桥式卸船机的抓斗定位与防摆技术综述.docx
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桥式卸船机的抓斗定位与防摆技术综述
(课程大作业)
桥式卸船机抓斗
摇摆控制技术综述
学院:
物流工程学院
专业:
物流技术与装备
姓名:
林龙(1049721102719)
指导老师:
胡吉全教授
2012年5月
摘要:
本文主要对国内外桥式卸船机的抓斗摇摆控制相关技术作了一个综合性的介绍,并在查阅国内桥式抓斗卸船机止摆技术相关文献的基础上,介绍了一种国内前沿桥式卸船机抓斗的防摆电子控制方法:
为实现对小车的位置和抓斗的摆动分别控制而设计了两个控制回路,其中一个回路采用常规PID算法调节小车位置和速度,另一个回路利用模糊逻辑控制器来消除抓斗的摆动。
关键词:
桥式卸船机;抓斗摇摆控制技术;双回路控制技术
1引言
目前,桥式抓斗卸船机被广泛用于散货码头的生产作业中。
然而桥式抓斗卸船机的小车与抓斗之间采用钢丝绳连接,在卸船机的工作过程中,由于小车的加减速的抓斗的提升动作及风、摩擦等扰动引起抓斗的来回摆动,严重影响了生产作业效率的提高。
因此迫切需要实现卸船机作业的自动控制,提高作业效率。
近年来对卸船机的自动作业系统的研究引起了人们很大的兴趣。
自动控制系统的核心问题,很多学者在此方面作了大量的研究,诸如最优控制、增益调节、自适应控制、状态反馈等,这些经典或现代控制方法都依赖于卸船机系统的数学模型。
控制系统的状态向量的选择及初始状态都对控制性能有很大的影响;此外,利用经典控制方法,由于负载质量的变化使得系统的鲁棒性得不到保证,同时由于小车-抓斗系统的数学模型且能适应不确定性的智能控制等可以被应用到此类控制中。
本文将综合介绍国内外对桥式卸船机的抓斗防摆研究现状、研究难点,并介绍国内部分桥式卸船机的抓斗摇摆控制前沿技术。
2国内外研究现状
目前起重机的摇摆控制主要包括机械控制和电子控制两种。
机械摇摆控制主要通过机械手段消耗摇摆能量进而消除摇摆,是一种被动控制方式。
这种方式耗时长、结构复杂、可靠性差,而且减摇效果与司机操作经验有很大关系,限制了起重机工作效率的提高。
电子摇摆控制是一种主动控制方式,它将摇摆控制和小车运行控制结合考虑,不依赖于司机的操作经验,是该领域研究热点。
按照控制模型分,电子摇摆控制又可分为基于数学模型的控制与智能控制两种。
基于数学模型的控制主要是采用最优控制、增益调节、自适应控制、状态反馈等经典或现代控制方法。
其控制性能的好坏依赖于所建立起重机系统数学模型的精度,控制系统状态向量的选择及初始状态都对控制性能有很大的影响。
通过钢丝绳连接的抓斗小车系统本身具有时变性和非线性,再考虑抓斗起升与水平运输联动、港口风浪等因素,使得基于数学模型的控制方法难以取得良好的控制效果。
因此,不依赖数学模型且能适应不确定性的智能控制方法如模糊控制可以被应用到此类控制中。
按照对抓斗摇摆的测量方式分,电子防摇可以分为闭环控制和开环控制。
闭环控制方式采用传感器实时采集抓斗的摇摆角度和角速度,反馈给控制系统,通过控制小车加速度,将抓斗摆动角度限制到最小,达到防摇的目的。
但是该种方式需要的各种传感器价格昂贵,反馈速度较慢,存在较大的时滞性,而且在雨雾等恶劣天气条件下灵敏度存在问题,使得该方式的应用具有局限性。
所以,建立数学模型,通过起升载荷、驱动电机电流等估算出抓斗摇摆角度,从而进行摇摆控制;以及研究开环摇摆控制方法是许多公司研究的方向。
目前,国外一些公司开发了自己的抓斗摆动自控系统,其控制抓斗摆动的策略不同,控制系统及方法也有差异。
而且,从严格意义上讲,目前的桥式起重机自动操作系统并非完全的自动系统,还只是辅助性的系统。
我国的桥式抓斗卸船机的设计通常是根据用户要求,选用国外的抓斗摆动自控系统,还没有自己开发的成熟的自控系统。
2.1抓斗摇摆控制方法国内外研究现状
目前,国内外主要的抓斗摇摆控制方法有:
分段优化、双脉冲控制、模糊控制、模糊神经网络控制等,前两种是基于数学模型的开环控制,后两种属于智能控制。
德国SIEMENS公司最先在卸货起重机中采用了抓斗抗摆动控制技术。
在起重机到达接料斗地点之前,小车将在最短时间内迅速减速,以产生抓斗的受控摆动,在振动过程中抓斗打开,物料依靠惯性飞落在接料斗,超过抓斗实际到达的位置。
实际上抓斗并没有到达卸货区的中间位置就完成了卸货,通过这种摆动控制,缩短了卸货周期。
当抓斗运行到靠近船的上方时,抗摆动控制功能将控制小车和抓斗到达船舱正上方绝对垂直的位置(倾斜角减少到零度)。
这样,抓斗的运行沿着最快的运行引导路线,可以确保小车有较高的运行速度(在卸货区和船之间的运行时间最短),并防止抓斗与船的边缘相碰撞。
瑞典ABB公司1983年推出桥式抓斗卸船机自动操作系统(GPO—抓斗摆动和性能优化器),包括抓斗摆动控制功能。
系统通过二级加减速来有效运用抓斗向小车运行前方的摆动位移,以减少小车的运行行程和运行时间,达到减少作业循环时间、提高作业效率的目的。
操作时,小车分两步以最大加速度向着接料斗方向加速。
小车开始加速时,悬挂载荷的平衡角度的变化取决于小车的加速度和重力加速度之间的相互关系。
由于达到最大角之前,第一级加速业已完成,在下一步的前期,角以恒定加速度增大,直至重力超过加速期形成的摆动能。
之后角速度向垂直位置增加,直至第二级加速开始。
单摆的摆动时间取决于摆长和重力引起的加速度。
借助于加速和减速,可以控制摆动转角和抓斗的摆动时间。
加速度产生一个反角位移的内力。
一旦二次加速完成,这个力将会使角位移停止,而钢丝绳会随垂直悬挂的载荷一起以恒速(通常为最大)运动。
当小车接近接料斗时,电气制动也分两步自动开始。
摆动相位的前半周期,只利用最大减速度的一半,达到最大角时,减速度立即达到其最大值,结果是悬挂的载荷达到其平衡位置并保持这个角度,小车此时迅速减慢,不停止就反方向加速,但不改变原加速速率。
在GPO的基础上,ABB公司推出了GPO2系统。
GPO2系统可以根据钢丝绳长度和运行小车加速度计算抓斗的位置;在不增加机构能力的情况下,通过对运行小车加速度的控制,使运行小车在尽可能短的时间内达到全速;抓斗返回船舱的速度可以高一些;为适应卸载粘性物料的要求,可以对小车进行减速并将运行小车稳定而准确地停在接料斗上方,在设定的作业时间之后,运行小车自动返回船舱,实现了工作机构的半自动操作。
大连理工大学的冯刚等提出一种桥式抓斗卸船机抓斗有控摆动的策略,即通过小车运行速度曲线的设计控制抓斗摆动,并在小车接近料斗时快速制动,利用抓斗摆动抛出物料,以提高卸船机的生产率。
小车运行各阶段抓斗摆动的运行分析及实例计算表明,这一策略用于抓斗消摆自动控制系统是可行的。
日本KAWASAKY公司在水岛钢铁厂原料码头的1500t/h钢丝绳牵引小车式卸船机上,进行了卸船作业自动控制系统的研制开发,并成功地完成了工业性试验。
控制系统的开发以假设钢丝绳长度保持不变为前提,采用无摇摆角度传感器的程序控制方式,以控制小车的横行加速度来控制摇摆角度,控制系统保证小车到达最大横行速度。
其控制方法如图1-1所示:
图1-1达到防摇目的的小车加速度变化模式
以上摇摆控制方法主要是基于经验,在实际应用中的进一步扩展与优化受到限制。
时滞滤波器作为一种简单而有效的开环控制方法,逐渐被应用到抓斗摇摆控制问题中。
最简单的时滞滤波器包括两个脉冲(即双脉冲控制原理):
第1个脉冲在零时刻产生振荡;第2个脉冲延迟一定时间后产生的振荡与第1个振荡反向,幅值大小相同。
如图1-2所示。
A1和A2的响应叠加后振荡完全消除,这就要求A2必须有适当的幅值。
图1-2双脉冲控制原理示意图
西安交通大学的董明晓利用时滞滤波原理,提出一种能有效消除载荷摆动控制算法,将最小最大优化方法引入控制器设计,在系统参数变化范围内最小化最大残留振荡能量,得到最小最大时滞滤波器。
该滤波器对起升运动引起的系统参数变化不敏感,有较强的鲁棒性,控制过程中不需要反馈信号。
建立起重机仿真系统和模拟实验系统,基于仿真和试验相结合的方法验证了这一控制技术的有效性。
1988年,日本人Kawashima在其美国专利中,利用双脉冲原理实现起重机载荷的防摇。
在加速和减速阶段分别利用一个双脉冲,第二脉冲在第一脉冲施加后半个摆动周期时施加;在两个双脉冲之间,载荷以匀速运行,并且无摇摆。
2002年,新加坡国立大学的王宗仁在其中国专利中,利用双脉冲控制和叠加原理实现了变绳长的起重机防摇控制,并采用全动态方程计算第二脉冲的精确施加时间与幅度。
然而,时滞滤波器仍存在一定的局限性。
在其前期整形算法中,柔性系统的模型均假设为线性二阶时不变系统;而且当存在多模态时,则将系统的数学模型假设为解耦的,但还没有任何的结论可以证明这种理想化的假设。
以上限制了该理论在抓斗摇摆控制这类具有强非线性问题中的可靠应用。
而且在应用双脉冲控制时,第二脉冲施加的时间与幅度难以精确计算。
此外,现场存在的不确定性也为该方法的应用造成了困难。
作为智能控制主要分支之一的模糊控制,可以克服由于过程本身的不确定性、不精确性及噪声带来的困难,因而在处理复杂系统的大时滞性、时变及非线性方面,显示出较大的优越性[24]。
模糊控制可以模仿起重机司机的实际操作经验建立模糊控制规则库,可以很好地消除负载摆动而且能够保证系统具有较好的鲁棒性。
利用模糊控制防摇的主要原理是模仿司机的操作经验:
开始时驱动小车加速运行,如果开始后还离目的地很远,则应按一定加速度增加小车速度,使集装箱稍落后于小车;当集装箱接近目标时,则应按一定负加速度减少小车速度,使集装箱稍前于小车;当集装箱离目的地很近时,稍微增大小车加速度(小车仍减速行驶),使集装箱正好悬于目标位置上,且当不摇摆时,电机停车。
上海交通大学的王晓军设计了一种基于模糊的起重机的定位和防摆控制方法,利用两个模糊控制器对小车的位置和负载的摆动分别进行控制。
仿真结果证明了该方法的可行性,并且与线性二次型最优控制(LQR)进行了比较,表明了该方法的良好性能,且该方法对不同的绳长和负载有着较好的鲁棒性。
美国的MohamedB.Trabia将模糊控制用于起重机摇摆控制,并通过仿真验证了其效果。
韩国的Ho-HoonLee和Sung-KunCho发展了起重机三自由度模型的模糊逻辑防摇控制。
中国民航学院的华克强在模型吊车上对简化的模糊吊车防摆方案进行了实验研究,取得良好效果。
沈阳工业大学的李树江等提出一种基于LQR和变论域模糊控制的消摆控制方法。
先将该系统分解为垂直运动和水平运动两个子系统;然后用变论域方法寻找最优反馈增益,从而解决了在绳长连续变化时,吊车系统的防摆优化控制问题。
利用仿真结果表明了该方法的有效性。
当前模糊控制防摇系统的应用多处在试验或仿真阶段。
而且单纯的模糊控制器的设计亦有不足之处,缺乏理论的指导和有效的设计方法,不仅隶属函数的确定、模糊规则的选取来自人的操作经验,并需经过反复调试,才能得到比较好的控制品质,而且不能在线修正以适应控制对象的大范围变化。
将神经网络与模糊控制技术有机结合,用神经网络生成隶属函数和修正模糊控制规则,既可以克服单纯的模糊控制必须具备较完善的控制规则和系统自学习能力差的缺点,又可以克服神经网络信息隐式、权值的初始值难以确定的不足,己成为国内外一个新研究方向。
武汉理工大学的周勇将神经网络与模糊控制技术有机结合,设计出应用于集装箱起重机防摇的模糊控制器和模糊神经网络控制器,针对单纯模糊控制中控制规则和隶属函数选取的主观性,利用一种改进的模糊神经网络模型,提出了一种具有清晰的空间结构、良好的自学能力和非线性逼近能力的模糊神经网络控制器的设计方法。
实现对集装箱吊车摇摆的智能控制,并对其效果进行了动态仿真。
上海交通大学的肖鹏将模糊神经网络用于起重机电子防摇控制,并利用MATLAB中的神经网络工具箱对模糊神经网络进行训练。
并以MATLAB/SIMULINK为仿真平台建立了电子防摇控制仿真模型,经仿真表明该系统的抗干扰能力强,满足防摇控制系统的设计要求。
但是,神经网络训练样本要通过熟练司机进行装卸操作来获取,所以控制效果取决于具体司机的操作水平。
而且,集装箱起重机的装卸作业过程是一个动态的因果系统,要想让模糊神经网络控制器完全等同于它的逆系统是困难的,模糊神经网络控制器需要具有在线学习能力。
巴西的LeonardoAzevedoScardua等人采用增强学习(ReinforcementLearning,RL)与多层感知网络结合的方法实现卸船机的抓斗防摇。
此外,还有中国科学院自动化研究所的王伟等提出一种基于滑模控制的抗摆方法。
该方法将系统状态分成两组,构造出一种双层滑动平面。
结合桥式吊车系统数学模型的特点,求取了总的滑模控制量,并进一步设计了控制器的参数。
采用Lyapunov方法,从理论上证明了各级滑动平面的稳定性。
仿真结果验证了该方法对于桥式吊车系统抗摆控制的有效性。
综上所述,国外各大电气公司开发的摇摆控制系统主要是基于经验的方法,在实际应用中的进一步扩展与优化受到限制。
利用时滞滤波、模糊神经网络等控制方法的研究主要处于仿真与试验阶段。
可见,对于起重机摇摆控制的研究遇到了瓶颈。
2.2抓斗摇摆动力学模型国内外研究现状
目前,国内在对起重机载荷摇摆问题的研究中,应用最多的模型将起重机载荷看作移动的单摆,然后利用数值计算方法求解或者在MATLAB/Simulink中仿真。
这种移动单摆对实际作业环境进行了如下简化:
1)由于起重机在装卸作业过程中,大车一般处于静止状态,故建立力学模型时,不考虑大车的运动;
2)假定小车在行走的过程中,连接小车与抓斗的钢丝绳长度保持不变;
3)不计风力和空气阻尼,不计系统的弹性变形;
4)吊重只作平面运动,且始终处于水平状态,只考虑小车及吊重的运动情况及小车与轨道间的摩擦阻力。
吉林大学的刘勤国等根据卸船机工作机构的结构特点,应用机器人学理论方法,将其抽象为平面三自由度运动学模型。
建立了模型参考坐标系和元件坐标系;应用齐次坐标变换理论建立了模型元件间的坐标传递关系,据此坐标传递关系矩阵分别建立了工作机构运动学方程和抓斗轨迹方程;借助齐次传递矩阵及矢量方法推导出了模型中各元件的速度与加速度递推方程。
2.3抓斗摇摆角度动态测量方法国内外研究现状
实现抓斗摇摆的闭环控制必须要实时测量抓斗摇摆角度,包括直接测量和间接测量。
目前,在集装箱方面采用较多的方法是在小车架下安装发射装置(激光或红外发射器,或摄像头)和接收装置,在吊具上架安装反射器。
当吊具前后摆动时,接收装置检测到吊具前后摆动的角度和角速度。
德国SIEMENS、瑞典ABB、法国TE和日本KAWASAKY等电器公司均采用这种方式。
武汉理工大学的但堂咏运用计算机视觉测量的技术,采用高速CCD摄像机,采集钢丝绳的实时偏摆图像,建立了偏摆角及偏摆角速度检测的模型,计算出偏摆角和角速度。
欧洲某单位研究并开发了利用红外闪光摄像进行摆角测量的装置,如图1-3所示。
图1-3起重机摆角监测系统
美国GE公司研制的AS2000摇摆控制系统,在精度要求特别高的场合才使用以上外部传感器测量吊具摆角和位置,在通常场合下通过监视起升载荷、起升位置和小车的电流反馈,并利用摆动模型计算吊具摆角,而且AS2000系统在吊具摆角计算中能够校正风载及系统中相关的其他变化载荷。
式中:
x为负荷水平位移,vd为小车速度,I为小车驱动电流,K为常数,ωm为电动机角速度。
日本YASKAWA公司开发了无摆角传感器方式的防摇控制系统,用于1800t/h的抓斗卸船机。
系统估算没有摇摆时的电动机转矩,与实际电动机转矩作比较,进而通过数学模型计算与摇摆角度和载荷成正比的摇摆载荷信号,并采用相位超前/滞后补偿器进行摇摆的消除。
式中:
I2w*为摇摆载荷电流的估算值,τM为无摇摆时的电动机转矩,τM*为实际的电动机转矩,KT为转矩常数。
韩国的Yong-SeokKim等人,利用安装在小车上的加速度传感器估计悬挂载荷的摇摆角度,并通过计算机仿真与比例试验进行了验证。
3国内抓斗摇摆仿真与控制前沿技术
3.1卸船机简化动力学模型
卸船机的简化二维力学模型如图2-1所示。
M为小车质量;m为负载(抓斗和料)质量;θ为悬绳的摆角;l为悬绳的绳长;xM为小车的位移;xm为抓斗的水平方向位移;ym为抓斗的垂直方向位移;xd为抓斗与小车的相对位移;f为小车的牵引力;F为抓斗的牵引力,即悬绳拉力。
图2-1起重机简化模型
为了简化分析和研究方便,作出如下假设:
1)小车和负载(抓斗和料)可以被分别当成质点考虑;
2)与小车牵引的摩擦力可以忽略不计;
3)悬绳的质量可忽略不计;同时假设悬绳的刚度足够大,其由拉力引起的长度变化可以忽略不计;
4)空气阻力可忽略不计;
5)小车和负载只在二维平面x-y平面上有运动。
基于拉格朗日力学的系统受力分析可得:
(1)
式中:
J1和J2分别为小车和抓斗的等效转动惯量;T1和T2分别为小车的抓斗的电机输出转矩;ω1和ω2为等效的小车和抓斗的电机轴的角速度;r1和r2为等效的小车和抓斗的电机轴的滚轴半径。
为了研究方便,不考虑抓斗的提升,即绳长不变,所以系统的模型简化为:
(2)
系统的控制目标为控制电机驱动小车带动负载安全地到达目标位置,同时做到定位准确和负载安全地到达目标位置,同时做到定位准确和负载无摆动。
也就是要求xM,
,θ和
在到达目标位置时减小到零。
3.2控制系统的结构
为了对比和验证控制系统的控制性能,首先给出了桥式卸船机的线性型最优控制方法,然后对系统的控制结构进行阐述。
3.2.1线性二次型最优控制(LQR)
在式
(2)的基础上,假设悬绳摆角足够小(θ<=10°),则可得简化后的桥式卸船机的线性状态方程:
(3)
式中:
状态变量x=[xMθ
]T;
控制变量u=
;
A=
;B=
;
其中
二次型性能函数:
J=
(xTQx+uTRu)dt(4)
求得Riccati方程的解P,则可得LQR的控制作用u:
u=Kx=-R-1BPx(5)
若将小车位移xM定义为对目标位置的相对位移,则施加控制作用u,根据线性二次型最优控制原是,可知状态方程的状态变量会变为零;实现小车到达目标位置,同时抓斗无摆动。
3.2.2基于模糊的双回路控制
模糊控制在一定程度上模仿了人的控制,是一种智能控制方法。
系统利用模糊控制的目的就是模仿卸船机操作人员的控制经验来对抓斗进行有效的控制从而消除摆动。
小车位置的控制由PID方法实现,控制系统的结构如图2-2所示。
图2-2控制系统框图
系统中,小车的位置控制由常规的PID方法来实现,而模糊控制器则用来消除抓斗的摆动,使抓斗能够高效地进行作业。
两个控制器构成控制系统的两个独立控制回路。
模糊控制器的输入有两个:
摆角θ,摆角速度dθ/dt;输出为控制u2。
输入和输出变量的模糊分割数都取5,即NB(NegativeBig),NS(NegativeSmall),ZE(Zero),PS(PositiveSmall),PB(PositiveBig);各自的隶属度函数分别如图2-3,2-4,2-5所示。
若规定摆角和摆角速度的正方向为逆时针方向,根据卸船机操作人员的实际操作经验,控制规则可表述为:
如果摆角是负大(NB),摆角速度是负大(NB),则控制作用是负大;如果摆角是负小(NS),摆角速度是负大(NB),则控制作业是负大(NB);如果摆角是零(ZE),摆角速度是负大(NB),则控制作用是负大(NB);如果摆角是正小(PS),摆角速度是负大(NB),则控制作用是正小(PS);如果摆角是正大(PB),摆角速度是负大(NB),则控制作用是正小(PS)等。
图2-3模糊变量:
摆角θ
图2-4模糊变量:
摆角
图2-5模糊变量:
u2
完整的控制规则见表2-1。
表2-1模糊控制规则
θ
NB
NS
ZE
PS
PB
NB
NB
NB
NB
PS
PS
NB
NB
NB
NS
PS
PS
ZE
NB
NS
ZE
PS
PB
PS
NS
NS
PS
PB
PB
PB
NS
NS
PB
PB
PB
4总结
本文查阅了桥式卸船机的抓斗止摆技术相关研究文献,较为详细地罗列了国内外的研究情况,并较为详细地介绍了国内目前关于桥式卸船机抓斗止摆的一些前沿技术。
此外尚有一些研究领域如桥式卸船机的抓斗摇摆数值仿真、桥式卸船机抓斗止摆的闭回路控制、桥式卸船机抓斗止摆的开回路控制等等,都值得深入地研究与探讨。
查阅文献
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