模糊神经网络在改进跷板梁式减摇系统中的研究

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岸边集装箱起重机(简称岸桥)作为集装箱船与集装箱港口前沿之间装卸集装箱的主要设备,其装卸能力直接决定集装箱港口作业生产率。为提高岸边桥式起重机作业效率,人们采取了一系列的改进岸桥的技术和措施,如:研发完全集装箱装卸的自动操作技术;改进装卸设备采用了双箱吊具作业,平均能使装卸效率平均提高25%以上;改进装卸方式采用了双小车接力作业等。在装卸设备和装卸方式上的技术改进已经日趋完善,人们渴望新的控摇技术出现的同时,也在不断改善老式的防摇方式。 跷板梁式减摇装置结构简单,不需要额外的辅助钢丝绳或装置,防摇效果也较好。其应用劣势主要体现在:防摇效果不够理想,动载适应能力不强,自动化程度不高,液压故障较多等。 本文主要针对跷板梁式减摇装置动载适应能力不强,自动化程度不高,改进液压回路,并引入基于神经网络的模糊控制和PLC控制技术。在液压技术方面,采用节能措施,减小液压发热量,从而在一定程度上减小液压故障的发生率。 在控制方式方面,本文采用智能控制方式,它不同于经典控制理论和现代控制理论的处理方法,它的主要目标仍是被控对象,而重点放在控制器本身。智能控制的实现有机地融合了模糊神经网络理论。引入模糊控制主要是为了克服由于过程本身的不确定性、不精确性及噪音带来的困难,弥补了神经网络信息初始权值难以确定的不足。但是,纯粹的模糊控制不具备完善的控制规则,而且自学习能力差,因此,引入神经网络生成隶属函数修改模糊控制规则来弥补模糊控制的不足,和模糊控制一起构成模糊神经网络控制器,它组成了本文智能控制的核心内容。此外,在智能自动控制方面还引入了PLC控制,实现自动调节阻尼和自动报警等功能,以提高减摇系统自动化程度。 理论研究结果表明:改进后的跷板式减摇系统具有减摇效果较好,能够提高自动化,智能化控制程度,也是一个值得去进一步研究和发展的课题。
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