桥式起重机定位及防摆的最优迭代控制.pdf

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1、第32卷第12期计算机仿真2015年12月文章编号:1006—9348(2015)12—0337—04桥式起重机定位及防摆的最优迭代控制付子义,袁海国(河南理工大学电气工程与自动化学院,河南焦作454003)摘要:在起重机定位防摇优化控制研究中,由于桥式起重机定位防摆控制系统是一个强耦合、非线性模型复杂系统,系统的实时性能差,传统的PID控制器往往难以进行高精度定位,防摇控制也并不理想。为解决桥式起重机运行的规律优化控制,提出应用最优迭代学习控制的方法,实现对系统的定位以及防摇精确控制。用拉格朗

2、日(IJa铲ange)方程建立桥式起重机的数学模型和最优迭代学习控制模型,对桥式起重机进行定位防摇控制仿真。结果证明改进的控制算法有效,并通过仿真为桥式起重机精确定位,防摇控制提供了科学依据。关键词:桥式起重机;最优迭代学习;防摆控制;重复运动中图分类号:TP391.9文献标识码:BPositionTracl【ingandAnti—S耐ngforB“dgeCraneBasedonoptimalIteratiVeLearIlingControlFUZi—yi,YUANHai—guo(Sch00lo

3、fElectIicalEn舀neeringandAutomation,HenanPolytechnicUniversity,HenanJiaozuo454003,China)ABSTI认CT:Becausetheanti—swingcontmlsystemofbridgecranesisacomplexsystemwithstrongcouplingaIldnonIineaIity,thereal—timeperf0瑚anceofthesyStemispoor,thetmditionalPIDc

4、ontr01leriso矗endi£ficulttoa-chievehigh—precisionpositioning,andtheanti—swaycontIDlisaIsonotideal.TbobtaintheoptimizationconnDIlawofbridgecmnes,amethodwithoptimaliteratiVele踟ingcontrolsystemtorealizeprecisepositioningandanti—swaycontrolisputforward.Th

5、emathematicalmodelandtheopti珥aljterativeleamingcontr_0lmodelofbridgecr卸esareestablishedbyusingtheLa铲angeequation,andtheprecisepositioningandanti—swayoptimaIcontr01ofbridgecmesareachieved.Simulationresultsverifythee舱ctivenessoftheimprovedalgonthm.量范YW

6、o圈【DS:Bridgecrane;0ptimaliterativeleaming;An“~swaycontrol;RepetibVemotion1引言作为一个现代的装载机械,桥式起重机以其方便、占地面积小、结构简单等优点,被广泛应用于各个生产领域,如现代化的厂房,车间,仓库等。然而,小车的加速和减速,载物的摇摆以及其它的干扰都会影响桥式起重机的运行,不仅严重影响了生产作业效率,甚至会增加事故的可能性,因此迫切要求设计出自动控制系统,既可以减少工作人员的劳动强度,并能大幅度的提高工作效率。而桥式

7、起重机的难点便是负载的定位和摆角的控制。国内外学者对桥式起重机的定位与防摇问题做了大量研究。文献[1]使用模糊控制方法对桥式起重机机进行控制,文献[2]对桥式起重机的性能进行基金项目:河南省科技攻关计划项目(112102210004)收稿日期:2015一01一19修回日期:2015一03一04分析,阐述了绳长、载重对摆角的影响,文献[3]利用神经网络对起重机进行控制,文献[4]设计了自动定位程序进行系统控制,文献[5]采用模糊自适应PID控制器对起重机进行定位和防摇控制。虽然研究已经取得了一些成

8、果,但仍无法准确地跟踪小车的位置,并且控制方法对模型的精确度要求较高,防摇效果也并不理想。桥式起重机在实际操作运行中要频繁执行重复性的动作,其主要体现在:货物的装载点和卸货点相同,装载点到卸货点的路径相同,并且每一次装载量大致相同。对于这类重复运行、难以建模的系统,最优迭代学习控制是一种有效的控制方法,它以系统前次的跟踪偏差信号来修正系统不理想的控制信号,使得系统在有限区间段上的跟踪性能不断随重复次数得以提高,实现系统输出对期望轨迹的完全跟踪砷o。建立桥式起重机的拉格朗日数学方程与模型,设计最优

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