本發(fā)明涉及機電系統(tǒng)控制，尤其涉及一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的塔機自適應(yīng)防擺避障反饋控制方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在實際建筑工地或港口中，塔式起重機(簡稱塔機)因其運行效率高、工作空間大以及有效載荷能力強而發(fā)揮著重要作用。在實際施工現(xiàn)場中，不可避免地會出現(xiàn)建筑物和重型設(shè)備等障礙物，這對起重機的安全和高效運行提出了巨大挑戰(zhàn)。目前，塔式起重機仍以人工操作為主，依靠操作人員的經(jīng)驗進行操控，其存在工作效率低、抗擺動能力差、事故風(fēng)險高等問題，因此研究有效的塔式起重機自動控制系統(tǒng)具有重要意義。實際上，在利用塔機運輸過程中，臺車(或稱為小車)或懸臂的加速或減速均可能會因固有慣性而導(dǎo)致附載的貨物擺動，從而降低運輸效率，并帶來安全隱患。而由于塔式起重機固有的欠驅(qū)動特性、強耦合性和高非線性，防擺動控制系統(tǒng)的設(shè)計非常困難。此外，即使貨物擺動被有效抑制，貨物仍有可能與運輸路徑上的障礙物發(fā)生碰撞，從而帶來事故風(fēng)險。因此，如何設(shè)計一種有效的控制方法，在確保精確定位和消除擺動的同時實現(xiàn)自動避障是一項嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

2、為避免與障礙物碰撞，目前的研究多是借助移動機器人的啟發(fā)式路徑規(guī)劃算法，為起重機設(shè)計無碰撞路徑規(guī)劃方法，例如利用粒子群優(yōu)化算法、rrt路徑規(guī)劃算法、概率路線圖算法和a*算法等為起重機生成無碰撞路徑。雖然這些啟發(fā)式路徑規(guī)劃算法可以為起重機提供最優(yōu)的無碰撞起重路徑，但它們并沒有考慮到起重機的欠驅(qū)動特性和抑制擺動的實際需求。進一步的，目前還有研究主要采用軌跡規(guī)劃方法同時解決了避障和抑制擺動問題，例如基于采用二分法的旋轉(zhuǎn)起重機軌跡規(guī)劃算法、針對雙線錘頭起重機的無碰撞策略的優(yōu)化控制器以及具有避障功能的塔機自適應(yīng)輸入整形器等。

3、目前的多種起重機的避障算法/方法在抑制擺動和避障方面已取得較優(yōu)的效果，但是，這些方法需要大量的時間來求解運動軌跡，即使在相同的施工環(huán)境中，若起始位置和目標(biāo)位置發(fā)生變化，也需要重新規(guī)劃運動軌跡，造成時間浪費。此外，由于缺乏狀態(tài)反饋，這些方法對外界干擾和參數(shù)不確定性不具有很強的魯棒性，可能會導(dǎo)致安全隱患和事故。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為解決上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的塔機自適應(yīng)防擺避障反饋控制方法及系統(tǒng)，通過利用塔式起重機的耦合特性，將避障任務(wù)轉(zhuǎn)化為狀態(tài)約束控制問題，并設(shè)計多個狀態(tài)約束輔助項，將負(fù)載和臺車位置限制在無碰撞范圍內(nèi)，實現(xiàn)負(fù)載避障和安全運行，同時利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近起重機系統(tǒng)的不確定/未知動態(tài)，以此構(gòu)建自適應(yīng)防擺避障反饋控制器，利用該控制器進行塔機運行控制，同時解決包括避障、不確定干擾、狀態(tài)約束和非線性動態(tài)這些關(guān)鍵的、面向?qū)嶋H應(yīng)用的控制問題，實現(xiàn)了精確定位、快速抑制擺動和避障，整個控制過程安全有效，具有較短的運輸時間和較強的未知干擾魯棒性。

2、第一方面，本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的塔機自適應(yīng)防擺避障反饋控制方法。

3、一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的塔機自適應(yīng)防擺避障反饋控制方法，包括：

4、利用拉格朗日法，建立四自由度塔式起重機系統(tǒng)的動力學(xué)模型；

5、基于動力學(xué)模型，以目標(biāo)定位、抑制擺動、擺角約束、避障、運動區(qū)域約束和速度約束為控制目標(biāo)，構(gòu)建自適應(yīng)防擺避障反饋控制器；所述構(gòu)建包括：將塔機避障問題轉(zhuǎn)化為狀態(tài)約束問題，構(gòu)建擺動約束項、避障約束項、物理限制約束項和速度限制約束項以及用于描述系統(tǒng)中不確定參數(shù)和外部干擾的輔助項；其中，利用徑向基rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對塔機的輔助項進行近似，并根據(jù)更新率優(yōu)化近似的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重矩陣；

6、利用該控制器控制塔式起重機的懸臂轉(zhuǎn)動角度和懸臂上臺車位移，實現(xiàn)防擺避障移動控制。

7、第二方面，本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的塔機自適應(yīng)防擺避障反饋控制系統(tǒng)。

8、一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的塔機自適應(yīng)防擺避障反饋控制系統(tǒng)，包括：

9、模型搭建模塊，用于利用拉格朗日法，建立四自由度塔式起重機系統(tǒng)的動力學(xué)模型；

10、控制器構(gòu)建模塊，用于基于動力學(xué)模型，以目標(biāo)定位、抑制擺動、擺角約束、避障、運動區(qū)域約束和速度約束為控制目標(biāo)，構(gòu)建自適應(yīng)防擺避障反饋控制器；所述構(gòu)建包括：將塔機避障問題轉(zhuǎn)化為狀態(tài)約束問題，構(gòu)建擺動約束項、避障約束項、物理限制約束項和速度限制約束項以及用于描述系統(tǒng)中不確定參數(shù)和外部干擾的輔助項；其中，利用徑向基rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對塔機的輔助項進行近似，并根據(jù)更新率優(yōu)化近似的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重矩陣；

11、控制模塊，用于利用該控制器控制塔式起重機的懸臂轉(zhuǎn)動角度和懸臂上臺車位移，實現(xiàn)防擺避障移動控制。

12、第三方面，本發(fā)明還提供了一種電子設(shè)備，包括存儲器和處理器以及存儲在存儲器上并在處理器上運行的計算機指令，所述計算機指令被處理器運行時，完成第一方面所述方法的步驟。

13、第四方面，本發(fā)明還提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，用于存儲計算機指令，所述計算機指令被處理器執(zhí)行時，完成第一方面所述方法的步驟。

14、以上一個或多個技術(shù)方案存在以下有益效果：

15、1、本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的塔機自適應(yīng)防擺避障反饋控制方法及系統(tǒng)，利用塔式起重機的耦合特性，將避障任務(wù)轉(zhuǎn)化為狀態(tài)約束控制問題，并設(shè)計多個狀態(tài)約束輔助項，將負(fù)載和臺車位置限制在無碰撞范圍內(nèi)，實現(xiàn)負(fù)載避障，并將小車和懸臂控制在運動范圍和速度限制內(nèi)，實現(xiàn)安全運行，同時利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近起重機系統(tǒng)的不確定/未知動態(tài)，以此構(gòu)建自適應(yīng)防擺避障反饋控制器，利用該控制器進行塔機運行控制，同時解決包括避障、不確定干擾、狀態(tài)約束和非線性動態(tài)這些關(guān)鍵的、面向?qū)嶋H應(yīng)用的控制問題，實現(xiàn)了精確定位、快速抑制擺動和避障，整個控制過程安全有效，具有較短的運輸時間和較強的未知干擾魯棒性。在此基礎(chǔ)上，還利用李雅普諾夫(lyapunov)穩(wěn)定性理論從理論上證明了所提控制方法及系統(tǒng)的收斂性和穩(wěn)定性，并通過硬件實驗驗證了所提控制器的有效性。與現(xiàn)有方法相比，在存在相同外部干擾和不確定性的情況下，所提方法可減少70％的運輸時間，極大提高運輸效率。

16、2、本發(fā)明中，基于非線性反饋控制方法，將塔機避障問題轉(zhuǎn)化為塔機的狀態(tài)約束問題，基于構(gòu)造的狀態(tài)約束項，非線性控制器可將小車和臂架限制在無碰撞區(qū)域內(nèi)以實現(xiàn)避障，而不是跟蹤無碰撞的參考軌跡，這一方式消除了運動軌跡規(guī)劃的需要，顯著提高了運輸效率。

17、3、本發(fā)明中，根據(jù)塔式起重機的耦合特性，設(shè)計了欠驅(qū)動擺動約束項，將載荷擺動角度限制在預(yù)定范圍內(nèi)，避免載荷擺動與障礙物碰撞，而且擺動約束項也有效地抑制了運輸過程中的載荷擺動。

18、4、本發(fā)明在設(shè)計的控制方法中引入徑向基rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對不確定/未知動力學(xué)函數(shù)進行逼近，有效地提高了臺車/懸臂的定位精度，提高了控制器對外部干擾和不確定參數(shù)的魯棒性，提高安全性能。

技術(shù)特征：

1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的塔機自適應(yīng)防擺避障反饋控制方法，其特征在于，包括：

2.如權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的塔機自適應(yīng)防擺避障反饋控制方法，其特征在于，所構(gòu)建的動力學(xué)模型包括驅(qū)動狀態(tài)量和非驅(qū)動狀態(tài)量，其中驅(qū)動狀態(tài)量包括懸臂轉(zhuǎn)動角度和懸臂上的臺車位移，非驅(qū)動狀態(tài)量包括臺車牽拉的負(fù)載在三維空間中擺角，該擺角包括負(fù)載在懸臂水平方向上的擺角和負(fù)載在懸臂垂直方向上的擺角。

3.如權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的塔機自適應(yīng)防擺避障反饋控制方法，其特征在于，目標(biāo)定位控制目標(biāo)是指在設(shè)定時間內(nèi)控制懸臂轉(zhuǎn)動到目標(biāo)角位置及控制臺區(qū)移動到目標(biāo)位置；

4.如權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的塔機自適應(yīng)防擺避障反饋控制方法，其特征在于，所述擺動約束項和避障約束項作為控制器的非線性控制部分，分別將小車限制在無障礙區(qū)域內(nèi)和將擺角限制在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，用于實現(xiàn)擺角約束和避障；

5.如權(quán)利要求4所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的塔機自適應(yīng)防擺避障反饋控制方法，其特征在于，所述擺動約束項、避障約束項、物理限制約束項和速度限制約束項的構(gòu)建，包括：

6.如權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的塔機自適應(yīng)防擺避障反饋控制方法，其特征在于，利用徑向基rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對塔機的輔助項進行近似，表示為：

7.如權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的塔機自適應(yīng)防擺避障反饋控制方法，其特征在于，所述控制器表示為：

8.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的塔機自適應(yīng)防擺避障反饋控制系統(tǒng)，其特征在于，包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括存儲器和處理器以及存儲在存儲器上并在處理器上運行的計算機指令，所述計算機指令被處理器運行時，完成如權(quán)利要求1-7中任一項所述的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的塔機自適應(yīng)防擺避障反饋控制方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，用于存儲計算機指令，所述計算機指令被處理器執(zhí)行時，完成如權(quán)利要求1-7中任一項所述的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的塔機自適應(yīng)防擺避障反饋控制方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的塔機自適應(yīng)防擺避障反饋控制方法及系統(tǒng)，涉及機電系統(tǒng)技術(shù)控制，該方法包括：利用拉格朗日法，建立四自由度塔式起重機系統(tǒng)的動力學(xué)模型；以目標(biāo)定位、抑制擺動、擺角約束、避障、運動區(qū)域約束和速度約束為控制目標(biāo)，構(gòu)建自適應(yīng)防擺避障反饋控制器，包括：將塔機避障問題轉(zhuǎn)化為狀態(tài)約束問題，構(gòu)建擺動約束項、避障約束項、物理限制約束項和速度限制約束項以及用于描述系統(tǒng)中不確定參數(shù)和外部干擾的輔助項；其中，利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對塔機的輔助項進行近似，并根據(jù)更新率優(yōu)化近似的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重矩陣；利用該控制器控制塔式起重機的懸臂轉(zhuǎn)動角度和懸臂上臺車位移，以此實現(xiàn)安全有效、精準(zhǔn)快速的防擺避障移動控制。

技術(shù)研發(fā)人員：馬昕,王凱,李貽斌
受保護的技術(shù)使用者：山東大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30