王华荣,谢海智

(1.广东科技学院 机电工程学院,广东 东莞 523083;2.中移铁通有限公司 广东分公司,广东 广州 510088)

0 引 言

近年来,桥式起重机作为货物吊装、转运过程中必不可缺的吊装设备,在机场、港口等场所的应用愈加广泛。但是,由于起重机-钢丝绳-吊重之间存在刚柔耦合特性,吊重在惯性作用下吊运不可避免地会产生摆动。

传统的减摆方法常以降低工作效率为代价,通过降低吊装时的运行速度,并依靠货物重力自然衰减摆动幅度,在消除吊重摆动和定位上花费了大量的时间,增加了工人的操作难度,也存在一定的安全隐患,这就需要寻求一种有效的方法对小车的摆动进行控制[1，2]。

PID控制是最早应用于防摆控制的方法,具有简单、易实现的特点,但由于桥式起重机是一个多变量、参数不确定的系统,PID控制的参数无法实时调整,控制效果受到很大影响。

为提高吊装效率,使桥式起重机精确定位和快速消摆,学者们进行了大量研究,相继提出了模糊控制[3]、神经网络控制[4]、遗传算法等智能控制手段。胡艳丽[5]设计了一种模糊自整定PID防摆控制方法,采用模糊规则对PID的参数进行了调节,取得了较好的控制效果。但是由于模糊规则的制定有一定难度,取决于专家的经验,存在收敛速度慢、准确度不高的问题。针对这一问题,赵华洋等[6]提出了一种基于神经元PID控制策略,利用神经网络自学习功能实现了系统参数的实时调节。但神经网络算法存在计算周期长、运行效率较低的问题。……