【摘要】： 本文以起重機(jī)系統(tǒng)為研究對(duì)象,綜述了國內(nèi)外起重機(jī)防擺控制的研究現(xiàn)狀,并在此基礎(chǔ)上闡述選題的背景和意義。針對(duì)現(xiàn)有控制方案的特點(diǎn)和不足,提出幾種新的智能防擺控制方案。主要內(nèi)容如下: 第一,對(duì)起重機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行受力分析,利用拉格朗日定理分析了三維、含負(fù)載提升和不含負(fù)載提升的二維橋式起重機(jī)數(shù)學(xué)模型,并對(duì)不含負(fù)載提升的二維橋式起重機(jī)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行線性化處理,得到其線性模型。 第二,提出一種基于遺傳算法的起重機(jī)模糊控制方案。分別設(shè)計(jì)了位置模糊控制器和防擺模糊控制器,并利用遺傳算法優(yōu)化模糊控制器的隸屬函數(shù)、量化因子和比例因子,以增強(qiáng)模糊控制器的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,改善了系統(tǒng)的控制性能。 第三,提出一種起重機(jī)防擺混合控制方案。利用分層滑�？刂破鱽砜刂破鹬貦C(jī)小車位移和負(fù)載擺動(dòng),分別設(shè)計(jì)零振動(dòng)型和零振動(dòng)微分型時(shí)滯濾波器進(jìn)一步減小負(fù)載的殘留振蕩,使系統(tǒng)具有良好的動(dòng)態(tài)性能和強(qiáng)魯棒性。 第四,提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起重機(jī)模糊滑�？刂品桨浮ＴO(shè)計(jì)模糊滑�？刂破鲗�(shí)現(xiàn)起重機(jī)的精確定位和智能防擺,并利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)起重機(jī)模型中的不確定項(xiàng)進(jìn)行逼近,解決了負(fù)載變化和外界擾動(dòng)的不確定性問題。 針對(duì)三種控制方案都進(jìn)行了仿真研究,仿真結(jié)果表明了它們的有效性和可行性。
【學(xué)位授予單位】：太原科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：TH21
【圖文】：

1e2e3e4e圖 4.7 分層滑�？刂破鹘Y(jié)構(gòu)圖Fig 4.7 Diagram of hierarchical sliding mode controll模態(tài)后等效控制量為equ ，由式(2.22)和(4.101[ ]equ B A = c c x 件，采用切換控制。因此設(shè)計(jì)系統(tǒng)總控制律eq swu = u + u， k 為正值�；？刂频亩墩瘢捎� g ( s )代替 sign ( s )，即( )swu = kg s， μ > 1。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2728714