基于输入整形技术的起重机系统防摆控制
Liang Yanyang, Xiong Wei, and Wu Li
摘要
本文提出了一种基于经典控制理论和前馈输入整形技术的起重机系统抗摆控制的控制技术，针对传统的闭环控制策略的复杂度、性能和费力的控制器实现问题进行了研究。首先，建立了起重机系统的基本数学模型，采用经典控制理论，设计了简化模型的伺服控制系统。其次，输入整形技术引入到伺服控制系统和获得抗摆ZV输入整形。最后，在Matlab环境下的仿真验证了所提出的控制技术。
关键词：防摆控制，输入整形，ZV整形
- 引言
起重机是一种重要的举重机器，已被用于运送重物和码头施工现场。起重机是人类社会中的重要工具，因为它们可以使生产更有效。目前大部分的起重机都是手动控制的。由于起重机系统是在驱动下，多输入多输出，不确定和非线性耦合的系统，因此在运输过程中的负载将会摆动。这限制了生产效率，并带来了潜在的安全隐患。因此，对起重机系统自动防摆控制的实施将提高生产效率，保证生产安全和节省人力。
许多研究工作主要集中在减少起重机系统的摆角，提高其定位精度和生产效率。。其中，最优控制器、模糊控制器和其他非线性控制器已经可以建立在理论研究的基础上成立。但是，这些控制算法是太复杂，难以实际应用。除此之外，一般防摆机电的方法也很少采用。因此，有必要探索简单、方便、有效的防摇技术，提高生产效率和安全。
本文采用经典的控制理论和输入整形技术，对起重机系 统的防摆控制器进行了研究，并对其算法复杂度和设计过程进行了简化。首先建立了起重机系统的简化数学模型，采用经典控制理论设计了基于不变索长假设的系统伺服控制器。其次，防摆的输入整形器的引入设计输入整形技术。最后，通过MATLAB仿真实验验证了所提出的控制策略。
- 起重机系统数学模型
在起重机系统的实际水平运动过程中，起重电机制动器和绳索的长度是固定的。到达预定位置后，必须消除负载的摆动，并将提升电机制动释放。因此，吊车系统的运动过程可分为水平方向和垂直方向，并可单独控制。如果吊机电机足够精确，负载可以准确地定位在垂直方向上。但在水平方向上，吊车系统既需要定位精度，又需要抗摆性能。因此，防摆控制的研究主要集中在起重机系统的水平运动。
在起重机系统的实际水平运动过程中，建立起重吊车系统的数学模型，需要以下假设：
--绳索的质量被忽略，绳索的长度是不变的。
--起重机系统在垂直平面上的运动受到限制。
--忽视风和空气的影响。
基于上述假设，起重机系统的动力学模型可以被描述为图1。在其中M和分别是车和负载的质量，L是绳索的长度，F是相当于吊车的驱动力，f是吊车的摩擦力，theta;是垂直方向和连接车和负载直线方向的之间的角度。
拉格朗日方程的一般形式
其中是起重机系统的动能，P是势能，是广义坐标，k是自由度，是广义力。
根据图1，可以得到总动能如下
其中
因此，（1）可以写成
系统的总势能
根据（3）和（4），可得
在广义协调下，起重机系统所受的总力等于驱动力F与小车和导轨之间的摩擦力f的合力。摩擦力f与车速成比例，即，其中为摩擦系数。
根据（1），（5）和（6），可得
类似地，可以得到以下结论
方程（7）和（8）表示该起重机系统的数学模型。
由于摆角几乎总是小于10度，上述非线性数学模型可以线性化
其中,,由（7）和（8）可以简化得到
方程（9）与Lee建立的基于三维坐标的线性数学模型同解，于是方程（9）可以进一步写作
令,可得
方程（10）的拉普拉斯变换是
方程（11）是起重机系统的传递函数。其中分别是，和的拉普拉斯变换。
3，控制器和输入整形器的设计
根据传递函数（11），伺服控制器是基于经典控制理论而设计，输入整形器
基于输入整形技术，整个控制系统可以被描述为图2。
根据实际物理模型令，,,，摩擦系数。基于（11），速度控制器，位置控制器和防摆控制器可以基于经典控制理论设计。伺服控制的根轨迹系统如图3所示。速度控制器，位置控制器和防摆控制器的转化函数是，，。上述伺服控制系统的转化函数是
基于上述经典控制系统，输入整形器可以进一步引入更高的抗摇摆性能。作为一个前馈控制技术，它的开环结构实现了高速情况下的定位和防摇摆。从本质上来说输入整形器就是一个具有不同振幅和相位差的脉冲序列，参考输入信号的卷积与脉冲序列后，得到一个形状的参考信号。输入整形过程如图4所示。
输入整形器的时域表达式
其中和分别是脉冲振幅和时间滞后，n是脉冲数目。根据（13），输入整形器的频域表达式
对于一般的二阶系统，在引进了输入整形器函数（14）后，可得该系统的脉冲响应
根据基本的三角公式，可得
输入整形器的抗摇摆性能可以通过脉冲幅度表示。基于上述三角公式系统响应（15）可以写成
其中
其中，V是一个函数，它的变量是固有频率和阻尼系数。对防摆需求的需求
振幅和滞后时间可以由方程（17）解得，这就是所谓的零振动输入整形。很显然，（17）有无限多的解。因此，必须增加一定的约束条件。
考虑静态增益约束
最小时间滞后约束
根据（17）、（18）和（19），输入整形由给定的脉冲数和时间延迟可以得到。本文设计了一种脉冲数为三的零振动的输入整形器，它基于一个主极点 ，的伺服系统传递函数（12）的二阶系统。输入整形器的参数设计可以最后见表一。
4，仿真实验
基本的伺服控制系统基于经典控制理论而设计，输入整形器提高了加强防摆能力。起重机系统仿真一般是在输入整形器或者MATLAB/simulink中进行。图5是在Simulink中建立了仿真系统，并将结果在图6和图7所示。图6描述了负载的位置响应。很明显，上颚位置响应较小，在使用输入整形器后设定时间几乎是相同的。此外，从图7中可以看出，摆动角度大幅下降，其幅度只有基本伺服控制系统的30%。这证明该输入整形器可以在不改变设定时间的情况下显著提高防摆控制性能。
5，结语
本文提出了一种基于经典控制理论和前馈输入整形技术的有效控制策略。与其他控制算法相比，所提出的控制策略具有结构简单、计算量少、易于设计和实现的特点。因此，它被广泛的应用于行车系统实际防摆控制。仿真结果表明，所提出的策略同时还可以在设置时间不变的的情况下显着减少摆动角度。
参考文献
[1] G. Yan, “Design of crane control experiment system,” Experiment Technique and Management, 2007, vol. 24, pp. 41-44.
[2] A. Piazzi, A. Visioli, “Optimal dynamic-inversion-based control of an overhead crane,” IEE Proceedings on Control Theory Applications, 2002, vol. 149, pp. 405-411.
[3] J. Tuo, “Oscillation suppression of bridge crane using hybrid optimal input shaping,” Construction Machinery, 2009, vol. 7, pp. 70-73.
[4] M. Utierrez, R. Soto, “Fuzzy control of a scale prortotype Overhead Crane,” IEEE Conference on Decision and Control, 1998, pp.4266-4268.
[5] Y. C. Liang, K. K. Concise, “Anti-swing approach for fuzzy crane control,” Electronics Letters, 1997, vol. 33, pp. 167-169.
[6] W. Liu, “Anti-swing fuzzy control of crane system,”, Machinery, 2009, vol. 2, pp. 16-18.
[7] T. Burg, D. Dawson, C. Rahn, “Nonlinear control of an overhead crane via the saturating control approach of teel,” Proceedings of 1996 IEEE International Conference on Robotics and Automation, 1996, pp.3155~3160.
[8] Z. Xu, “Intelligent anti-swing control of crane system,” Conference on Control and Desition of China, 2005, pp. 1248-1250.
[9] H. H. Lee, “Modeling and control of a three-dimensional overhead crane,” Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control, 1998, vol. 120, pp. 471~476.
[10] J. Lawrence, W. Singhose, “Command shaping slewing motions for tower cranes,” Journal of Vibration and Acoustics, 2010, vol. 132, pp.1~11.
下文摘自《Intelligent anti-swing control for bridge crane》
摘要：提出一种结合模糊神经网络（FNN）和滑模控制（SMC）与粒子群优化（PSO）的新的智能防摆控制方案，即桥式起重机。三个模糊神经网络的输出过去常用于处理定位子系统、提升子系统和防摆子系统的不确定因素。然后，采用粒子群优化算法对控制器参数进行优化，使系统具有良好的动态性能。在高速负载的起升与降降的过程中，该方法不仅能实现小车的精确定位，而且可以消除负荷在现有不确定性因素下的左右摇摆，并且控制最大摆角在plusmn;0.1 rad以内，而且彻底消除传统滑模控制的振动，提高了系统的鲁棒性。仿真结果表明了这种方法的正确性和有效性。
关键词：桥式起重机；防摆控制；模糊神经网络；滑模控制；粒子群优化
桥式起重机广泛应用于码头、建筑工地、钢铁厂、核电站 垃圾场和其他的工业场所中的重载、危险品的运输。起重机应尽可能快速地移动，而不需要在中间过程中有任何过量的动作。然而，大多数常见的桥式起重机在装载物突然移动时会产生摆动。摇摆运动最终将衰减至无，但这将是耗时的，即会减少设备的效益和生产率。控制起重机的错误操作也可能造成事故，可能会伤害周围的人。因为这个原因，人们对设计起重机系统的防摆控制系统有了更多的关注。
滑模变结构控制由于其对滑动面参数的不确定性和外部扰动的鲁棒性而引起了人们强烈的研究兴趣。到目前为止，该领域的理论体系已经建立得非常完善，并在实际系统中得到了广泛应用。一些研究者已采用滑模变结构控制方式来控制起重机系统
文献1提出了一种三维桥式起重机的模糊防摆控制方案。文献2提出利用输入/输出线性化方法对港口移动式起重机进行防摇和跟踪控制，文献3提出了一种用于旋转式起重机的恒定增益部分状态反馈控制器。文献11中所述桥式起重机，一般包含一个正常的比例微分（PD）调节器和一个模糊神经网络模型关节控制器（CMAC），这种控制可以实现位置跟踪和抗摇摆，但系统的模型简化为在这些文献中的线性模型。文献14研究了一种用于二维桥式起重机的自适应滑模模糊控制方法，并对其进行了高频振动试验。然而，大多数研究人员都将起重机系统视为一个单独的输入系统，而不考虑起升绳的变化。粒子群优化（PSO）算法，是由甘乃迪和Eberhart开发的，是一种启发生物群社会行为机制的进化算法，如鱼群和鸟群。它不同与其他采用个体速度的进化技术，它可以比遗传算法（GA）随机搜索更多。为了解决上述问题，针对起重机模型参数的不确定性，提出了一种新的基于粒子群优化算法的模糊神经网络滑模控制（FNNSMC）方法。
采用神经网络来控制系统的不确定性，和粒子群优化算法来优化滑模控制器的参数，使参数收敛速度快，能够快速到达滑模面，提高系统的鲁棒性。考虑到系统的摩擦，这样不用近似解耦和线性化模型，即使存在参数不确定性和外部干扰
剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
英语原文共 4 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
资料编号：[147829]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
