增距式半主动天车型升沉补偿装置的设计研究

为减少波浪升沉运动对浮式钻井平台/船深水钻探作业的影响,在结合半主动型天车升沉补偿系统优点的基础上,设计了新型增距式天车升沉补偿装置。介绍了该补偿装置的工作原理,重点介绍了该补偿装置的结构方案和设计特色。研究结果表明,该补偿装置能够增加液缸的稳定性和使用寿命,具有响应速度快、补偿精度高、系统能耗低的优点,能有效提高钻井效率。     

液压绞车主动升沉补偿控制研究

对水下机器人铠缆收放绞车进行主动升沉补偿控制,可以提高水下机器人作业和收放的安全性能.该文建立了液压绞车的主动升沉补偿控制模型,通过测量母船升沉运动进行主动升沉补偿控制,并采用了前馈控制器以提高液压绞车的响应速度.试验表明,液压绞车主动升沉补偿前馈控制可以得到较高的水下机器人升沉补偿效率.     

天车升沉补偿系统摇摆装置的优化设计

天车升沉补偿系统在浮式海洋钻井平台上得到广泛应用,其中摇摆装置上的钢丝绳缠绕方式对摇摆装置受力变化、钢丝绳运动规律及升沉补偿效果均有非常重要的影响。针对三种典型天车升沉补偿方案分别建立数值分析模型,同时在钢丝绳交叉缠绕方案基础上提出增设一组导向滑轮的优化方法,并进行了优化效果验证,结果表明:钢丝绳交叉缠绕式方案摇摆装置和钢丝绳受力工况恶劣,且存在窜绳现象,在一定程度上降低了升沉补偿效果;钢丝绳顺绕式方案的工作效果最佳,但与钻机连接的结构非常庞大;钢丝绳交叉缠绕式方案在优化后窜绳现象消失,同时摇摆装置受力得到大幅度优化,获得了集两种钢丝绳缠绕方案优势于一体的效果。     

深海采矿装置的自动升沉补偿系统的模拟研究

分析了深海采矿装置的自动升沉补偿系统的重要性和研究现状。提出了一种主动型升沉补偿系统,解决了深海采矿装置升沉运动信号采集的关键难题。根据相似原理建立了主动型升沉补偿系统的模拟试验系统并研究了其控制策略。试验结果表明,所提出的主动型升沉补偿系统是可行的,具有较高的补偿精度。直接为我国开发海洋矿产资源的战略提供服务。     

海洋绞车滚筒优化设计

针对具有主动升沉补偿的海洋绞车,滚筒转动惯量是影响绞车主动升沉补偿功能实现的关键因素。根据所设计的海洋绞车滚筒结构,在满足设计、滚筒强度、滚筒稳定性要求的情况下,对海洋绞车滚筒建立最小转动惯量优化模型,运用Matlab软件对优化模型进行求解。结果表明,在满足要求的情况下减小了海洋绞车滚筒的转动惯量。     

Kriging模型并行加点策略的多目标优化方法

针对复杂机械装备多学科多目标优化设计成本高、周期长等问题,提出一种近似模型与并行加点策略相结合的多目标优化方法。基于Kriging模型,将添加更新样本点定义为同时考虑Pareto最优解和预测误差的动态多目标优化问题,应用改进NSGA-II优化算法和极大极小距离准则,确定最优的并行更新样本点,在提高Kriging模型精度的同时实现多目标优化。测试函数验证和实例结果表明,该方法可有效提高复杂系统多目标优化效率,同时获得收敛性和分散性俱佳的Pareto最优解。     

半主动升沉补偿系统的非线性建模与仿真

为验证液压缸非线性力对半主动升沉补偿系统的影响,设计了一种半主动升沉补偿系统的非线性模型,并提出了提高系统补偿效率的方法。首先建立液压缸受到的非线性摩擦力和非线性弹簧力的仿真模型,然后将非线性力的影响加入到被动和半主动升沉补偿仿真模型中,最后提出了增大液压缸和蓄能器之间的油管直径的方法以提高半主动升沉系统补偿效率。仿真结果表明:在峰值为6 m,周期为10 s的规则正弦波浪作为船舶升沉位移输入时,非线性摩擦力会使被动和半主动升沉补偿系统的补偿效率降低,而非线性弹簧力对系统的影响较小,可以忽略不计。提出的方法能有效提高半主动升沉补偿系统补偿效率。     

节能型主动升沉补偿液压驱动系统设计及仿真研究

为了减小海浪、洋流对海上起重机作业稳定性的影响,保障海上作业安全进行,并针对当前主动升沉补偿系统动作频率高、能量损失严重等问题,分析升沉运动的补偿原理及系统节能潜力,设计了一种能够对负载势能进行能量回收的节能型主动绞车升沉补偿液压驱动系统,并对能量回收系统进行了具体元件的参数设计,应用AMESim软件建立了该补偿系统的仿真模型,并对典型工况进行仿真分析,研究系统的补偿性能及补偿过程中能量回收效率。结果表明,该系统可以实现较高的补偿精度,并且节能效果明显。     

基于Pareto解集蚁群算法的拆卸序列规划

为提高产品拆卸序列规划的效率,分析拆卸序列规划问题中的多个优化目标平衡问题,提出一种基于Pareto解集的多目标蚁群优化算法求解此类拆卸规划问题,并给出拆卸序列的构建过程。通过利用拆卸矩阵推导拆卸可行条件,获得可以执行拆卸操作的零件及其可行的拆卸方向。通过利用零件的轴向包围盒(Axis aligned bounding boxes,AABB)计算零件的拆卸行程。考虑拆卸方向改变次数、拆卸总行程、拆卸零件数量为优化目标,通过利用蚁群算法搜索可行解并计算各个解之间的支配关系,得到Pareto解集,实现求解优化的拆卸序列,给出算法的具体步骤。最后以单杠发动机为拆卸实例,利用所提方法进行拆卸序列规划求解,通过分析试验结果,并对比典型的单目标蚁群规划算法,证明了该方法的高效性和可行性。     

基于多目标遗传算法的电梯井道钻孔机器人轨迹规划

针对电梯导轨安装过程中繁多的钻孔操作，使用钻孔机器人代替人工作业。为提高钻孔机器人的作业效率和减少作业过程中的冲击振动，提出一种使用多目标遗传算法来优化钻孔机器人关节空间轨迹的方法。首先，使用七阶B样条曲线在钻孔机器人关节空间中进行插值；其次，以时间和冲击性能为优化目标，通过使用带约束处理的NSGA-Ⅱ算法对B样条的插值轨迹进行优化；最后，设计一种“综合比较算子”的轨迹方案选择标准来获取综合最优解。结果表明，使用带约束处理的NSGA-Ⅱ的轨迹优化方法获得的Pareto解集分布性和收敛性较好。与时间性能最优解和冲击性能最优解相比，综合最优解分别在冲击性能和时间性能上提升了66.7%和22.26%,表明使用综合比较算子获得的最优解在时间性能和冲击性能上都较为优良。     

电驱动海洋绞车主动升沉补偿自抗扰控制系统

针对电驱动海洋绞车主动升沉补偿系统非线性时变的特点,提出了基于自抗扰控制（ADRC）的电驱动海洋绞车主动升沉补偿控制系统。首先对电驱动海洋绞车系统进行动力学分析,然后建立电驱动海洋绞车数学模型,进而建立主动升沉补偿自抗扰控制系统的仿真模型,并进行仿真分析。在不同海况、不同下放深度、不同缆绳直径和不同重物质量等情况下对该系统进行仿真,并与PID控制器进行比较,结果表明：当海况和电驱动海洋绞车控制系统模型参数发生变化时,控制器参数保持不变的情况下,自抗扰控制器仍然能保持良好的动态性能,比PID控制器具有更快的响应速度、更强的鲁棒性和抗干扰能力。     

海上作业起重机主动升沉补偿系统的设计与分析

为补偿船用起重机在海上作业时的升沉运动,构造了基于二次调节静液传动技术的绞车液压驱动系统。首先,建立了升沉补偿系统的完整数学模型,提出了包含二次单元变量油缸位置环、二次单元马达速度环及二次单元马达位置环的三闭环控制结构。然后,给出了三闭环控制器的设计方法,为了得到起重机货物的位移,利用钢丝绳张力设计了状态观测器。最后,给出了一个设计实例,通过数字仿真从频域角度分析了升沉补偿系统的动态特性,为控制策略的研究打下基础。     

Multi-objective optimization of collaborative manufacturing chain with time-sequence constraints

To realize the sharing and optimization deployment of manufacturing resources, a concept of collaborative manufacturing chain (CMC) is proposed for the manufacturing of complex products in a networked manufacturing environment. To acquire the optimal CMC, a multi-objective optimization model is developed to minimize the comprehensive cost and the whole production load with time-sequence constraints. Non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) is applied to solve optimization functions. The optimal solution set of Pareto is obtained. The technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) approach is then used to identify the optimal compromise solution from the optimal solution set of Pareto. Simulation results obtained in this study indicate that the proposed model and algorithm are able to obtain satisfactory solutions.     

Application of multi-objective controller to optimal tuning of PID gains for a hydraulic turbine regulating system using adaptive grid particle swam optimization

A hydraulic turbine regulating system (HTRS) is one of the most important components of hydropower plant, which plays a key role in maintaining safety, stability and economical operation of hydro-electrical installations. At present, the conventional PID controller is widely applied in the HTRS system for its practicability and robustness, and the primary problem with respect to this control law is how to optimally tune the parameters, i.e. the determination of PID controller gains for satisfactory performance. In this paper, a kind of multi-objective evolutionary algorithms, named adaptive grid particle swarm optimization (AGPSO) is applied to solve the PID gains tuning problem of the HTRS system. This newly AGPSO optimized method, which differs from a traditional one-single objective optimization method, is designed to take care of settling time and overshoot level simultaneously, in which a set of non-inferior alternatives solutions (i.e. Pareto solution) is generated. Furthermore, a fuzzy-based membership value assignment method is employed to choose the best compromise solution from the obtained Pareto set. An illustrative example associated with the best compromise solution for parameter tuning of the nonlinear HTRS system is introduced to verify the feasibility and the effectiveness of the proposed AGPSO-based optimization approach, as compared with two another prominent multi-objective algorithms, i.e. Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGAII) and Strength Pareto Evolutionary Algorithm II (SPEAII), for the quality and diversity of obtained Pareto solutions set. Consequently, simulation results show that this AGPSO optimized approach outperforms than compared methods with higher efficiency and better quality no matter whether the HTRS system works under unload or load conditions.     

沉船同步提升升沉补偿试验平台设计及联合仿真

以“畅通轮”尾端打捞为例,提出了沉船同步提升液压升沉补偿试验平台的结构,搭建了模拟沉船同步提升升沉补偿试验平台;针对其中的二自由度升沉补偿平台,对其进行了运动学反解,搭建了基于运动学控制的Simulink模型;结合阀控缸伺服控制系统实现了二自由度平台对波浪运动的模拟,并搭建了整个运动控制及升沉补偿控制系统的模型;通过ADAMS与MATLAB的联合仿真,验证了该二自由度平台升沉补偿控制系统的运动控制能力和动态响应能力,并对比补偿前后的升沉平台位移,证明了该系统良好的补偿特性。     

二次调节主动升沉补偿系统的控制特性研究

船用起重机的主动升沉补偿系统可以提高工作船在恶劣海况下作业时的安全性和效率,有效减小由船体升沉运动引起的缆绳张力变化。基于二次调节静液传动技术设计了船用起重机绞车驱动系统,建立了升沉补偿系统数学模型,构造了包含二次单元变量油缸位置环、二次单元马达速度环及起重机货物位置环的三闭环控制结构。随后,将船体的升沉运动作为可测干扰,应用结构不变性原理设计了前馈补偿器,并利用缆绳张力构造了起重机货物位移的状态观测器。最后通过仿真实例验证了控制器设计方法的有效性。     

基于阀控非对称伺服缸的半主动升沉补偿研究

深海有缆水下机器人在恶劣海况下作业时,常配备相应的升沉补偿系统以提高水下机器人释放和回收作业的安全性。重点研究了基于阀控非对称伺服缸的半主动升沉补偿方式,介绍了与实际系统相似的半主动升沉补偿模型系统,并阐述了系统的功能组成和工作原理。考虑了弹性负载的影响,建立了由伺服放大器、阀控非对称缸和弹簧负载模型等构成的电液位置伺服系统的传递函数模型。在此基础上,根据阀控非对称缸的输入电压与活塞输出速度之间的非线性关系,设计了分段前馈控制器,以提高系统的动态响应性能。最后进行了半主动升沉补偿性能试验,结果证明了所研究的半主动升沉补偿方式的有效性。     

基于降维的驾驶员侧约束系统高维目标优化

为解决将高维目标变为单目标优化时各子目标不能同时较优,而多目标算法直接用于高维目标优化时又存在难以找到一个有代表性的Pareto非劣解集问题,在某轿车驾驶员侧约束系统的优化过程中提出了乘员损伤准则与多目标算法协同优化的方法。在已有相关损伤准则基础上根据最新版的FMVSS 208和ECE R94法规提出了适合研究问题的损伤准则;以提出的损伤准则为媒介,将一个高维目标优化问题降为一个低维目标优化问题,通过灵敏度分析、实验设计、多项式近似模型筛选出优化设计变量并得到近似模型,用多目标算法NSGA-Ⅱ对近似模型进行计算得到Pareto非劣解集,将得到的Pareto非劣解集中的每个解代入损伤准则损伤值计算公式,升序排列得到各子目标同时较优而损伤值最小的优化解。最终的优化结果表明：该方法很好地解决了乘员约束系统的高维目标优化问题,优化效果明显。     

新型半主动倍增程式升沉补偿装置设计与仿真分析

结合半主动式升沉补偿装置的补偿原理,设计了带有双驱动齿轮-双齿面直齿条机构的倍增程式机械驱动游车大钩升沉补偿系统,并对其工作原理和补偿过程进行了分析,再结合AMESim仿真软件建立起了升沉补偿液压缸、大钩载荷、气液蓄能器和驱动齿轮-直齿条等系统组件的倍增程式补偿数学模型。仿真结果表明：新型升沉补偿系统的整体补偿效率可达到95.6%,补偿效果较好,系统能耗曲线因补偿电机的持续运转呈现连续上升趋势。补偿系统中随驱动齿轮半径增加,大钩升沉位移逐渐减小使补偿效果提高,而对系统能耗影响较小;随比例系数增加,大钩升沉位移和系统能耗曲线呈现先增加后趋于缓慢的趋势;随平台升沉周期增加,补偿效果变好,系统能耗降低;随大钩载荷增加,系统能耗呈线性增加。