本文關(guān)鍵詞：抓斗智能作業(yè)控制系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文主要針對(duì)該碼頭門座起重機(jī)頻繁出現(xiàn)的過(guò)載現(xiàn)象，對(duì)天津港焦炭碼頭30噸門座起重機(jī)控制系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)多次觀察整個(gè)物料抓取過(guò)程，發(fā)現(xiàn)過(guò)載現(xiàn)象是由于操作人員僅憑經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷閉斗的時(shí)機(jī)而導(dǎo)致抓取過(guò)多的貨物。當(dāng)起重量超過(guò)額定負(fù)載時(shí)，需將物料全部放下，重新進(jìn)行抓取。這樣重復(fù)操作不僅浪費(fèi)時(shí)間，影響整個(gè)港口的裝卸效率，而且浪費(fèi)能源。若繼續(xù)超載運(yùn)行，，會(huì)損害機(jī)械設(shè)備甚至出現(xiàn)安全隱患。 為了避免這種現(xiàn)象的發(fā)生，本文通過(guò)方案比較，最終采用研華USB4711-A數(shù)據(jù)采集卡對(duì)整個(gè)作業(yè)過(guò)程的起升電機(jī)以及開閉電機(jī)的電流和力矩進(jìn)行采集，并為數(shù)據(jù)采集卡設(shè)計(jì)了信號(hào)預(yù)處理電路�；谟布O(shè)計(jì)的基礎(chǔ)，通過(guò)編寫上位機(jī)程序以及數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)顯示和存儲(chǔ)。通過(guò)對(duì)閉斗過(guò)程的數(shù)據(jù)分析和現(xiàn)場(chǎng)的觀察，整個(gè)抓取過(guò)程分為三個(gè)步驟：首先，打開抓斗置于物料之上進(jìn)行閉斗操作；然后，在抓斗處于半閉合狀態(tài)時(shí)起升抓斗，漏出部分物料；最后，完成整個(gè)閉斗過(guò)程。通過(guò)對(duì)整個(gè)抓取過(guò)程的觀察，選取第一步中開閉電機(jī)的電流最大值、最小值、平均值以及第二步中起升電機(jī)的電流尖峰值作為樣本輸入，將最后的實(shí)際起重量作為樣本輸出，代入建立好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練找到特征數(shù)據(jù)和最終起重量之間的映射關(guān)系，能將預(yù)測(cè)的結(jié)果和實(shí)際起重量之間的誤差控制在令人滿意的范圍內(nèi)。在此基礎(chǔ)上，以ATMEGA128為核心控制芯片設(shè)計(jì)一個(gè)干預(yù)控制系統(tǒng)。通過(guò)對(duì)整個(gè)抓取過(guò)程的數(shù)據(jù)采集，該系統(tǒng)能利用程序篩選出所需要的樣本輸入數(shù)據(jù)，并且代入已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型，在閉斗之前預(yù)測(cè)出本次起重量并判斷其是否超出額定值，然后再對(duì)控制過(guò)程加以干預(yù)。即在抓取過(guò)程中就預(yù)判出最終的起重量從而利用程序來(lái)控制電機(jī)代替人來(lái)調(diào)整這個(gè)過(guò)程。這種改進(jìn)方案的實(shí)現(xiàn)，必須建立在大量的數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)上，所需完成的工作包括數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、數(shù)學(xué)建模和控制改進(jìn)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。 通過(guò)本文所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)，理論上能極大程度上的避免門機(jī)過(guò)載情況的出現(xiàn)，減少了機(jī)械設(shè)備的損耗，提高港口裝卸效率，同時(shí)亦能達(dá)到節(jié)能減排的目的。
【關(guān)鍵詞】：門座式起重機(jī) 抓斗BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)庫(kù)
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TH213.4;TP273
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 論文研究的背景及意義9-10
• 1.2 數(shù)學(xué)建模在現(xiàn)代工業(yè)中的應(yīng)用及發(fā)展10-11
• 1.2.1 數(shù)學(xué)建模概述10-11
• 1.2.2 數(shù)學(xué)建模在工業(yè)中的應(yīng)用和發(fā)展11
• 1.3 論文研究的主要內(nèi)容11-13
• 第2章 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)13-28
• 2.1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)13-14
• 2.2 可行性分析及方案比較14-18
• 2.3 采集系統(tǒng)的硬件設(shè)備18-22
• 2.3.1 數(shù)據(jù)采集卡概述及選型18-21
• 2.3.2 數(shù)據(jù)采集卡的的配置方案21-22
• 2.4 硬件電路設(shè)計(jì)22-26
• 2.4.1 信號(hào)采集電路設(shè)計(jì)22-25
• 2.4.2 供電電源電路設(shè)計(jì)25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-28
• 第3章 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)28-40
• 3.1 采集系統(tǒng)應(yīng)用軟件的介紹28-30
• 3.2 設(shè)計(jì)方案比較30-31
• 3.3 采集系統(tǒng)的軟件程序設(shè)計(jì)31-39
• 3.3.1 數(shù)據(jù)采集卡的示例程序分析31-33
• 3.3.2 上位機(jī)軟件及界面設(shè)計(jì)33-39
• 3.3 本章小結(jié)39-40
• 第4章 數(shù)學(xué)建模與結(jié)果分析40-56
• 4.1 數(shù)據(jù)的測(cè)試結(jié)果及初步篩選40-42
• 4.2 利用多元線性回歸及多項(xiàng)式擬合處理數(shù)據(jù)42-46
• 4.3 利用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)據(jù)46-55
• 4.3.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理及概述46-51
• 4.3.2 建模仿真及誤差分析51-55
• 4.4 本章小結(jié)55-56
• 第5章 抓斗控制系統(tǒng)的改進(jìn)設(shè)計(jì)56-67
• 5.1 硬件選型及設(shè)計(jì)56-58
• 5.2 軟件及控制方案的設(shè)計(jì)58-66
• 5.2.1 軟件程序設(shè)計(jì)58-65
• 5.2.2 控制方案的設(shè)計(jì)65-66
• 5.3 本章小結(jié)66-67
• 第6章 總結(jié)與展望67-70
• 6.1 總結(jié)67-68
• 6.2 展望68-70
• 致謝70-71
• 參考文獻(xiàn)71-73

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：抓斗智能作業(yè)控制系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：366176