基于无人行车的智能棒材仓储系统设计策略

行车作为钢铁企业最重要的搬运设备,其智能化程度和运行效率直接影响了车间作业的生产效率。传统的行车依靠司机手动驾驶或者遥控操作,存在自动化程度低,人员劳动强度大,工作效率低等问题。同样,由于信息化水平不高,生产管理数据与库区产品实际数据不能完全同步,人工操作无法对库区所有资源进行合理配置并达到最优的性能。基于无人行车的智能仓库管理系统,与工厂制造管理MES系统及信息管理ERP系统连接,构成工厂智能化的服务系统,可以解决上述生产过程中存在的各种问题。通过连接互联网,最终实现与上下游客户的互联互通[1]。

关于无人行车防摇摆的探讨和改进

无人行车在无人模式下使用夹具吊卷的过程中,吊重摇摆明显、工作效率降低,并存在一定安全隐患。通过PLC控制车体完成搬运作业时,如果没有设置专门针对电机与传动系特性的防摇摆系统,无人行车的吊重到达目标位置时或者在搬运过程中,会发生大幅度摇摆,吊具无法安全、有效地对物料进行抓取和卸载作业。采用缓慢调速的方法,理论上可以减小摆幅,但是摇摆抑制效果不理想,工作效率低。

冷轧中间库无人行车智能库区管理系统的应用

阐述了智能库区管理系统的技术路线,介绍了无人行车自动控制、智能库区管理应用方案,提高了库区利用率和行车作业率,优化了人力资源。

干散货无人行车智能装载系统研究与实现

堆料码头、仓库等无人发货业务关键要解决干散料表面高度分布采集和业务智能调度等技术难题。基于高精度的微波雷达、业务智能指挥系统等关键技术及功能子模块,构建无人行车智能装载系统。通过在宝钢梅山矿业分公司运用发现,此系统避免了违章操作问题,设备备件消耗降低80%,动力消耗降低15%左右。系统对整个干散货发货行业的模式创新与智能化具有借鉴意义。

板卷无人行车及库区调度系统的研究与应用

随着物联网、人工智能等信息技术的发展,钢铁企业正在向以智能工厂为载体、以关键制造环节智能化为核心、以端到端数据流为基础、以网通互联为支撑的智能制造模式转型。其中,起重机与库区的智能化建设,成为智能工厂建设极具代表性的一项技术。针对钢铁工业生产节奏快、工作环境恶劣、劳动强度大、安全压力大、招工难等一系列痛点问题,科远智慧推出板卷无人行车及库区调度系统,改善人员作业环境,提升库区安全,提高库区运行效率。

无人行车电动夹具综合改造

针对成品码头无人行车电动夹具综合改造进行了介绍。详细讲述了3大改造分别是:夹具衬板改造,改造后的新型衬板消除了衬板与夹具前腿之间的缝隙,能有效地防止纸片和铁皮掉落在缝隙之中造成夹具的夹紧限位误动作;更换新型重载限位、重新设计限位基座,自从无人行车投产后,有50%左右的故障都是由重载限位引起的,新的重载限位改造好之后彻底改变了原来的重载限位常常误动作以及性能在高温环境下不稳定的情况;触底限位位置及其光通道改造,改造好以后的触底限位能够获得充足的进光亮,解决了此限位之前经常出现的测距不准和数据跳变的现象。

无人行车PLC系统研究

文章着重介绍了无人行车PLC系统的功能描述、硬件构成、网络与通信,并为一些控制元器件的选型提供了思路,以供用户在实际应用过程中进行借鉴。升级改造研究PLC系统有助于突破智慧制造的关键技术,实行无人行车自动运行,不仅减小了工人的劳动强度,有效延长了设备寿命,同时提高了生产效率,降低了人员安全作业风险。

大冶特殊钢炼铁厂原料无人行车控制技术的应用

近年来,智能制造已成为我国钢铁行业发展的重大趋势和核心内容,也是加快企业生产操作方式转变,实现节能降耗的重要抓手。提高企业劳动生产率,降低运行成本,减少岗位安全事故及生产设备事故,确保生产有序进行,使企业整体装备、生产及管理水平提高一个新层次。重点介绍了大冶特钢针对炼铁厂原料场一次料库行车智能无人化改造技术特点进行了阐述,分析大冶特钢现有自动化和信息化发展水平以及推行国家智能制造应用推进的进展,提出了智能行车的可行性以及实施思路。

基于UWB及视觉技术的无人行车库区安全管理系统

详细介绍了UWB定位技术,简述了引入行车无人化技术后,在包装区域存在作业人员和无人行车发生碰撞的风险,因此,需要对包装区域人员及行车吊具进行UWB定位,并及时报警停车,以防止发生人员碰撞事故,满足企业的安全管理要求。

无人行车技术特点及自主研发思路

无人行车技术起源于韩国浦项制铁,2002年第一部无人值守行车研发成功,在浦项制铁正式投入生产。[1]行车按机械结构、操作控制方式,有多种分类。按操控方式分类,主要经历了三个发展阶段,第一代为手动驾驶、地面人工指挥调度;第二代为库区自动化,车上有人驾驶、地面无人指挥调度,实现库区自动化、信息化;第三代为无人驾驶行车,也称智能行车,车上、地面均无人,智能化库存管理系统(WMS)全自动调配行车,自动化、信息化程度高,工作效率高。这里主要研究双梁式无人驾驶行车的技术特点及自主研发思路。

智能库管系统与无人行车自动化系统在钢铁企业的应用研究

讲述行车自动化系统的发展阶段,重点介绍了智能库管系统以及无人行车在此阶段能够实现的功能。

板带厂1500mm宽带生产线成品库无人智能行车系统升级改造

板带厂1500mm宽带生产线成品库现存在行车故障率高、发货效率低、C型钩摇摆伤卷、库存统计工作量大及指吊人员作业安全风险高等问题,严重影响了发货工作的高效和稳定。为解决这一系列问题,拟对1500mm宽带成品库进行智能化升级改造。该项目实施后,可实现整个成品库的智能无人化作业管理,钢卷自动下线入库、无人发货、物料全过程跟踪等功能,充分体现了技术先进、运行安全、减员增效的特点,符合公司智能制造发展要求,提升了公司生产经营“数字化、网络化、智能化”管理水平。

无人自行车平衡控制的研究综述

调查了对无人自行车平衡控制的发展史,了解并总结了近年来学者们在研究的过程中在结构以及控制上的优化和解决的一些技术问题,最后对无人自行车的未来发展进行展望并总结内容。文章作为综述性论文主要针对无人自行车平衡控制的结构优化和控制优化两个方面进行了讨论,结合了从自平衡稳定概念诞生以来至今的一些文献,对其平衡系统的发展进行了总结概括,并对无人自行车的投入使用寄予期望。

基于滑模控制的无人驾驶自行车设计与仿真

针对无人驾驶自行车无法实现自平衡的问题,设计一种由滚珠丝杠滑台、滑块、曲柄和连杆组成的曲柄滑块机构,并采用滑模控制方法来控制车体的平衡和运动方向。先对曲柄滑块机构的运动特性及受力进行了分析,分别得到滑块位置与前车把转角的关系以及转向电机输出力矩与前车把所受力矩的关系。通过分析无人驾驶自行车在直立行驶过程中的动力学特性,采用拉格朗日方程法建立了系统的动力学模型。设计了滑模控制器并进行了仿真分析。仿真结果表明,文中所采用的控制方法可以在转向电机输出很小力矩的情况下实现无人驾驶自行车的直立平衡运动。

5G+无人化行车在钢铁行业的创新应用

5G+智慧钢铁考验之一在于如何将通信企业和钢铁企业的技术优势、资源优势进行整合,匹配钢铁行业应用场景,使5G技术体系在助力传统钢铁企业转型过程中发挥最大潜能。以5G+无人化行车应用为案例,介绍5G专网的核心优势,通过5G专网与行车控制应用场景相融合,实现库区智能管理、自主决策、自动执行,让库区更加安全、可靠、高效。

基于陀螺仪的无人自行车平衡控制方法

针对零速无人自行车平衡控制问题,提出一种基于陀螺仪的直立姿态平衡控制方法;首先,针对自行车平衡控制系统,依据拉格朗日方法建立无人自行车非线性动力学模型,然后,采用根轨迹方法设计直立姿态平衡控制器;最后,使用DSP 28335作为核心控制器,设计相应的外围数据采集与处理单元,以及上下位机软件,依据偏移传感器采集到的偏移信号,经过控制算法运算得到控制力矩,将其作用给陀螺仪框架,从而在自行车车架上产生对应的恢复力矩;相关测试结果表明,文章给出的方法能够有效控制无人驾驶自行车的直立平衡。

无人自行车LPV模型在线识别方法研究

集总参数是无人自行车变参数线性(variable parameter linear,LPV)力学模型的核心要素之一,针对一种无人自行车关键集总参数难以直接准确获得的问题,提出一种在线估算其中时变运动参数和物理参数的方法。对于模型中时变车速的估算,主要通过车轮转速传感器以及车架加速度传感器的量测值,结合卡尔曼滤波技术来实现。对于模型中的物理结构参数,主要根据自行车的LPV模型构造逆向识别算法,以IMU,编码器,电流传感器等传感器测量的系统状态为输入,待识别的物理结构参数为输出,通过最小二乘法求解得到。物理样机的实验结果表明:利用模型识别结果计算得到的力矩与传感器实际测量的驱动电机输出力矩基本吻合,验证所提方法的可行性与正确性。

无人驾驶自行车驱动轮纵向滑移率的估算方法

车轮质心线速度求解是无人驾驶自行车驱动轮滑移率估算的关键问题。本文探讨动态估算无人驾驶自行车驱动轮纵向滑移率的方法,建立一种可以实时描述车架侧向运动的二阶动态响应数学模型,结合多种车载传感器的信息,借助两种不同的途径推导出驱动轮质心速度,通过加权滤波对两者进行折中得到驱动轮质心速度的估计值,最后根据车轮的转速与求得的质心速度给出滑移率的计算算法。本文通过虚拟样机仿真和物理样机实验的结果验证了所提方法的有效性。

再谈无人自行车的自稳定性

本文讨论无人自行车稳定行驶的实现可能性,对前叉受控的自行车数学模型做稳定性分析。分析表明,要保证自行车直立行驶的渐近稳定性,控制系统必须考虑前叉转轴的阻尼因素,且控制规律必须计入车体侧向倾斜的角速度信息。

基于T-S模型的无人自行车平衡控制

针对自行车动力学行为与速度有非常密切关系的问题,讨论了无人自行车控制器的设计。将自行车看成多体系统,根据刚体动力学方程得到了系统的4阶线性模型,分析了它的稳定性与速度之间的关系。以速度作为模糊变量,建立了无人自行车的T-S模型。利用模糊系统和常规的线性控制系统理论相结合的方法,设计了车体平衡控制器,并分析了整个闭环模型的稳定性。最终实现了车速发生变化时系统的平衡控制,为变速运动中自行车机器人的控制提供了一种新的解决方案。