英语原文共 9 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
通过无线传感器和执行器网络实现塔式起重机的独立运动控制
包含文件信息：
文章史：2015年1月2日收到本文
2015年4月24日收到本文修订版本
2015年11月9日接受本文
2015年12月3日可在网上查阅本文
这篇论文被Y.Chen. 推荐发表
关键词：动态多延迟控制器
I/O解耦
时间延迟
塔式起重机
无线网络
摘要：研究了通过一种无线传感器和执行机构网络独立控制塔式起重机性能变量的问题。开发了塔式起重机完全非线性数学模型。基于适当的数据驱动规范，导出了系统的精确线性近似，包括通信延迟的上限。利用这种线性近似，提议了一种用于系统性能输出独立控制的动态可测量输出多延迟控制器。该控制器表现令人满意，尽管其存在模型的非线性和无线网络的通信延迟。
1.介绍
起重机被用于某些具有重大经济影响的应用中。传统的用途有建筑（桥梁、水坝、建筑物）、运输（装载和卸载货物）、工业（石油平台、炼油厂）、核电站和生物/生态应用（见【1-3】及其中的参考文献）。高效的起重机操控性需要适当的控制，也需要精确的起重机数学模型（见f.e.[4-14]）。
对于塔式起重机的情况，重要的结果已经在【1-4】中被给出。在【4】中，一种塔式起重机的简化非线性模型正在一种非惯性框架中以一种球面摆的形式发展。然后该模型被用于分析线性加速支撑和描述恒速圆形路径支撑的情况。在【5】中，正在开发一种塔式起重机的简化数学模型，然后该模型被用于展示多台3d塔式起重机无线控制的事件触发控制器的性能。例如时延和丢包等网络不确定性的影响在控制器设计阶段没有被考虑，但是它们被用于闭环系统的计算实验。类似的问题在【6】中进行了研究。在【7】中，实验室塔式起重机的数学模型正在被开发，而且一种局部的非线性模型预测控制被提出，以便性能输出能遵循一种期望的路径。当小车的动力学系统，起重机悬臂的长度和角位移被忽略，其各自的加速度对系统而言被视作可执行的输入量。
对于其他类别的起重机（例如桥式起重机、架式起重机、旋转起重机和吊杆起重机），已经发表了几项成果。特别是在【8】中，蓝牙协议被用于桥式起重机系统的短程无线控制。其控制器的类型基于不适用来自系统动力学信息的规则。网络参数的影响没有被研究。在【9】中，一种局部的模糊的逻辑控制方案和一种局部的LQG控制器正在被用于调节由携带着承载负载的电缆的平台组成的2d吊杆起重机的性能输出。这结果已经通过物理实验的验证。在【10】中，2d吊杆起重机系统的数学模型被用于开发结合了一种反馈线性化方法和一种时间延迟控制计划的局部控制器。在【11】中，一种简化的旋转起重机系统的数学模型被用于开发一种用于控制只涉及垂直轴旋转的负载的振动的局部神经网络控制器。在【12】中，以一种简化的吊杆起重机的数学模型为基础，I/O线性化方法被用于局部控制回转和变幅运动。这种被提出的方法的有效性经过了在一台工业港口移动式起重机上所完成的物理实验的验证。在【13】中，一种简化的旋转起重机的数学模型正在被开发，一种最佳的局部开环控制正在被用于实现负载质量的摆动自由、点对点运动。这种被提出的方法的性能经过了物理和计算实验的证明。在【14】中，一种配备了柔性缆绳的起重机系统的数学模型正在以偏常微分方程为代表的混合体系的形式被开发。基于该系统的数学模型，一种基于局部积分障碍Lyapunov函数的控制方案被提出来抑制不期望的振动。
从通信的角度来看，【5，6，8】中的控制器使用无线连接，而在【7，9，10-14】中控制器被提议使用有线连接。
从控制的角度来看，在【5，6】中由事件触发方案已经被提出。在【8，9】中基于纯规则和模糊处理的方法已经被使用。在【9，13】中最佳方法已经被应用。在【11】中，一种智能神经方法已经正在被采用。在【7】中模型预测控制器正被使用。在【10，12】中反馈线性化方法正在被使用。在【10】中一种延迟也被包括来提高控制性能。在【14】中一种非线性的基于Lyapunov的控制器被提出。
在此，我们提出基于无线传感器和执行器网络的塔式起重机运动变量的输入输出（I/O）解耦方法。建立了一种塔式起重机的完全非线性动力数学模型。这种起重机被认为配备了三个预装的近似PID控制器。利用非线性模型，导出了系统的线性近似，它的精确性通过一系列计算性实验进行研究。对于传感器、执行器和控制器之间的远程信号传输，采用了ZigBee 协议。提议了一种能保证恒定传输延迟的同步算法。另外，提议了一种从数字传输信号中重建模拟连续时间信号的算法。
本文的贡献总结如下：
- 建立了该系统的动态模型。跟【4-7】中的模型相比，该模型更加通用，从某种意义上来说它包括了可变电缆长度和系统动力学中的所有耦合项。
- 和【5，6，8】相比，无线通信的延迟被考虑进控制器的设计。问题如下：
a)由于存在延迟，一个用于补偿系统的非线性的逆动态控制器是不足够的。这也是尽管起重机的非线性被提出，一个线性近似和一个线性控制器表现令人满意的原因。
b)提出了一种同步算法。使用这种算法，不确定的通信延迟变成对于设计者来说恒定的、可知的。延迟的价值被用于开发一种适合的可实现的多延迟动态控制器，为性能输出提供I/O解耦来保证闭环线性近似的精确性。
2.塔式起重机的动力学
起重机是用于提升和降下负载并将它们防止在合适位置的工地机械。塔式起重机（见Fig.1）是由以下三个机械部分组成的平衡起重机的一种现代形式：一个围绕着垂直桅杆旋转的机械臂，一个沿着机械臂移动的小车和一个末端有负载的缆绳鼓。机械臂通过一个臂式电机（执行器1）围绕着桅杆旋转，小车通过另一个电机（执行器2）沿着机械臂移动，有效载荷通过第三个电机（执行器3）来实现升降，该电机通过转动缆绳鼓来收拢和释放缆绳。塔式起重机是一个带有线性和非线性动力的高震荡的系统。这种非线性动力主要来自诱导向心的旋转运动和产生不稳定性的科氏加速度。
在下文中，塔式起重机的数学模型将利用欧拉-拉格朗日法被建立。遵从所有的运动变量，塔式起重机是固有的不稳定的。在这样的机械系统中，利用预装的三项控制器来调节局部性能变量是一项很通常的惯例（见【15】）。这种预先安装的局部PID控制器是安全地面操作所必需的。在这里，3个预安装的近似控制器是经过深思熟虑的。第一个PID固定了手臂的速率；第二个小车固定定了沿手臂的位置；第三个固定了电缆的长度。
2.1.2.1起重机的状态空间模型
定义x=[x1hellip;x16]T=[q1 q2 q3 q4 q5 12345 x1,1 x1,2 x2,1 x2,2 x3,1 x3,2]T w=[w1 w2 w3]T y=[y1 y2 y3]T 和Psi;=[Psi;1hellip;Psi;5]T。其中x是状态向量，y是性能输出向量，Psi;是可测量的输出向量，w是预安装的PID控制器的外部命令向量（w1,w2,和w3分别是起重机旋转速度、小车位置和电缆长度的命令向量）q1是关于惯性坐标系的手臂旋转角度，q2是小车到起重机旋转轴的距离，q3和q4是电缆的角度而q5是电缆的长度，xij(i=1,2,3和j=1，2)是近似PID控制器的内部变量。塔式起重机的数学模型研究如下：dx/dt=[E(x)]-1f(x,w),y=r(x),Psi;=Lx; E(x) isin;ℝ16*16, f(x,w) isin;ℝ16*1, r(x) isin;ℝ13*1,Lisin;ℝ5*16 (1)
E(x)与F（x,w）的非零元素是：
e1.1(x)=1, e2.2(x)=1, e3.3(x)=1, e4.4(x)=1, e5.5(x)=1, e6.6(x)=J1 J2 J5 lc2m1 (m1 m5)x22-2sx4m5x2x5-0.25(c2x3 2cx32c2x4-3)m5x52,
e6,7(x)=-cx4sx3m5x5，e7,10(x)=-sx4m5,e6,8(x)=cx3cx4m5x5(x2-sx4x5),
e6,9(x)=sx3J5 m5sx3x5(x5-sx4x2),e6,10(x)=cx4sx3m5x2,e7,6(x)= -cx4sx3m5x5,e7,7(x)=m5 m2,
e7,9(x)=-cx4m5x5,e8,6(x)= cx3cx4m5x5(x2-sx4x5),e8,8(x)=cx42m5x52 J5,
e9,6(x)= sx3J5 m5sx3x5(x5-sx4x2),e9,7(x)= -cx4m5x5,e9,9(x)=m5x52 J5,e10,6(x)= cx4sx3m5x2,
e10,7(x)= -sx4m5,e10,10(x)=m5,e11,11(x)=1,e12,12(x)=1,e13,13(x)=1,e14,14(x)=1,
e15,15(x)=1,e16,16(x)=1,
f1(x,w)=x6,f2(x,w)=x7,f3(x,w)=x8,f4(x,w)=x9,f5(x,w)=x10,
f6(x,w)=-2m2x2x6x7 0.5m5x5
剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
资料编号：[239154]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
