探讨如何做好塔式起重机的神经网络滑模防摆控制
智能起重机路径规划及定位防摆控制策略分析
智能起重机路径规划及定位防摆控制策略分析摘要：我国社会在不断进步和发展，逐渐加大基础建设规模，造成人力资源紧缺。
人们更加关注和重视智能起重机的应用，提升工作质量和效率，减少人员工作量和压力。
传统起重机在实际操作中存在一定问题和缺陷，多种先进技术的发展为智能起重机提供更好的技术支持。
本文主要对智能起重机路径规划及定位防摆控制策略进行分析。
关键词：智能起重机；路径规划；定位防摆；控制策略新时代发展背景下，人们对起重机的需求领域日益增多，同时对其应用的安全稳定性提出更高要求，传统起重机不能满足新时期企业高效运行的实际需求，需要加强智能起重机的研究和应用，充分发挥计算机、人工智能等相关技术的重要价值和优势，促进智能起重机迅速发展。
1智能起重机概述传统起重机在实际应用过程中，需要操作技术人员进行实践操作，保证货物运输安全可靠性，实现定位卸货，存在定位不准确，工作效率不佳、运行不安全稳定等缺点，同时高温液态金属的吊运或核电物料吊装等强辐射性、高危险工作场所和环境中，对操作人员的生命安全造成一定威胁[1]。
人们不断对智能起重机系统进行研发和分析，促进其持续发展，获得理想的应用效果。
智能起重机主要采用智能技术，对人类的实践操作进行模拟，同时实现对周边环境的自动识别，进行路径规划，同时包含自动控制操作、监测和诊断等多项使用性能，促进智能起重机自动达成物料运输目的。
智能起重机的研究过程中，主要对其路径规划、定位防摆、智能监测和故障诊断等多个方面进行探究，分析其具体优势和缺点，制定针对性有效控制策略，促进智能起重机长足发展。
2智能起重机路径规划和定位防摆研究2.1路径规划算法现阶段，部分学者对智能起重机路径规划进行研究的过程中，提出了相应的规划算法，如采用快速扩展随机树算法，主要采用状态空间中的初始点为根节点，逐渐进行随机采样，增加叶节点形成随机采样树，同时目标点在随机树叶节点的周边或者和具体叶节点进行重合，能够在随机树中寻找树节点组成从初始和目标点的规划路径，同时应用该规划算法进行有效改进和完善，促进履带起重机迅速得到最佳无碰撞，提升路径规划效果。
塔式起重机变周期防摆控制方法分析
图１．１桥式起重机图１．２塔式起重机Ｆｉｇ１．１ＢｒｉｄｇｅＬ＇ＴａｎＯＦｉｇ．１．２ＴｏｗｅｒｃｒＢＦｌｅ防摆装置的形式主要分机械防摆系统和电子防摆系统。
机械防摆系统主要是通过机械手段来消耗摆动能量以达到最终消除摇摆的目的，因此是一种被动防摆方式，这种方式不但消耗时间长，而且防摆效果与司机的操作经验有很大关系，阻碍了起重机工作效率的进一步提高。
机械式防摆装置主要有以下两种形式：（１）交叉钢丝绳防摆装置。
这是由日本三菱重工公司研制的，在行走小车上沿小车运行方向装设两组交叉悬挂的防摆钢丝绳及其驱动装置，分别驱动液压泵，由于液压回路中安全阀的阻抗，使钢丝绳产生张力，从而防止重物摇摆。
这种装置当小车停车后５秒内，摇摆幅度可减到ｌ０ｃｍ，不影响起升绳的使用寿命，当防摆钢丝绳万一发生折断时，重物也不至于掉下。
但这种防摆装置增加了一套钢丝绳卷绕系统，同时吊集装箱和不吊集装箱时，防摆性能差异很大。
（２）分离小车式防摆装置。
这种防摆装置的工作原理是，当小车行走时，前后两组小车通过螺杆驱动机构向两头分离，使起升钢丝绳形成ｖ字型，从而起到防摆效果。
当行走小车停止运行后，起升或下降重物时，前后两组小车自行靠拢，使起升绕组和不起升绕组都不致碰撞物体。
这种防摆装置使小车重量增大，构造也较为复杂。
而电子防摆装置是一种主动防摆方式，它能将防摆和小车的运行控制结合起来考虑，不依赖于司机的操作经验。
随着人民生活水平的提高，迫切需要改善恶劣的工作环境，最终达到使司机离开驾驶室。
为此，电子防摆技术的研究得到越来越广泛的重视，并已在很多集装箱起重机上得到应用。
从最近十年来国内外发表相关论文的情况来看，电子防摆已成为集装箱起重机防摆的主要研究方向，尤其是如何利用模糊控制防摆成为研究的热点。
利用模糊控制防摆的主要原理是模２东北大学硕士学位论文第三章搭式起重机及其数学模型第三章塔式起重机及其数学模型为了进行塔式起重机防摆控制，建立塔式起重机吊运重物的模型是十分必要的。
基于模型预测控制的桥式起重机防摆控制
0 引言桥式起重机是实现起重运输过程机械化、自动化的重要设备，抑制或消除其负载的摆动对提高起重机的工作效率、排除安全隐患具有重要意义。
桥式起重机是典型的欠驱动系统[1]，对防摆控制算法提出了高要求。
起重机防摆控制方法主要有模糊控制、滑膜控制、自适应控制、神经网络控制、最优控制等。
文献[2、3]设计了双模糊控制器，系统具有较强的鲁棒性，并提升了控制器处理速度，但模糊控制器的规则设计依赖于人的经验，并需要大量的调参工作。
文献[4、5]利用滑膜变结构控制对参数摄动和系统扰动的低敏感性，提升了桥式起重机防摆控制的鲁棒性。
文献[6]采用自适应耦合闭环控制，在线估计系统参数提升控制效果，但参数估计所需计算量较大，难以用于实时控制。
文献[7]利用神经网络可以逼近任意连续系统的特性，采用逆模型控制方法，文献[8]利用神经网络的学习特性进行参数在线优化，然而神经网络控制方法多见于理论分析，鲜用于实际控制工程中。
最优控制中的LQR[9]只保证局部基于模型预测控制的桥式起重机防摆控制*刘小光1 吴岳明1 朱慧华1 王立夫2 吴朝霞21宝钢股份上海梅山钢铁股份有限公司南京2100392东北大学秦皇岛分校控制工程学院秦皇岛066004摘 要：针对桥式起重机水平定位和防摆控制，设计了基于线性模型预测的控制方法，运用拉格朗日方程建立系统模型并线性化。
由于水平位移与速度的耦合性，设计了三次多项式形式的水平位移期望函数，以及二次多项式形式移动速度期望函数，以达到精确、平滑、小负载摆角运行的控制目标，并可用以实时控制。
搭建Matlab/ Simulink模型进行了仿真验证，表明此控制方式可使起重机在运动过程中速度平滑、定位精确、负载摆角小，无超调响应定位指令，并对负载质量变化、钢索长度变化具有良好的鲁棒性。
与已有的模糊PID控制、LQR、线性自抗扰控制相比，负载摆角抑制效果分别提升87.4%、68.4%和55%。
关键词：桥式起重机；欠驱动系统；防摆控制；模型预测控制；平滑优化中图分类号：TH215 文献标识码：A文章编号：1001-0785（2020）13-0073-06Abstract: Considering the horizontal positioning and shimmy damping control of bridge crane, a control method based on linear model prediction was designed, and the system model was established by lagrange’s equation and linearized.Due to the coupling between horizontal displacement and speed, the expected function of horizontal displacement in cubic polynomial and the expected function of moving speed in quadratic polynomial were designed to achieve the control on accurate, smooth and small load shimmy angle operation and can be used for real-time control. The Matlab / Simulink model was built for simulation verification. Results showed that the control method can ensure smooth speed, accurate positioning, small load shimmy angle, no overshoot response positioning command, and had good robustness in terms of load mass change and cable length change. Compared with the existing fuzzy PID,LQR and LADRC control of shimmy due to loads is levelled up by 87.4%,68.4% and 55% respectively.Keywords: overhead crane ;under-actuated system; shimmy damping control; model predictive control; smooth optimization*基金项目：河北省自然科学基金(F2016501023, F2017501041)；中央高校基本科研业务费(N172304030)的有效性，且鲁棒性不强，不能处理约束问题。
三维运动模式下的桥式吊车神经网络滑模控制
三维运动模式下的桥式吊车神经网络滑模控制桥式吊车是一种常见的起重设备，广泛应用于工地、码头等场所。
在实际操作中，准确、稳定地控制桥式吊车的运动十分关键。
为了提高控制效果，现代控制理论中的神经网络和滑模控制技术被广泛应用于桥式吊车的控制系统中。
本文将探讨三维运动模式下的桥式吊车神经网络滑模控制的相关内容。
一、引言桥式吊车是一种多自由度的运动装置，可以实现上下、前后、左右等方向的运动。
然而，在实际操作中，由于载荷的变化、风力的影响等因素，传统的控制方法往往难以精确控制吊车的运动。
因此，采用神经网络和滑模控制技术，能够更好地解决这些问题，提高控制系统的性能。
二、桥式吊车的三维运动模式桥式吊车在空间中的运动可以分为上下、前后、左右三个方向。
具体而言，控制系统需要控制大车、小车、起重机构的运动，以实现吊具对物体的准确定位和起重操作。
1. 大车运动控制大车是桥式吊车横向运动的部分。
通过电机驱动大车轮进行前后平移，实现吊物体的位置调整。
在神经网络滑模控制中，可以利用神经网络学习大车的位置和速度信息，并将其作为滑模控制器的输入，实现对大车运动的精确控制。
2. 小车运动控制小车是桥式吊车纵向运动的部分。
通过电机驱动小车轮进行上下运动，实现吊物体的高度调整。
在神经网络滑模控制中，可以将小车的位置和速度信息输入神经网络，并使用滑模控制器对小车的运动进行控制，以保证吊具的高度准确控制。
3. 起重机构运动控制起重机构包括吊具和钢丝绳等部分，用于实现对物体的起重操作。
通过电机驱动起重机构进行升降和放缓运动，实现对物体的重量调整。
在神经网络滑模控制中，可以通过神经网络学习起重机构的位置和速度信息，并采用滑模控制器对其运动进行精确控制，以实现对物体的准确起重和放缓操作。
三、神经网络滑模控制在桥式吊车中的应用神经网络滑模控制是将神经网络技术与滑模控制技术相结合的一种控制方法。
在桥式吊车的控制系统中，可以利用神经网络学习和识别各个运动部分的位置和速度信息，通过滑模控制器对各个部分进行精确控制。
基于滑模预测的三维起重机防摆控制方法研究
ｍ ｌｉ ￣ ｏ ０ ＝０ ｇｓ ｎ０ ｃ ｓ ￣
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（ 七 ｐ＝ Ａ （ ｐ＋ Ａ Ｂ（ ｉ 一 ） Ｃ ｋ ）∑Ｃ ｕ － Ｉ ｘ— ｋ）
（） ５
ｍ ｏＯｓ Ｏ ￣ ２ ｌｙ ｌ ｓ￣ｉ ｙ ＋ ｍｌ＋ ｃ ｎＯ Ｏ
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（ ｈ ｎ ｚ ｏ ｔ ｖｓ ｎ ｌｉｇ ｏ， ｔ．Ｈｅ ａ ｈ ｎ ｚ ｏ ５ ０ ７） Ｚ ｅ ｇｈ ｕＷａ ｒ ｎ ｅｔ ｔ ｄｎ ｓ ．Ｌｄ， ｎｎＺ ｅ ｇｈ ｕ４ ０ ０ ｅＩ ｍｅ Ｈｏ Ｃ
缆 绳 吊点 处 的 Ｈ ｍａ ｔＵＰ Ｉ （ｏｉｏ ｅ ｓｉｅ ａ ｍａ Ｓ）ｐ ｓｉｎｓｎｉｖ Ｓ ｔ ｔ
（ ＋ｍ） ＋ ｃｓ ｘ ｏ Ｍｘ ） ｍｌｏ ０ ｓ ￣ ｃ 一
ｍ ｓ Ｏｓ ￣ ｙ ｍ ｉ ＯＯ ＋ Ａ＋ ｌｎ ，ｉ ０＋ ｓ ｃＳｙ ａ ｉ ｎ ｎ ｌ ２ ｃｓ￣Ｏ 一 ｍ ｉ ｓ ｏ ｏ一 （ａ ｍ ｏ０ＣＳ ， ２ ｓ ｉ ／ ｙ １） ｎ ｎ
ｄｔ ｔ ） ｅ ｃ ｒ来检 测载荷的摆振，原理如下 ： 吊钩 ｅｏ 在
处 带 有一 个 光 源 ，Ｐ Ｄ 检 测 光源 的信号 ，经 计 算 Ｓ 得出摆 振的信 息。
ｍ ｓ ｃｓ 一 ｍ ｃｓ￣ｉｏ ｏ ｌｎ ｏ ｉ ２ ｌ Ｏｓ Ａ ， ｏ ｎ ， 一
ｍｌ ｉ ｓｎ ｃ ｓ ｏ ＝
方法的研究成了国内外学者广泛关注的课题。 本文主要针对桥式起重机三维模型 ， 利用滑模预测的方法 来设 计控制器， 使用预测控制中的滚动优化和反馈校正方法来优化滑模轨迹的到达过程 ， 以最终达到削 弱抖振和增强鲁棒性的目的。 仿真结果表明， 该控制方法可以较好地对起重机系统的大、 小车及负载的摆 角进行控制， 高效的消除起重机的摆动， 达到了设计的预期 目的。 关键词：桥式起重机 ；起重机三维模型 ；滑模预测；防摆
基于神经网络算法的桥式起重机防摇摆控制
基于神经网络算法的桥式起重机防摇摆控制
丁瑞华;李娜;李伟
【期刊名称】《机电工程》
【年(卷),期】2009(026)010
【摘要】针对桥式起重机运行过程中载荷摆动造成的运行精度差和工作效率低下问题,提出了一种神经网络直接逆模型控制方法,以降低载荷摆动.介绍了该控制系统中的神经网络逆模型控制器与辨识器的结构和算法;采用了带动量因子的BP算法调整权值,提高了神经网络学习速度;最后,应用Matlab对所设计系统进行了仿真测试.仿真实验结果表明,在不同载荷、绳长情况下,相对于PID控制方法,该方法具有更好的控制性能和鲁棒性.
【总页数】4页(P27-30)
【作者】丁瑞华;李娜;李伟
【作者单位】许昌学院,电气信息工程学院,河南,许昌,461000;许昌学院,电气信息工程学院,河南,许昌,461000;郑州轻工业学院机电工程学院,河南,郑州,450002
【正文语种】中文
【中图分类】TH215;TP183
【相关文献】
1.桥式起重机防摇摆的策略、产品与仿真 [J], 吴昊罡;潘彦宏;鄢鹏程
2.桥式起重机防摇摆控制系统的应用 [J], 宗浩;王子庆
3.基于AMESIM的桥式起重机防摇摆系统仿真分析 [J], 田仁; 李颖
4.桥式起重机防摇控制算法综述 [J], 卢凤娇; 刘海江; 油磊; 孙玉国
5.一种基于神经网络补偿的双摆桥式起重机防摇跟踪控制器设计方法 [J], 董达善;吕锦超;孙友刚
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控制系统的神经网络滑模控制方法
控制系统的神经网络滑模控制方法控制系统是实现特定任务的装置或程序，其通过接收输入信号，经过处理和计算，输出控制信号来调整被控对象的状态或行为。
为了提高控制系统的性能，研究人员利用神经网络和滑模控制技术相结合，提出了神经网络滑模控制方法。
一、引言随着科技的迅猛发展，控制系统扮演着越来越重要的角色。
在传统的控制方法中，PID控制是应用最广泛的控制策略之一。
然而，PID控制器的性能受到很多因素的影响，导致系统的响应速度和稳定性有待进一步提高。
神经网络滑模控制方法的提出为解决这一问题提供了思路和途径。
二、神经网络滑模控制方法的基本原理神经网络滑模控制方法将滑模控制理论与神经网络技术相结合。
滑模控制理论是一种基于状态反馈的控制方法，通过引入滑模面来实现控制器的设计。
而神经网络则能够学习和逼近非线性函数，具有较强的非线性拟合能力和自适应性。
因此，将神经网络应用于滑模控制中，能够提高控制系统的抗干扰性和鲁棒性。
三、神经网络滑模控制方法的具体实现步骤1. 确定系统模型：首先，需要建立被控对象的数学模型，并将其表示为状态空间形式。
这一步骤是神经网络滑模控制方法的前提和基础。
2. 神经网络的训练：使用已知的输入输出数据对神经网络进行训练，通过调整神经网络的权值和阈值，以期使网络输出与期望输出之间的误差达到最小。
这一步骤是神经网络滑模控制方法的核心。
3. 滑模面设计：根据控制系统的需求和性能指标，设计合适的滑模面。
滑模面的选择需要考虑到系统的非线性特性和控制目标等因素。
4. 控制器设计：根据滑模面和系统模型，设计神经网络滑模控制器。
控制器的设计是根据滑模控制理论的原理和方法进行的，其中神经网络部分用于逼近未知的非线性函数。
5. 控制系统仿真与实验：通过对设计好的控制系统进行仿真和实验验证，评估其性能和稳定性。
根据实际情况对控制器进行调整和优化。
四、神经网络滑模控制方法的优点和应用领域神经网络滑模控制方法具有以下优点：1. 具有较强的非线性拟合能力和自适应性，适用于非线性系统和存在参数变化的系统。
论述塔式起重机智能防摆控制研究
论述塔式起重机智能防摆控制研究摘要：新时期，塔式起重机作为运输机械，广泛的应用于工业生产的各个领域，并发挥着极其重要的作用。
起重机广泛应用在港口、车间、厂房等工业场所，需要精确定位、运行平稳，然而传统起重机在工作时由于大、小车加减速以及负载提升动作、风力、摩擦扰动等因素，都会造成起重机的摆动，严重影响作业效率，同时增加了起重机安全事故的可能性。
为企业发展创造更大经济价值，塔式起重机的工作效率必须不断提高，而安全指标、台车定位及负载消摆指标等限制了塔式起重机的性能提升。
关键词：塔式起重机；智能防摆控制技术；研究分析1 智能电子防摆技术随着科技的发展，电子防摆作为新兴的防摇措施，通过将减摆和小车运行结合起来，控制输入力达到降低摇摆的效果，使减摇脱离了司机的操作经验，实现自动化控制。
例如，南开大学科研团队在“塔式吊车”研究领域已经取得重大突破，研发的塔式起重机电子防摆控制系统由传感器、可编程控制器、驱动装置及塔式起重机系统组成，通过可编程控制器对各种传感器和检测元件检测到的信息，如吊具前后摆动的角度和角速度，进行处理后，将最佳的控制参数提供给小车调速系统即驱动装置，控制小车的运行方向和速度，将吊具及载荷的摆动角度限制到最小，达到防摆和消摆的目的。
起重机吊重防摇控制系统需要现场准确提供状态变量空间中的小车位置、小车速度、吊重摆角和吊重摆角角速度等信息。
由于起重机小车与吊重的柔性联结特点，对吊重摆角和摆角角速度信息测量就一直成为工程中有待解决的难题，吊重摆角和摆角角速度测量技术也成为吊重防摇控制系统的关键技术之一。
2 大型起重机智能化控制现状随着近年来我国工业与建筑业生产规模的不断扩大，以及自动化程度的提高，起重机作为施工过程中的重要设备，因为工作效率很高，且使用范围很广以及安装和拆卸比较简便等优势，在现代化生产过程中发挥了至关重要的作用，人们对起重机的要求也越来越高，大型起重机的发展趋势是轻型化、多样化、智能化、系统化以及实用化。
固定塔式起重机的控制策略和性能优化
固定塔式起重机的控制策略和性能优化概述：固定塔式起重机是一种常见的工业机械设备，被广泛应用于建筑工地、码头、船坞等场所。
为了确保固定塔式起重机的安全和效率，制定合理的控制策略和进行性能优化是非常重要的。
本文将探讨固定塔式起重机的控制策略和性能优化的相关问题，并提出一些实用的解决方案。
一、固定塔式起重机的控制策略1. 位置控制策略固定塔式起重机在工作中需要精确控制吊钩的位置。
为了实现位置控制，可以采用闭环控制系统。
该系统通过测量吊钩位置，与给定的目标位置进行比较，并根据误差信号来调整塔式起重机的运动。
常用的位置控制方法有位置PID控制、自适应控制和模糊控制等。
2. 动态控制策略固定塔式起重机在工作中需要执行一系列复杂的动作，如起重、转动、升降等。
为了实现这些动作的顺利执行，需要设计合理的动态控制策略。
常用的动态控制方法有PID控制、模型预测控制和神经网络控制等。
这些方法可以根据实际需求进行选择和组合，以提高固定塔式起重机的动态性能和运动质量。
3. 稳定性控制策略固定塔式起重机在工作中容易受到外界环境的影响，如风力、震动等。
为了确保其稳定性，需要采取相应的措施进行稳定性控制。
常见的稳定性控制方法包括风力补偿控制、振动抑制控制和自适应控制等。
这些方法可以在控制系统中引入传感器和反馈装置，实时监测环境变化，并根据测量结果进行相应的调整，以确保固定塔式起重机的稳定性。
二、固定塔式起重机的性能优化1. 动态性能优化固定塔式起重机的动态性能直接影响其工作效率和精度。
为了提高动态性能，可以采用以下优化方法：- 优化系统的动力学模型，确保其能够准确预测起重机的响应和动作。
- 优化控制算法，通过改善位置控制、速度控制和加速度控制等方面的性能，提高起重机的运动准确性和稳定性。
- 优化机械结构，通过改进起重机的材料选择、结构刚度和减振装置等，减少机械振动和共振现象，提高起重机的动态性能。
2. 能耗优化固定塔式起重机在工作中需要消耗大量的能源，为了降低工作成本和环境影响，需要进行能耗优化。
控制系统的神经网络模糊滑模控制方法
控制系统的神经网络模糊滑模控制方法控制系统在工业自动化领域具有广泛的应用，为了提高系统的控制性能和鲁棒性，研究者们不断探索各种新的控制方法。
神经网络和模糊控制是其中两个重要的方法，在实际应用中已经取得了显著的效果。
本文将介绍一种结合神经网络和模糊控制的方法——神经网络模糊滑模控制方法。
一、神经网络模糊滑模控制方法的基本原理神经网络模糊滑模控制方法是将神经网络与模糊控制相结合的一种控制方法，其基本原理是利用神经网络对系统的非线性特性进行建模，并通过模糊控制器对神经网络进行辅助控制，从而实现系统的稳定控制。
1.1 神经网络建模神经网络是一种通过训练数据学习系统输入与输出之间映射关系的模型，其中最常用的神经网络模型是多层前馈神经网络。
在神经网络模糊滑模控制方法中，我们可以利用神经网络对系统的非线性特性进行建模，从而实现对系统的非线性补偿。
1.2 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它通过将模糊的输入和输出与一系列模糊规则进行匹配，得到模糊控制器的输出。
模糊控制器可以对神经网络进行辅助控制，根据系统的状态和误差进行控制策略的调整，从而实现对系统的稳定控制。
1.3 滑模控制滑模控制是一种通过引入滑模面对系统进行控制的方法，滑模面可以使系统在错误发生时快速达到稳定状态。
滑模控制器可以对神经网络模型进行修正，从而提高系统的控制精度和鲁棒性。
二、神经网络模糊滑模控制方法的实现步骤神经网络模糊滑模控制方法的实现步骤主要包括神经网络的训练、模糊控制器的设计以及滑模控制器的引入。
2.1 神经网络训练在实际应用中，我们可以通过采集系统的输入输出数据来训练神经网络模型。
首先，我们需要定义神经网络的结构和激活函数，然后利用训练数据对神经网络的权值和偏置进行调整，最终得到一个满足系统要求的神经网络模型。
2.2 模糊控制器设计模糊控制器的设计是神经网络模糊滑模控制方法的关键步骤。
在设计过程中，我们需要确定模糊输入变量和输出变量的论域和隶属函数，并根据系统的需求设置适当的模糊规则。
桥式吊车系统的自适应神经网络控制与学习
进化算法。文献[9]针对塔式起重机，采用遗传算法的神经网络滑模 防摇摆控制方法，RBF 神经网络用于逼近系统的不确定项，滑模 控制器的参数通过遗传算法进行优化，使得算法的收敛速度加 快。文献[10]引入了神经网络控制和变结构系统（Variable Structure System，VSS）的概念来解决桥式吊车系统的防摇摆控制，所设计的 控制器保证了台车运动的快速而平稳的同时，抑制了负载的摆动。
Adaptive Neural Networks Control and Learning for Overhead Crane Systems
LAI Xiao1，LIU Yong1，DAI Yan-xia1，LUO Wen-guo2
（1.The Department of Modern Manufacturing，Yibin Vocational and Technical College，Sichuan Yibin 644003，China； 2.Yibin Sanjiang Machinery Co.，Ltd.，Sichuan Yibin 644007，China）
粤遭泽贼则葬糟贼：A iming at the anti-sway control of three-dimensional overhead crane systems，an adaptive neural control approach is proposed by using radial basis function （RBF）neural networks. The convergence of neural weights cannot be guaranteed because of dissatisfying the persistent excitation （PE）condition，as a result，the training of the controller has to be repeated even for the same control task. The designed controller not only achieves accurate position tracking，short transportation time and sway suppression，but also achieves uniformly ultimately boundness of all signals in the control system，the convergence of partial neural weights and locally -accurate approximate of unknown system dynamics for periodic or recurrent tracking control，i.e.，deterministic learning. Finally，numerical studies indicate the effectiveness and correctness of the approach. A new control strategy is designed for anti-sway control for overhead crane systems. Key Words：Deterministic Learning；RBF Neural Networks；Overhead Crane Systems
起重机智能防摆控制技术探讨
・
机 械 研 究 与应 用 ・
起 重 机 智 能 防摆 控 制 技 术 探 讨
巫 波
（ 江苏特种设备安 全监督检验研 究院 先锡分 院， 江苏 无锡 ２４ ２ ） １０ ３
摘
要 ： 重 机 智 能 控 制 和 安 全 生 产 最 重要 的就 是 要 求 实 现 起 重机 小 车 精 确 定 位 和 负载 消摆 同 步控 制 ， 对 起 重 机 起 针
２ 二 维 桥 式 起 重 机 数 学 模 型
Ｌ ｅ 对二 维桥 式 起 重 机 进 行 力 学分 析 ， 用 拉 ｅ… 利
图 １ 三维桥式起重机模 型
负 载坐标 为 ：
ｒ ＝ ＋ ／ｉ Ｏ ｃ ｓ ｖ ｓｎ ｏ Ｏ
格朗 日方程 建立 二 维 桥 式 起 重 机 的数 学 模 型 。如 图
Ｗ ｕ Ｂｏ
（ ｘ ｂａｃ ， ｐ ｃ ｌ ｑｉ ｅｔ ａｅ ｐｒｉｏ ｓｅｔ ｎｉ ｔｕｅ Ｊ ｎ ｓ ｐｏｉ ｅ ｗｕｉ ｒｎｈ ｏ ｅｉ ｕ ｍ ｎ ｆｔ ｓ ｅ ｓ ｎｉｐｃｏ ￣ｉ ｔ ｏ ｉ ｇｕ ｒｖ ， ｆｓ ａ ｅ ｐ ｓ ｙ ｕ ｖｉ ｎ ｉ ｒ ｔ ａ ｆ ｃ ｎ
—
ｓ ｎ ｏ ｔｏ ｆｃａ ｅ ｗｉ ｇ ｃ ｎｒ ｌｏ ｒ ｎ ．
Ｋｅ ｒ ｙ ｗｏ ｄｓ：ｅ ａ ｅ； ｐ ｓｔｏ ｉ ｎ ｉ ｓ ｎｇ；ｆ ｚ ｙ ｃ ｔｏ ｒｎ ｏ ｉｉ ｎｎｇ ａ ｔ — ｗｉ ｕ ｚ ｏｎｒ ｌ
பைடு நூலகம்１ 前
言
起 重机 作 为现代 工业 生产 中的重要 搬运工 具 ， 被 广 泛地应 用 于建 筑业 、 口运输 业 、 造业 以及 冶金 港 制 业 等 。在 起 重 机 的运 输 过 程 中 ， 由于 受 到 外 界 阻力 （ 力、 风 摩擦 力等 ） 和起重 机操 作 员 熟 练程 度 的影 响 ， 会造 成小 车 定 位 不 精 确 和 负 载 摆 动 幅 度 大 等 问题 。
试论吊车防摆控制技术
试论吊车防摆控制技术发表时间：2018-12-21T11:10:13.260Z 来源：《防护工程》2018年第27期作者：郭晋[导读] 在实际应用中，吊车使用范围最广、数量最多，它一般横架于车间上空，两端坐落在高大的水泥柱或金属支架上，因形似桥状而得名。
中铁六局太原铁路建设有限公司山西晋中 030600 摘要：吊车作为一种运输工具广泛应用于各种工业场合。
但由于吊车自身结构的原因，负载在吊运过程中不可避免的会产生摆动，不仅降低了吊车的运行效率而且容易引起安全事故。
吊车是一种运载工具，它广泛地应用于工厂车间、建筑工地、装卸货物等场合。
吊车的快速、准确定位与防摆，对人们的工作效率以及人身安全具有重要意义。
因此，如何快速消除吊运过程中的摆动，长期以来是国内外控制领域研究的典型问题。
关键词：吊车；防摆；控制一、引言在实际应用中，吊车使用范围最广、数量最多，它一般横架于车间上空，两端坐落在高大的水泥柱或金属支架上，因形似桥状而得名。
为使吊车结构轻便，负载位置高低可控，一般采用吊绳（如钢索）等柔性来搭载重物，但因此也引入了非线性因素，使得吊车系统输入输出不能满足叠加原理，增加了控制难度。
台车在运动过程中，负载会跟随台车的运动而发生晃动，可能造成碰撞，引发安全事故，同时，由于控制过程中存在轨道摩擦力、风力、空气阻力等因素造成的扰动，加之吊车绳长变化与负载质量变化产生的影响都大大增加了控制的难度。
目前，工业现场的吊车系统通常需要由专业的操作员进行操作，他们能够通过目测对台车的位置与负载摆角的大小进行估计，然后实时调整操作方式从而达到快速将负载运送到目标位置且抑制负载摆动的目的。
但是，吊车操作人员一般要求具有丰富的经验，且该工作需要操作人员长时间进行单一重复劳动，易疲劳，因此，因操作不当造成的安全事故仍时有发生。
这不仅影响了生产过程中人的解放，阻碍了生产效率的提高，同时，对生产安全也产生了威胁。
在一些危险场合中，如核工业等，人的参与和安全更是受到了巨大的限制，因此针对吊车系统设计一种稳定高效的控制器，实现吊车系统的自动控制对工业生产等具有深远意义。
塔式起重机的神经网络滑模防摆控制
塔式起重机的神经网络滑模防摆控制摘要：随着建筑施工自动化与模块化的发展，对于塔机的自动化要求也越来越高。
然而塔机的自动化控制难度很大，且随着塔机工作高度以及负载的增加而增加，同时还要受到外界环境如风速、施工现场等因素影响。
这对于施工现场复杂的工况来说，塔机在工作中负载摆动严重，使塔机存在严重的安全隐患。
到目前为止，国内外关于起重机械定位与防摆的研究几乎都在桥、门式起重机，而对于塔机的研究则处于刚刚起步阶段。
关键词：式起重机；滑模控制；神经网络；塔式起重机存在的负载摆动，分析塔式起重机的动力学模型，提出了一种基于遗传算法的塔式起重机神经网络滑模防摆控制新方法．利用RBF神经网络输出逼近系统的不确定项，并运用遗传算法优化滑模控制器的参数，使得参数的收敛速度加快．该方法消弱了滑模控制系统的高频抖振，提高了系统的控制性能，改善了系统的控制品质．仿真结果表明方法的有效性和可行性。
一、塔机的数学模型由于塔机整体模型相对复杂，而且有些因素不起主要作用，故忽略掉一些次要因素，塔机的简化模型，为了分析塔机的运动以及设计塔机的控制系统，必须对塔机力学系统进行简化。
作如下假设：负载摆角很小（≤10°）；忽略绳长影响且不考虑负载的提升；小车水平位移和负载旋转角位移的变化率与摆角及其速度的变化率相等。
利用拉格朗日方程，建立塔机的动力学模型，可导出塔机的运动方程如下：式中：x—小车水平位移；m—负载质量；M—小车质量；g—重力加速度；γ—臂架旋转角位移；θ—负载绳长在OXZ平面内的投影与负载绳长的夹角；准—负载绳长在OXZ平面内的投影与Z轴的夹角；L—负载绳长；J0—关于Z轴的转动惯量；T—γ旋转力矩；Fx—小车水平方向的作用力。
建模所需的两个电机为恒定增益，也就是：式中：Kmx—水平运动的增益；Vx—供水平运动的电机输入电压；Kmγ—旋转运动的增益；Vγ—供旋转运动的电机输入电压。
控制系统的目的是使小车按规定尽可能快地到达指定位置，同时负载摆角在运动过程中尽量小、在运动最终摆角和摆角速度为0。
起重机定位防摇摆闭环控制方法及系统
起重机定位防摇摆闭环控制方法及系统下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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桥梁工程高架施工现场起重机械设备防摆控制方法
桥梁工程高架施工现场起重机械设备防摆控制方法我折腾了好久桥梁工程高架施工现场起重机械设备防摆控制方法，总算找到点门道。
一开始啊，我真的就是瞎摸索。
我当时就想，这起重设备摆动起来可太危险了，得想办法让它稳定住。
我首先尝试的方法就特别简单粗暴，我想着是不是给它加个重物就能稳住呢。
就像咱骑自行车，感觉不稳的时候，人就往下趴增加重量。
我在起重设备的某个部位加上了一定重量的东西，可是实际效果不咋样，该摆还是摆，而且因为加了这个东西，还感觉整个设备运行起来有点吃力，这方法算是失败了。
后来我又想啊，那是不是和起吊的速度有关系呢。
我就开始各种调整起吊速度，慢慢起、快快起、先慢后快、先快后慢，就像开车踩油门一样，想要找到一个完美的节奏，让设备不会摆动。
但是这个过程太复杂了，因为不同的载重情况，不同的高度，似乎都需要不同的速度组合，而且就算当时找到了一个看似合适的速度模式，也不稳定，可能下一次同样的载重，同样的高度，又会摆。
没办法，这个方法也只能放弃。
再后来，我想是不是设备本身的结构有问题导致的摆动。
我就去检查各个部件的连接情况，看看是不是有松动或者哪里不对称了。
我检查得可仔细了，像是在检查一个特别精密的模型一样。
当我发现某个连接处有点松动的时候，我就把它拧紧。
确实，在小范围的起吊中，摆动情况有所改善，但这个只能算是减少了点摆动因素，并没有从根本上解决问题。
后来啊，我查阅了好多资料，请教了不少老师傅。
从他们那里我学到，在设备上安装一些自动化的防摆控制系统是比较可靠的方法。
这些系统就像是给设备装上了一个智能的大脑，可以实时监测设备的摆动情况，然后快速调整各个部件的运行来平衡。
刚开始我觉得这东西安装起来肯定特别复杂，还怕不靠谱。
但是真正去做了之后发现，虽然安装和调试确实需要花费点功夫，但解决问题的效果是挺好的。
不过在安装这些自动化系统的时候也有个教训。
我有一次没按照说明书的要求，把一个传感器的位置稍微装偏了一点，结果整个系统就乱套了。
基于自适应分层滑模的塔式起重机防摆与定位控制
基于自适应分层滑模的塔式起重机防摆与定位控制
王丁军;周慧;叶嵩;郭毓;郭健
【期刊名称】《南京理工大学学报》
【年(卷),期】2024(48)2
【摘要】针对三维空间中呈现二级摆结构的塔式起重机的防摆与定位控制问题,考虑变幅回转联合运行工况,提出了一种自适应分层滑模控制方案。
首先将塔式起重机系统分为定位子系统、一级摆角子系统和二级摆角子系统,设计了分层滑模控制律;然后设计了自适应律,提高了系统对参数的适应性和对外在干扰的抑制性能;最后验证了系统的稳定性并对系统进行了仿真。
仿真结果表明,系统在受到瞬时扰动时,自适应律可估算出扰动大小,控制器能快速做出反应,调整控制力/力矩以抵消瞬时扰动,使瞬时扰动不对系统的位置以及吊钩和负载的摆角造成明显影响。
该文自适应分层滑模控制器能在一定程度上抑制瞬时扰动造成的吊钩和负载的摆动,具有较好的鲁棒性。
【总页数】10页(P165-174)
【作者】王丁军;周慧;叶嵩;郭毓;郭健
【作者单位】南京理工大学自动化学院;中建八局第三建设有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.基于自适应模糊滑模控制的欠驱动集装箱起重机防摆系统设计
2.基于滑模预测的三维起重机防摆控制方法研究
3.基于P SO的塔式起重机模糊神经网络滑模防摆控制
4.塔式起重机的分数阶滑模定位和防摆控制
5.基于滑模自抗扰控制的变绳长塔机防摆控制
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探讨如何做好塔式起重机的神经网络滑模防摆控制
发表时间：2015-09-15T10:41:29.140Z 来源：《工程建设标准化》2015年5月总第198期供稿作者：邓海[导读] 广东省建筑机械厂有限公司，广东，广州塔式起重机在施工过程中，存在负载摆动的情况。
邓海
（广东省建筑机械厂有限公司，广东，广州，510000）【摘要】塔式起重机在施工过程中，存在负载摆动的情况。
本文首先对起重机的动力学模型进行了分析，并提出了基于神经网络的滑膜防摆控制方法。
使用此方法不仅可以降低滑膜控制系统的振动频率，而且可以使系统性能得以提升，使系统的控制品质得以改善。
仿真效果具有可行性和有效性。
【关键词】塔式起重机；神经网络；滑膜防摆；控制 1 塔机系统结构
通常情况下，塔机结构主要由工作机构、金属结构、电气系系统构成。
在工作过程中，塔机会利用变幅、起升、回转电机等方法来达到搬运物料的目的。
[1]简化模型图如图1 所示。
（1）变幅结构。
变幅结构主要由电机、变幅小车、制动器和减速器构成。
在工作的过程中，塔机主要通过平移小车来对负载的水平位置进行调整。
（2）起升结构。
塔机的起升结构主要由钢丝绳、卷筒、电机和吊钩构成，主要是为了达到负载上下垂直运动的目的。
由于塔机在工作过程中，会将重物移动到指定的位置，因此，起升机构是塔机系统中工作次数最多的一个组成结构。
（3）回转结构主要由回转电机、减速器、限位器、液力耦合器等组成，塔机在工作过程中，会将塔身作为中轴，利用回转电机实现塔机在水面的转动。
达到三维作业的目的。
2 塔式起重机摆动的影响因素
由于塔机系统相对复杂，除了一些组成元件有非线性因素存在以外，还会受到风力、导轨摩擦等因素的影响。
为了进一步分析影响因素，本文做如下假设：（1）吊绳有足够的刚度，负载时可以不考虑长度的变化；（2）可以忽略吊绳质量相对负载质量；（3）负载只做和水平面垂直的平面运动，在进行数学模型的建立时，需要将负载和吊具看成一个没有体积的质点[2]。
（4）设小车的驱动力为F，忽略电机传动机、减速器等机构的非线性影响。
（5）忽略风机和空气阻力的影响。
经过研究，塔机系统的摆动主要受到悬绳的起升力、小车的驱动力、轨道和小车摩擦力的影响。
3 设计塔式起重机模防摆控制器
对于控制系统来说，滑膜控制对参数摄动和外部干扰具有不变性。
由于塔式起重机系统是一个多变量、相对复杂的耦合非线性系统，在对物体进行吊运的过程中，会影响摆角防摆控制和定位控制。
由于使用现代控制理论和经典理论的方法控制效果并不理想，所以文中使用神经网络滑膜控制器来控制塔式起重机的负载摆角和臂架小车的位置进行定位，并对其进行防摆控制。
目前，使用比较广泛的模型为BP 多层前馈网络，这种学习算法学习速度比较慢、计算量比较大。
而径向基函数网络属于三层前馈型的网络（RBF 网络），使用径向函数作为隐层单元的函数，将输间的权值固定为1，只有输出单元和隐层单元之间的权值可以调节。
RBF 网络除了计算速度快、计算量小外，还具有不错的推广应用能力，这种网络结构属于局部逼近网络，可以通过任意的精度区接近任意一个连续的函数。
本文设计使用四个神经网络逼近网络。
根据仿真结果来看，控制参数可以在较短的时间内收敛，然后达到最佳值。
在不同摆角和线长的情况下，摆角的最大值为0.06rad。
可以在短时间内稳定。
系统具有较高的鲁棒性[3]。
在系统无法确定外部干扰和不确定性的基础上，利用神经网络便是系统的不可确定性，不仅可以将滑模控制过程中高频率颤动的情况消除，并且可以使系统尽快接近滑平面，使系统的鲁棒性得以提升，并且有效保证了负载的防摆和臂架小车的定位。
综上所述，通过使用基于RBF 神经网络滑膜控制防摆的方法，可以利用RBF 神经网络可以接近任意函数的特点构建塔式起重机模型中的不确定性，然后选择更加合理的滑膜参数，可以有效抵御外界干扰的鲁棒性，降低系统的高频率抖振，提高系统的优越性。
5 结语
本文首先根据塔式起重机的基本特征，对国内外塔式起重机防摆的控制进行了研究，然后对基于神将网络滑膜防摆的控制方法进行了研究。
通过分析塔式起重机的受力情况，分析塔式起重机的动力学模型可以看出塔式起重机系统属于一个相对复杂、强耦合、多变量的非线性系统。
根据塔式起重机的回转运动非线性和塔式起重机变幅的特点。
文章采取以RBF 神经网络为基础的滑膜控制方法，利用RBF 神经网络可以靠近任何函数的特点来对塔式起重机中不能确定的项目进行构建，对系统的控制品质进行改善，从而系统的性能更加优越。
参考文献：
[1]李伟,吴志新,齐保良.塔式起重机载荷摆动模型[J].机械工程学报,1993, 29(4):15-22.
[2]齐伯文等.塔式起重机智能控制系统的最优反馈控制[J].哈尔滨建筑工程学报,1995,28(1):90-94.
[3]董明晓,张素,宋传增.回转起重机的建模与控制[J].机电产品开发与创新, 2005,18(1):106-108. 作者简介：
邓海（1984-）男，广东高州人，机械工程师，本科，从事工作：机械工程。