点对点的迭代学习控制技术手段应用于桥式吊车

文摘

迭代学习控制(ILC)策略,提出了并实现了单摆和双摆模型桥式吊车的经历同时旅行和提升策略。的方法是基于使用完整的非线性运动方程生成的命令与迭代学习控制相结合,作为加速命令的悬臂起重机。这些命令调整消除残余振动加速度rest-to-rest动作。提出策略的性能测试使用一个实验模型的桥式吊车吊装。的命令是派生的实验分析和验证。结果表明,该ILC控制策略能够消除旅行和残余振荡在简单和双摆模型与提升。它也表明,在所有情况下,该方法具有低灵敏度的最初的电缆长度。

1。介绍

行业的一个主要问题,包括起重机操作是点对点的起重机载荷振荡动作。许多控制技术已经发展在过去的几十年里,以减少这些残留振荡。点对点操作起重机起重机控制器构成重大挑战的设计师。大体积的研究一直致力于起重机的动力学和控制1]。这类研究的主要目的是消除旅游和残余振荡和/或减少机动时间。

大规模使用起重机载荷通常转移。低效的起重机操作会导致大量生产延迟,毁灭性的财产损失,甚至失去生命。保持快速和安全的起重机操作,提出了许多反馈和前馈控制技术。研究人员已经成功地使用反馈振荡控制起重机的2- - - - - -7]。尽管反馈控制器可以有效地减少残留振荡,这些控制器可能需要额外的硬件安装在起重机或在某些情况下,改变现有的系统。这些变化可能是昂贵的或不切实际。

克服这些缺点的反馈控制器,开环技术越来越流行特别是在点对点的动作。Input-shaping起重机控制策略被认为是最常用的开环技术之一,它可以被定义为一个方法减少残留振荡的卷积序列脉冲与基线参考命令(8- - - - - -10]。如果基线命令是常数,然后生成的命令是一个input-shaped阶跃函数。

一些input-shaping技术在过去四十年派生。早一步塑造者是为了消除残留振荡的起重机载荷模型固有频率和阻尼比。这些塑造者被称为零振动(ZV)输入整形器。已研制出许多命令牛头刨床后来增加鲁棒性的塑造者。沃恩et al。10运动速度之间的妥协和牛头刨床数input-shaping方法鲁棒性。他们表明,强劲的塑造者通常有较长的时间,系统响应慢。使用模拟和实验,遗体等分别。11sway-free)开发了一个三维的开环控制策略,点对点旋转起重机的动作。他们表明,该控制方法是有效地消除残余振荡和离心力的影响。斯塔尔(12]使用对称的双加速度剖面运输暂停对象以最小的振荡。线性近似的振荡周期是用来计算开关时间和生成概要加速度的解析表达式。这项工作后来延长使用载荷频率的非线性近似生成单步和双对称加速度配置文件(13]。

克雷斯et al。14]分析证明了输入整形相当于一个陷波滤波器应用于通用输入信号和围绕的固有频率载荷振荡。他们一个二阶健壮的陷波滤波器应用于形状的加速度输入龙门起重机。数值模拟和实验验证这一战略上实现一个真正的双向起重机,移动加速度和任意一步改变电缆长度恒定的速度慢,表明,该策略能够有效地抑制残余载荷振荡。他们的工作后来延长开发一个input-shaping陷波滤波器减少旋转起重机的载荷振荡兴奋由操作员命令。据报道,一般而言,没有保证将这种滤波器应用于运营商的速度命令将导致激励方面所需的内容和频率,它只适用于低速度和加速度指令(15]。帕克et al。16)实验验证数值模拟的结果。

其他类型的命令中使用了牛头刨床文学。介绍了一个新的单级变量加速度剖面Alhazza和马苏德(17]。他们成功地消除了旅行和桥式吊车的剩余载荷振荡。他们的方法导致了加速度剖面是平滑相比双加速度剖面。他们的工作后来扩展到包括阻尼的影响(18]。数值模拟和实验证明了提出了不同的资料能够消除残余振荡阻尼比率(19]。

起重机控制研究的一个重要组成部分是专注于单摆模型的起重机电缆长度不变,避免复杂的分析,包括提升。众所周知,提升在运动方程中引入了时变参数。这些参数使解这些方程非常具有挑战性。下面这条线的研究,许多研究人员引入了新的塑造者和技术。Singhose et al。20.]研究了四种不同input-shaping控制器考虑提升的效果。在他们的工作,他们说最好的input-shaper生产减少73%在瞬态振荡时间最佳刚体的命令。他们还表明,input-shaping技术使用固定长度可以没有消除残余振动降低到可以接受的水平。马苏德和Daqaq21)成功地延长了双shaped-commands适应大型起重机动。性能验证实验模型扩展的同时执行大型集装箱起重机起重和穿越动作。

出现了新的的研究最近在起重机的命令形成双摆模型。此类研究的兴趣是由于钩的质量,使用在大型起重机起重机,可以如此之大,负载和起重机构可能出现双摆的行为(22,23]。在这样的应用程序中,设计一个控制系统使用单摆模型遭受严重的缺点由于不受控制的第二个模式振荡。这种控制系统甚至可能诱发振荡幅度较大的第二模式。

multidegrees自由系统,命令中塑造者为第一设计模式可能消除更高的模式,他们提供的振荡频率是奇怪的第一模式频率的整数倍。利用这一事实,Masoud et al。24]和马苏德Alhazza [25)使用基于模型的反馈开发命令牛头刨床的双摆模型桥式吊车。

rest-to-rest操纵是一个反复的过程,执行相同的任务相同的初始条件。这一事实使得迭代学习控制(ILC)技术完美的候选人这样的应用程序。学习控制技术有很多,如自适应控制、神经网络和重复控制(RC)。迭代学习控制方法是一个循环的过程,在每个循环或重复修改输入命令。研究使用这种技术面临诸多挑战,尤其是混蛋的命令配置文件和减缓系统上升时间。王等人。26回顾和比较三种不同的控制方法:迭代学习控制(ILC),重复控制(RC)和运行控制(R2R)。在他们的工作,他们大约分类学习型控制相关的400篇论文。此外,流程图特点的基础上提出了不同的方法作为指导原则选择一个适当的学习型控制不同的问题。Scardua et al。27]研究了利用强化学习(RL)开发时间最佳antiswing卸船机的控制。他们使用的双功能优化输出。在现实世界中,有许多工业系统执行重复的流程。ILC已经成功地应用在许多应用程序中(28- - - - - -42]。

在目前的工作,提出迭代学习控制技术和实现实验模型的桥式吊车减少残余振动的简单和双摆系统提升。方法是基于生成离散时间的加速命令配置文件使用完整的非线性运动方程,用迭代学习控制技术补充。离散时间点选择的数量根据所需精度的水平或依照实际实验起重机最小时间步长。建议的方法修改输入的命令在每一个重复的循环过程。学习的过程更进步的识别系统的输出,预测下一个重复输出接近实际产出,,因此,学习方法产量提高的结果。控制器参数,如时间、最大加速度、最大速度和加速度跳跃或抽搐,在rest-to-rest演习调谐消除残留振荡。确定控制器的性能分析和验证实验在高架起重机的一个按比例缩小的模型。结果表明,该控制技术能够消除残余振荡在简单和双摆情况。

2。数学模型

大多数研究起重机控制简化了起重机动力学作为一个单摆系统。尽管这种假设是有效的在某些情况下,可能会导致显著的性能改进,大型有效载荷或大规模钩子可能产生重要的第二模式振荡。在这种情况下,单一模式控制器会产生表现不佳。为了解决这个问题,双摆模型是用来表示大载荷的起重机。

在这项工作中,一个高架起重机和大型钩被建模为双摆。提升钢丝绳的长度,,被认为是变量;参见图1。长度电缆连接的负载的钩起重机是假定为常数。钩的位置向量,起重机的载荷,,都是

使用(1),动能和势能 应用拉格朗日公式,双摆模型的非线性运动方程的广义坐标和是

3所示。学习控制

学习控制方法是一个循环的过程,一般来说,修改输入命令重复周期。每一个周期开始,通常情况下,相同的初始条件。识别影响系统的直接输入对系统的输出,没有考虑到的动态系统,是后面学习控制过程的关键。下面推导澄清的概念学习控制技术。考虑循环系统的分段步输入固定的时间步骤;系统输出可以表示为在任何重复 在哪里

系统输出向量的长度吗,是系统参数矩阵,是系统的输入向量的长度,估计误差向量的长度吗,所有的重复。

系统参数矩阵可以启动任意;然而,这个矩阵的初始估计的发展有相当大的影响识别的过程。因为准确的参数矩阵是不可预测的,建议先从单位矩阵作为初始估计。通过假设一个很小的错误在(4),下一个重复输出表示为

自不知不觉无法预测因此,假设一个小矩阵的变化之间连续两次迭代,将代替。因此,(6)可以写成 和之间的差异的实际输出和期望输出值 在哪里是实际与期望输出值之间的变化th重复和是所需的输出。随着越来越多的有关系统获得的信息,输出估计来自矩阵计算变得更接近系统的实际输出。序列的变异和误差项和减少变得更接近。

解释的优化过程中,考虑一个适应度函数需要最小化如下: 在哪里和正在考虑矩阵。事实上,矩阵在减少变异,将更多的努力工作试图减少重复输入的差异。

替换从(7)(9),导致方程是分化有关,这使

求解最优输入,我们集(10)为零和求解,从而导致 在哪里

为了减少输入点之间跳跃或抽搐,在同一重复输入值之间的差异应该最小化;因此,一个平滑矩阵介绍了作为 和这个词 添加到(9)。因此,(11)成为 在哪里是平滑项的重量单位矩阵。矩阵致力于把更多精力放在输入相同的重复的差异最小化。

保持系统参数矩阵适用于估算下重复输出和保持学习过程在其范围内,减少重复之间的变化,系统的输入是很重要的。如果系统在连续两个重复的输入变化很大,学习和识别过程变得不可行。所以,这是至关重要的维持输入足够小的差异。

4所示。数值和实验验证

为了验证该方法的性能,提出了四个测试用例。单摆的前两种情况下是一个常数电缆长度和起重的单摆。其他两种情况的双摆一个常数电缆长度和双摆一个变量提升钢丝绳的长度。

MATLAB代码是用来计算优化加速度的悬臂起重机。这种加速进行数值求解运动方程;看到(3)。结果然后比较结果用桥式吊车的实验模型(见图2)。

桥式吊车的实验模型是一个三维起重机由INTECO。模型位于科威特大学实验室先进的振动。臂的运动和起重机的桥是由两个相同的直流电机控制。五个光学编码器用于起重机的测量状态变量;两个编码器测量臂和桥梁的运动,两个编码器测量钢丝绳的振动角,和一个编码器措施提升钢丝绳的长度。编码器的分辨率是1024脉冲/旋转。电脑运行MATLAB之间的界面的实时仿真软件环境和起重机设置通过使用一个RT-DAC / PCI多功能数字I / O板。起重机的臂的最大速度为0.3米/秒和0.9 m / s的最大加速度²。可用的悬臂起重机有0.6米,桥的痕迹。重量轻的电缆是用于两个群众代表起重机吊钩和负载。

在接下来的测试中,起重机的桥是固定的,只有平面运动被认为是。增量编码器安装在起重机的臂上,衡量振动角提升钢丝绳的仅用于监测目的。是很重要的在这里强调,该控制技术是一种开环技术。

4.1。单摆起重机电缆长度不变

钢丝绳长度的长度设置为0.4。有效载荷的质量是0.21公斤。使用这些参数,优化加速度剖面生成如图3(一个)。臂的速度和位移也显示在图3(一个)。臂的最大速度和0.55米的位移作为约束ILC。很明显,该ILC技术能够利用起重机的全部能力。

没有有效载荷振荡的引用,最快的操作使用时间最优实现刚体(TORB)加速度剖面。基于臂最大速度和加速度,完成TORB操作所需的时间是2.2秒。

实验和模拟钢丝绳的振动角,如图3 (b),证明的有效性ILC技术在消除残留振荡。一个小实验和模拟结果之间的差异,这是由于许多未建模非线性摩擦和机械等反弹。进一步检查图3 (b)显示的最大瞬态振荡角使用ILC概要文件0.08 rad虽然上升到0.15 rad使用TORB概要文件。此外,残留振荡会减少约99%。完整的ILC的机动时间2.9秒。尽管超过TORB机动时间,额外的时间是一个小的代价减少99%的残留振荡。ILC建模误差的敏感性在钢丝绳的长度,因此在设计频率,如图3 (c)。进一步检查图3 (c)显示,10%初始电缆长度误差导致大约0.02弧度最终残余角。这个大的初始误差10%,该技术的性能维持TORB相比减少了近92%。

4.2。单摆与起重吊车

在该测试中,任务复杂度的增加,由于提升对系统动力学的影响。同时提升和臂运动。提升被认为是线性的 在哪里是提升速度。提升钢丝绳的长度改变从0.55米到0.45米在加速阶段,然后从0.45增加到0.5年的减速阶段;参见图4(一)。加速度概要图4 (b)显示一个小时间ILC概要文件与TORB完成机动时间。钢丝绳长度的变化受限于使用0.12 m / s的最大提升速度实验起重机。实现显著减少残余振荡;参见图4 (c)。ILC的敏感性建模错误如图4 (d)。比较图4 (d)与图3 (c)表明,低估了初始电缆长度导致的增加最终残余振动而高估了初始长度导致减少最终残余角。值得注意的是,灵敏度曲线是一个函数的初始长度、速度,提升速度和加速度。改变任何这些参数的结果在一个小的变化敏感度曲线但总体保持形状。

4.3。双摆起重机钢丝绳长度不变

附加在本测试中,双摆臂的起重机上质量的0.105公斤代表起重机的吊钩和较低的质量代表起重机载荷0.210公斤。提升钢丝绳的长度设置为虽然连接长度的长度是任意设置(见图1)。

双摆的测试用例,只有提升钢丝绳的振动角测量。图5(一个)表明,ILC概要文件满足最大速度和位移约束。

图5 (b)显示了一些差异模拟和测量由于建模不确定性和被忽视的非线性振荡角。由于这种差异,测量残余振动减少98%相比,完全消除这些振荡的仿真结果。一个小惩罚约时间秒减少98%的价格振荡。

残余振动的敏感性的角度提升和连接电缆数据所示5 (c)和5 (d),分别。图5 (c)显示,10%的初始长度误差结果的最终残余振动只有0.01弧度和20%的误差结果在一个角小于0.02弧度。同样的观察发现在图5 (d)。一个有趣的观察是通过进一步检查这些数据,这表明ILC建模错误不敏感的双摆模型相比,单摆模型的情况。再一次,改变系统参数的结果在一个小量化改变控制器的性能。

4.4。双摆起重机起重

在该测试中,钢丝绳的长度改变线性的(16)。这个长度变化是很有挑战的事情因为频率的双摆式机动期间改变。在该测试中,起重只发生在加速和减速阶段。

最初的电缆长度是0.3米。巡航电缆长度为0.25米。最终提升钢丝绳长度的机动是0.33米;参见图6(一)。ILC和TORB输入图所示6 (b)。很明显,即使在这样一个复杂的情况下,ILC成功地满足系统约束的最大速度和位移。尽管测试的复杂性,图6 (c)显示了ILC模拟和测量的性能优良,和残余振动减少近99%。

灵敏度曲线振荡的角度提升和连接电缆数据所示6 (d)和6 (e),分别。图6 (d)显示,10%的初长度的变化估计结果在一个小残余角0.015弧度。这个结果表明,不同于单摆,提升的影响控制器性能的敏感性增加。另一方面,数字6 (e)显示,10%的初始估计结果误差只有0.005弧度残余角。这一结果表明,提升减少系统错误的敏感性在最初的质量评估。

值得注意的是,该技术成功地处理数值的情况下检查甚至高的提升速度,更大的加速度,小初长度,不同数量的点,等等。显示所有参数情况下检查,如点的数量,最大加速度,距离,最大速度,提升速度,实验中选择限制。

5。结论

在目前的工作,提出迭代学习控制技术来生成加速度资料涉及起重的高架起重机动作。拟议的ILC技术是最有用的应用程序重复自动动作。仿真和实验证明的有效性提出了ILC技术在消除残余振荡在单摆和双摆模型的开销起重机。完全消失在模拟,实验rest-to-rest演习使用ILC导致减少大约98%的残留振荡。显示了ILC技术处理演习涉及提升有效情况下没有提升小计算工作。ILC证明重要的鲁棒性和减少对建模误差和不确定性。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

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