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为了提高桥式起重机有效防摆、快速消摆的能力和工作效率,以桥式起重机的定位和消摆控制为研究对象,在分析了桥式起重机小车运行物理模型的基础上,根据拉格朗日方程建立了桥式起重机运动的非线性数学模型。针对桥式起重机模型的非线性和不确定性,提出了一种基于非线性优化PID控制器的桥式起重机消摆控制方法。该方法采用基于非线性优化双闭环结构PID控制器,其内环为摆角环实现消摆,外环为位置环实现位置准停。由仿真结果可知,基于非线性优化PID控制器可以在位置很小的超调下迅速达到指定位置,同时消除摆动,较好的实现了控制目标。与常规PID控制器相比,位置环和摆角环非线性优化PID控制器取得了较好的消摆效果,响应速度快,稳态精度更高,并且当吊重质量和绳长发生改变时,系统仍有较强的鲁棒性。 相似文献
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运用计算机视觉测量的技术,对岸边桥式起重机钢丝绳实时偏摆角以及角速度的测量进行了研究,建立了偏摆角及偏摆角速度检测的模型,设计了测量实验的方案,取得了较好的效果,为岸边桥式起重机电子防摇系统的提供准确的前处理数据。 相似文献
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针对桥式起重机工作过程中由于偏吊、风载或控制不当引起的2阶段加减速[1]法无法消除的吊重摆动,通过建立起重机吊重摆角非惯性系模型、根据能量守恒定律推导了小车运行过程中如何通过梯形速度变换来防摇的策略,并使用Matlab拟合简化了算式,提出了具体的防摇策略.将该策略使用小车——吊重系统动力学模型进行仿真,证明该策略有效. 相似文献
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通过建立起重机吊重摆动的数学模型,明确吊重摆角与小车运行加减速之间的关系,并将MEMS微加速度计应用到起重机的防摇控制中,建立闭环控制系统,适时根据吊重摆角大小修正小车速度指令,实现防摇控制。实验证明,这种方法简单、经济,不需要安装视觉传感器测量吊重摆角,可以有效地消除载荷的摇动。 相似文献
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随着工业的发展,对起重机的智能化程度的要求越来越高,很多学者对桥式起重机的智能定位和防摆控制方法进行了研究,以提高起重机的作业效率。针对起重机模型的非线性和不确定性,设计了基于模糊自适应PID控制器的起重机定位和防摆方法,利用两个模糊自适应PID控制器分别对小车的位置和负载的摆角进行控制。其中,位置模糊自适应PID控制器是以参考位置与实际输出位置差以及位置差变化率为控制对象对位置和速度进行有效的控制;防摆模糊自适应控制器则是通过控制负载的摆角及摆角的变化率来消除负载的摆角,仿真与实验结果都表明该方法的可行性。 相似文献
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主梁是桥式起重机桥架的主要结构件,在载荷的作用下主梁会产生弹性的下挠变形,给承载小车增加运行阻力。为了补偿主梁由其自重和载荷作用产生的下挠变形,设计要求将主梁按一定曲线做成有拱度的梁。按GB/T14405—1993《通用桥式起重 相似文献
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推导了桥式起重机系统的非线性动态模型。模型在无外力的情况下,具有2个输入和4个自由度。控制模型的目标是建立使小车和滑轮组尽快到达预定位置,并消除钢丝绳和负载由惯性所致摆角的控制方案。并将模型和控制方案在MATLAB模拟软件里进行测试,验证其测试结果与理论分析的一致性。 相似文献
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桥式起重机大小车联合运动可以提高作业效率,在其吊重防摆控制中加入大车运动更具工程意义。针对桥式起重机防摆定位控制具有非线性、强耦合、不确定等特点,设计Fuzzy-LQR控制吊重摆动。根据Lagrange方程建立三维动力学模型并在大小车运动方向对其进行解耦;通过信息融合技术将模糊控制器的多输入进行降维处理,解决模糊规则爆炸问题,结合LQR控制原理搭建Simulink仿真模型。选用CXTD16t-19.5m双梁桥式起重机进行仿真模拟,结果表明:运用Fuzzy-LQR分别控制解耦后的大小车运动或者大小车联合运动都能达到防摆定位的目的。 相似文献
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海上风机的安装是以起重船为支撑浮在海上进行作业的,使得海上风机的安装将会受到船体摇荡的影响而产生摆动,因而有可能在安装过程中造成风机的损坏。所以必须对海上风机在安装过程中起重船和风机的动态特性进行分析和研究。建立了12自由度的船体-风机耦合多体动力学模型。在模型中考虑了船体在海面上的纵荡、横荡、升沉、横摇、纵摇和首摇6个自由度以及风机的面内、面外摆角和风机的横摇、纵摇和首摇5个自由度以及吊索的弹性变形。然后对起重船和风机的动态特性进行了分析。仿真结果表明,吊索的释放速度、海浪频率以及海浪浪高对风机的摇摆影响。 相似文献
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在研究起重机吊重系统防摇控制时,可以分别对小车位移和摆角子系统进行控制器设计。由于在起重机摆角子系统中吊重摆角角速度一般靠传感器进行测量,增加了运行和维护成本。为此提出了设计起重机摆角子系统非线性扩张状态观测器对起重机摆角子系统状态信息进行重构,软测量摆角角速度。给出了观测器的结构方程,并运用Matlab对观测器参数进行了优化整定。参数整定后的扩张状态观测器能够在0.3 s内估计出系统摆角和摆角速度,并且在0.5 s内估计出了系统的外界干扰。仿真结果表明:经过Matlab参数整定的扩张状态观测器(extend state observer,ESO)可以实现对非线性的起重机摆角子系统状态信息的软测量。 相似文献