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多扰动下船用起重机系统主动式减摆控制策略研究
| 论文题名： | 多扰动下船用起重机系统主动式减摆控制策略研究 |
| 关键词： | 船用起重机;主动式减摆;内外多扰动;自适应滑模控制 |
| 摘要： | 船用起重机作为一类船舶甲板装置，其主要任务是完成对负载的收放或转运工作。因收放过程受内外多扰动影响，实际工程中被动式收放模式呈现出工作效率慢、减摆效果差、安全系数低等诸多不足。为此，针对主动式减摆控制的研究已成为领域内研究热点。因此，展开对船用起重机系统的精细化建模、控制器设计及控制策略研究，消除多扰动带来的负面效益，实现不同海况下有效的减摆控制有着重要意义。主要内容如下： 基于船用起重机的机理结构和物理特性，抽象出其数学模型。根据欧拉-拉格朗日方程对其动力学建模，构建系统能量方程，建立考虑绳长时变且未作简化处理的船用起重机系统非线性动力学模型。以船体横摇运动作为主要外部扰动，分析不同横摇运动下的状态量运动规律。 针对持续外部干扰与残余摆动的问题，提出基于改进灰狼算法（IGWO）的LQR控制的主动式减摆方案。为克服算法易陷入局部最优和种群丰富度不足的缺点，构造非线性函数和折射原理的策略提高GWO性能。在此基础上，利用RBF神经网络的逼近能力对负载残余摆动进行跟踪补偿，使摆角最终在小幅度范围内摆动。 其次，研究系统内部存在扰动和负载质量参数未知下的控制设计，确定基于自适应滑模控制（ASMC）的减摆方案。在此基础上，引入非线性扩张状态观测器对内部未建模扰动进行估计。无需事先确定的负载质量参数，利用构建的自适应机制，保证在线收敛于实际值。在复杂的内外扰动条件下实现负载减摆及状态量定位的双级控制目标，进一步提高控制器的鲁棒性。 为验证上述方案的可行性，搭建模拟仿真平台，进行多海况与不同条件下的仿真实验。仿真结果表明，IGWO-LQR在五级海况下的减摆效率整体高达85％以上，并在响应速度上较传统LQR方法提升了约5-10s，经RBF神经网络补偿之后，残余摆动在±0.3°范围振荡。另外，ASMC在负载质量未知和存在内部扰动时，减摆效果较常规SMC和LQR分别提升了64.24%，61.35%，不同海况下的对比实验验证了控制器良好的控制性能和鲁棒性。 |
| 作者： | 姬长宇 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 孙明晓 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨理工大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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