特种起重机伸缩臂振动特性建模分析与试验

为研究某新型特种起重机作业过程中伸缩臂带载伸展时的振动特性,将伸缩臂等效为固定支撑的阶梯式变截面悬臂梁和进行伸展运动的变长度悬臂梁。基于梁振动的微分方程与模态叠加理论建立了伸缩臂带载伸展时臂架振动的数学模型。采用Rayleigh-Ritz法,结合梁的边界条件得到了各级臂振动的固有频率和在等效冲击载荷作用下臂端的坐标响应,进而得到振动位移曲线。对理论结果分析可知,伸缩臂的自身臂架结构和伸展速度是影响臂节振动的主要因素,臂节刚度越小、伸展速度越快,臂架振动位移越大。依托改装后的HIAB-033T型起重臂为试验平台进行试验研究,试验结果与理论结果基本一致,验证了理论分析的正确性。

基于竞争网络的液压系统故障诊断方法

竞争网络是一种能够进行无导师学习的神经网络 ,通过训练可以对输入向量进行自动分类 ,从而用于模式识别等目的。文章在介绍一般竞争网络和学习向量量化网络训练算法的基础上 。

基于模糊自适应PID控制器的桥式起重机定位与防摆控制研究

随着工业的发展,对起重机的智能化程度的要求越来越高,很多学者对桥式起重机的智能定位和防摆控制方法进行了研究,以提高起重机的作业效率。针对起重机模型的非线性和不确定性,设计了基于模糊自适应PID控制器的起重机定位和防摆方法,利用两个模糊自适应PID控制器分别对小车的位置和负载的摆角进行控制。其中,位置模糊自适应PID控制器是以参考位置与实际输出位置差以及位置差变化率为控制对象对位置和速度进行有效的控制;防摆模糊自适应控制器则是通过控制负载的摆角及摆角的变化率来消除负载的摆角,仿真与实验结果都表明该方法的可行性。

导弹发射筒超声自动探伤系统设计

发射筒是某型导弹发射车实施导弹发射的核心部件,对安全性具有很高的要求,每次发射后必须进行探伤检查。为提高探伤的效率和准确性,并使探伤结果的显示更加清晰直观,设计了一种具有三自由度超声扫描驱动装置的自动探伤系统,并在软件设计中提出了基于空域相关滤波的超声信号处理方法和探伤结果的B扫描成像方法。目前,该系统已在某型导弹发射设备的装备保障任务中得到了实际应用,并取得了良好的使用效果。

基于粒子群优化算法的桥式起重机PID控制参数优化

为提高桥式起重机自动化水平,使起重机实现精确定位、有效防摆和快速消摆;以桥式起重机的定位和防摆控制为研究对象,根据拉格朗日方程,建立了桥式起重机二自由度运动的数学模型,并将其在Simulink中搭建出来;利用在Matlab中编写的粒子群优化算法程序,对PID的参数进行优化,设计了粒子群算法优化PID的定位和防摆摆控制器;由Matlab和Simulink联合仿真得:采用PSO算法优化PID参数的控制器后,起重机小车实现了无超调无静差的快速定位,同时吊重系统摆动得到了快速有效的抑制,仿真结果证明了该方法的有效性。

小波奇异性检测在超声信号处理中的应用

缺陷回波法是超声检测的常用技术,但回波信号常受到各种噪声的干扰,为使超声自动探伤系统能够对缺陷进行准确检测,必须对受噪声干扰的信号进行处理。介绍了通过小波变换对奇异性信号进行检测的原理,利用该方法对超声波回波信号进行了分析。试验结果证明小波奇异性检测方法能有效消除噪声干扰,并准确检测出缺陷位置。

桥式起重机定位和防摆的粒子群算法优化PID控制

为使桥式起重机精确定位和快速消摆,设计了利用PSO算法优化PID参数的定位防摆控制器。通过在Matlab中编写PSO算法程序和连接Matlab与Simulink的调用函数程序,结合在Simulink中建立的起重机吊重系统模型,完成了PSO-PID控制器控制的吊重系统的仿真。通过仿真,起重机小车实现了无超调无静差的快速定位,吊重摆动也得到快速有效的抑制。仿真结果证明了该控制器的可行性和有效性。

小波分析在液压缸泄漏检测中的应用

本文介绍了一种基于小波分析的液压缸泄漏故障检测方法 ,通过检测液压缸工作腔压力信号小波变换在适当尺度上的极大值点 ,提取出压力信号的突变特征 ,从而为液压缸泄漏检测提供了定量的依据。

折臂式随车起重机变幅机构运动特性仿真分析

针对现有文献对折臂式随车起重运输车的臂架动态特性研究较少的问题,建立随车起重运输车臂架系统的刚性模型和柔性模型。基于柔性多体动力学的理论将随车起重运输车的臂架模拟为柔性机械臂,分析了折臂式随车起重运输车变幅机构的动态性能。利用拉格朗日方程建立了随车起重运输车变幅机构的柔性多体动力学方程,在Matlab/Simulink中建立了相应的仿真模型,对随车起重运输车各臂架的运动情况进行了分析,并对其进行数值求解。仿真结果表明:柔性臂架的运动表现为整体刚性运动和弹性变形量之间的耦合,导致了在刚性运动中出现较高频率的扰动,从而影响吊装定位精度。

高阶滑模控制在液压起竖系统中的应用

针对液压起竖系统这类非线性系统的控制问题,根据高阶滑模控制理论,提出了一种基于微分观测器的高阶滑模控制方法。基于液压起竖系统的非线性模型,设计基于高阶滑模控制方法的起竖系统起角跟踪控制器。利用微分观测器对起竖角导数信息和高阶滑模的导数阶滑动变量信息进行观测,从而构造一种基于微分观测器的控制器形式。试验结果表明:该控制方法能应用于液压起竖系统,与PID控制和普通滑模控制比较,该方法可以有效地抑制普通滑模控制存在的抖振问题,并具有很好的控制性能。

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。

基于风险矩阵法的封闭空间空气安全风险评估模型

为提高城市人防工程等地下大型封闭空间空气质量评估的客观性,提出基于风险矩阵法的封闭空间空气安全风险评估模型。构建二维矩阵,定量计算出受评实体的风险要素,再利用Borda序值理论和层次分析法(analytical hierarchy process,AHP)得出各风险要素的权重,最后利用风险矩阵得出实体风险等级值,以某人防工程为评估对象进行实例计算。计算结果证明:该方法将定性的过程定量化,很大程度上减少了人为失误带来的损失。

基于小波多尺度边缘检测的液压缸内泄漏故障诊断

文章提出了一种基于小波多尺度边缘检测的液压缸内泄漏故障诊断方法 ,通过检测小波变换在适当尺度上的极大值点 ,提取出压力突变信号的特征 。

Windows环境下的巡回检测数据采集的实现

本文介绍了Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下巡回检测数据采集软件的开发方法，提出了对多个不同频率信号同时进行数据采集的分层循环采集法，并讨论了在ＭＳＷｉｎｄｏｗｓ环境下实现软件精确定时的方法，保证了采样频率的准确可靠。

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.

桥式起重机的智能转载系统设计技术研究

近年来,很多研究机构对起重机的智能转载相关技术进行了研究,以提高起重机作业的自动化程度以及工作效率。起重机的智能转载是未来起重机发展的必然趋势之一。以桥式起重机为设计平台,以机器人导航技术、起重机精确定位及智能消摆技术为基础,从机械传动、自动检测、电气控制、软件设计、控制算法等方面,设计一套桥式起重机智能转载系统。系统的功能是在给定转载起点和转载终点的条件下,控制负载沿着预先规划出来的优化路径完成安全无碰撞的高效自动化智能转载。

桥式起重机PSO-PID防摆控制器的设计

以桥式起重机吊重防摆控制为研究对象,建立了吊重系统二维运动的数学模型,利用PSO算法优化PID参数,设计了基于粒子群算法优化的PID防摆控制器。MATLAB/Simulink仿真结果表明:采用PID参数被PSO算法优化的控制器后,起重机小车实现了无超调、无静差的快速定位,同时吊重系统摆动得到了快速有效的抑制,证明了该方法的有效性。

基于AVBN建模的桥式起重机负载运动轨迹规划

针对目前大部分桥式起重机还处于手动操作与半自动化工作状态这一情况,将机器人路径规划技术引入到桥式起重机负载运动的轨迹规划中,优化的负载运动轨迹作为起重机的控制目标,实现起重机的自动化智能转载。依据桥式起重机的运动控制特性,将转载场地三维空间信息转化为二维栅格地图,在二维栅格地图的基础上建立了转载场地AVBN模型,并利用最优竞争机制遗传算法对负载的运动轨迹进行优化,通过仿真验证了模型和算法的可行性。

基于分布式检测和时间相关神经网络的训练模拟器设计

某型导弹发射设备训练模拟器涉及大量输入输出信号的检测和控制,为了提高硬件系统和软件系统的工作效率,确保仿真过程的实时性,根据对输入信号分别按照空间和时间进行分组的思想,提出了基于分布式检测的硬件系统结构和基于时间相关神经网络的软件算法。这些方法已成功的应用于某型导弹发射设备训练模拟器的设计与研制,并取得了显著的效果。

门式起重机自动化吊装系统方案的设计

以机器人导航技术、起重机精确定位及智能消摆技术为基础,从门架、机械传动、自动检测、电气控制、软件设计、控制算法等方面设计了一套门式起重机自动化吊装系统,该系统的功能是在给定吊装起点和吊装终点的条件下能够实现控制物体沿着规划出来的优化路径,完成安全无碰撞的高效自动化智能吊装。