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摘要
为改善传统方法对电网立体仓储堆垛机钢丝绳运行状态管理，解决传统人工进行钢丝绳定期检查管理存在的问题，提高电网立体仓储库房整体运行可靠性与效率，解决无法及时发现设备缺陷造成的设备故障等问题，通过将视频图像识别技术与神经卷积算法结合，对堆垛机钢丝绳运行状态进行实时管理，加强对钢丝绳跳丝、断股等问题的监控。应用该方法后钢丝绳运行故障率下降，安全运行可靠性获得了大幅度的提升，减轻了现场作业人员设备巡检负担，提高了电网立体仓储库房整体生产工作效率与数字化管理水平。该研究为电网立体仓储堆垛机钢丝绳运行状态管理提供了一种高效的新方法。
