Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 积分商城 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 深圳市览众未来科技有限公司;太原科技大学陈志梅获国家专利权

深圳市览众未来科技有限公司;太原科技大学陈志梅获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉深圳市览众未来科技有限公司;太原科技大学申请的专利一种船载起重机防摆控制方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120057752B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510007008.9,技术领域涉及:B66C13/06;该发明授权一种船载起重机防摆控制方法及系统是由陈志梅;邵雪卷;赵志诚;王艳芳;张冰;郑建华;邱志丹设计研发完成,并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

一种船载起重机防摆控制方法及系统在说明书摘要公布了:本发明涉及船载起重机防摆技术领域,公开了一种船载起重机防摆控制方法及系统,该方法包括:建立船舶坐标系并根据船舶坐标系计算得出起重机相对动能,将惯性力加入各自由度的广义力中,分析得出吊臂运动与负载摆动的动力学模型,根据RBF神经网络模型和滑模控制相结合,构建自适应滑模防摆控制,基于自适应滑模防摆控制对欠驱动船载起重机负载存在的持续不确定上界扰动进行分析,逼近不确定上界的持续扰动,将动力学模型进行化简,引入反演滑模控制对非线性扰动观测器的观测误差进行补偿,对负载的位置进行判断,根据判断结果切换LQR控制和自适应滑模防摆控制。本发明具有良好的防摆控制和动态调节的特点。

本发明授权一种船载起重机防摆控制方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种船载起重机防摆控制方法,其特征在于,包括: 建立船舶坐标系并根据所述船舶坐标系计算得出起重机相对动能,将惯性力加入各自由度的广义力中,分析得出吊臂运动与负载摆动的动力学模型; 根据RBF神经网络模型和滑模控制相结合,构建自适应滑模防摆控制,基于所述自适应滑模防摆控制对欠驱动船载起重机负载存在的持续不确定上界扰动进行分析,逼近不确定上界的持续扰动; 将所述动力学模型进行化简,采用非线性扰动观测器对总扰动进行观测;引入反演滑模控制对所述非线性扰动观测器的观测误差进行补偿; 将所述自适应滑模防摆控制和LQR控制进行比较,依据比较结果和所述非线性扰动观测器的观测,对负载的位置进行判断,根据判断结果切换所述LQR控制和所述自适应滑模防摆控制; 在构建动力学模型时,包括: 根据所述起重机相对动能的拉格朗日方程在广义坐标建立动力学模型,所述动力学模型由下列公式得出: ; 其中表示惯性矩阵,表示科里奥利向心矩阵,表示输入控制矢量,表示吊臂惯性力和负载惯性力的矢量,f表示外力扰动,表示广义坐标的加速度,表示广义坐标的广义速度; 根据所述动力学模型判断船载起重机为欠驱动船载起重机; 在根据RBF神经网络模型和滑模控制相结合,构建自适应滑模防摆控制时,包括: 所述自适应滑模防摆控制将标称划分若干个子标称,定义每个子标称的滑模面,在每个子标称的滑模面建立分层滑模控制器,并在最后一层滑模面建立集总滑模补偿器,采用Lyapunov函数确定任意一个状态脱离子滑模面,总的切换控制输入将其拉回脱离的滑模面,采用RBF神经网络模型逼近对所述分层滑模控制器和所述集总滑模补偿器的扰动; 在将所述动力学模型进行化简时,包括: 建立新的状态向量,将所述动力学模型进行转换: ; ; ; 其中,η表示广义坐标,Φ表示吊臂的角度,α表示船舶绕xs轴旋转角,L表示缆绳长度,θ表示负载相对于zs轴的摆动,η1、η2和η3表示广义坐标,[η1、η2、η3]T表示向量转置,表示惯性矩阵,表示科里奥利向心矩阵,表示重力矢量,表示输入控制矢量,f表示外力扰动,表示广义坐标的广义加速度,表示广义坐标的广义速度; 在采用非线性扰动观测器对总扰动进行观测;引入反演滑模控制对所述非线性扰动观测器的观测误差进行补偿时,包括: 采用非线性扰动观测器定义观测误差,设定相对于所述非线性扰动观测器的动态特性,确定所述非线性扰动观测器的误差动态方程; 建立矩阵将所述误差动态方程按指数收敛,将观测到的扰动转化为相应输入通道的控制量; 定义输出误差向量并进行求导,采用Lyapunov函数并自适应反馈控制律进行律取,并且根据李雅普诺夫函数得出输入; 在对负载的位置进行判断时,包括: 统计全部历史负载的位置并建立位置集合,当负载的位置在所述位置集合中存在时,判定不对所述负载的位置进行修正,根据所述负载的位置确定为目标位置; 当负载的位置在所述位置集合中不存在时,判定对所述负载的位置进行修正,采用聚合算法对所述位置集合进行聚合; 将所述位置集合作为待聚合数据集; 确定期望簇数量k为2,并初始化高斯分布的参数; 计算所述待聚合数据集中每一数据属于每个高斯分布的概率,获得责任值; 根据所述责任值获得数据集,将所述数据集作为相近集合; 将所述相近集合中的全部历史负载的位置取均值作为优化因子,根据所述优化因子和所述负载的位置的乘积值作为目标位置; 在根据判断结果切换所述LQR控制和所述自适应滑模防摆控制时,包括: 预先设定目标位置距离阈值; 当所述目标位置大于或等于所述目标位置距离阈值时,采用所述自适应滑模防摆控制; 当所述目标位置小于所述目标位置距离阈值时,采用所述LQR控制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人深圳市览众未来科技有限公司;太原科技大学,其通讯地址为:518000 广东省深圳市龙华区民治街道上芬社区龙胜路与景龙建设路交汇处融创智汇大厦C座1415;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。