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汽車起重機抗搖擺控制系統(tǒng)研究

發(fā)布時間:2020-11-07 09:53
   汽車起重機(旋轉(zhuǎn)起重機)被廣泛應(yīng)用于很多場合,這種起重機現(xiàn)在通常是由人工來操縱。為了使起重機工作得更安全和快速,必須考慮到防搖問題,這種情況下不依靠自動控制的方式是很困難的。這種起重機吊運物體時經(jīng)過的軌跡通常是不確定的,并且工作環(huán)境也不相同,所以適合采用閉環(huán)控制方式。與門式起重機和橋式起重機不同,目前研究旋轉(zhuǎn)類起重機的方法比較少,因為這類起重機具有的明顯的非線性的特征以及角度傳感器的問題,使其防搖控制比較困難。 本文討論了汽車起重機吊運貨物過程中的鋼絲繩搖晃問題,分析了產(chǎn)生該問題的原因,建立了一個研究該問題的協(xié)同仿真環(huán)境。采用ADAMS建立汽車起重機的模型并嵌入到MATLAB/Simulink模型中作為被控對象,在此基礎(chǔ)上驗證抗搖控制方法的效果。本文采用模糊推理器作為主要控制器,一共有兩個控制器,分別控制徑向運動和旋轉(zhuǎn)運動,每個控制器包括兩個模糊推理器,分別用于位置跟蹤和防搖控制。 ADAMS/Simulink協(xié)同仿真的結(jié)果表明所采用的控制方法是一種效果較好的防搖控制方案。防搖控制系統(tǒng)是起重機進(jìn)一步實現(xiàn)自動化的基本條件,本文采用的系統(tǒng)聯(lián)合仿真的實現(xiàn)過程和經(jīng)驗對于今后構(gòu)造和驗證其它的自動控制模型具有很好的參考價值。
【學(xué)位單位】:重慶交通大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2008
【中圖分類】:TH213.6
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 起重機鋼絲繩搖晃問題的來源及其研究意義
        1.1.1 起重機防搖控制方法總體情況
        1.1.2 橋式起重機防搖控制
        1.1.3 汽車起重機防搖控制
    1.2 本文的主要工作
第二章 液壓式汽車起重機概述
    2.1 汽車起重機的主要組成
        2.1.1 動力裝置及驅(qū)動型式
        2.1.2 工作機構(gòu)
        2.1.3 控制系統(tǒng)
    2.2 汽車起重機在我國及世界上的生產(chǎn)和使用現(xiàn)狀
    2.3 汽車起重機的發(fā)展趨勢
第三章 汽車起重機動力學(xué)模型
    3.1 模型概述
    3.2 起重機抗搖問題在數(shù)學(xué)模型上的特點
    3.3 ADAMS 理論及方法
        3.3.1 多體系統(tǒng)動力學(xué)簡介
        3.3.2 ADAMS 的理論和計算方法
    3.4 ADAMS 上的起重機模型
        3.4.1 ADAMS 建模方法概述
        3.4.2 機構(gòu)模型
        3.4.3 液壓系統(tǒng)模型
        3.4.4 傳感檢測系統(tǒng)模型
        3.4.5 運動過程仿真
        3.4.6 吊臂和鋼絲繩的彈性對搖晃產(chǎn)生的影響
第四章 控制系統(tǒng)研究
    4.1 控制方案概述
    4.2 被控對象(起重機)模塊
    4.3 模糊推理器設(shè)計
        4.3.1 隸屬度函數(shù)的建立(模糊化)
        4.3.2 模糊控制規(guī)則及決策方法
        4.3.3 模糊決策
        4.3.4 解模糊方法
    4.4 MATLAB 模糊推理器(FIE: fuzzy inference engines )構(gòu)成
    4.5 SIMULINK 建模與仿真
    4.6 提高仿真效率的措施
第五章 ADAMS/SIMULINK 協(xié)同仿真
    5.1 ADAMS 中的控制系統(tǒng)仿真方法概述
    5.2 ADAMS、MATLAB(SIMULIN K)協(xié)同仿真介紹
    5.3 ADAMS、MATLAB(SIMULINK)聯(lián)合仿真實現(xiàn)
    5.4 仿真結(jié)果
第六章 結(jié)論及展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
在學(xué)期間發(fā)表的論文及科研成果

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 程映球;湯美林;;汽車起重機轉(zhuǎn)臺抗擺動技術(shù)研究與有限元分析[J];工程機械;2011年04期



本文編號:2873776

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