（控制科学与工程专业论文）基于模型参考的门座起重机动态称重研究.pdf

摘要 随着社会经济的发展，港口码头的货物吞吐量越来越大，门座起 重机作为港口码头重要的装卸机械发挥着重要的作用。为了提高企业 的效益，对门座起重机提出了新的要求：希望货物在装卸动态过程中 就能进行称重与计量。目前的门座起重机动态称重系统由于只对动态 称重信号作简单的数字滤波处理，缺乏更深一层的信号处理技术，所 以系统的精度难以得到很大的提高，本文力争从信号处理方法上加以 解决。 论文首先介绍了现有门座机称重装置的典型结构组成及门座机 的负载动载数学模型，然后对其存在的问题进行了分析，提出了设计 基于模型参考的自适应动载滤波称重结构的方法，然后详细介绍了自 适应动态模型的动载滤波原理，以及门座机动态称重质量的零位自辨 识与校正方法。 在确定了系统的参考模型后，门座机的动态称重问题转化为了参 考模型的参数辨识问题。辨识算法上，为了兼顾动态称重的快速性和 准确性，采用了基于h o u s e h o l d e r 变换的自适应最小二乘法，其具有 抗方程病态性好，稳定性好，计算量小，跟踪性好等优点。 另外，在实际应用中，考虑到高频干扰、数据突变等因素的影响， 对直接采集到的数据进行了预处理。通过对动态称重信号干扰因素的 分析，采用两步预处理的方法：第一步采用数字低通滤波方法，滤除 高频率段的干扰噪声；第二步采用优化算法拟合出信号中周期性低频 干扰信号，并予以消除。 系统实验结果表明，本文提出的模型参考自适应动载滤波方法是 可行的，达到了实验提出的技术要求，同时获得了较高的动态称重精 度，对于今后系统的实用化开发具有很好的参考价值。 关键词：门座起重机，动态称重，模型参考，h o u s e h o l d e r 变换，最 小二乘法 a b s t r a c t a l o n gw i t h t h e s o c i a la n de c o n o m i c d e v e l o p m e n t ，t h ec a r g o t h r o u g h p u to fp o r ta n dd o c ki si n c r e a s i n g ，a n dt h eg a t e t y p ec r a n ea sa n i m p o r t a n th a n d l i n gm a c h i n e r yo fp o np l a y sa ni m p o r t a n tr o l e i no r d e rt o e n h a n c et h ee f f e c t i v e n e s so fe n t e r p r i s e ，t h en e wr e q u e s tt og a t e t y p ec r a n e h a sb e e nb r o u g h tf o r w a r d ：h o p i n gt h a tt h e c a r g oc a nb ew e i g h e da n d m e a s u r e di nt h eh a n d l i n go fd y n a m i cp r o c e s s a tp r e s e n t ，b e c a u s eo n l y s i m p l ed i g i t a ls i g n a lf i l t e rp r o c e s s i n gf o rd y n a m i cw e i g h i n gs i g n a la n d l a c ko fd e e p e rs i g n a lp r o c e s s i n gt e c h n o l o g y , t h ea c c u r a c yo ft h eg a t e t y p e c r a n ed y n a m i cw e i g h i n gs y s t e mc a nh a r d l yb eg r e a t l y i m p r o v e d t h e p a p e rs t r i v e st os o l v ei tb ys i g n a lp r o c e s s i n gm e t h o d s t h ep a p e rf i r s ti n t r o d u c e dt h et y p i c a ls t r u c t u r ec o m p o s i t i o na n dt h e d y n a m i cl o a dm o d e lo ft h ee x i s t i n gg a t e t y p ec r a n ew e i g h i n gd e v i c e ，t h e n a n a l y z e dt h ee x i s t i n gp r o b l e m s ，a n dp u tf o r w a r dt h ed e s i g nm e t h o db a s e d o nt h em o d e lr e f e r e n c e a d a p t i v ed y n a m i c l o a df il t e r i n g w e i g h i n g s t r u c t u r e t h e nt h ep a p e ri n t r o d u c e dd e t a i l e d l yt h ed y n a m i cl o a df i l t e r i n g p r i n c i p l eo ft h ea d a p t i v ed y n a m i cm o d e l ，a sw e l la st h ez e r op o s i t i o n s e l f - i d e n t i f i c a t i o na n dc o r r e c t i o nm e t h o d so ft h eg a t e t y p ec r a n ed y n a m i c w e i g h i n g a f t e rd e t e r m i n i n gt h er e f e r e n c em o d e lo ft h es y s t e m ，t h eg a t e t y p e c r a n e d y n a m i cw e i g h i n gp r o b l e mi st r a n s f o r m e dt ot h ep a r a m e t e r i d e n t i f i c a t i o np r o b l e mo ft h er e f e r e n c em o d e l a st h ei d e n t i f i c a t i o n a l g o r i t h m ，f o rg i v i n ga t t e n t i o nt ob o t ht h er a p i d n e s sa n da c c u r a c yo f d y n a m i cw e i g h i n g ，t h ep a p e ra d o p t e dt h ea d a p t i v el e a s t s q u a r e sm e t h o d b a s e do nh o u s e h o l d e rt r a n s f o r m ，w h i c hh a ss o m ea d v a n t a g e so fg o o d e q u a t i o na n t i p a t h o l o g i c a ls t a t e ，g o o ds t a b i l i t y , l i t t l ec a l c u l a t i o n ，a n dg o o d t r a c ea b i l i t y y 一 一 一一 i na d d i t i o n ，i np r a c t i c ea p p l i c a t i o nh i g hf r e q u e n c yi n t e r f e r e ra n dd a t a m u t a t i o na r ec o n s i d e r e d ，s ot h ed a t aa c q u i r e dd i r e c t l ya r ep r e d i s p o s e d b ya n a l y z i n gt h ed y n a m i cw e i g h i n gs i g n a li n t e r f e r e n c ef a c t o r s ，t w o p r e - d i s p o s e dm e t h o d sa r ea d o p t e d ：t h ef i r s ts t e pu s i n gd i g i t a ll o w p a s s f i l t e rt of i l t e ro u th i g hf r e q u e n c yn o i s ei n t e r f e r e n c e ；t h es e c o n ds t e p ， a d o p t i n go p t i m i z a t i o na l g o r i t h mt of i to u tp e r i o d i cs i g n a ll o w f r e q u e n c y i i i n t e r f e r e n c es i g n a l sa n de l i m i n a t et h e m e x p e r i m e n t a l r e s u l t ss h o wt h a tt h em o d e lr e f e r e n c ea d a p t i v e d y n a m i cl o a df i l t e r i n gm e t h o dp r o p o s e di nt h i sp a p e ri s f e a s i b l ea n d a c h i e v e st h et e c h n i c a lr e q u i r e m e n t sp u tf o r w a r db yt h ee x p e r i m e n t ，a n d a l s oo b t a i n saq u i t eh i g hd y n a m i cw e i g h i n ga c c u r a c y ，w h i c hh a sag o o d r e f e r e n c ev a l u ef o rt h ef u t u r ep r a c t i c a ls y s t e me x p l o i t a t i o n k e yw o r d s ：g a t e - t y p ec r a n e ，d y n a m i cw e i g h i n g ，m o d e lr e f e r e n c e ， h o u s e h o l d e rt r a n s f o r m ，l e a s t - s q u a r e sm e t h o d 原创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢 的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不 包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我 共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。 作者签名：遢亟塑芏日期：盟年月 日 学位论文版权使用授权书 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校 有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文， 允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内 容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科 学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库， 并通过网络向社会公众提供信息服务。 作者签名：遏塑塑鎏导师签名差垒二日期：盟年月珀 中南人学硕- i ：论文第一章绪论 第一章绪论 1 1 本课题研究背景与意义 称重与人类生产、生活息息相关，在工业生产现场中，有很多地方需要我们 在正常作业的同时测量出物料的质量。物料计量是工业生产和贸易流通中的重要 环节。称重装置或衡量器是不可缺少的计量工具。随着工农业生产的发展和商品 流通的扩大，衡器的需求也同益增多，过去沿用的机械杠杆秤已不能适应生产自 动化和管理现代化的要求。自六十年代以来，由于传感器技术和电子技术的迅速 发展，电子称重技术日趋成熟，并逐步取代机械秤。尤其是七十年代初期，微处 理机的出现使电子称重技术得到了进一步的发展。快速、准确、操作方便、消除 人为误差、功能多样化等方面已成为现代称重技术的主要特点。称重装置不仅是 提供重量数据的单体仪表，而且作为工业控制系统和商业管理系统的一个组成部 分，推进了工业生产的自动化和管理的现代化，它起到了缩短作业时间、改善操 作条件、降低能源和材料的消耗、提高产品质量以及加强企业管理、改善经营等 多方面的作用。称重装置应用己遍及到国民经济各领域，取得了显著的经济效益 u 1 。但是，我国在这方面的的产品少且功能不齐全，而且动态称重精度不高，所 以改善现有称重装置、开发研究高精度的动态称重系统是势在必行的。 ， 在水路运输方面，港口作为中心枢纽在货物流通中起着十分重要的作用。港 口的现代化建设直接关系到我国在国际贸易体系中的竞争地位。建设现代化港口， 高效快速的装卸设备与搬运系统是关键。应用计算机、通信、自动化和机电一体 化等高新技术，开发具有我国自主知识产权的港口高效装卸系统，可推动我国水 路运输与国际先进技术水平接轨。大宗散货码头是现代港口的另一主要类型，包 括有矿石、煤炭、石油及粮食等码头。但是现有国内大多码头存在设备老化，缺 乏可靠简便的重量检测装置，未安装装卸重量的实时管理系统等问题，这些问题 一直影响着散货码头装卸效率的提高。 门座式起重机是随着港口事业的发展而发展起来的。1 8 9 0 年，第一次将幅 度不可变的固定式可旋转臂架型起重机装在横跨于窄码头上方的运行式半门座 上，成为早期的港用半门座起重机。随着码头宽度的加大，门座和半门座起重机 并列发展，并普遍采用俯仰臂架和水平变幅系统。第二次世界大战后，港用门座 起重机迅速发展。为便于多台起重机对同一条船进行并列工作，普遍采用了转动 部分与立柱体相连的转柱式门座起重机，或转动部分通过大轴承与门座相连的滚 动轴承式支承回转装置，以减小转动部分的尾径，并采用了减小码头掩盖面( 门 中南人学硕f ：论文 第一章绪论 座主体对地面的投影) 的门座结构。在发展过程中，门座起重机还逐步推广应用 到作业条件与港口相近的船台和水电站工地等处。 门座式起重机按用途可分为三类：一是装卸用门座起重机：主要用于港口 和露天堆料场，用抓斗或吊钩装卸。起重量一般不超过2 5 吨，不随幅度变化。 由于生产率常是重要指标，故工作速度较快。二是造船用门座起重机：主要用于 船台、浮船坞和舣装现场，进行船体拼接、设备舣装等吊装工作，用吊钩作为吊 具。最大起重量达3 0 0 吨，幅度大时起重量相应减小。有多种起升速度，吊重轻 时可提高起升速度。有些工作机构还备有微动装置，以满足安装要求。门座机高 度大者，可适应大起升高度和大幅度作业的要求，但工作速度较低，作业生产率 不高。三是建筑安装用门座起重机：主要用在水电站进行大坝浇灌、设备和预 制件吊装等，一般用吊钩，起重量和工作速度一般介于前两类起重机之间，它具 有整机装拆运输性好、吊具下放深度大、能较好地适应临时性工作和栈桥上工作 等的特点。本课题主要研究的是多用于港口码头货物装卸作业的门座式起重机的 动态称重问题。 门座式起重机是港口常用的装卸机械之一，由于其机械结构及载荷变化情况 复杂，目前国内大部分港口对门座式起重机均未安装专用的称重计量设备比1 。在 港口码头吞吐货物的计量中，为了不影响装卸速度，常常要求货物在吊运过程中 同时完成称重并计量。但在实际装卸过程中货物装卸量主要通过船舶的吃水线来 估算，误差较大；同时对各作业人员的装卸作业量也无法准确考核，采用平均主 义计量各操作司机的作业量也使得司机的工作积极性不高，这严重阻碍了港口码 头起重机作业效率的提高。为了节省成本，实现公平，这就迫切需要一种高精度 的计量设备。另一方面，由于企业还有实现自动化数据管理以及联网远程监控等 要求，这要求称重系统不仅包括杂散货计量，还包括称重数据的管理和保存以 及通过网络完成门机作业情况等的远程监控和管理等。鉴于以上实际需求，文章 重点研究门座机的动态称重问题，这很适合于船到堆场或堆场到船物料转移的杂 散货码头。 1 2 动态称重技术的研究现状与发展趋势 1 2 1 动态称重技术的研究现状 众所周知，动态测量是指为确定量的瞬时值及( 或) 其随时间变化所进行的测 量，即被测量是随时间而变化的；而静态测量则是指测量期间其值可认为是恒定 的量的测量。在动态测量中，必须考虑信号的响应时间，即考虑激励受到规定突 变的瞬间，与响应达到并保持其最终稳定值在规定极限内的瞬间，这两者之间的 2 中南人学顾i ：论文第一章绪论 时间间隔。而在静态测量中，通常并不考虑信号的响应时间，只关注测量结果的 不确定度和随时间的稳定性或可靠性。实际应用中，动态称重是当秤体与被测对 象未达到平衡状态时，在过渡过程中对物体进行计量。一般来说，在动态称重中， 快速性和准确性很难同时满足。因此，动态测量要比静态测量难度大口1 。门座机 动态称重系统的研究少之又少，大部分都停留在简单的超载保护层次，精度不高， 可靠性差。在研究动态称重技术方面，通常所采用的方法有： 1 “静态标定，动态使用 的称重传感器的测量系统的方案h 1 。“静态标定， 动态使用”即先进行静态标定，以确定传感器的静态特性，它是动态测量的基础 和依据。然后对传感器的动态特性进行校核，确定传感器的动态误差。采用这种 方法，只有当动态误差为零或在所规定的误差范围内时，动态测量结果才与静态 性能一致。就是说，在动态测量中如果不考虑动态特性，即使传感器测量系统的 静态特性很好也会产生较大的误差。而且在数据处理方面，一般就直接采用了简 单的算术平均滤波等数字滤波法，其精确度受噪声影响是很大的。 2 a d v 法，d v 法，v 法。该方法是2 0 世纪8 0 年代日本的小野敏郎教授提 出来的巧1 ，其基础是利用工程动力学代替静力来解决质量测量问题。同时或单独 测出对象的加速度、位移与速度，然后用数值积分方法或直接方法求出称重测力 过程的微分方程，以求得重量值或力的值。这种方法有些需要用许多不同类型的 传感器，因而难以实现，有些虽然只用一种类型的传感器，但由于采用积分方法 因而准确度较差，且往往只适用于噪声很小的场合。 3 模型辨识与参数估计法哺1 。该方法主要是把动态测量作为一个模型辨识 和参数估计问题来处理，即首先根据有关称重测力系统的先验知识，推导出一个 含有未知参数的模型，然后用该模型去拟合称重测力过程的输出信号，从而获得 最小平方误差意义上的参数估计。由于被测重量或力值可以看成是称重测力过程 的终值，因此它们可以用模型参数进行估计或预测。一般的称重过程都可以作为 一个参数辩识的问题来看待。在参数辩识问题上有很多成熟的算法可以运用。比 如最小二乘法，扩展k a l m a n 滤波法等。 4 神经网络法。该方法主要是基于并行技术的思想，以神经网络技术为控 制核心，采取多因素协调，将检测过程中对影响称重精度起主导作用的因素作为 训练样本，通过训练获得较好的网络模型，再根据该模型和网络输入数据得出重 量，并期望提高检测精度。神经网络算法睛町n 们可以避开复杂的机理建模过程， 减少建模中忽略某些因素带来的误差。在实际应用中，动态称重算法可以用多种 形式的神经网络实现，如m l p 陋儿1 ，f l a n n 2 1 ，r b f 3 3 等，神经网络对非线性问题 的建模是十分有效的。 5 专家系统法。该方法主要是引入知识模型而构成专家系统，即把优秀称 3 中南人学硕卜论文第一章绪论 重测力专家的思维过程固化到测量程序中，并与计算机修正程序结合起来，进而 提高计量仪器的测试能力和故障检测能力。 综上所述，动态称重的研究发展非常迅速。早期的动态称重算法只是针对称 重数据进行简单的数据处理，比如平均值，最大一最小法等。这类方法相对粗糙， 对噪声和一些异常情况无法很好的抑制，精度相对比较低。随着动态称重技术的 发展，对整个动态称重系统进行建模，针对特定模型的分析方法被大量采用。随 着系统辨识，k a l m a n 滤波等一系列方法的引入，动态称重的方法更具有了理论依 据。动态称重算法的发展方向是进一步向智能化发展。神经网络，专家系统等方 法给动态称重系统带来更大的发展，依据此类智能算法，动态称重系统建模方式 更加结合了实际情况，也就使称重的结果与实际的情况更符合，提高了称重结果 的精确程度。动态称重软件技术的发展趋势是更智能化，称重结果更精确化。 1 2 2 动态称重技术的发展趋势 动态称重技术的发展首先得益于称重传感器的发展。进入9 0 年代以来，由 于微电子技术，微机加工技术的飞速发展，使得敏感元件、转换元件和信号处理 电路实现了一体化，并以此为基础研制出了具有复合敏感功能、自检自校自诊断 功能、自补偿和计算等功能的传感器。因此，专家们认为，传感器的发展动向为 小型化、模块化、集成化、智能化和多维化“钔。 在动态测力称重计量方面，尽管传感器的最新硬件技术起着重要的作用，但 是基于动力学系统模型的软件技术，对于设计动态测量的算法来说却是更为本质 和重要的。这也就是说，应当利用测量系统的数学模型，把解决问题的主要精力 放在软件方面；诚然，硬件和软件这两条途径，对于研究动态测力称重技术都是 必要的。 利用数学模型或模型化测量的称重测力方式是很有前途的。它把测量视为一 个过程，把计量仪器视为一个系统。根据事先掌握的信息即先验知识，以及试验 获得的数据即后验知识，利用系统辨识来建立计量仪器的数学模型，并通过相应 的算法来处理数据和全面地扫描仪器，从而对其性能进行状态估计，或通过软件 来改善计量仪器的硬件环境。 模型化测量为解决日趋复杂的动态测量问题开辟了一条新路。例如，称重系 统采用二阶系统的自回归滑动平均模型，借助于这个模型和递推的最4 - - 乘法即 r l s ，即可由极短的称重阶跃响应，估计出模型参数和被称的重量。仿真计算表 明，在输入端有白噪声干扰时，可用r l s 估计出重量，该法要求的测量时间很短， 通常不超过一个震荡周期即可得到良好的结果。在微机化测量仪器中，目前也有 引入知识模型而构成专家系统，即把称重测力专家的思维过程固化到测量程序的 4 中南大学硕j ：论文第一章绪论 软件中，与计算机修正程序结合起来，进而提高计量仪器的测试能力和故障检测 能力。由此可见，测量软件对于称重技术未来发展的意义不可低估。 随着计算机和称重传感器技术的迅速发展，现代科学技术的相互渗透，动态 称重技术的发展取得了相当惊人的进展。尤其在动态数学模型的建立上，系统理 论、模糊理论、人工智能、神经网络、数字滤波、振动理论、阻尼技术等科学技 术在称重领域的广泛应用，系统的自诊断、自适应及功能自组织的形成，使称重 计量向测量系统的信息处理智能化、组合化和功能自适应方向发展“副n 州。国际上 已经取得了动态精密测量的技术突破，称重技术水平已跨入了高技术王国。 1 3 门座机动态称重的难点与解决思路 在门座机动态称重系统中，快速的获取高精度的重物重量值是至关重要的， 这样才使物料计量真正具有实际意义，同时提高企业的管理效率与作业效率。 要提高门座机动态称重的精度，却并不是那么容易的，门座机动态称重的难 点主要有以下几方面： 1 ) 称重传感器安装的位置选择。现有门座机的称重方式主要是通过滑轮取 力压至压力传感器上取得感应信号，这种方式传感器安装的位置不同对传感器信 号影响很大，一般传感器安装在钢丝绳进入机房的上端部分，这样门座机的变幅 旋转对信号带来的影响就相对小。 2 ) 钢绳的摩擦。由于重物不是直接将力作用在传感器上，而是通过钢绳传 导力的，每经过一个滑轮都会有摩擦力，这样实际作用于传感器上的力除了重物 的重力还有部分是要克服钢绳摩擦的力，而这部分摩擦力却是无法测量的，一般 都给滑轮擦上机油使摩擦力的影响减至最小，实际计算重量时一般都忽略摩擦的 影响或加个小补偿。 3 ) 生产因素。企业为了提高效益，门座起重机一般都作业速度快，这样就 使得机器起制动频繁，因此起重机作业时的起升和下降则不可避免对信号有较大 的冲击影响，因为这个作业过程一般都是有加速度的，起升时纲绳受力一般都偏 大，需要部分的力提供重物起升的加速度，这样吊重物起升时传感器信号也一般 都偏大：下降过程则相反。同时由于司机操作门机作业的熟练程度和操作习惯不 同，对准确称重也增加了难度。 4 ) 恶劣的环境因素。门座机称重系统是处在一个噪声多、振动频繁的环境 之中，因此系统需要对传感器采样信号进行有效的预处理，否则将会有很大的误 差或者无法正常工作。 因称重系统一般都兼顾超载保护功能，如不能快速准确地测量重物的重量， 系统将无法真正投入使用。如已过载而不报警则会影响门座机的作业安全甚至参 中南人学硕：l 论文 第一章绪论 与作业人员的人身安全；如出现乱报警则会严重影响门座机的作业效率，同时影 响司机操作人员的作业情绪而断电不使用称重系统。因此在动态称重系统中，解 决精度和快速性问题是非常重要的。 要快速获取高精度称重重量值，一般有两条解决思路，一条思路就是采取缩 短过渡时间的方法，使系统较快地趋于稳定。目前采用的方法是动态补偿法，参 考文献 1 7 、 1 8 、 1 9 均采用了这种方法，即在测量系统输出端串连一个动态 补偿环节，改善整个系统的动态性能，加快系统的响应速度，等待系统趋于稳态 时，得到被测量参数的值，即在系统过渡过程结束后，利用系统的稳态值来进行 测量。 另一种方法是通过系统动态过渡过程的信息来提取被测量参数的信息。由于 系统对外界激励的响应过程包含了系统自身的特征，即动态的过渡过程包含有被 称重对象重量的信息。对于称重系统来说，当被测物料施加系统上的同时，称 重系统自身的特征也发生了改变，特征量改变的大小与物料重量存在着一定的数 量关系，所以可以通过系统的过渡过程包含特征量的改变间接进行测量。因此， 可以把动态测量作为一个参数估计和预测问题来处理，即首先根据有关称重系统 的先验知识，推导出一个含有未知参数的模型，然后用该模型去拟合称重过渡过 程信号，从而获得最小平方误差意义上的参数估计。由于被测质量可看成是称重 测力过程的终值，它们可以用模型参数加以估计或预测出来。 1 4 本文主要研究的内容及篇章结构安排 针对港口码头货物装卸作业的主要起重机械门座起重机，文章对其作业 的动态称重进行了详细的理论研究。在分析了现有门座机称重装置及讨论了其起 升系统动态负载数学模型的基础上，构建了基于模型参考的自适应动载滤波称重 结构的方法，阐述了门座机称重自适应动态模型动载滤波的工作原理，以及门座 机动态称重质量的零位自辨识与校正方法。针对文章提出的新型称重结构的称重 信号预处理过程，分别介绍了系统高频噪声干扰和低频周期干扰信号的滤除方 法。针对文章提出的基于模型参考方法，文章介绍了系统动态称重的模型辨识与 参数估计的计算过程，对于模型的参数估计，采用了最常用的最小二乘法。同时 通过对门座机动态称重进行现场实验对比，实验的结果表明该基于模型参考的系 统动态称重结构具有精度高、反应快及稳定等优点，满足称重误差的要求，这对 于今后系统的实用化开发具有很好的参考价值。 全文共分为五章，安排如下： 第一章绪论，说明了课题的背景与意义，主要论述了动态称重技术的研究现 状及发展趋势，以及分析了门座机动态称重的难点，并提出了解决思路。 6 中南大学硕1 ：论文第一章绪论 第二章门座机动态称重模型建立，介绍了现有门座机称重装置的典型结构组 成及门座机的负载动载数学模型，然后对其存在的问题进行了分析，提出了设计 基于模型参考的自适应动载滤波称重结构的方法，建立了动态称重的数学模型。 第三章门座机动态称重信号预处理，分析了称重信号中高频噪声和低频干扰 产生的原因，并用设计的巴特沃思数字低通滤波器对实际门座机动态称重数据进 行了高频去噪处理。然后讨论了优化算法对动态称重信号中的低频周期干扰进行 祛除。 第四章基于参数估计的动态称重辨识，详细阐述了系统辨识的基本理论，对 文章提出的门座机动态称重系统的参考模型进行了模型辨识与参数估计，详细研 究了快速的自适应最小二乘参数估计算法。同时针对本文提出的动态称重方法进 行了现场实验对比，实验结果表明文章提出的基于模型参考的自适应动载滤波对 提高测量精度具有良好的效果。 第五章结论与展望，总结整个论文的内容，并提出了后续研究方向。 7 中南大学硕r j 二论文 第二章门座机动态称重模型建立 第二章门座机动态称重模型建立 本章首先介绍了现有门座机称重装置的典型结构组成及门座机的负载动载 数学模型，然后对其存在的问题进行了分析，提出了设计基于模型参考的自适应 动载滤波称重结构的方法。最后详细介绍了自适应动态模型的动载滤波原理。 2 1 现有门座机称重装置典型结构组成与分析 2 1 1 现有门座机称重装置典型结构组成 现有的门座机称重装置一般都是超载限制保护装置，对精度要求比较低，一 般不具备物料计量功能，其典型的结构组成阳1 如图2 1 所示。 起重质量 ( d 图2 - 1门座机称重装置典型结构组成 图2 1 所示的称重装置是一个开环系统，主要由称重传感器电路、变送器电 路、信号滤波放大电路、a d 转换器、数据处理模块、标度变换及重量显示等部 8 中南人学硕j ：论文第一二章门座机动态称重模型建立 分组成。各部分说明如下： 1 称重传感器 现在称重传感器普遍采用的是基于惠更斯电桥原理的电阻应变片式高精度 压力传感器，随着传感器技术的发展，称重传感器己具有比较好的线性度。一般 每根钢绳都需要对应一个称重传感器，这样可以提高称重精度。现有门座机称重 传感器安装位置一般有两种方式：方式一是将传感器安装在机房内的卷筒支承座 上，门座起重机所承受的载荷，从吊具( 抓斗或吊钩，下同) 组件经过钢丝绳传 力到起升支持、开闭的卷筒上；方式二是将传感器安装在钢丝绳进入机房的上端 部分，通过滑轮取力压至压力传感器上取得感应信号。但是这两种安装位置都不 能完全解决因门座机变幅带来的影响。 2 变送器电路 门座机的数据处理和重量显示一般都在司机驾驶室，距离称重传感器有一定 的距离，面对多噪声的恶劣环境，必须对传感器信号进行信号变送，如何使得信 号能够不失真地传送变得非常关键。信号变送一般有两种方式：方式一是将传感 器输出的微弱电压信号转换成电流信号，电流信号传输距离远，抗干扰能力较强； 方式二是通过v f 变换将电压信号转换成频率信号输出，在传输线屏蔽好的情况 下，频率信号传输距离远，但容易受高频信号的干扰。 3 信号滤波放大电路与a d 转换电路 变送器变送过来的信号一般都首先需要再次变换成电压信号，比如标准的 4 - 2 0 m h 的电流信号经过一个1 0 0 欧姆电阻则转换成了0 4 v - 2 v 的电压信号。电 压信号然后通过电路的滤波与放大至适合a d 转换的信号。滤波电路一般采用了 r c 低通滤波电路来滤除高频干扰。放大电路一般是采用同相运放进行比例放大。 用于a d 转换的芯片有很多，但是都基本采用了1 2 位以上的高精度a d 转换芯 片。 4 数据处理模块 数据处理模块在称重系统中非常关键，好的数据处理算法可以提高系统的称 重精度。但是由于现有称重装置对精度要求不是太高，因此用于进行数据处理模 块的处理器普遍还采用单片机，由于单片机本身的局限性，难以使用高级算法。 因此现有称重装置的数据处理一般还是仅停留在简单数字滤波算法上，比如中位 值平均滤波法和限幅平均滤波法等。通过中位值平均滤波法，一般能有效克服因 偶然因素引起的脉冲干扰；通过限幅平均滤波法，一般对周期性干扰有较好的抑 制作用。 目前的其他的高级数据处理方法皆存在这样或那样的缺陷，如变阻尼法对系 统构成要求高；包络线法数据分析工作量大；公式法对响应的波形要求高，因此 9 中南大学硕t ：论文第二章门座机动态称重模型建立 没有得到推广。现在最新研究出的算法主要有搜索法口、e m d ( e m p i r ic a lm o d e d e c o m p o s i t i o n ) 旺引、多重积分法等。 5 标度变换及重量显示部分 标度变换也可以放在数据处理的前面，它是将传感器测量的信号根据一定的 规则转换为实际的重量值。现有的标度变换规则一般是根据传感器的线性度求得 的一次函数或拟合的二次函数或者是使用基于信号一重量表的插值法等。 重量显示也是每个门座机称重装置不可缺少的部分，是人机交互的重要接 口，一般采用l e d 数码管、l c d 液晶显示屏或者触摸屏等。 2 1 2 现有称重装置负载数学模型与分析 通过分析门座机现场作业，得出在一个完整的作业周期中，吊具吊重物的运 动主要包括以下几部分：重物垂直起升、水平旋转运动、卸料旋转返回、吊具垂 直降落至原处。在这些运动过程中，对门座机称重影响的动载主要来自于门座机 作业吊重物时的起升或下降起制动操作，特别是重物垂直起升的操作，一般都是 有加速度的，而门座机旋转一般都是匀速的或者摆动不大，因此一般可以使用常 规的数字滤波方法滤除门座机旋转过程中的摆动动载干扰，而对于门座机起升系 统垂直起升或下降的动载情况需要另外重点考虑。因此门座机起升系统动态负载 数学模型可表示为一阶常系数线性微分方程1 ： x ( f ) = m 掣+ 6 v ( t ) + ( t ) - t - m ( 2 1 ) 口f 式中x ( f ) 称重传感器测量前的值 聊系统折算到载荷传感器检测点上的等效起升质量 6 阻力系数 1 ，( f ) 门座机吊重物起升速度，由起升机构速度传感器装置检测 ( f ) 振动干扰及噪声干扰 m 实际起重质量 在式( 2 一1 ) 所示的数学模型中，定义了两个未知的模型参数m 和6 。由于 重物是通过钢绳及滑轮结构传力至载荷传感器的，因此作用在载荷传感器检测点 上的等效起升质量是实际起升质量的一个折算质量，定义为m ，该折算质量m 是 随实际起重质量m 变化而变化的；同时，由于刚绳和滑轮结构的传力，使得钢 绳每经过一个滑轮都会有摩擦力，这样重物的起升或下降都存在了一定的阻力， 定义阻力系数6 ，该阻力系数6 是随实际起重质量m 和吊重物起升速度1 ，( f ) 变 化的。该两参数都是不能通过传感检测装置测量出来的，这给该模型的实际应用 增加了难度。 l o 中南大学硕十论文第二章门座机动态称重模型建立 分析式( 2 - 1 ) 可以看出，x ( f ) 由以下四个分量组成： ， ，f 、 ( 1 )所型是门座机在起制动过程中产生的加速度动载； d t ( 2 ) 6 v ( t ) 是门座机在运行中产生的动量冲击动载； ( 3 )( f ) 是门座机工作时产生的振动干扰及噪声干扰； ( 4 )m 是门座机实际吊起的重量质量。 由此可以看出，m 是一个稳定的静态值，要实现m 的准确测量必须消除动 载及噪声等的干扰。对于系统高频噪声和振动干扰，通过硬件滤波电路和软件滤 波( 信号滤波预处理方法) ，一般都基本可以滤除。但是对于门座机起制动作业 等操作产生的随机性动态载荷( ( f ) ：m d v ( t ) d t + s v ( t ) ，采用一般的数字滤波 算法效果往往都不理想。这也是门座机动态称重的难点之一，严重影响了门座起 重机称重装置测量精度的提高。 同时由于图2 - 1 所示的称重结构是一个开环系统，因此系统的测量误差得不 到自适应的修正，称重的精度难以提高。提高称重精度是任何称重装置的首要目 标，一般要获得较高的精度时，系统总是力求获得大量的数据来进行分析从而得 到比较准确地重量值，但门座起重机的动态称重是不允许等较长时间才确定的， 需要在吊起旋转过程中就要把重物记录下来，同时时刻需要判断是否超载来进行 起重机的保护，特别是吊起重物起升阶段的保护。因此研究快速的高精度的门座 机动态称重是本文的主要研究内容。 2 2 基于模型辨识的门座机动态称重系统构建 2 2 1 模型参考自适应辨识方法概述 “模型 这个概念已广泛的用于自适应控制中。如果把控制系统希望达到的 控制性能指标用一个称作参考模型的理想化控制系统的性能来描述，并以三。( 后) 表示每一瞬间实际过程与参考模型之间的特性差异，那么根据这个差异三，( 足) ， 不断的修改控制器的参数，就可使实际系统的性能指标尽可能的接近参考模型。 这种控制思想就叫做模型参考自适应控制，其中并联型模型参考自适应原理基本 结构如图2 - 2 所示。 同样，“模型参考的概念也可用于实时在线辨识乜引。这时，与模型参考自 适应控制相反，被辨识的对象扮演了参考模型的角色，如图2 - 3 所示。当可调模 型结构已知时，根据可调模型与参考模型( 实际过程) 之间的输出偏差三。( 尼) 进 行适当的运算，通常用积分或积分比例与比例运算，并根据运算结果不断的修改 可调模型的参数，使在一组已知的输入作用下，可调模型的输出尽可能的接近参 中南大学硕士论文 第二章 门座机动态称重模型建立 考模型的输出。当可调模型与参考模型之间的差别无法进行改善时，可调模型的 参数就是实际过程参数的估计值。 图2 - 2 并联型模型参考自适应原理结构图 图2 - 3 并联型模型参考自适应辨识原理结构图 2 2 2 门座机动态称重模型参考自适应辨识系统构建 前面已分析到，门座机动态称重的关键是消除门座机运行时产生的随机性动 态载荷( ( f ) = m d v ( t ) d t + 6 y ( f ) ，由于式( 2 1 ) 所示的数学模型方程中，除 了x ( t ) ) 和v ( t ) 是可以测量或计算出外，其它都是不可观测数据，因此借助该数 学模型直接进行计算是不可能的。因此本文利用上节的“模型参考 概念，将含 未知参数的门座机动态称重数学模型作为系统参考模型，对该模型的未知参数进 1 2 中南大学硕卜论文第二章门座机动态称重模型建立 行实时估算辨识，即进行模型辨识与参数估计，从而构建门座起重机动态称重的 模型参考自适应辨识系统结构。 自适应动态模型辨识是复杂信号处理的一种有效办法，通过装置的自学习和 自组织，可以较准确地辨识被测模型和被测信号。因此本文设计了基于模型参考 的自适应动载滤波称重结构。考虑到采样值中的振动干扰和噪声干扰可以通过信 号预处理来滤除，因此该称重结构所使用的参考模型可以简化为： x ( f ) ：聊掣+ 6 ，( f ) + m ( 2 - 2 ) 口f 因此本文设计的具有自适应动载滤波的门座机称重装置系统结构框图如图2 4 所示。 起重 图2 - 4 基于自适应模型辨识的门座机称重装置结构图 比较两图2 - 4 与图2 1 ，有以下几点说明： 1 ) 可以看出，图2 - 4 所示的称重结构比图2 1 中主要多了一个处理动载滤 波的闭环环节，这个环节正是基于并联型模型参考的参数自适应辨识动载滤波环 节，参考模型为式( 2 - 2 ) 所示的数学模型，该模型需要进行参数辨识。 2 ) 图2 - 1 中的数据处理模块在图2 - 4 中变成了称重信号预处理模块，这个 模块主要进行系统的高频噪声及振动干扰滤波，因为只有有效的滤除系统噪声干 中南大学硕f ：论文第二章门座机动态称重模型建立 扰后，再使用重构信号进行辨识模型才会更符合式( 2 - 2 ) 所示的参考模型，关 于信号预处理将在第三章进行介绍。 3 ) 在图2 4 中的动载荷计算时，一般都包含常规的数据处理方法，比如滑 动平均数字滤波算法等，可以使数据更加平滑准确，这相当图2 - 1 中的数据处理 模块，图中没有另外细画出了。 4 ) 由于本文是研究高精度的门座机动态称重，数据处理量大，因此需要选 用d s p 或a r m 等高速微处理器。a d 转换芯片至少1 2 位以上且需满足高速转换 要求，使用好的a d 芯片可以减少系统噪声的干扰，提高测量精度，比如a d s 8 3 6 4 就是高精度要求时常用的一款模数转换芯片。 2 2 3 系统自适应动态模型动载滤波原理 由于现代传感器技术的发展，可以将称重传感器认为是线性变换的，即传感 器输出信号与受到的压力成线性比例，设其变换系数为k 。，在传感器无偏载、 蠕变等作用影响时，传感器输出为： y o ( t ) = k , x ( t ) 传感器输出信号通过变送，再放大滤波，然后由a d 转换器对信号进行等步 长采样，令放大电路的放大倍数为k 。，考虑到采样值中的振动干扰和噪声干扰 可以通过信号预处理来滤除，则有： 少( f ) = 艺k x ( f ) = k ki 肌之掣+ 6 v ( f ) + ml ( 2 - 3 ) 【 a t j 将该数学参考模型式( 2 3 ) 离散化，得到以差分方程表示的理想化测量参考模 型： y ( k ) = 疋k 【( 所+ 6 ) v ( k ) 一m v ( k 1 ) + m j ( 2 4 ) 上式中，y ( k ) 的动载荷分量的差分方程为： g ( k ) = k 。kl ( 肌+ 6 ) y ( 尼) 一m v ( k 1 ) j ( 2 5 ) 可以看出，如果在每个采样周期内计算出g ( 尼) ，然后从实际测量值y ( k ) 中 减去g ( 尼) ，则实现了动载荷的滤波。显然，g ( 尼) 与门座起重机运行时的起升速 度和速度变化率，以及一定载荷m 下的模型参数m ，6 有关。由于参数m 和6 在 不同的载荷值m = m j 时，其数值是不同的，因此需要实时辨识。这就是自适 应动载滤波环节要辨识的对象。 因此，门座机称重自适应动态模型动载滤波的工作原理是：根据起重质量的 估计值m ( 尼) 初始值为非模型结构计算值或其折算值，速度信号1 ，(