欠驱动桥式吊车消摆跟踪控制

对于桥式吊车系统而言,其控制目标是将货物快速、精确、摆动尽可能小地运送到目标位置.为此,本文提出了一种新型的轨迹跟踪控制策略,可在保证负载快速平稳运送的同时,有效地抑制并消除整个过程中负载的摆动.具体而言,通过对吊车动力学模型进行一系列的变换,设计了一种新颖的跟踪控制器,并对闭环系统信号的有界性与收敛性进行了理论分析.与调节控制方法相比,本文方法可保证台车的平滑启动与运行;此外,本方法放宽了已有轨迹跟踪控制方法对参考轨迹的约束条件,更具实用性与一般性.实验结果表明,本文设计的控制器能取得优于已有方法的控制效果,并对外界干扰具有很强的鲁棒性.     

欠驱动桥式吊车系统自适应控制

针对桥式吊车这类非线性欠驱动系统, 提出了一种基于耗散理论的自适应控制器. 它能够有效地抑制运输过程中负载的摆动, 并将其快速准确地运送到指定的位置. 相比其他吊车控制系统, 这种控制器无需准确测量台车和负载质量以及吊绳长度, 可以根据系统响应情况来对这些参数进行在线估计, 这将极大地方便控制器在实际吊车系统中的推广应用. 对于闭环系统的稳定性, 文中通过李雅普诺夫理论及拉塞尔不变性原理进行了证明, 仿真结果也证实了这种自适应控制器能够对吊车系统进行良好的控制.     

基于滑模方法的桥式吊车系统的抗摆控制

针对桥式吊车这类欠驱动系统，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武吊车系统抗摆控制的有效性．     

基于LQR和变论域模糊控制的吊车防摆控制

针对吊车这类非线性欠驱动系统。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．仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于输入整形技术的吊车系统防摆控制

针对传统吊车防摆闭环控制方法存在的控制器设计相对复杂、控制效果不理想、不易实现等问题,提出了一种基于经典控制理论与前馈输入整形技术相结合的控制技术。首先,对吊车系统进行建模并简化数学模型,采用经典控制理论设计吊车的伺服控制系统。其次,在吊车伺服系统的基础上,引入输入整形技术设计吊车系统的ZV输入整形器。最后,通过MATLAB仿真验证所提出控制技术的有效性。     

基于吊车一双摆系统的可拓控制仿真研究

在现有的可拓控制器的结构及算法基础上提出了一种基于最优控制理论的改进的可拓控制算法(LQR-EC),并应用于吊车一双摆这一单入多出系统.借助MATLAB仿真平台对其控制效果进行仿真研究.结果表明,LQR-EC算法具有原理简单、响应快速稳定等特点.     

基于卡尔曼滤波器的吊车消摆定位滑模控制

为解决持续和大幅值突变两种不同类型的外部扰动对欠驱动吊车工作的影响,同时考虑了系统噪声和量测噪声,提出一种基于扩展卡尔曼滤波器和滑模控制结合的复合控制方案.该控制方案先利用扩展卡尔曼滤波器估计吊车系统真实状态量的变化,减少干扰对系统的影响,达到减小滑模控制中切换增益的目的,有效抑制滑模控制中的抖振现象,再结合滑模控制进...     

欠驱动岸边集装箱起重机防摆控制方法研究综述

针对控制领域的研究热点之一非线性、欠驱动岸边集装箱起重机防摆控制问题,从欠驱动系统的概念和岸边集装箱起重机动力学模型出发,详细分析研究的必要性、国内外研究现状和难点。最后,分析现有控制方法存在的主要问题,并对岸边集装箱起重机防摆控制方法进一步的发展方向进行了展望。     

基于能量耦合的欠驱动三维BC防摆控制

针对桥式起重机运行过程中,台车加速度变化引起的负载摆动问题,提出了一种用于欠驱动三维桥式起重机系统的能量耦合非线性控制方法.方法基于定绳长三维桥式起重机系统,引入负载空间位移误差信号,增强小车运动与负载摆动之间的耦合关系,构造新型的能量函数,设计了一种能量耦合的控制律;并且利用李雅普诺夫方法和拉萨尔不变性定理证明闭环系...     

基于输入整形策略的船上回转吊车防摆控制

为了解决船上吊车的防摆问题,实现负载快速准确的定位,建立了系统的空间三维数学模型,提出了基于输入整形的前馈开环消摆控制策略。对定摆长条件下系统控制输入设计了ZVD(Zero Vibration and Derivative)输入整形器;基于输入整形器灵敏度曲线,利用矢量求和的方法设计了对称3峰的EI(Extra Insensitive)输入整形器,解决了在绳长变化时吊车系统防摆的控制问题;指出了输入整形对海浪影响的抑制作用。仿真结果验证了输入整形对于船上吊车防摆控制的有效性。     

欠驱动三维桥式吊车系统自适应跟踪控制器设计

针对三维桥式吊车系统的欠驱动特性, 设计了一种目标轨迹自适应跟踪控制器. 相比其他常规的三维桥式吊车控制器, 它不需要对吊车模型进行任何近似解耦或线性化处理, 并且考虑了系统所受的摩擦力与空气阻力等干扰. 在负载质量和吊绳绳长等发生变化或存在不确定因素的情况下, 它依然能实现对台车的精确定位与负载摆动的有效抑制. 对于闭环系统的稳定性, 文中通过Lyapunov方法和芭芭拉定理对其进行了理论分析, 随后的实验结果也表明了这种自适应跟踪控制器良好的控制性能和对不确定性因素的适应性.     

Adaptive Proportional-Derivative Sliding Mode Control Law With Improved Transient Performance for Underactuated Overhead Crane Systems

In this paper, an adaptive proportional-derivative sliding mode control (APD-SMC) law, is proposed for 2D underactuated overhead crane systems. The proposed controller has the advantages of simple structure, easy to implement of PD control, strong robustness of SMC with respect to external disturbances and uncertain system parameters, and adaptation for unknown system dynamics associated with the feedforward parts. In the proposed APD-SMC law, the PD control part is used to stabilize the controlled system, the SMC part is used to compensate the external disturbances and system uncertainties, and the adaptive control part is utilized to estimate the unknown system parameters. The coupling behavior between the trolley movement and the payload swing is enhanced and, therefore, the transient performance of the proposed controller is improved. The Lyapunov techniques and the LaSalle's invariance theorem are employed in to support the theoretical derivations. Experimental results are provided to validate the superior performance of the proposed control law.      

基于DSP的自适应神经元网络控制系统的研究

某大型设备的液压系统在工作中需要一定的油压对其进行支撑,所以要保证油压根据要求维持在某一稳定值。针对于此,研究并设计了一个基于DSP的自适应神经元网络控制系统,通过该控制算法可以调整油泵电机的频率使得油压达到要求的稳定值。由于该液压控制系统在实际运行中油压值会出现波动,因此调节的快速性和稳定性是本控制系统的关键。该控制算法经由现场采样和实验的仿真测试,证实了其有效性。     

等离子喷涂过程的BP神经网络自适应控制*

分析了ＢＰ网络辨识器和控制器的常规训练方法存在的不足之处及其限制，提出了一种通过网格辨识器的灵敏度网络反传对象的误差来训练ＢＰ网络控制器的新方法，根据ＢＰ网络放自适应控制的相容性，提出了一种新的ＢＰ网络自适应控制结构，并利用ＢＰ网络辩识器的灵敏度网络训练ＢＰ网络控制器的思想，来调整ＢＰ网络控制器的参数，等离子喷涂过程控制模型的训练研究表明其效果良好。     

一种鲁棒神经网络自适应控制策略及其应用

针对具有外部干扰等不确定因素的离散未知非线性受控对象,提出了一种鲁棒神经网络自适应控制策略.该策略运用自适应预测及带遗忘因子的递推最小二乘参数估计的思想,对神经网络的预报输出进行修正,利用鲁棒反馈控制器保证系统稳定性,并对控制信号的增量进行限幅以抑制突变大幅值干扰信号对系统的影响.将提出的控制方法应用于实验室级液面系统的仿真中,结果表明了该控制策略的有效性.     

一种基于模糊逻辑神经网络的自适应控制及其应用

本文提出了一种模糊逻辑神经网络自适应控制器．这种控制器由一个模糊高斯神经网络和一个多层神经网络组成．它具有自适应和学习能力．计算机仿真和实际的伺服直流电机调速实验的结果表明本文提出的这种控制器是切实可行的，其系统响应和鲁棒性优于常规的Ｆｕｚｚｙ控制．     

Review of Antiswing Control of Shipboard Cranes

Shipboard cranes are extensively utilized in numerous fields such as cargo transferring and offshore engineering. The control of shipboard cranes, especially the antiswing control of payloads, has attracted much research attention due to their typical underactuation characteristics and complicated dynamics. Through comparisons of the traditional land-fixed cranes, a brief review on modeling and dynamics analysis is presented to illustrate the tremendous challenges and difficulties in controller design for shipboard cranes. A comprehensive review and brief analysis of shipboard crane control strategies are further presented. Some future research directions are also put forward for reference. It is expected that the paper will be useful for improving existing control schemes and generating novel control approaches for shipboard crane systems.      

基于神经网络的一类非线性系统的自适应控制

基于递归神经网络给出了仅含一个非线性环节的一类非线性系统的自适应控制方案。该方案采用递归神经网络辨识非线性系统中的未知非线性环节。沿用广义最小方差自校正控制方法,可以解决非线性环节未知和工作点变化时传统方法无法控制的自适应控制问题。理论分析和仿真结果表明,该方法具有很好的控制效果。     

电梯运行速度自适应神经元控制研究

讨论了影响乘客舒适感和平层精度的电梯速度曲线 ,提出了一种基于神经元的自适应控制方法 ,理论和仿真结果证明了其可靠性及可行性。     

采用动态神经网络的多模型自适应重构控制方法

针对复杂的系统,提出一种基于多模型结构的自适应重构控制方法,使得系统可以在不同的运行环境下跟踪给定的信号,并且对特定的故障情况具有控制重构的能力;首先,由多个线性模型和一个模糊模型构成多模型控制结构,并设计多模型自适应控制器的权值调整规则,以获得当前最佳的控制输入,再引入动态自适应神经网络以保证系统的稳定性,并避免模型切换等噪声干扰;最后,对某型歼击机进行正常和故障状态下的控制仿真,结果表明所提重构控制方法是可行有效的。