【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机电系统控制，尤其涉及一种基于神经网络的塔机自适应防摆避障反馈控制方法及系统。
技术介绍
1、在实际建筑工地或港口中，塔式起重机(简称塔机)因其运行效率高、工作空间大以及有效载荷能力强而发挥着重要作用。在实际施工现场中，不可避免地会出现建筑物和重型设备等障碍物，这对起重机的安全和高效运行提出了巨大挑战。目前，塔式起重机仍以人工操作为主，依靠操作人员的经验进行操控，其存在工作效率低、抗摆动能力差、事故风险高等问题，因此研究有效的塔式起重机自动控制系统具有重要意义。实际上，在利用塔机运输过程中，台车(或称为小车)或悬臂的加速或减速均可能会因固有惯性而导致附载的货物摆动，从而降低运输效率，并带来安全隐患。而由于塔式起重机固有的欠驱动特性、强耦合性和高非线性，防摆动控制系统的设计非常困难。此外，即使货物摆动被有效抑制，货物仍有可能与运输路径上的障碍物发生碰撞，从而带来事故风险。因此，如何设计一种有效的控制方法，在确保精确定位和消除摆动的同时实现自动避障是一项严峻的挑战。
2、为避免与障碍物碰撞，目前的研究多是借助移动机...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络的塔机自适应防摆避障反馈控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于神经网络的塔机自适应防摆避障反馈控制方法，其特征在于，所构建的动力学模型包括驱动状态量和非驱动状态量，其中驱动状态量包括悬臂转动角度和悬臂上的台车位移，非驱动状态量包括台车牵拉的负载在三维空间中摆角，该摆角包括负载在悬臂水平方向上的摆角和负载在悬臂垂直方向上的摆角。
3.如权利要求1所述的基于神经网络的塔机自适应防摆避障反馈控制方法，其特征在于，目标定位控制目标是指在设定时间内控制悬臂转动到目标角位置及控制台区移动到目标位置；
4.如...
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的塔机自适应防摆避障反馈控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于神经网络的塔机自适应防摆避障反馈控制方法，其特征在于，所构建的动力学模型包括驱动状态量和非驱动状态量，其中驱动状态量包括悬臂转动角度和悬臂上的台车位移，非驱动状态量包括台车牵拉的负载在三维空间中摆角，该摆角包括负载在悬臂水平方向上的摆角和负载在悬臂垂直方向上的摆角。
3.如权利要求1所述的基于神经网络的塔机自适应防摆避障反馈控制方法，其特征在于，目标定位控制目标是指在设定时间内控制悬臂转动到目标角位置及控制台区移动到目标位置；
4.如权利要求1所述的基于神经网络的塔机自适应防摆避障反馈控制方法，其特征在于，所述摆动约束项和避障约束项作为控制器的非线性控制部分，分别将小车限制在无障碍区域内和将摆角限制在预设范围内，用于实现摆角约束和避障；
5.如权利要求4所述的基于神经网络的塔机自适应防摆避障反馈控制方法...
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