智能门式起重机路径跟踪运动控制研究

在建立分析门式起重机双向定位防摆动力学模型的基础上,采用取点分解算法将规划的路径向大车、小车运动方向进行分解,以适合门式起重机系统的运动控制特性。提出了将模糊自适应PID控制算法应用于门式起重机系统的路径跟踪与防摆控制并进行了仿真和实验研究。

基于模糊神经网络的起重机安全评估方法研究

根据桥式起重机的特点,建立了安全性评估指标体系。在模糊综合评判的基础上,引入BP神经网络,建立了起重机安全评估的模糊神经网络模型。采用改进的梯度下降动量BP算法对网络进行计算,克服了常用BP算法收敛速度较慢的缺点。通过神经网络的多次学习训练,评估因素权重得到了优化。研究结果表明:训练好的模糊神经网络很好地获得并储存了专家的知识、经验和判断,可将此网络应用于桥式起重机的安全性评估。

柔性钢丝绳的门式起重机的运动特性

主要研究钢丝绳为柔性时门式起重机的运动特性,利用拉格朗日方程,建立了门式起重机刚柔耦合系统的动力学模型,并利用有限元法对起重机动力学模型数学式进行求解.通过MATLAB提供的Simulink仿真工具箱,对起重机所建的模型在不同工况下进行仿真分析,与钢丝绳为刚性模型在相同工况下的仿真结果进行了比较.对仿真结果分析得出了钢丝绳的柔性特性对起重机转载小车定位和吊重摆动的影响;根据仿真结果分析的结论,给门式起重机定义了2个参数,并定性地分析了2个参数对起重机运动特性的影响.

基于BP神经网络的钢丝绳损伤定量识别

利用BP神经网络对钢丝绳信号的特征量和断丝数进行训练,选择标准的3层网络将实验数据进行归一化后变换隐层节点数反复多次训练,确定隐层节点数,将效果比较好的网络作为实际断丝检测时调用的网络,通过VC++语言编程,实现钢丝绳检测的智能化。

桥式起重机安全评估指标体系研究和系统设计

在对桥式起重机的设计、结构组成和常见事故故障资料进行调查研究的基础上,分析了桥式起重机在工程应用中遇到的不安全因素,建立了较完善的安全评估指标体系。设计了一种基于模糊神经网络的桥式起重机安全评估系统并对系统的软件功能设计进行了初步探讨。建立了模糊神经网络评估数学模型,利用MATLAB工具对模型进行了仿真验证,结果表明此模型是可行的。通过研究,为进一步针对桥式起重机展开定性、定量评估及安全管理与决策提供了有益参考。