【技术实现步骤摘要】
桥式吊车卷扬控制器生成方法、控制方法及控制器生成系统
本专利技术涉及桥式吊车控制的
，尤其是涉及一种桥式吊车卷扬控制器生成方法、控制方法及控制器生成系统。
技术介绍
桥式吊车是典型的非线性机械系统，它利用长绳将负载与吊车相连，并通过吊车的运动来将负载运送到指定的位置，桥式吊车在港口、仓库、建筑工地等场所都得到了广泛的应用。近几十年来，如何对桥式吊车实现精准的全自动化控制，从而提高运送效率、定位精度和安全系数是当前工业领域中的研究热点问题。传统的桥式吊车控制方法中，大都依赖于吊车系统的具体数学模型。然而，在桥式吊车工作过程中，由于系统变量之间的耦合特性，不同运送批次之间负载变化以及风向、碰撞等外界不确定因素干扰，使获得桥式吊车的系统准确参数模型具有难度，即桥式吊车卷扬系统的准确模型未可知，从而使得桥式吊车卷扬系统位置跟踪控制效果较差，导致桥式吊车运送效率较低。随着模型估计及数据驱动控制理论的发展，以模糊控制与神经网络为代表的智能控制方法，为控制设计摆脱准确参数模型提供了方法和依据。但模糊控制需要专家和操作...
【技术保护点】
1.一种桥式吊车卷扬控制器生成方法，其特征在于，所述生成方法包括：/n待观测控制模型获取(101)，根据桥式吊车卷扬控制系统结构，对桥式吊车卷扬控制系统进行动力学分析，建立卷扬系统动力学结构下的待观测控制模型：/n
【技术特征摘要】
1.一种桥式吊车卷扬控制器生成方法，其特征在于，所述生成方法包括：
待观测控制模型获取(101)，根据桥式吊车卷扬控制系统结构，对桥式吊车卷扬控制系统进行动力学分析，建立卷扬系统动力学结构下的待观测控制模型：
其中，y(t)表示卷扬控制的绳摆长度，f(t)表示卷扬系统中包含已有模型、未建模动态以及不确定扰动信息的待观测模型，u(t)表示卷扬系统的控制输入，b为已知控制系数；
估计模型获取(102)，基于测量变量y(t)获得最优反馈全状态观测器的估计模型；以及，
实际控制器生成(103)，基于所述待观测控制模型进行模型转换，结合所述估计模型和模型转换得到实际控制器。
2.根据权利要求1所述的控制器生成方法，其特征在于，所述估计模型获取(102)的具体方法包括：
对所述待观测控制模型进行系统扩展，得到系统扩展矩阵；基于所述系统扩展矩阵定义系统观测器；
根据所述系统观测器定义全状态的虚拟控制器，基于定义性能指标Jv获得二次型最优反馈率k，结合二次型最优反馈率k和所述虚拟控制器得到最优反馈全状态观测器；以及，
基于所述最优反馈全状态观测器，得到包含f(t)并适用于控制设计的估计模型
3.根据权利要求2所述的控制器生成方法，其特征在于，所述估计模型获取的具体方法包括：
对所述待观测控制模型定义扩展状态x(t)＝[x1(t),x2(t),x3(t)]T，得到系统扩展矩阵：
其中，u(t)表示卷扬系统的控制输入，h(t)为f(t)的导数，
n为动态系统的阶次；N＝[0(n-1)×1；1]；
扩展状态空间描述的特征在于，Ac和Bc形式不唯一，能够根据系统本身阶次以及控制设计所需结构进行矩阵配置，从而获得符合实际控制设计所需的状态间模型形式；针对桥式吊车卷扬控制系统，Ac和Bc被配置为可控标准型，即
根据Ac和Bc的配置，针对卷扬系统所构建的扩展矩阵可表示为：
定义g(t)＝f(t)+x1(t)+x2(t)，基于公式(2)，则h(t)为g(t)的导数；
因此，公式(2)等价于
此时，x(t)＝[x1(t),x2(t)]T；基于公式(2)中对C的定义，有y(t)＝x1(t)，后续部分均将绳摆长度x1(t)直接作为测量变量；
定义扩展状态向量为：
z＝[z1,z2,z3]T(4)
其中，z1表示测量变量x1(t)的估计量，z2表示测量变量x1(t)采用导数估计后的值，z3表示系统模型g(t)的估计；
基于公式(4)，定义卷扬系统的系统观测器为：
其中，Av＝A，v为系统观测器的虚拟控制器,用于设计和配置系统观测器参数；虚拟控制器充分利用系统观测器全部状态及全部状态的反馈信息，驱动系统观测器对系统状态进行跟踪，从而获得模型g(t)的估计所述虚拟控制器的维数和形式，根据跟踪需要进行灵活配置；在卷扬系统中，定义为...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄静雯，陶浩，康博涵，孙建桥，
申请(专利权)人：北京化工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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