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扬州电力机具厂有限公司梁伟获国家专利权

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龙图腾网获悉扬州电力机具厂有限公司申请的专利一种电控双向制动放线滑车控制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:CN120578115B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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:202510771339.X,技术领域涉及:G05B19/048;该发明授权一种电控双向制动放线滑车控制系统是由梁伟设计研发完成,并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

一种电控双向制动放线滑车控制系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种电控双向制动放线滑车控制系统,属于电力施工设备智能控制技术领域,该系统包括滑车主体、传感器模块、控制器模块及执行驱动模块。控制器模块包括:状态识别单元基于缆线张力与滑车速度构建运行状态向量,并集成改进的融合张力估计模型,结合历史张力趋势与当前观测值进行加权融合,提升张力估计的稳定性和鲁棒性。控制优化求解单元建立性能目标与安全约束的联合控制策略,依据当前状态在正常与异常之间切换控制路径,生成加速度控制输入以调节滑车状态,实现闭环控制。本发明具备动态识别、智能判断与自适应控制能力,适用于张力波动显著及安全要求高的放线工况,提升了滑车运行的控制精度与系统稳定性。

本发明授权一种电控双向制动放线滑车控制系统在权利要求书中公布了:1.一种电控双向制动放线滑车控制系统,其特征在于,包括: 滑车主体,用于沿预设线路滑动运行; 传感器模块,用于采集滑车沿所述预设线路滑动运行中的运行状态参数信息,所述运行状态参数信息包括缆线张力值与滑车速度; 控制器模块,与所述传感器模块和执行驱动模块电连接,所述控制器模块包括: 状态识别单元,用于基于所述缆线张力值与滑车速度构建当前滑车的运行状态向量;所述状态识别单元中集成有改进的融合张力估计模型,用于对历史张力趋势与当前观测数据进行加权融合,生成缆线张力估计值; 异常状态判断单元,用于判定所述运行状态向量是否超出预设的张力阈值或速度阈值; 所述控制器模块中的异常状态判断单元被构建用于: 设定张力参数的上下限阈值区间以及滑车速度的最大阈值; 在每个控制周期内,对运行状态向量中的张力值与速度值进行范围判断, 若张力超出上述张力阈值区间,或速度超过最大速度阈值,则判定为控制周期发生异常状态; 当所述状态向量连续跨越预设的控制周期检测到异常状态时,输出异常触发信号,并指示控制器模块在下一控制周期中将控制路径切换至基于控制障碍函数CBF的优先控制策略; 控制优化求解单元,用于基于所述运行状态向量建立性能目标与安全约束的联合控制策略,并在状态正常时,根据系统性能指标生成控制输入以引导滑车状态向参考目标收敛;在状态异常时,切换为以安全约束为主导的控制路径,生成用于限制风险的控制输入; 所述控制器模块中的控制优化求解单元包括以下步骤: 在每一控制周期内,基于状态识别单元提供的滑车运行状态向量,包括滑车当前位置、滑动速度和缆线张力值,构建联合控制优化模型,所述联合控制优化模型包括以下内容: 1构建张力性能控制目标函数,公式为: ; 其中:为缆线张力目标值,用于定义性能控制目标; 2构建多项安全性控制障碍函数,包括: 滑车制动距离约束: ; 其中:表示线路终点位置,为最大制动减速度,为预设制动安全冗余距离,用于保障滑车可在剩余距离内安全停稳; 缆线张力下限约束: ; 其中:为缆线张力的下限阈值,用于避免张力过低导致的缆线松弛或跳槽; 缆线张力上限约束: ; 其中:为缆线张力的上限阈值,用于防止缆线拉断或设备过载; 3构建控制器优化目标函数,最小化控制输入能量与松弛项惩罚,公式为: ; 其中:为控制器生成的加速度控制输入,松弛变量惩罚因子,用于目标函数中衡量性能让渡成本,为控制目标中的松弛变量,用于在约束紧张时放宽性能目标;为优化控制目标函数; 4通过求解由上述目标函数与约束函数构成的凸二次规划问题,获得当前周期最优加速度控制输入,并用于驱动执行模块调节滑车状态; 执行驱动模块,用于接收控制输入,并驱动与滑车当前运动方向相对应的制动装置调节滑车的运行状态; 所述执行驱动模块包括:接收所述控制优化求解单元输出的加速度控制输入,并根据所述加速度控制输入与滑车运行方向相对应的制动装置动作,调节滑车的实际运行状态,所述执行驱动模块与控制器模块构成响应同步的控制执行通路; 所述控制系统构建为闭环控制结构,在每一控制周期内完成状态参数采集、状态识别、异常判断与控制输入更新,形成运行反馈。

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扬州电力机具厂有限公司,其通讯地址为:211407 江苏省扬州市仪征市刘集镇盘古工业集中区枫林湾路;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。

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