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1、（课程大作业）桥式卸船机抓斗摇摆控制技术综述学院：物流工程学院专业：物流技术与装备姓名：林龙(1049721102719)指导老师：胡吉全 教授2012 年 5 月 摘要：本文主要对国内外桥式卸船机的抓斗摇摆控制相关技术作了一个综合性的介绍，并在 查阅国内桥式抓斗卸船机止摆技术相关文献的基础上，介绍了一种国内前沿桥式卸船机抓斗 的防摆电子控制方法：为实现对小车的位置和抓斗的摆动分别控制而设计了两个控制回路， 其中一个回路采用常规 PID 算法调节小车位置和速度，另一个回路利用模糊逻辑控制器来消 除抓斗的摆动。关键词：桥式卸船机；抓斗摇摆控制技术；双回路控制技术1 引言目前，桥式抓斗卸船机被广泛
2、用于散货码头的生产作业中。然而桥式抓斗卸船机的 小车与抓斗之间采用钢丝绳连接，在卸船机的工作过程中，由于小车的加减速的抓斗的 提升动作及风、摩擦等扰动引起抓斗的来回摆动，严重影响了生产作业效率的提高。因 此迫切需要实现卸船机作业的自动控制，提高作业效率。近年来对卸船机的自动作业系统的研究引起了人们很大的兴趣。自动控制系统的核 心问题，很多学者在此方面作了大量的研究，诸如最优控制、增益调节、自适应控制、 状态反馈等，这些经典或现代控制方法都依赖于卸船机系统的数学模型。控制系统的状 态向量的选择及初始状态都对控制性能有很大的影响；此外，利用经典控制方法，由于 负载质量的变化使得系统的鲁棒性得不到保
3、证，同时由于小车抓斗系统的数学模型且 能适应不确定性的智能控制等可以被应用到此类控制中。本文将综合介绍国内外对桥式卸船机的抓斗防摆研究现状、研究难点，并介绍国内 部分桥式卸船机的抓斗摇摆控制前沿技术。2 国内外研究现状目前起重机的摇摆控制主要包括机械控制和电子控制两种。机械摇摆控制主要通过 机械手段消耗摇摆能量进而消除摇摆，是一种被动控制方式。这种方式耗时长、结构复 杂、可靠性差，而且减摇效果与司机操作经验有很大关系，限制了起重机工作效率的提 高。电子摇摆控制是一种主动控制方式，它将摇摆控制和小车运行控制结合考虑，不依 赖于司机的操作经验，是该领域研究热点。按照控制模型分，电子摇摆控制又可分为
4、基 于数学模型的控制与智能控制两种。基于数学模型的控制主要是采用最优控制、增益调 节、自适应控制、状态反馈等经典或现代控制方法。其控制性能的好坏依赖于所建立起 重机系统数学模型的精度，控制系统状态向量的选择及初始状态都对控制性能有很大的 影响。通过钢丝绳连接的抓斗小车系统本身具有时变性和非线性，再考虑抓斗起升与水 平运输联动、港口风浪等因素，使得基于数学模型的控制方法难以取得良好的控制效果。 因此，不依赖数学模型且能适应不确定性的智能控制方法如模糊控制可以被应用到此类 控制中。按照对抓斗摇摆的测量方式分，电子防摇可以分为闭环控制和开环控制。闭环控制 方式采用传感器实时采集抓斗的摇摆角度和角速度
5、，反馈给控制系统，通过控制小车加 速度，将抓斗摆动角度限制到最小，达到防摇的目的。但是该种方式需要的各种传感器 价格昂贵，反馈速度较慢，存在较大的时滞性，而且在雨雾等恶劣天气条件下灵敏度存 在问题，使得该方式的应用具有局限性。所以，建立数学模型，通过起升载荷、驱动电 机电流等估算出抓斗摇摆角度，从而进行摇摆控制；以及研究开环摇摆控制方法是许多 公司研究的方向。目前，国外一些公司开发了自己的抓斗摆动自控系统，其控制抓斗摆动的策略不同， 控制系统及方法也有差异。而且，从严格意义上讲，目前的桥式起重机自动操作系统并 非完全的自动系统，还只是辅助性的系统。我国的桥式抓斗卸船机的设计通常是根据用 户要求
6、，选用国外的抓斗摆动自控系统，还没有自己开发的成熟的自控系统。2.1 抓斗摇摆控制方法国内外研究现状目前，国内外主要的抓斗摇摆控制方法有：分段优化、双脉冲控制、模糊控制、模 糊神经网络控制等，前两种是基于数学模型的开环控制，后两种属于智能控制。德国SIEMENS公司最先在卸货起重机中采用了抓斗抗摆动控制技术。在起重机到 达接料斗地点之前，小车将在最短时间内迅速减速，以产生抓斗的受控摆动，在振动过 程中抓斗打开，物料依靠惯性飞落在接料斗，超过抓斗实际到达的位置。实际上抓斗并 没有到达卸货区的中间位置就完成了卸货，通过这种摆动控制，缩短了卸货周期。当抓 斗运行到靠近船的上方时，抗摆动控制功能将控制
7、小车和抓斗到达船舱正上方绝对垂直 的位置（倾斜角减少到零度）。这样，抓斗的运行沿着最快的运行引导路线，可以确保小 车有较高的运行速度（在卸货区和船之间的运行时间最短），并防止抓斗与船的边缘相碰 撞。瑞典ABB公司1983年推出桥式抓斗卸船机自动操作系统（GPO 抓斗摆动和性能 优化器），包括抓斗摆动控制功能。系统通过二级加减速来有效运用抓斗向小车运行前 方的摆动位移，以减少小车的运行行程和运行时间，达到减少作业循环时间、提高作业 效率的目的。操作时，小车分两步以最大加速度向着接料斗方向加速。小车开始加速时， 悬挂载荷的平衡角度的变化取决于小车的加速度和重力加速度之间的相互关系。由于达 到最大角
8、之前，第一级加速业已完成，在下一步的前期，角以恒定加速度增大，直至重 力超过加速期形成的摆动能。之后角速度向垂直位置增加，直至第二级加速开始。单摆 的摆动时间取决于摆长和重力引起的加速度。借助于加速和减速，可以控制摆动转角和 抓斗的摆动时间。加速度产生一个反角位移的内力。一旦二次加速完成，这个力将会使 角位移停止，而钢丝绳会随垂直悬挂的载荷一起以恒速（通常为最大）运动。当小车接近 接料斗时，电气制动也分两步自动开始。摆动相位的前半周期，只利用最大减速度的一 半，达到最大角时，减速度立即达到其最大值，结果是悬挂的载荷达到其平衡位置并保 持这个角度，小车此时迅速减慢，不停止就反方向加速，但不改变原
9、加速速率。在GPO 的基础上，ABB公司推出了 GPO2系统。GPO2系统可以根据钢丝绳长度和运行小车加 速度计算抓斗的位置；在不增加机构能力的情况下，通过对运行小车加速度的控制，使 运行小车在尽可能短的时间内达到全速；抓斗返回船舱的速度可以高一些；为适应卸载 粘性物料的要求，可以对小车进行减速并将运行小车稳定而准确地停在接料斗上方，在 设定的作业时间之后，运行小车自动返回船舱，实现了工作机构的半自动操作。大连理工大学的冯刚等提出一种桥式抓斗卸船机抓斗有控摆动的策略，即通过小车 运行速度曲线的设计控制抓斗摆动，并在小车接近料斗时快速制动，利用抓斗摆动抛出 物料，以提高卸船机的生产率。小车运行各
10、阶段抓斗摆动的运行分析及实例计算表明， 这一策略用于抓斗消摆自动控制系统是可行的。日本KAWASAKY公司在水岛钢铁厂原料码头的1500t/h钢丝绳牵引小车式卸船机 上，进行了卸船作业自动控制系统的研制开发，并成功地完成了工业性试验。控制系统 的开发以假设钢丝绳长度保持不变为前提，采用无摇摆角度传感器的程序控制方式，以 控制小车的横行加速度来控制摇摆角度，控制系统保证小车到达最大横行速度。其控制 方法如图 1-1 所示：以上摇摆控制方法主要是基于经验，在实际应用中的进一步扩展与优化受到限制。 时滞滤波器作为一种简单而有效的开环控制方法，逐渐被应用到抓斗摇摆控制问题中。 最简单的时滞滤波器包括两
11、个脉冲（即双脉冲控制原理）：第1个脉冲在零时刻产生振荡； 第2个脉冲延迟一定时间后产生的振荡与第1个振荡反向，幅值大小相同。如图1-2所 示。A1和A2的响应叠加后振荡完全消除，这就要求A2必须有适当的幅值。图 1-2 双脉冲控制原理示意图西安交通大学的董明晓利用时滞滤波原理，提出一种能有效消除载荷摆动控制算 法，将最小最大优化方法引入控制器设计，在系统参数变化范围内最小化最大残留振荡 能量，得到最小最大时滞滤波器。该滤波器对起升运动引起的系统参数变化不敏感，有 较强的鲁棒性，控制过程中不需要反馈信号。建立起重机仿真系统和模拟实验系统，基 于仿真和试验相结合的方法验证了这一控制技术的有效性。1
12、988 年，日本人 Kawashima 在其美国专利中，利用双脉冲原理实现起重机载荷的 防摇。在加速和减速阶段分别利用一个双脉冲，第二脉冲在第一脉冲施加后半个摆动周 期时施加；在两个双脉冲之间，载荷以匀速运行，并且无摇摆。2002 年，新加坡国立大 学的王宗仁在其中国专利中，利用双脉冲控制和叠加原理实现了变绳长的起重机防摇控 制，并采用全动态方程计算第二脉冲的精确施加时间与幅度。然而，时滞滤波器仍存在一定的局限性。在其前期整形算法中，柔性系统的模型均 假设为线性二阶时不变系统；而且当存在多模态时，则将系统的数学模型假设为解耦的， 但还没有任何的结论可以证明这种理想化的假设。以上限制了该理论在抓
13、斗摇摆控制这 类具有强非线性问题中的可靠应用。而且在应用双脉冲控制时，第二脉冲施加的时间与 幅度难以精确计算。此外，现场存在的不确定性也为该方法的应用造成了困难。作为智能控制主要分支之一的模糊控制，可以克服由于过程本身的不确定性、不精 确性及噪声带来的困难，因而在处理复杂系统的大时滞性、时变及非线性方面，显示出 较大的优越性24。模糊控制可以模仿起重机司机的实际操作经验建立模糊控制规则库， 可以很好地消除负载摆动而且能够保证系统具有较好的鲁棒性。利用模糊控制防摇的主 要原理是模仿司机的操作经验：开始时驱动小车加速运行，如果开始后还离目的地很远， 则应按一定加速度增加小车速度，使集装箱稍落后于小
14、车；当集装箱接近目标时，则应 按一定负加速度减少小车速度，使集装箱稍前于小车；当集装箱离目的地很近时，稍微 增大小车加速度（小车仍减速行驶），使集装箱正好悬于目标位置上，且当不摇摆时，电 机停车。上海交通大学的王晓军设计了一种基于模糊的起重机的定位和防摆控制方法，利用 两个模糊控制器对小车的位置和负载的摆动分别进行控制。仿真结果证明了该方法的可 行性，并且与线性二次型最优控制(LQR)进行了比较，表明了该方法的良好性能，且该 方法对不同的绳长和负载有着较好的鲁棒性。美国的 Mohamed B. Trabia 将模糊控制用于起重机摇摆控制，并通过仿真验证了其 效果。韩国的 Ho-Hoon Lee
15、 和 Sung-Kun Cho 发展了起重机三自由度模型的模糊逻辑防 摇控制。中国民航学院的华克强在模型吊车上对简化的模糊吊车防摆方案进行了实验研究， 取得良好效果。沈阳工业大学的李树江等提出一种基于 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。利用仿真结果表明 了该方法的有效性。当前模糊控制防摇系统的应用多处在试验或仿真阶段。而且单纯的模糊控制器的设 计亦有不足之处，缺乏理论的指导和有效的设计方法，不仅隶属函数的确定、模糊规则 的选取来自人的操作经验，并需经
16、过反复调试，才能得到比较好的控制品质，而且不能 在线修正以适应控制对象的大范围变化。将神经网络与模糊控制技术有机结合，用神经 网络生成隶属函数和修正模糊控制规则，既可以克服单纯的模糊控制必须具备较完善的 控制规则和系统自学习能力差的缺点，又可以克服神经网络信息隐式、权值的初始值难 以确定的不足，己成为国内外一个新研究方向。武汉理工大学的周勇将神经网络与模糊控制技术有机结合，设计出应用于集装箱起 重机防摇的模糊控制器和模糊神经网络控制器，针对单纯模糊控制中控制规则和隶属函 数选取的主观性，利用一种改进的模糊神经网络模型，提出了一种具有清晰的空间结构、 良好的自学能力和非线性逼近能力的模糊神经网络控制器的设计方法。实现对集装箱吊 车摇摆的智能控制，并对其效果进行了动态仿真。上海交通大学的肖鹏将模糊神经网络用于起重机电子防摇控制，并利用 MATLAB 中的神经网络工具箱对模糊神经
