The invention discloses a grid refined control system for quayside container cranes, which is composed of an executive motor, a position sensor, a field bus network, a DCS, a control room display and a motor controller. The control room Engineer designated container from the end position, DCS through the grid refinement method makes the loading and unloading process performance index optimal speed control strategy, and converted into control commands of the motor, through the field bus network is sent to the motor controller, the motor performs a corresponding action, position information acquisition container position sensor and back to the DCS, the control room engineer to master the handling process. The invention can optimize the performance index of the loading and unloading process and improve the handling efficiency of the container.
【技术实现步骤摘要】
一种网格精细化的岸边集装箱起重机最优控制系统
本专利技术涉及起重机控制领域,主要是一种网格精细化的岸边集装箱起重机最优控制系统。能够对集装箱的移动速度进行自动控制,以最优化装卸过程的性能指标,从而提高港口的吞吐能力。
技术介绍
岸边集装箱起重机(简称岸桥)是集装箱船与码头前沿之间装卸集装箱的主要设备。岸桥的装卸能力和速度直接决定码头作业生产率。随着集装箱运输船舶大型化、特别是超巴拿马船型的发展,对岸桥生产率的要求也越来越高。对于技术参数确定的岸桥,影响其生产率的关键因素是集装箱装卸速度的控制策略。由于不同港口不同岸桥的技术参数及操作要求不同,所以按具体参数和操作要求对岸边集装箱起重机进行自动的速度控制具有重要意义。当前,国内岸桥的控制方法中很少采用最优控制理论及对应方法,控制器中的参数往往凭已有经验设定,生产率和安全性有待进一步提高。采用最优控制方法后的岸桥的安全性可以得到保障,生产率可以进一步提高。
技术实现思路
为了提高岸桥的生产率,本专利技术提供了一种网格精细化的岸边集装箱起重机最优控制系统。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的:一种网格精细化的岸边集装箱起重机最优控制系统,能够对集装箱的移动速度进行自动控制,以最优化装卸过程的性能指标。由执行电机、位置传感器、现场总线网络、DCS、控制室显示、电机控制器构成。所述系统的运行过程包括:步骤A1:控制室工程师指定集装箱的起止位置、装卸过程的性能指标及速度控制约束;步骤A2:DCS执行内部的网格精细化方法,获得使装卸过程性能指标最优的速度控制策略;步骤A3:DCS将计算获得的速度控制策略转换为电机的控制 ...
【技术保护点】
一种网格精细化的岸边集装箱起重机最优控制系统,能够对集装箱的移动速度进行自动控制,以最优化装卸过程的性能指标。其特征在于:由执行电机、位置传感器、现场总线网络、DCS、控制室显示、电机控制器构成。所述系统的运行过程包括:步骤A1:控制室工程师指定集装箱的起止位置、装卸过程的性能指标及速度控制约束;步骤A2:DCS执行内部的网格精细化方法,获得使装卸过程性能指标最优的速度控制策略;步骤A3:DCS将计算获得的速度控制策略转换为电机的控制指令,通过现场总线网络发送给电机控制器,使执行电机根据收到的控制指令执行相应动作;步骤A4:位置传感器实时采集集装箱的位置信息,经过现场总线网络回送给DCS,并在主控室内显示,使控制室工程师随时掌握装卸过程。所述的DCS,包括信息采集模块、初始化模块、网格精细化模块、ODE求解模块、梯度计算模块、非线性规划(Non‑linear Programming,简称NLP)问题求解模块、精细化收敛性判断模块、控制指令输出模块。其中信息采集模块包括集装箱起止位置采集、性能指标采集、速度控制约束采集三个子模块,NLP问题求解模块包括寻优方向计算、寻优步长计算、NLP收 ...
【技术特征摘要】
1.一种网格精细化的岸边集装箱起重机最优控制系统,能够对集装箱的移动速度进行自动控制,以最优化装卸过程的性能指标。其特征在于:由执行电机、位置传感器、现场总线网络、DCS、控制室显示、电机控制器构成。所述系统的运行过程包括:步骤A1:控制室工程师指定集装箱的起止位置、装卸过程的性能指标及速度控制约束;步骤A2:DCS执行内部的网格精细化方法,获得使装卸过程性能指标最优的速度控制策略;步骤A3:DCS将计算获得的速度控制策略转换为电机的控制指令,通过现场总线网络发送给电机控制器,使执行电机根据收到的控制指令执行相应动作;步骤A4:位置传感器实时采集集装箱的位置信息,经过现场总线网络回送给DCS,并在主控室内显示,使控制室工程师随时掌握装卸过程。所述的DCS,包括信息采集模块、初始化模块、网格精细化模块、ODE求解模块、梯度计算模块、非线性规划(Non-linearProgramming,简称NLP)问题求解模块、精细化收敛性判断模块、控制指令输出模块。其中信息采集模块包括集装箱起止位置采集、性能指标采集、速度控制约束采集三个子模块,NLP问题求解模块包括寻优方向计算、寻优步长计算、NLP收敛性判断三个子模块。为获得使集装箱装卸过程性能指标最优的速度控制策略,所述的DCS执行的网格精细化方法,运行步骤如下:步骤B1:信息采集模块21获取工程师指定的集装箱的起止位置、装卸过程的性能指标及速度控制约束;步骤B2:初始化模块22开始运行,采用分段常量参数化,设置装卸过程的分段数N、对应的控制网格为速度控制策略的参数化向量的初始猜测值设定NLP问题的计算精度tol1和自适应逼近的收敛精度tol2,将迭代次数k1和逼近次数k2置零;步骤B3:当k2=0时,执行步骤B4;否则,通过网格精细化模块23对控制网格进行精细化处理,得到新的控制网格及其对应的参数化向量步骤B4:通过ODE求解模块24获取本次迭代的状态信息和目标函数值步骤B5:通过梯度计算模块25获取本次迭代的梯度信息当k1=0时跳过步骤B6直接执行步骤B7;步骤B6:NLP问题求解模块26运行,通过NLP收敛性判断模块进行收敛性判断,如果与上一次迭代的目标函数值之差的绝对值小于精度tol1,则判断收敛性满足,执行步骤B9;如果收敛性不满足,则继续执行步骤B7;步骤B7:用的值覆盖的值,并将迭代次数k1增加1;步骤B8:NLP问题求解模块26利用在步骤B4和B5中获得的目标函数值和梯度信息,通过计算寻优方向和寻优步长,获得比更优的新的速度控制策略该步骤执行完成后再次跳转至步骤B4;步骤B9:精细化收敛性判断模块27运行,记当k2=0时,执行步骤B10,否则,判断与上一次精细化的目标函数值之差的绝对值是否小于精度tol2,如果是,则判断收敛性满足,并将本次迭代的速度控制策略转换为电机控制指令输出,否则收敛性不满足,置精细化次数k2:=k2+1,继续执行步骤B3,直至精细化收敛性判断模块满足为止。所述的网格精细化模块,采用如下步骤实现:步骤C1:由以下公式计算网格节点处的左斜率和右斜率其中,uk表示速度控制策略在第k个参数化分段上的参数化表示,tk表示uk和uk+1之间的网格节点。步骤C2:若网格节点tk处的左右斜率满足如下要求,则从网格中剔除该节点:其中,εe是一个较小的正实数。网格节点tk剔除后,uk和uk+1所对应的网格合并为一个新的网格,其上的参数更新为(uk+uk+1)/2。步骤C3:若网格节点tk处的左斜率满足:其中,εi是一个大于εe的正实数,则在[tk-1...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘兴高,李国栋,王雅琳,卢建刚,阳春华,孙优贤,桂卫华,
申请(专利权)人:浙江大学,
类型:发明
国别省市:浙江,33
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