Identification-Based Speed Control of an Overhead Crane with a Reduced Cargo Transfer Model

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

This paper considers an automatic control approach for an overhead crane trolley under the current parametric uncertainty of the crane, transported cargo, and exogenous disturbances. It generates a given trolley speed, which corresponds to the modern hardware implementation of control of cranes with asynchronous motors and frequency converters. The approach is based on a control scheme with a current parametric identification algorithm, an implicit reference model, and “simplified” adaptability conditions to track cargo movements directly. This algorithm involves a recursive least-squares method with the forgetting factor. Unlike previous publications on the topic, the idea is to use a reduced model of the “crane–cargo” object when moving the cargo along one horizontal axis. In this case, it is necessary to estimate only two parameters; moreover, the construction of the control algorithm becomes simpler and the closed-loop control system has a better performance. The stability of the closed-loop control system is proved and requirements for the parameters of the assigned reference motion are found. Due to the self-tuning property of the control system, the approach can be obviously generalized to construct an overhead crane control system along two horizontal axes and three axes (with simultaneous vertical movement of the cargo). A model example is given to demonstrate the implementability of this crane control system based on modern controllers and sensors.

Sobre autores

S. Kruglov

Irkutsk State Transport University

Email: kruglov_s_p@mail.ru
Irkutsk, Russia

S. Kovyrshin

Irkutsk State Transport University

Email: sergkow@mail.ru
Irkutsk, Russia

Bibliografia

  1. Мещеряков В.Н., Колмыков В.В. Способы определения параметров грузов, перемещаемых мостовыми кранами с системой автоматического успокоения колебаний // Фундаментальные исследования. − 2015. − № 7. − С. 79–84. [Mescheryakov, V.N., Kolmykov, V.V. Methods for Determining Parameters of Cargo Transported by Bridge Cranes with Automatic Swinging Suppression System // Fundamental Research. − 2015. – No. 7. − Р. 79–84. (In Russian)]
  2. Рогова Н.С., Юркевич В.Д. Разработка алгоритмов управления для перемещения груза портальным краном // Сборник научных трудов НГТУ. – 2017. − № 2(88). − С. 7–18. [Rogova, N.S., Yurkevich, V.D. Razrabotka algoritmov upravleniya dlya peremeshcheniya gruza portal'nym kranom // Sbornik nauchnykh trudov NGTU. – 2017. – No. 2(88). − S. 7–18. (In Russian)]
  3. Корытов М.С., Щербаков В.С., Шершнева Е.О. Обоснование значений коэффициентов регуляторов гашения колебаний груза мостового крана // Вестник СибАДИ. − 2017. − № 1(53). − С. 12–19. [Korytov, M.S., Sherbakov, V.S., Shershneva, E.O. Justification of Values Factor Controller Vibration Damping Shipping Bridge Cranes // The Russian Automobile and Highway Industry Journal. − 2017. – No. 1(53). − P. 12–19. (In Russian)]
  4. Антипов А.С., Краснова С.А. Система стабилизации положения тележки крана с использованием сигмоидальной функции // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2019. − Т. 20, № 10. − С. 609–614. [Antipov, A. S., Krasnova, S. A. Stabilization System of Convey-crane Position Via Sigmoidal Function // Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. − 2019. − Vol. 20, no. 10. – P. 609–614. (In Russian)]
  5. Chen, Z.M., Meng, W.J., Zhang, J.G. Intelligent Anti-swing Control for Bridge Crane // Journal of Central South University. – 2012. Vol. 19, no. 10. − P. 2774–2781.
  6. Qian, D., Yi, J. Hierarchical Sliding Mode Control for Under-actuated Cranes. Design, Analysis and Simulation. – Springer, 2015. − 199 p.
  7. Wu, X., Xu, K., Lei, M., He, X. Disturbance-Compensation-Based Continuous Sliding Mode Control for Overhead Cranes with Disturbances // IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. – 2020. − 17(4). − P. 2182–2189.
  8. Qian, Y., Hu, D., Chen, Y., Fang, Y. Programming-Based Optimal Learning Sliding Mode Control for Cooperative Dual Ship-Mounted Cranes Against Unmatched External Disturbances // IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. – 2023. − 20(2). – P. 969–980.
  9. Кабанов С.А., Никулин Е.Н., Якушев Б.Э., Якушева Д.Б. Оптимальное управление перемещением груза мостовым краном // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. – 2011. − Т. 54, № 5. − С. 56–65. [Kabanov, S.A., Nikulin, E.N., Yakushev, B.E., Yakusheva, D.B. Optimal Control over Load Movement with Bridge Crane // Journal of Instrument Engineering. – 2011. − Vol. 54, no. 5. − P. 56–65. (In Russian)]
  10. Romasevych, Y.O., Loveikin, V.S., Khoroshun, A.S., et al. Synthesis of Optimal Feedback Control of the Crane–Load System // International Applied Mechanics. – 2022. − Vol. 58. − P. 199–207.
  11. Петренко Ю.Н., Алави С.Э., Александровский С.В. Исследование работы мостового крана с контроллером нечеткой логики на основе трехмерной имитационной модели // Энергетика. Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ. − 2011. − № 3. − С. 20–25. [Petrenko, Yu.N., Alavi, S.Eh., Aleksandrovskii, S.V. Issledovanie raboty mostovogo krana s kontrollerom nechetkoi logiki na osnove trekhmernoi imitatsionnoi modeli // Ehnergetika. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedenii i ehnergeticheskikh ob"edinenii SNG. − 2011. – No. 3. − S. 20–25. (In Russian)]
  12. Drag, L. Model of an Artificial Neural Network for Optimization of Payload Positioning in Sea Waves // Ocean Engineering. – 2016. – Vol. 115. – P. 123–134.
  13. Sun, N., Fang, Y., Chen, H. Adaptive Antiswing Control for Cranes in the Presence of Rail Length Constraints and Uncertainties // Nonlinear Dynamics. − 2015. – Vol. 81. − P. 41–51.
  14. Zhang, M., Ma, X., Rong, X., et al. Adaptive Tracking Control for Double-Pendulum Overhead Cranes Subject to Tracking Error Limitation, Parametric Uncertainties and External Disturbances // Mechanical Systems and Signal Processing. – 2016. − Vol. 76–77. − P. 15–32.
  15. Круглов С.П., Аксаментов Д.Н. Метод адаптивного управления мостовым краном с прямым отслеживанием перемещения груза // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2020. − Т. 21, № 12. − С. 682–688. [Kruglov, S.P., Aksamentov, D.N. A Method of Adaptive Control of an Overhead Crane with Direct Tracking of the Load Movement // Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. − 2020. − Vol. 21, no. 12, − P. 682–688. (In Russian)]
  16. Круглов С.П., Аксаментов Д.Н. Адаптивное управление мостовым краном по скорости перемещения тележки // Доклады ТУСУР. – 2022. – Т. 25, № 1. − С. 86–92. [Kruglov, S.P., Aksamentov, D.N. Adaptive Control of the Overhead Crane by the Trolley Speed // Proceedings of TUSUR University. – 2022. – Vol. 25, no. 1. − P. 86–92. (In Russian)]
  17. Круглов С.П. Адаптивная автоматизация пилотирования самолетом на больших углах атаки на основе упрощенных условий адаптируемости. − Иркутск: ИФ МГТУ ГА, 2012. − 248 с. [Kruglov, S.P. Adaptivnaya avtomatizatsiya pilotirovaniya samoletom na bol'shikh uglakh ataki na osnove uproshchennykh uslovii adaptiruemosti. − Irkutsk: IF MGTU GA, 2012. − 248 s. (In Russian)]
  18. Сивухин Д.В. Общий курс физики. В 5 т. Т. I. Механика. 4-е изд. – М.: Физматлит, Изд-во МФТИ, 2005. − 560 с. [Sivukhin, D.V. Obshchii kurs fiziki. V 5 t. Tom I. Mekhanika. 4-e izd. – M.: Fizmatlit, Izd-vo MFTI, 2005. − 560 s. (In Russian)]
  19. Первозванский А.А. Курс теории автоматического управления. Учеб. пособие для вузов. − СПб: Лань, 2015. − 624 с. [Pervozvanskii, A.A. Kurs teorii avtomaticheskogo upravleniya. Ucheb. posobie dlya vuzov. − SPb: Lan', 2015. − 624 s. (In Russian)]
  20. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя: Пер. с англ. / Под ред. Я.З. Цыпкина. − М.: Наука, гл. ред. физ.-мат. лит. − 1991. − 432 с. [Ljung, L. System Identification: Theory for the User. – New Jersey: Prentice Hall Inc., 1991. – 519 p.]
  21. Круглов С.П. Адаптивное управление неминимально-фазовым скалярным объектом второго порядка с обеспечением заданных характеристик переходного процесса // Научный вестник НГТУ. − 2016. − № 4 (65). − С. 33–53. [Kruglov, S.P. Adaptive Control of a Non-minimal-phase Scalar Object of the Second Order with the Maintenance of the Preset Transient Characteristics // Science Bulletin of the NSTU. – 2016. – Vol. 64, no. 3. – P. 33–53 (In Russian)]
  22. ГОСТ 3332-54. Краны мостовые электрические общего назначения грузоподъёмностью от 5 до 50 т среднего и тяжелого режимов работы. Основные параметры и размеры. − М: Изд-во стандартов, 1974. [GOST 3332-54. Krany mostovye ehlektricheskie obshchego naznacheniya gruzopod"emnost'yu ot 5 do 50 t srednego i tyazhelogo rezhimov raboty. Osnovnye parametry i razmery. − M: Izd-vo standartov, 1974. (In Russian)]
  23. Жмудь В.А., Кузнецов К.А., Кондратьев Н.О. и др. Акселерометр и гироскоп MPU6050: первое включение на STM32 и исследование показаний в статике // Автоматика и программная инженерия. − 2018. − № 3 (25). − С. 9–22. [Zhmud, V.A., Kuznetsov, K.A., Kondratyev, N.O., et al. Accelerometer and Gyroscope MPU6050: The First Inclusion on STM32 and the Study of its Indications in Statics // Automatics & Software Enginery. – 2018. – No. 3 (25). – P. 9–22 (In Russian)]

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».