Điều khiển tối ưu thời gian cho cầu trục sử dụng phương pháp tạo dạng tín hiệu đầu vào

##plugins.themes.academic_pro.article.main##

Author

  • Dương Minh Đức
    Trường Điện-Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội
    Đào Quý Thịnh
    Trường Điện-Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội
    Đỗ Trọng Hiếu
    Trường Điện-Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội

Từ khóa:

tạo dạng tín hiệu đầu vào
tối ưu thời gian
bộ điều khiển PID
điều khiển dập dao động
cầu trục

Tóm tắt

Cầu trục được sử dụng rộng rãi trong công nghiệp, tuy nhiên, sự dao động của tải khi cầu trục làm việc gây mất an toàn cho người, thiết bị và kéo dài thời gian thực thi công việc. Để giảm thiểu hiện tượng trên, phương pháp tạo dạng tín hiệu đầu vào (IS) thường được sử dụng cho cầu trục. Nhược điểm của phương pháp này là có chứa thành phần trễ làm kéo dài thời gian di chuyển của xe cầu. Bài báo này xây dựng bài toán tối ưu phục vụ cho việc thiết kế tối ưu thời gian xác lập cho hệ thống cầu trục đơn sử dụng phương pháp IS. Thời gian xác lập được tối ưu khi thiết kế bộ điều khiển vị trí của xe cầu đồng thời xem xét đến tín hiệu đầu vào đã được định dạng và các ràng buộc về độ quá điều chỉnh đầu ra điều khiển của cơ cấu chấp hành. Các kết quả mô phỏng đã chỉ ra tính ưu việt của phương pháp đề xuất so với việc thiết kế độc lập bộ điều khiển vị trí xe cầu và bộ IS.

Tài liệu tham khảo

    [1] Ramli, Liyana, Zaharuddin Mohamed, Auwalu M. Abdullahi, Hazriq Izzuan Jaafar, and Izzuddin M. Lazim. "Control strategies for crane systems: A comprehensive review", Mechanical Systems and Signal Processing 95, 2017: 1-23.
    [2] Yu, X. Li, F. Panuncio, “Stable neural PID anti-swing control for an overhead crane”, Intell. Autom. Soft Comput., 20, 2014, pp. 145-158.
    [3] I. Jaafar, S.Y.S. Hussien, R. Ghazali, “Optimal tuning of PID + PD controller by PFS for gantry crane system”, 2015 10th Asian Control Conf., Sabah, Malaysia, 2015, pp. 1-6.
    [4] Yang, B. Xiong, “Application of LQR techniques to the anti-sway controller of overhead crane”, Int. Conf. Manuf. Eng. Autom., Guangzhou, China, 2010, pp. 1933-1936.
    [5] Sano, H. Ouyang, H. Yamashita, N. Uchiyama, “LMI approach to robust control of rotary cranes under load sway frequency variance”, J. Syst. Des. Dyn., 5, 2011, pp. 1402-1417.
    [6] Wu, X. Xia, B. Zhu, “Model predictive control for improving operational efficiency of overhead cranes”, Nonlinear Dyn., 79, 2015, pp. 2639-2657.
    [7] Smoczek, “Experimental verification of a GPC-LPV method with RLS and P1-TS fuzzy-based estimation for limiting the transient and residual vibration of a crane system”, Mech. Syst. Signal Process., 62–63, 2015, pp. 324-340.
    [8] Smoczek, J. Szpytko, “Particle swarm optimization-based multivariable generalized predictive control for an overhead crane”, IEEE/ASME Trans. Mechatronics, 22, 2017, pp. 258-268.
    [9] H. Yang, S.H. Shen, “Novel approach for adaptive tracking control of a 3-D overhead crane system”, J. Intell. Robot. Syst., 62, 2010, pp. 59-80.
    [10] Sun, Y. Fang, H. Chen, “Adaptive antiswing control for cranes in the presence of rail length constraints and uncertainties”, Nonlinear Dyn., 81, 2015, pp. 41-51.
    [11] Sun, Y. Fang, C. He, B. He, “Adaptive nonlinear crane control with load hoisting/lowering and unknown parameters: design and experiments”, IEEE/ASME Trans. Mechatronics, 20, 2015, pp. 2107-2119.
    [12] Zhang, X. Ma, X. Rong, X. Tian, Y. Li, “Adaptive tracking control for double-pendulum overhead cranes subject to tracking error limitation, parametric uncertainties and external disturbances”, Mech. Syst. Signal Process., 76–77, 2016, pp. 15-32.
    [13] B. Almutairi, M. Zribi, “Sliding mode control of a three-dimensional overhead crane”, J. Vib. Control., 15, 2009, pp. 1679-1730.
    [14] J. Lin, P.H. Chou, C.S. Chen, Y.S. Lin, “Three-degree-of-freedom dynamic model-based intelligent nonsingular terminal sliding mode control for a gantry position stage”, IEEE Trans. Fuzzy Syst., 20, 2012, pp. 971-985.
    [15] A. Tuan, J.J. Kim, S.G. Lee, T.G. Lim, L.C. Nho, “Second-order sliding mode control of a 3D overhead crane with uncertain system parameters”, Int. J. Precis. Eng. Manuf., 15, 2014, pp. 811-819.
    [16] Qian, J. Yi, Hierarchical Sliding Mode Control for Under-Actuated Cranes, Springer, Berlin Heidelberg, 2015.
    [17] Abe, “Anti-sway control for overhead cranes using neural networks”, Int. J. Innov. Comput. Inf. Control., 7, 2011, pp. 4251-4262.
    [18] C. Duong, E. Uezato, H. Kinjo, T. Yamamoto, “A hybrid evolutionary algorithm for recurrent neural network control of a three-dimensional tower crane”, J. Autom. Constr., 23, 2012, pp. 55-63.
    [19] Lee, P. Huang, Y. Shih, T. Chiang, C. Chang, “Parallel neural network combined with sliding mode control in overhead crane control system”, J. Vib. Control., 20, 2014, pp. 749-760.
    [20] Smoczek, J. Szpytko, “Evolutionary algorithm-based design of a fuzzy TBF predictive model and TSK fuzzy anti-sway crane control system”, Eng. Appl. Artif. Intell., 28, 2014, pp. 190-200.
    [21] Zhang, Jin Wang, G. Lu, “Hierarchical fuzzy-tuned multiobjective optimization control for gantry cranes”, J. Mech. Eng. Sci., 228, 2014, pp. 1119-1131.
    [22] Ranjbari, A.H. Shirdel, M. Aslahi-Shahri, S. Anbari, A. Ebrahimi, M. Darvishi, M. Alizadeh, R. Rahmani, M. Seyedmahmoudian, “Designing precision fuzzy controller for load swing of an overhead crane”, Neural Comput. Appl., 26, 2015, pp. 1555-1560.
    [23] Singhose, “Command shaping for flexible systems: A review of the first 50 years”, Int. J. Precis. Eng. Manuf., 10, 2009, pp. 153-168.
    [24] Singhose, L. Porter, M. Kenison, E. Kriikku, “Effects of hoisting on the input shaping control of gantry cranes”, Control Eng. Pract., 8, 2000, pp. 1159-1165.
    [25] N. Masoud, K.A. Alhazza, “Frequency-modulation input shaping control of double-pendulum overhead cranes”, J. Dyn. Syst. Meas. Control., 136, 2014, 021005-021005-11.
    [26] M. Veciana, S. Cardona, P. Català, “Modified adaptive input shaping for maneuvering cranes using a feedback MEM gyroscope with null drift”, Int. J. Precis. Eng. Manuf., 16, 2015, pp. 1911-1917.
    [27] A. Ahmad, R.M.T. Raja Ismail, M.S. Ramli, N. Hambali, “Analysis of IIR filter with NCTF-PI control for sway and trajectory motion of a DPTOC System”, 2010 Int. Conf. Electron. Devices, Syst. Appl., Kuala Lumpur, Malaysia, 2010, pp. 54-58.
    [28] Glossiotis, I. Antoniadis, “Digital filter based motion command preconditioning of time varying suspended loads in boom cranes for sway suppression”, J. Vib. Control., 13, 2007, pp. 617-656.
    [29] Heertjes, D. Bruijnen, “MIMO FIR feedforward design for zero error tracking control”, Am. Control Conf., Portland, USA, 2014, pp. 2166-2171.
    [30] A. Alghanim, K.A. Alhazza, Z.N. Masoud, “Discrete-time command profile for simultaneous travel and hoist maneuvers of overhead cranes”, J. Sound Vib., 345, 2015, pp. 47-57
    [31] Huang, X. Xie, Z. Liang, “Control of bridge cranes with distributed-mass payload dynamics”, IEEE/ASME Trans. Mechatronics, 20, 2015, pp. 481-486.
    [32] Tang, J. Huang, “Control of bridge cranes with distributed-mass payloads under windy conditions”, Mech. Syst. Signal Process., 72–73, 2016, pp. 409-419.
    [33] C.-G. Kang, "Impulse Vectors for Input-Shaping Control: A Mathematical Tool to Design and Analyze Input Shapers", IEEE Control Systems Magazine, vol. 39, no. 4, Dec. 2019, pp. 40–55.
Xem thêm

##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##

Đã Xuất bản

Apr 30, 2023
Download
PDF
Cách trích dẫn
Dương Minh Đức, Đào Quý Thịnh, và Đỗ Trọng Hiếu. “Điều khiển tối ưu thời Gian Cho cầu trục sử dụng phương pháp tạo dạng tín hiệu đầu vào”. Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, vol 21, số p.h 4, Tháng Tư 2023, tr 62-67, https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/8141.

##plugins.themes.academic_pro.article.details##