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题名伴有初始负载摆角的桥式起重机能量防摆控制
被引量：2
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作者
张珂
于宝森
石怀涛
佟圣皓
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机构
沈阳建筑大学机械工程学院
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出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2022年第7期1779-1784,共6页
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基金
住建部科技计划项目(2019-K-080)
国家自然科学基金项目(52075348)
河北省省级科技计划项目(19211904D).
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文摘
桥式起重机是一种广泛应用的大型搬运设备,在实际工作过程中,台车运动时会产生伴有初始负载摆角的负载摆动,影响工作效率并带来安全隐患.针对这种情况,设定期望的台车误差轨迹和摆角误差轨迹,将桥式起重机动力学模型转换为误差跟踪动力学模型,提出一种基于能量分析方法的桥式起重机防摆控制策略.通过LaSalle不变性原理和Lyapunov方法对闭环系统的稳定性进行理论分析.仿真与实验结果表明,所提防摆控制方法的控制性能几乎不受初始负载摆角的影响,可以保证桥式起重机在无初始负载摆角和带有初始负载摆角的情况下都能取得良好的控制效果,能够驱动台车准确到达目标位置,有效抑制并快速消除负载摆角,同时对外部扰动具有很强的鲁棒性.
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关键词
桥式起重机
非线性系统
初始负载摆角
LYAPUNOV方法
防摆控制
鲁棒性
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Keywords
bridge crane
non-linear system
initial load swing angle
Lyapunov techniques
anti-swing control
robustness
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名起重机吊重摆角的自适应神经网络补偿控制
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作者
钟斌
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机构
武警工程大学装备工程学院
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出处
《武警工程大学学报》
2014年第6期31-34,共4页
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基金
基金项目：国家自然科学基金资助项目（51005246）
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文摘
为了控制起重机吊重摆动幅度在最短时间内衰减到规定范围或平衡点附近，同时考虑到由于外界不确定性因素导致的系统模型的不确定性，设计了自适应径向基函数Radial Basis Function（RBF）神经网络补偿控制器。RBF神经网络对系统模型的未知函数进行辨识，并将辨识信息提供给控制器。实验结果表明：吊重摆角约在5s时跟踪给定幅度的正弦信号，并在参考信号发生突变时，摆角仍在给定的范围内；RBF神经网络约在5s后几乎以零误差辨识未知函数。所设计的控制器对不确定性因素具有较强的鲁棒性，这也验证了控制系统稳定性证明结论。
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关键词
起重机吊重系统
吊重摆角控制
径向基函数
自适应神经网络
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Keywords
crane-load system
load swing angle control
Radial Basis Function
adaptive neural network
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分类号
TP271
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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