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JCENTSOUTHUNIV20121927742781DOI101007/S1177101213416桥式起重机智能防摆控制CHENZHIMEI陈志梅1,MENGWENJUN孟文俊2,ZHANGJINGGANG张井岗11。电子信息工程学院、太原科技大学、030024年太原,中国2。机械工程学院、太原科技大学、太原030024年,中国中南大学媒体和出版社海德堡2012年柏林文摘提出了一种新的智能防摇控制方案,结合模糊神经网络FNN和滑模控制SMC和粒子群优化PSO,提出了桥式起重机。三个模糊神经网络的输出用于定位子系统、吊绳子系统和防摇子系统的不确定性的方法。然后控制器对参数与算法进行了优化,使系统具有良好的动态性能。在这个程中用提和方法,这种方法不的确位,有的的不确定性,大摆有01,统滑模控制的动。提系统的定性CURRENCY1结“确性和方法的有性。FIFL桥式起重机防摇控制模糊神经网络滑模控制粒子群优化1桥起重机用于工输重和有”、工、能和和工合。起重机的动后有的动位。然,大数的桥式起重机结“然动后摇动不。后摇摆动大的了的用性。控制起重机能和能和的。对于这个原,I经有的对一个防摇起重机系统控制的方案111。滑模结控制吸引了很的研究者由于系统的鲁棒性参数不确定性和外部干扰的滑动面。到目前为,这一领域的理论体系立善和被用于际系统1215。一些研究员使用与滑动模式一起控制起重机系统1415。对于一个三维桥式起重机提出了一种模糊防摆控制方案1。防摇利用输入/输出跟踪控制港口动式起重机和一个线性化方法固定收益部分的状态反馈控制器的旋转起重机提出了23。桥式起重机一的比例微分（PD）调节器和模糊脑模型FI节控制器（CMAC）这既位控制跟踪和防摆11系统模型简化为在这些文献中的线性模型。一种自适模糊滑模控制方法二维桥式起重机进行了研究并系统频率动14。此外大数研究员对起重机系统为单输入系统不考虑提丝绳的化。粒子群优化PSO算法,由肯尼迪和埃伯哈特博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究PSO同遗算法类似一种基于迭代的优化工具。系统初始化为一组随机解通迭代搜寻优值。并有遗算法用的交叉COSSOVE异MUTTION。粒子在解空追随优的粒子进行搜索基金项目项目51075289支持由中国国家自然科学基金,项目20122014支持的医太原科技大学,中国收到日期201109年06日期20120417通者陈ZHIMEI,博士,电863516998245电子ZHIMEICHEN400163COM为了解,对起重机模型参数的不确定性,一个新的PSOSE模糊神经网络滑模控制提出了防摇方法。神经网络用似的不确定性系统和算法用优化参数滑模控制器,此收参数,滑动面,提系统的鲁棒性。考虑系统的,大不的解和线性化模型,使控制器确定位电制有摇在参数的不确定性和外部干扰。2模型的桥式起重机桥式起重机系统的模型1。电和为”,和的动在机。面的起重机系统的动学方程通使用日方法CURRENCY1。1简化模型的起重机（1）,“和的位绳的FI和的摆动FL”M”D和DI尼系数与和“分动和“的动和“方,分,重。然后,”。1于状态方程1233滑模控制4定跟踪E（T）为5（3在和分为输入的位绳子的FI和摆一D0。此外参输入一和二的数被为在一定数的个控制不和0。这1011此,桥式起重机系统分为三个合的子系统定位子系统,吊绳子系统和防摇子系统。桥式起重机的控制对动到目的同系统的模型在不确定性和干扰例CURRENCY1,大和不同的。为了分系统,个滑模数被定为三个子系统与滑动面,SCE1E2,SCE5E,S“C“E3E4,SSS数为这C,C“,C、1,1,22的数。然后,方程式。4,方程出。然,11,2,2,2,3,3,3一在际的系统中,此,控制很的。4模糊神经网络41模糊神经网络结由于际系统的控制模糊神经网络的输出使用似的F1F2212和3到F33自适滑模控制。模糊神经网络网络（FNN）分为输入员和输出的网络结CURRENCY12。为111/M数,输出的模糊神经网络1和1。在网络中,个的模糊空分I个模糊NM,NS,PS,CURRENCY1这系统输入和模糊分1和2,系统的输出。模糊理程CURRENCY12模糊神经网络结1输入在这一的个节输入。化率的网络输入在对的个节输入输出为这CI和I分为I个的斯数的中心价值T节和标偏调的参数。这2员12在这一输入被EUZZIE斯隶属数的选择1314这CI和I分I个节的斯数的中心值与标的偏们都调的参数。3,乘法操模糊。151在这三的I个输入。4输出,输出清晰1这V分一个J和之的值输出节们都调参数。42重调重的选择对系统性能有巨大的,CURRENCY1“重不合适的,神经网络的收将。本文基于梯进行了培训裔网络重。定目标数CURRENCY1这网络的期望输出值网络的际输出值的学习V,I和I1,23的分调值这V,和分。反输出的递的有反动。员反程然后修改三参数VAI和ICURRENCY1为控制方程。（）（）SN（S）包含使系统频动很容易。此饱和数代替符号数的平滑控制信号。然后控制改写为5粒子群优化算法51粒子群优化的原方程式。2122,控制器参数1C,C“,1,22有直系统控制。值大,C“,C,1,1,22,系统滑动面。,太大的值使控制能系统动从的动态性能的程。然值较,虽然系统振削弱,系统的滑动面,到达的滑动面将更FI。为了系统的性和振用粒子群优化算法优化值C“,C,1,21,2。与进化算法比,粒子群算法能够很好处理的自身价值粒子“团”和的符号粒子“进化”1。在原始算法中,位群中的个粒子代一个能的解方案。粒子的位和在迭代N分为I,N和VI,N。在一迭代VI、N1,算利用流VI,N,距粒子前位PI、N和,N为佳粒子的位们之的距分为P,N和I,N。中惯性重1和2数,参数分,1和2们两个随机的值在0,1。的确定性和概率参数个体粒子的记忆和粒子群的位。粒子的位,I,N迭代更新优的解方案,此,选择好的粒子在一维空中,D的数。从方程式。23（24）,观察到体粒子在PSO算法中的识性能。参数的优化进展,C“,C,1,1,22在初始化控制一群随机粒子在个程中,个粒子有三个值的前位I,佳位PI在之前的期行VI。操员色平衡用局搜索和局部搜索。为了提PSO算法的收性能保证初的球搜索和随后的方研究惯性重N的制定,这迭代N的功能。这M大算截的一代52步骤步骤1初始化一群随机粒子CURRENCY1。群体大N,随机的位、和初始。步骤2评估个粒子的自身价值反对功能J和自身功能CURRENCY1步骤3对于个粒子,通对比个体自身目前好的位P本身在去好的位更新P对比值否比去更好。步骤4对于个粒子,通对比个体自身价值和好的位与去球佳位更新值比球优位。I步更新粒子的和位方程式。2324。六步返回到步骤2,CURRENCY1“终条不。终条一美的个体或大算截一代。参考文献1FI城元蒋国宏模糊预测控制法和桥式起重机中的用200年2杨荣华自适解控制桥式起重机系统200年3张西郑中南大学学报自然科学与技术200年4COSK,”模糊防摆控制三维桥式起重机2002年5录像名称NS跟踪和克劳斯奥利弗。臂起重机的防摇控制方法2010年将我陈文OIS起重机系统。200索伦森SINOSEKW迪克森S控制器使确的定位和桥式和龙门摇摆起重机J。控制工程践200齐亚德NM德FD的起重机的输入大控制器提理论与J。机械工程学报工工程200SINOSEWMOI动。SPES线性旋转转起重机J。控制工程践201010NAOK通部分状态反馈鲁棒控制旋转起重机20011MMUWUIS。器的防摆控制。自动龙门起重机系统的基于模型的方法J国际工程研究志20012W,AM”NDAMA,定的自适与桥式起重机模糊CMAC2011113张智张。滑动组合控制同步滑模结发电系统2011114通CURRENCY1“。自由摆动输二维桥式起重
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