一种永磁直驱起重机钢丝绳防摇摆系统技术方案

一种永磁直驱起重机钢丝绳防摇摆系统，包含姿态估计模块、PID控制器、中央处理器和安全保护模块；所述姿态估计模块包含多个传感器和算法估计芯片，算法估计芯片则能够根据多个传感器的检测数据计算出钢丝绳摇摆的数学模型；所述中央处理器能够根据数学模型判断出钢丝绳的当前摇摆状态和预测摇摆状态；所述PID控制器能够根据钢丝绳的当前摇摆状态和预测摇摆状态计算出对应的控制信号，并将控制信号传输至中央处理器，由中央处理器控制起重机执行相应动作来抵消钢丝绳的摇摆；所述安全保护模块能够在钢丝绳摆动角度超过预设值时，对起重机进行紧急制动；本系统适用于多种起重机场合。合。合。

【技术实现步骤摘要】
一种永磁直驱起重机钢丝绳防摇摆系统


[0001]本专利技术涉及起重机
，尤其是涉及一种永磁直驱起重机钢丝绳防摇摆系统。

技术介绍

[0002]公知的，永磁直驱起重机是一种采用永磁同步电机作为驱动源，实现直接驱动负载的起重机系统，相比传统的起重机系统，永磁直驱起重机具有更高的效率、更快的响应速度和更小的体积，因此在起重机领域中得到广泛应用；另外，由于采用永磁同步电机直接驱动负载，传统的传动结构如齿轮箱、联轴器、卷扬机等被大大简化或省略，使系统更加紧凑和高效，此外，永磁直驱起重机还具有更好的调速性能和更广范围的调速范围，使其适用于不同的起重场景和工况要求；然而，永磁直驱起重机中也存在一些挑战，如卷扬机构中滑轮组设置的更加紧凑，即每股钢丝绳之间的距离小，导致钢丝绳整体较窄，钢丝绳整体的径向受力就会变大，使钢丝绳容易产生摇摆，因此，在设计和实施永磁直驱起重机中的起吊系统时，需要综合考虑钢丝绳材料选择、控制算法优化以及系统可靠性等方面的因素；传统的防摇摆系统一般是依靠中央处理器获得的传感器数据，来直接控制起重机运动，因此在控制摇摆的过程中存在一定的滞后性，无法实现实时、精确的摇摆抑制，并且由于产生钢丝绳摇摆的因素较多，仅通过所获的传感器数据，无法准确判断出钢丝绳的摆动轨迹，从而使防摇效果较差；中国专利（CN201310752291.5）公开了一种起重机和起重机钢丝绳防摇控制方法，通过设置第一摆幅设定值和第二摆幅设定值，让起重机进入相应的减摇控制或限摇控制模式，且这两种模式都是通过自动微调臂架回转速度和变幅速度，减少了钢丝绳摇摆，提高了起重机控制精度，节约了准确放置货物的环节上花费的时间；但是由于该专利中仅对钢丝绳的摆幅进行了限定，对于钢丝绳受风力弯曲等情况却没有限定，因此具有较大的局限性；因此，综上所述，目前市场上需要一种适应性广的钢丝绳防摇摆系统。

技术实现思路

[0003]为了克服
技术介绍
中的不足，本专利技术公开了一种永磁直驱起重机钢丝绳防摇摆系统。
[0004]为实现上述专利技术目的，本专利技术采用如下技术方案：一种永磁直驱起重机钢丝绳防摇摆控制系统，包含姿态估计模块、PID控制器、中央处理器和安全保护模块；所述姿态估计模块包含多个传感器和算法估计芯片，其中多个传感器分别用于检测钢丝绳摆动的角度和速度，以及起重机的运行速度和运行方向，算法估计芯片则能够根据多个传感器的检测数据计算出钢丝绳摇摆的数学模型；所述中央处理器能够根据数学模型判断出钢丝绳的当前摇摆状态和预测摇摆状
态；所述PID控制器能够根据钢丝绳的当前摇摆状态和预测摇摆状态计算出对应的控制信号，并将控制信号传输至中央处理器，由中央处理器控制起重机执行相应动作来抵消钢丝绳的摇摆；所述安全保护模块能够在钢丝绳摆动角度超过预设值时，对起重机进行紧急制动。
[0005]优选的，所述算法估计芯片计算数学模型的算法采用卡尔曼滤波。
[0006]优选的，所述卡尔曼滤波的计算方法如下：1）建立钢丝绳摆动的动态模型，并根据动态模型建立状态方程和观测方程，其中状态方程描述了钢丝绳摇摆状态如何从一个时刻演变到下一个时刻，观测方程则描述了如何根据当前时刻的测量值获取系统的部分状态信息；2）初始化滤波器，给定初始状态的估计值和协方差矩阵作为滤波器的初始状态；3）预测步骤：根据系统的状态方程，使用上一时刻的状态估计值来预测当前时刻的状态估计值，并计算预测值的协方差矩阵；4）更新步骤：利用当前时刻的测量值和观测方程，根据预测的状态估计值来更新状态估计值，并计算更新后的协方差矩阵；5）重复进行预测和更新步骤，即时更新系统的状态估计值和协方差矩阵。
[0007]优选的，所述钢丝绳摆动的动态模型分为：
①
钢丝绳动力学方程：；其中，为钢丝绳上受到的拉力、为钢丝绳的质量（假设均匀分布）、为钢丝绳的长度、为钢丝绳的角加速度；
②
负载动力学方程：；其中，为负载受到的合力、为负载的质量、为负载的长度、为负载与水平方向的夹角、g表示重力加速度；而假设负载被视为质点，根据牛顿第二定律，可以得到负载的角加速度满足：；
③
状态空间表示：假设状态向量，其中和分别表示钢丝绳和负载的角速度；根据上述方程，可以写出状态方程和观测方程：其中状态方程为：；其中，k 表示时间步，x(k) 是系统在时刻 k 的状态向量，A(k
‑
1) 是状态转移矩阵， B(k
‑
1) 是输入矩阵，u(k
‑
1) 是系统在时刻 k
‑
1 的输入向量，w(k
‑
1) 是过程噪声；
而观测方程为：；其中y(k) 是通过传感器或测量设备观测到的系统状态向量，C(k) 是观测矩阵，v(k) 是观测噪声。
[0008]优选的，所述安全保护模块包含安全芯片、震动传感器和风速传感器，其中安全芯片由独立的外部电源供电，且安全芯片与中央处理器电连接，所述安全芯片内设有钢丝绳倾角的限位值、起重机速度的限位值、起重机震动频率的限位值，以及风速的限位值；所述震动传感器用于检测起重机整体的震动频率，风速传感器用于检测钢丝绳受到的风速，且震动传感器和风速传感器均与中央处理器电连接。
[0009]由于采用如上所述的技术方案，本专利技术具有如下有益效果：本专利技术公开的一种永磁直驱起重机钢丝绳防摇摆系统，通过姿态估计模块能够计算出钢丝绳摆动的数学模型，从而有利于后续使用中央处理器对钢丝绳的运动状态进行预测，以及确定钢丝绳的当前状态，进而使中央处理器根据PID控制器对起重机的运行控制更加精确，保证钢丝绳处于相对平稳的状态，相应提高了货物吊运过程的安全性；另外，由于数学模型的构造中加入了充足的因素，因此使得本控制系统能够适用于多种起重机场合，适用性更大。
附图说明
[0010]图1为本专利技术的一种结构示意图。
[0011]图中：1、姿态估计模块；101、传感器；102、算法估计芯片；2、中央处理器；3、PID控制器；4、安全保护模块；401、安全芯片；402、震动传感器；403、风速传感器。
具体实施方式
[0012]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术的技术方案进行说明，在描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系，仅是与本专利技术的附图对应，为了便于描述本专利技术，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位：结合附图1所述的一种永磁直驱起重机钢丝绳防摇摆系统，包含姿态估计模块1、PID控制器3、中央处理器2和安全保护模块4；所述姿态估计模块1包含多个传感器101和算法估计芯片102，其中多个传感器101分别用于检测钢丝绳摆动的角度和速度，以及起重机的运行速度和运行方向，且这些传感器101测得的数据也都是实时获得的，算法估计芯片102则能够根据多个传感器的检测数据计算出钢丝绳摇摆的数学模型，由于检测数据是实时更新的动态数据，因此数学模型也是动态的模型，这样一来就能够通过相应算法对该数学模型进行后时间点预测，即模拟当本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种永磁直驱起重机钢丝绳防摇摆系统，其特征是：包含姿态估计模块（1）、中央处理器（2）、PID控制器（3）和安全保护模块（4）；所述姿态估计模块（1）包含多个传感器（101）和算法估计芯片（102），其中多个传感器（101）分别用于检测钢丝绳摆动的角度和速度，以及起重机的运行速度和运行方向，算法估计芯片（102）则能够根据多个传感器（101）的检测结果计算出钢丝绳摇摆的数学模型；所述中央处理器（2）能够根据数学模型判断出钢丝绳的当前摇摆状态和预测摇摆状态；所述PID控制器（3）能够根据钢丝绳的当前摇摆状态和预测摇摆状态计算出对应的控制信号，并将控制信号传输至中央处理器（2），由中央处理器（2）控制起重机执行相应动作来抵消钢丝绳的摇摆；所述安全保护模块（4）能够在钢丝绳摆动角度超过预设值时，对起重机进行紧急制动。2.如权利要求1所述的永磁直驱起重机钢丝绳防摇摆系统，其特征是：所述算法估计芯片（102）计算数学模型的算法采用卡尔曼滤波。3.如权利要求2所述的永磁直驱起重机钢丝绳防摇摆系统，其特征是：所述卡尔曼滤波的计算方法如下：1）建立钢丝绳摆动的动态模型，并根据动态模型建立状态方程和观测方程，其中状态方程描述了钢丝绳摇摆状态如何从一个时刻演变到下一个时刻，观测方程则描述了如何根据当前时刻的测量值获取系统的部分状态信息；2）初始化滤波器，给定初始状态的估计值和协方差矩阵作为滤波器的初始状态；3）预测步骤：根据系统的状态方程，使用上一时刻的状态估计值来预测当前时刻的状态估计值，并计算预测值的协方差矩阵；4）更新步骤：利用当前时刻的测量值和观测方程，根据预测的状态估计值来更新状态估计值，并计算更新后的协方差矩阵；5）重复进行预测和更新步骤，即时更新系统的状态估计值和协方差矩阵。4.如权利要求3所述的永磁直驱起重机钢丝绳防摇摆系统，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：聂福全，杨文莉，王峰，聂雨萱，赵红远，蔡晓杰，郭振海，张素敏，翟利恒，杨敏芳，
申请(专利权)人：河南科技学院，
类型：发明
国别省市：