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

桥式起重机在建筑、物流、生产领域中有广泛应用。但是,桥式起重机受到非线性、欠驱动性、时变性和多状态耦合影响严重,制约着桥式起重机的工作效率。此外,双摆效应在桥式起重机中广泛存在,大大地降低了传统防摇控制器的性能。因为更强的欠驱动性和耦合效应,考虑双摆效应的桥式起重机的控制器设计充满了挑战。本文针对双摆桥式起重机建立了非线性动力学模型,随后基于该模型设计了径向基函数(RBF)神经网络补偿自适应跟踪控制器,并基于Lyapunov方法分析其稳定性。最后,硬件在环(HIL)实验结果表明,相比传统的控制方法,该控制方法轨迹更加光滑,在保证小车快速定位的同时,将残余摆角抑制在更小范围内,且对外部干扰的鲁棒性更好。