【摘 要】
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桥式吊车的快速、准确定位与防摆,对人们的工作效率以及人身安全具有重要意义。桥式吊车是一种典型的欠驱动系统,尤其是在变绳长、变负载和变目标位置情况下,导致系统控制难
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桥式吊车的快速、准确定位与防摆,对人们的工作效率以及人身安全具有重要意义。桥式吊车是一种典型的欠驱动系统,尤其是在变绳长、变负载和变目标位置情况下,导致系统控制难度大大增加,目前仍然没有一个较为合适的方法对其进行自动控制。本文首先对吊车系统建模,建立系统变绳长条件下的非线性数学模型,指出传统的线性化方法不再是最优选择,并应用智能控制方法对定绳长、变绳长、变负载及变目标位置进行了实验及分析,尽可能地模拟吊车实际控制过程。其次,设计了一套桥式吊车实验系统,来模拟吊车的定绳长和变绳长控制过程,并在MATLAB平台下进行实时控制实验。然后分别用模糊控制、变论域模糊控制及自适应神经模糊推理系统对吊车系统进行控制实验,表明智能方法在处理非线性数学模型上的优越性。同时将智能方法中的神经网络算法和传统方法中的LQR控制算法结合起来,设计了基于LQR和BP神经网络的控制器(简称为LQR-BP),将复杂的非线性系统过程分解为垂直运动和水平运动两个线性过程,并相应地对桥式吊车系统进行了控制实验。最后,基于定绳长、变绳长的控制实验,对各个控制算法的控制效果进行了综合分析,分析各个控制算法在变目标位置和变负载条件下的控制效果优劣,其中,定绳长在一定的线性化处理下可以认为是线性过程,变绳长过程则为非线性过程。
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