起重船吊物系统动力响应仿真分析

起重船在波浪的作用下会引起吊重的大幅摆动,从而导致海上作业被迫停工.根据拉格朗日方程建立了吊物摆振三维非线性动力学模型,其中考虑了起重机吊重的升降运动等操作.采用数值仿真的方法对吊重的动力响应进行了研究,结果表明吊索长度、起吊速度以及激励频率等因素对吊物系统动力响应有重要影响,且吊重的面内、外摆角之间存在相互耦合作用.得到的结论可用于起重船吊物系统振动的预测与控制.     

海上起重船动态特性仿真分析与实验研究

将起重船臂架和吊索作为弹性体,基于柔性多体动力学建立了刚柔耦合锚泊起重船虚拟样机模型。通过DC增益方法选取合适的臂架模态,并详细分析了模态截断的准确性。就设计参数对吊重摆动轨迹的影响进行了分析,发现臂架柔性会导致船舶振动和吊索力变化加剧;且吊重的面内、外摆角之间存在相互耦合作用。研制了船舶运动模拟实验平台,进行了吊重振动试验,对理论计算结果进行了验证。     

桥门式起重机吊重摆角软测量及仿真研究

为了解决工程中起重机吊重摆角和摆角角速度不易测量的问题,通过利用小车位置信息设计状态观测器,小车吊重系统和观测器构成软测量系统。通过引入观测器输出与小车吊重系统输出之间的差值并经过观测器的增益向量负反馈至观测器的输入端,将观测器的极点配置在负实轴上,实现系统对摆角和摆角角速度稳定、快速软测量。仿真研究表明：软测量系统具有较强的鲁棒性;随极点增大,软测量系统对吊重和绳长变化具有更宽的适应范围;当极点确定时,软测量效果对绳长变化比吊重变化敏感。     

舰载垂直装填机械动力学建模与仿真研究

将舰载垂直装填机械看作机器人开链机械手系统,采用虚拟杆件原理,将载舰和吊臂末端与吊缆的连接处看作装填机的两个机械臂,利用机器人动力学建模原理,并在海上风浪条件下,建立了舰载垂直装填机械的动力学模型.然后对该模型进行了相应的优化,为使之更加直接和有效地描述吊重的摇摆状况.最后,利用Matlab仿真软件,对该模型在多种海况下吊重的摇摆进行了动态仿真分析,结果表明,对于较高海情条件下的装填作业,必须有防摇控制措施,以确保舰载武器装填的安全性和快速性.     

网络控制系统结构下的非线性系统建模与仿真

针对非线性系统往往具有不确定性,结构复杂、建模困难和不适于网络条件下仿真研究的问题,提出了一种网络控制系统结构下非线性系统建模与仿真的方法.在对弹簧连接的双倒立摆耦合非线性系统模型及其通信网络进行Matlab/Simulink模块化建模的基础上,利用鲁棒控制器将对象模型的不确定性和网络时延的不确定性进行了综合处理.仿真结果表明,该方法不仅降低了非线性系统建模的复杂性,而且为研究网络控制系统结构下非线性系统的动态特性提供了条件.     

考虑面内外摆角对电动绳系离轨过程的参数影响分析

利用电动绳系实现空间碎片自主离轨有广阔的应用前景。受洛伦兹力矩和重力梯度力矩作用,绳系姿态将在当地垂线附近振荡。首先采用拉格朗日法建立电动绳系面内外姿态动力学模型;随后结合国际地磁场模型,给出洛伦兹力和洛伦兹力矩的计算方法;最后结合姿态动力学模型和高斯摄动方程,建立了电动绳系离轨数值仿真模型,在考虑无摆角、仅有面内摆角、有面内外摆角的条件下,对电动绳系离轨过程进行仿真对比。仿真结果说明,电动绳系姿态振荡对离轨有明显影响,只有考虑绳系姿态,才能精确预测轨道参数的变化。     

桥式起重机的定位和防摆控制研究

针对起重机数学模型为一个激励不足的非线性耦合系统,提出了一种部分解耦的非线性控制方法,将系统设计转化为对位置和绳长进行伺服控制,摆角保持稳定两个目标进行处理。首先对起重机的位置和绳长部分进行了解耦和线性化,对部分解耦后的系统设计了控制器。数字仿真实验表明该方法能同时实现起重机系统变绳长定位控制和重物防摆的功能,从而提高起重机的运行效率。     

基于CMAC的CMG框架伺服系统摩擦补偿方法研究

为消除磁悬浮控制力矩陀螺(MSCMG)框架伺服系统摩擦的影响,对陀螺框架系统进行动力学分析,分析了摩擦力矩随陀螺输出力矩和框架角位置及角速度的关系,建立了框架系统的非线性摩擦力矩模型.针对此摩擦模型,采用基于CMAC神经网络的摩擦补偿方式进行补偿.根据实际磁悬浮控制力矩陀螺的系统参数建立仿真模型,仿真结果验证了基于CMAC神经网络摩擦补偿的有效性.     

双系缆气球绳网系统抗风能力的仿真分析

为研究一种双系缆气球绳网系统的设计和使用的问题,在系统动力学模型的基础上对系统的抗风能力进行了分析。仿真出双系缆气球绳网系统在常值风作用下的空间姿态、受力状况,以及在典型风场作用下的动力学响应。分析了常值风的速度、风向对系统的影响,并研究了气球阻力系数、气球容积及气球蒙皮面积质量密度主要设计参数对双系缆气球绳网系统抗风能力、结构载荷的影响。仿真计算结果表明双系缆气球绳网系统具有较强的抗风能力,为系统的设计提供了依据。     

一种刚性杆-弹簧摆模型的混沌动力学行为研究

针对具有大范围运动慢变量和小幅度振荡快变量的强非线性刚-柔耦合多体系统,建立一种刚性杆-弹簧摆模型。给出了该双时间尺度变量系统的无量纲动力学方程,以频率比、摆长比作为控制参数,对系统在不同初始条件下的非线性动力学行为进行了数值模拟和分析。由于快、慢变量之间的相互耦合,动力学方程表现出强非线性的特点,对数值方法提出了更高要求。采用一种高精度的三次Lagrange插值精细积分法进行数值求解,并给出了系统不同的运动状态对应的参数范围。数值分析结果表明,系统变量在不同的控制参数和初始条件下,呈现出了复杂的混沌动力学行为,快变量显示了经由准周期环面破裂分岔通往混沌的途径。     

基于强化学习的倒立摆起摆与平衡全过程控制

倒立摆的控制是一种典型的非线性控制问题。本文的目标是在假设不知道任何倒立摆模型的前提下,采用强化学习控制器实现倒立摆的起摆和平衡的全过程控制。为提高学习效率,采用了任务分解的方法,将整个控制任务分解为起摆和平衡两个子任务,对于不同的子任务根据其特点采用不同的强化学习算法。在Matlab/Simulink上进行仿真实验,结果证明,该方法在合理的时间内可以学习到成功的控制方法。     

塔式起重机的神经网络滑模防摆控制

针对塔式起重机存在的负载摆动, 分析塔式起重机的动力学模型, 提出了一种基于遗传算法的塔式起重机神经网络滑模防摆控制新方法. 利用RBF神经网络输出逼近系统的不确定项, 并运用遗传算法优化滑模控制器的参数, 使得参数的收敛速度加快. 该方法削弱了滑模控制系统的高频抖振, 提高了系统的控制性能, 改善了系统的控制品质. 仿真结果表明方法的有效性和可行性.     

二级摆型吊车系统动态及基于无源的控制

吊车系统由于吊钩质量的存在而呈现二级摆特性.利用拉格朗日力学原理建立了二级摆型吊车系统的动态模型,分析了系统具有的特性如无泺性和固有频率,提出了一种基于无源的控制方法并证明了系统的稳定性.仿真结果验证了二级摆型吊车系统的复杂性和提出控制方案的有效性,并分析了系统参数对系统性能的影响.     

基于模糊的桥式起重机的定位和防摆控制研究

近年来，很多学者对桥式起重机的防摆控制方法进行了研究，以提高起重机的作业效率。针对起重机模型的非线性和不确定性，设计了一种基于模糊的起重机的定位和防摆控制方法，利用两个模糊控制器对小车的位置和负载的摆动分别进行控制。其中，模糊位置控制器的设计是参考一个简单的速度参考曲线，对位置和速度进行有效她控制；而模糊防摆控制器则模仿起重机操作员的实际操作经验设计了一套模糊控制规则来消除负载的摆动。仿真结果证明了该方法的可行性，并且与线性二次型最优控制(LQR)进行了比较，表明了该方法的良好性能，且该方法对不同的绳长和负载有着较好的鲁棒性。     

高速磁浮曲线地段简支轨道梁墩体系动力响应仿真

应用桥梁动力学、车辆动力学和电磁相互作用原理建立了高速常导磁浮交通车-梁-墩体系动力分析模型,利用数值积分求解了大规模非线性耦合动力方程.在此基础上结合具体线路条件进行了车线耦合动力学检算,得到了曲线地段车辆及梁墩体系动力响应基本规律.该部分的研究为制订合理的高速磁浮线路设计标准提供了理论依据.     

基于遗传算法的泊位连续化动态调度研究

针对泊位调度问题,将岸线连续化,建立了泊位的动态调度模型。考虑到岸边起重机的分配对泊位调度中船舶的集装箱装卸作业时间的影响,根据规则建立了分配岸边起重机和确定船舶集装箱装卸作业时间的算法。基于泊位连续化动态调度模型建立了分段的染色体编码,分别反映船舶靠泊服务顺序和靠泊位置信息。基于实例,通过仿真计算,与泊位离散化动态调度进行了比较和分析。     

基于干扰观测器的倒立摆自适应滑模控制及仿真研究

旋转二级倒立摆是一种非线性、强耦合的复杂不稳定的欠驱动系统,在已建立的倒立摆数学模型的基础上,提出了一种基于干扰观测器的离散自适应滑模控制算法,针对系统的内部参数变化和外部扰动,利用干扰观测器对系统的不确定因素进行了动态补偿,同时结合自适应算法降低系统的抖振,与未采用干扰观测器的传统自适应滑模控制律的仿真结果进行对比,可以看出,采用改进的控制算法大大降低了系统的抖振和超调,改善了系统的动态性能,得到更好的控制效果.     

虚拟现实技术在港口集装箱码头装卸仿真系统中的应用

仿真是目前对港口集装箱码头装卸流程、工艺进行规划的有效手段,本文把虚拟现实技术、计算机仿真技术、机械设计技术相结合,以港口集装箱码头装卸系统为研究对象,利用虚拟现实仿真软件Multi-Gen,建立了包括岸桥、堆场集装箱龙门起重机、船舶、集装箱拖车以及集装箱等在内的三维场景,通过人机交互驱动仿真对象的动作,实现对港口集装箱装卸工艺流程的三维动态仿真,同时通过人机交互可实时调整各对象的机械和运动参数,达到装卸过程仿真可视化、参数化的目的。     

Improved filtered-ε adaptive inverse control and its application on nonlinear ship maneuvering

The drawbacks of common nonlinear Filtered-adaptive inverse control (AIC) method, such as the unreliability due to the change of delay time and the faultiness existing in its disturbance control loop, are discussed. Based on it, the diagram of AIC is amended to accommodate with the characteristic of nonlinear object with time delay. The corresponding Filtered-adaptive algorithm based on RTRL is presented to identify the parameters and design the controller. The simulation results on a nonlinear ship model of "The R.O.V Zeefakkel" show that compared with the previous scheme and adaptive PID control, the improved method not only keeps the same dynamic response performance, but also owns higher robustness and disturbance rejection ability, and it is suitable for the control of nonlinear objects which have higher requirement to the maneuverability under complex disturbance environment.