处于动载状态。
[0062]优选地，在所述卷扬电机的转速P以及变幅小车的幅度R中的任一者超过预定范围的情况下确定所述工程机械处于动载状态。
[0063]上述方法步骤的【具体实施方式】均已在上述起重量测量系统的实施方式中说明，在此不再赘述。
[0064]相应地，本发明还提供了包括根据本发明所提供的起重量测量系统的工程机械(未示出)，该工程机械不但可以如上所述包括根据本发明实施方式的起重量测量系统，而且该工程机械也可以采用上述起重量测量方法和设备中的任一者及其组合进行上述测量过程。应当理解的是，该工程机械可以是任何需要起重量测量的工程机械，例如塔式起重机。
[0065]采用本发明提供的起重量测量方法、设备以及系统，通过接收与工程机械的起升卷筒连接的定滑轮的受力参数以及工程机械状态参数，之后根据所述受力参数以及所述工程机械状态参数计算所述定滑轮处的等效摩擦力，然后根据所述受力参数、所述等效摩擦力、以及所述工程机械状态参数计算工程机械的起重量，实现在起重机动载和静载状态下均能精确计算出起重量，提高了起重机工作过程中的安全性。
[0066]以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。
[0067]另外需要说明的是，在上述【具体实施方式】中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
[0068]此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。
【权利要求】
1.一种起重量测量方法，其特征在于，该方法包括: 接收与工程机械的起升卷筒连接的定滑轮的受力参数以及工程机械状态参数； 根据所述受力参数以及所述工程机械状态参数计算所述定滑轮处的等效摩擦力；以及 根据所述受力参数、所述等效摩擦力、以及所述工程机械状态参数计算工程机械的起重量。
2.根据权利要求1所述的起重量测量方法，其特征在于，所述受力参数包括所述定滑轮两端钢丝绳拉力的合力；所述工程机械状态参数包括所述定滑轮两端钢丝绳拉力的两个分力之间的夹角以及钢丝绳的倍率。
3.根据权利要求2所述的起重量测量方法，其特征在于，根据以下公式⑴计算工程机械的起重量G: G = nF/2cos (a/2) +nf公式(I) 其中η为钢丝绳的倍率；a为所述定滑轮两端钢丝绳拉力的两个分力之间的夹角；F为所述定滑轮两端钢丝绳拉力的合力；以及f为所述定滑轮处的等效摩擦力。
4.根据权利要求1-3中任意一项所述的起重量测量方法，其特征在于，所述工程机械状态参数还包括卷扬电机的转速P以及变幅小车的幅度R中的至少一者；以及根据所述卷扬电机的转速P以及变幅小车的幅度R中的至少一者、以及所述定滑轮两端钢丝绳拉力的合力F利用智能算法计算所述定滑轮处的等效摩擦力f。
5.根据权利要求4所述的起重量测量方法，其特征在于，所述智能算法包括BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机、模糊算法中的任一者。
6.根据权利要求5所述的起重量测量方法，其特征在于，该方法还包括在接收所述受力参数以及所述工程机械状态参数之前，确定所述工程机械是否处于动载状态。
7.根据权利要求6所述的起重量测量方法，其特征在于，在所述卷扬电机的转速P以及变幅小车的幅度R中的任一者超过预定范围的情况下确定所述工程机械处于动载状态。
8.—种起重量测量设备，其特征在于，该设备包括: 接收器，用于接收与工程机械的起升卷筒连接的定滑轮的受力参数以及工程机械状态参数；以及 处理器，与所述接收器连接，用于根据所述受力参数以及所述工程机械状态参数计算所述定滑轮处的等效摩擦力；以及用于根据所述受力参数、所述等效摩擦力、以及所述工程机械状态参数计算工程机械的起重量。
9.根据权利要求8所述的起重量测量设备，其特征在于，所述受力参数包括所述定滑轮两端钢丝绳拉力的合力；所述工程机械状态参数包括所述定滑轮两端钢丝绳拉力的两个分力之间的夹角以及钢丝绳的倍率。
10.根据权利要求9所述的起重量测量设备，其特征在于，所述处理器被配置成根据以下公式计算工程机械的起重量G: G = nF/2cos (a/2)+nf公式(I) 其中η为钢丝绳的倍率；a为所述定滑轮两端钢丝绳拉力的两个分力之间的夹角；F为所述定滑轮两端钢丝绳拉力的合力；以及f为所述定滑轮处的等效摩擦力。
11.根据权利要求8-10中任意一项所述的起重量测量设备，其特征在于，所述工程机械状态参数还包括卷扬电机的转速P以及变幅小车的幅度R中的至少一者；以及所述处理器被配置成用于根据所述卷扬电机的转速P以及变幅小车的幅度R中的至少一者、以及所述定滑轮两端钢丝绳拉力的合力F利用智能算法计算所述定滑轮处的等效摩擦力f。
12.根据权利要求11所述的起重量测量设备，其特征在于，所述智能算法包括BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机、模糊算法中的任一者。
13.根据权利要求12所述的起重量测量设备，其特征在于，所述处理器还被配置成:在接收所述受力参数以及所述工程机械状态参数之前，确定所述工程机械是否处于动载状态。
14.根据权利要求13所述的起重量测量设备，其特征在于，所述处理器还被配置成:在所述卷扬电机的转速P以及变幅小车的幅度R中的任一者超过预定范围的情况下确定所述工程机械处于动载状态。
15.一种起重量测量系统，其特征在于，该系统包括: 重量传感器，用于测量与工程机械的起升卷筒连接的定滑轮两端钢丝绳拉力的合力； 工程机械状态检测设备，用于发送工程机械状态参数；以及 根据权利要求8-14所述的起重量测量设备。
16.根据权利要求15所述的起重量测量系统，其特征在于，所述工程机械状态检测设备包括PLC控制器和/或安全监控设备。
17.一种包括权利要求15或16所述的起重量测量系统的工程机械。
【文档编号】B66C13/16GK104150359SQ201410322614
【公开日】2014年11月19日 申请日期:2014年7月8日 优先权日:2014年7月8日
【发明者】姚立娟, 郑庆华, 谢利军, 凌昭君 申请人:湖南中联重科智能技术有限公司, 中联重科股份有限公司