面向智能建造的塔机避障轨迹规划与自适应跟踪控制方法技术

本发明专利技术公开了面向智能建造的塔机避障轨迹规划与自适应跟踪控制方法，涉及机械系统动力学以及控制领域，基于约束方程以最小化运输时间为目标建立优化问题，对优化问题进行求解，得到最优运输时间和障碍物出现时间；基于塔式起重机的目标位置、障碍物位置、最优运输时间和障碍物出现时间构建数据集；并基于数据集得到训练好的模糊神经网络；利用训练好的模糊神经网络，预测得到最优运输时间和障碍物出现时间，基于最优运输时间和障碍物出现时间得到塔式起重机的参考轨迹。并基于所述参考轨迹还设计具有误差约束自适应跟踪控制器。考虑了避障和跟踪误差约束，将二分法与模糊神经网络相结合，规划出塔机运输中考虑障碍物位置和体积的最优时间轨迹。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机械系统动力学以及控制领域，尤其涉及面向智能建造的塔机避障轨迹规划与自适应跟踪控制方法。

技术介绍

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。

2、随着智慧建筑场景的普及，塔式起重机已成为最重要的一种建筑机械。由于塔式起重机通常工作在室外复杂环境中，在运输路径上存在障碍物是不可避免的，实现塔机的无碰撞且高效的运行，至关重要。另一方面，塔机作为典型的欠驱动系统，表现出鲜明的动力学特性，如非线性、强耦合、欠驱动等。因此，为了实现安全高效的运输，提出一种高效的跟踪控制器是具有挑战性且必要的。

3、在过去几十年左右的时间里，为了实现精确定位和防摇摆的目标，已经提出了许多方法，包括自适应方法、滑模控制、模糊控制、反步法控制等。因为神经网络具有强大的不确定性处理能力，引起了学者们极大的关注。例如，提出的一种基于径向基神经网络(rbfnn)的自适应控制器来处理不确定参数、外部干扰和非线性。也有作者引入了一种基于系统当前参数动态更新成形器参数的贝叶斯正则化人工神经网络(brann)。在一些研究中表明，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.面向智能建造的塔机避障轨迹规划与自适应跟踪控制方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的面向智能建造的塔机避障轨迹规划与自适应跟踪控制方法，其特征在于，所述动力学模型表示为：

3. 如权利要求1所述的面向智能建造的塔机避障轨迹规划与自适应跟踪控制方法，其特征在于，所述约束方程为表示为：

4.如权利要求1所述的面向智能建造的塔机避障轨迹规划与自适应跟踪控制方法，其特征在于，所述优化问题为：基于所述约束方程，最小化运输时间。

5.如权利要求4所述的面向智能建造的塔机避障轨迹规划与自适应跟踪控制方法，其特征在于，采用二分法求解所述优化问...

【技术特征摘要】

1.面向智能建造的塔机避障轨迹规划与自适应跟踪控制方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的面向智能建造的塔机避障轨迹规划与自适应跟踪控制方法，其特征在于，所述动力学模型表示为：

3. 如权利要求1所述的面向智能建造的塔机避障轨迹规划与自适应跟踪控制方法，其特征在于，所述约束方程为表示为：

4.如权利要求1所述的面向智能建造的塔机避障轨迹规划与自适应跟踪控制方法，其特征在于，所述优化问题为：基于所述约束方程，最小化运输时间。

5.如权利要求4所述的面向智能建造的塔机避障轨迹规划与自适应跟踪控制方法，其特征在于，采用二分法求解所述优化问题。

6.如权利要求1所述的面向智能建造的塔机避障轨迹规划与自适应跟踪控制方法，其特征在于，所述模糊神经网络包括依次按照顺序连接的输入层、模糊...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭伟，张梦华，李成栋，田晨璐，
申请(专利权)人：山东建筑大学，
类型：发明
国别省市：