伸缩臂式起重机力矩限制器功能参数算法研究

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1、中图分类号UDCTH213621硕士学位论文学校代码密级10533伸缩臂式起重机力矩限制器功能参数算法研究ResearchonAlgorithmofLoadLimiterFunctionalParametersonTelescopicCrane作者姓名:学科专业:研究方向:学院(系、所):指导教师:陈有机械工程机械电子工程机电工程学院郭勇论文答辩日期三q臣玉吖答辩委员会主席中南大学二。一三年五月原创性声明本人声明,所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了论文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得中南大

2、学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均己在论文中作了明确的说明。作者签名:1鱼!殖吼雄年√月}日学位论文版权使用授权书本入了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并通过网络向社会公众提供信息服务。吼脚年厶;日伸缩臂式起重机力矩限制器功能参数算法研究摘要:伸缩臂式起重机是一种广泛应用于国民经济建设各个领域的

3、移动式起重机,而力矩限制器则是起重机安全监控系统的核心部分,直接影响着起重机的作业安全,随着伸缩臂式起重机的作业安全性及可靠性要求越来越高,力矩限制器的精度要求也越来越高。本文针对伸缩臂式起重机力矩限制器算法及实现进行相关研究。综述了目前国内外伸缩臂式起重机力矩限制器的发展及研究现状,在分析伸缩臂式起重机力矩限制器工作原理的基础上,完成了起重机额定起重性能表回归模型的建立,并对力矩限制器器的核心力矩算法进行了深入分析。结合伸缩臂式起重机臂架的受力分析,建立了基于变幅缸压力的起重机力矩计算模型,提出了一种新的主臂自重标定算法,重点研究了伸缩臂的变形补偿算法,并运用matlab对算法进行了仿真研

4、究,验证了算法的可行性。针对神经网络应用于伸缩臂式起重机力矩计算进行了相关研究,比较了采用单纯BP神经网络、遗传算法和粒子群优化的BP神经网络的训练效率和预测误差。结果表明采用粒子群算法优化的BP神经网络对力矩限制器的算法模型具有很好的拟合能力,经过训练后的神经网络的预测误差控制在3%以内。搭建了基于DSP的力矩限制器硬件平台,以CodeWarrior集成开发环境为软件平台,开发了主机控制器相应的DSP程序,并完成了力矩限制器显示器人机界面的开发。基于labviEW开发了数据采集系统,以SWTC50伸缩臂式起重机为实验平台进行了实验研究,结果表明本文建立的基于变幅缸压力的检测算法精度满足国标

5、GB12602.2009起重机械超载保护装置中规定要求,为下一步的工程应用打下了基础。关键词:伸缩臂式起重机;力矩限制器;力矩模型;BP神经网络;主臂变形分类号:TH213ResearchonAlgorithmofLoadLimiterFunctionalParametersonTelescopicCraneAbstract:Telescopiccranewasakindofmobilecranes,widelyusedinallareasofnationaleconomicconstruction.Theloadlimiterplayedacoreroleinthesafetymonito

6、ringsystemofcrane,directlyaffectedthecraneoperationsafety.Wit}ltheoperationsafetyandreliabilityofthetelescopiccranewasbecominghigherandhigher,theprecisiondemandingoftheloadlimiterwasincreasinglyhigher.Inthispaper,weconductedrelatedresearchonthecorealgorithmandtherealizationmethodoftheloadlimiteront

7、hetelescopiccrane.Systematicstudiedthedevelopmentandcurrentresearchsituationoftheloadlimiteronthetelescopiccraneindomesticandoverseas.Basedontheanalysisresultsoftheworkingprincipleoftheloadlimiterontheteles

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