一种基于吊物升沉运动预报的船用起重机升沉补偿方法技术

本发明专利技术涉及一种甲板起重设备，属于海洋工程的海上作业与海事保障领域。本升沉补偿方法包括测量装置、预测装置、控制装置和液压驱动装置。液压驱动装置中的液压绞车安装于起重机上车，液压绞车的卷筒上缠绕吊绳，吊绳通过固定在吊臂顶端的定滑轮与吊物相连。所述测量装置根据各传感器测量值，经坐标变换获得吊物的升沉位移，所述预测装置采用自回归与极限学习机组合预报模型对吊物升沉位移进行预报，所述控制装置将输入的手柄信号、升沉位移预报值和吊绳长度变化量进行补偿运算，并输出控制信号至液压驱动装置，进而控制吊物的升沉运动。采用该种技术方案可有效解决测量装置和液压驱动装置在补偿控制中存在的滞后问题，显著提高升沉补偿精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种船用起重机升沉补偿方法，尤其涉及船用起重机的主动升沉补偿 方法，所述船用起重机也包括用于安装在浮动体上的起重机，属于海洋工程的海上作业与 海事保障领域。
技术介绍
随着现代海洋资源的不断开发，船用起重机是海上补给、海洋钻井、深海探测与 海上打捞、救助等领域必不可少的工具。具有升沉补偿系统的船用起重机能对因海面起伏 引起的波动进行补偿校正，可在恶劣天气条件下（5级海况以下）提供安全、准确、高效的起 重机操作，可使得因恶劣天气引起的停工期减到最少。 依照现有技术的起重机，能部分地补偿海浪运动期间带给吊物的附加运动。如：应用最 为广泛的被动补偿方法，它是利用液压缸和气液蓄能器缓冲母船升沉运动对吊物的扰动。 当母船升沉时，依靠海浪的举升力和吊物的自重来压缩和释放蓄能器中的工作介质，从而 实现升沉补偿。该类升沉补偿系统不需要提供额外的动力，应用较广泛，但其所需设备庞 大，补偿精度低，滞后较大，补偿能力有限。当海况更加恶劣时，被动升沉补偿系统不能满足 船用起重机的平稳吊装要求。 其次，还有通过主动收放吊绳来补偿的主动补偿方法，这种方法中从测量装置获取测 量信号存在一定的时滞，同时主动收放吊绳的执行机构动作响应也具有一定时滞，会对升 沉补偿带来很大的干扰，严重影响补偿精度。这就需要对吊物的升沉运动进行短期预报来 冲破"死区"（时滞)，通常补偿系统总时滞约为〇. 5s~ls，严重时可达到2s。假设能准确 预报未来3s内的升沉运动值，利用预报值进行补偿，也就能摆脱起重机补偿系统时滞带来 的不利影响。由此可见，快速准确的升沉运动预报模型是提高主动补偿方法精度的核心，决 定了补偿的速度和精度。现有的预报算法是根据局部海域和时域内的历史数据进行预报， 没有考虑船舶在不同海域和海况下的不同运动特性，选用的预报模型比较单一，具有一定 的局限性。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供，解 决起重机升沉补偿存在滞后和补偿精度不高的问题。 技术方案 ，涉及到测量装置、预报装置、 控制装置和液压驱动装置等。液压驱动装置中的液压绞车安装在起重机上车，液压绞车的 卷筒上缠绕吊绳，吊绳通过固定在吊臂顶端的定滑轮与吊物相连，其特征在于：起重机基座 和上车上固定安装有用于测量母船与起重机运动数据的传感器，根据测量值与坐标变换获 得吊物升沉位移，所述坐标变换是将出绳点在起重机坐标系中的坐标值通过船舶坐标系变 换到大地坐标系中，并将出绳点处的升沉运动近似为吊物的升沉运动，测量装置将变换后 获得的吊物升沉位移信号输出至预报装置，所述预报装置采用线性和非线性模型的组合预 报方式对吊物升沉位移进行预报，并将升沉位移预报值传送给控制装置，所述线性和非线 性模型的组合预报方法为自回归（AR)与极限学习机（ELM)的组合预报方法。控制装置选 取升沉位移预报值作为输入值，同时采集吊绳长度变化量作为反馈信号，采用预测控制的 方法进行主动升沉补偿，将补偿控制信号输出至液压驱动装置，控制液压驱动装置中的液 压马达使其驱动卷筒收放吊绳以补偿母船摇荡引起的吊物升沉运动。 所述测量装置包括测量装置1与测量装置2,测量装置1包括船舶姿态传感器、起重机 上车回转角和吊臂俯仰角传感器，测量装置2为吊绳收放长度传感器。一般地船舶姿态传 感器安装于船舶重心处或起重机基座中，则该传感器随船舶一起运动来测量船舶运动姿态 数据，吊绳收放长度传感器一般安装于绞车卷筒上，起重机上车回转角传感器一般安装于 回转驱动装置上，俯仰角传感器一般安装于起重机吊臂上，根据测量的船舶姿态、起重机回 转角和俯仰角数据，将出绳点在起重机坐标系中的坐标值通过船舶坐标系变换到大地坐标 系，并将出绳点处的升沉运动近似为吊物的升沉运动，以此来确定当前吊钩处升沉运动值。 所述预测装置所用的预测模型独立于母船的机构和动力学特性，只基于出绳点的升沉 运动数据来建立模型，进一步有利地，根据其升沉运动的运动特性，采用线性模型与非线性 模型相结合的预报方法。 所述预测装置的硬件是具有双串口的工业级嵌入式计算机。 所述线性模型与非线性模型相结合的预报方法，是自回归模型（AR)与极限学习机 (ELM)的组合预报方法，自回归是一种线性的预报模型，极限学习机是一种基于单隐含层前 馈神经网络（SLFN)的新型学习算法，其非线性映射能力强，基于自回归与极限学习机的组 合预测方法具有极快的运算速度，能对不同海况下的线性或非线性时间序列进行预报，具 有很好的稳定性，根据测量装置得到的数据实时更新预报模型参数进一步提高了预报准确 性。 进一步地，还设置控制装置，所述控制装置根据输入的吊物升沉运动预报值经预测控 制输出补偿控制信号至液压驱动装置。 所述控制装置是由带有A/D和D/A信号转换功能的工控机。 所述液压驱动装置包括电液伺服阀和液压绞车，其中电液伺服阀与工控机的输出端相 连。 所述液压绞车包括基座、卷筒和液压马达。 有益效果 本专利技术根据测量装置获得的船舶与起重机的运动数据，经坐标变换得到吊物的升沉运 动值，并对其未来值进行短期预报；根据获得的吊物升沉位移预报数据，可提前获得吊物的 补偿信号，通过控制绞车实时收放吊绳实现对吊物进行升沉补偿，有效地解决了根据当前 升沉值控制绞车运动时存在的滞后问题。 本专利技术的升沉运动预报方法为自回归与极限学习机的组合预报方法，结合了线性模型 和非线性模型的优势，适用于不同的工作海况，提高了升沉位移预报精度。本专利技术的船用起 重机升沉补偿方法能灵活应用并独立于母船的特性，适合模块化生产。【附图说明】 图1是基于吊物升沉运动预报的船用起重机升沉补偿方法的流程图。 图2是大地、船舶和起重机坐标系的关系图。 图3是过渡坐标系与船舶坐标系的关系图。 图4是自回归与极限学习机的组合预报模型示意图。 图5是基于AR与ELM组合预报模型提前预报3s的升沉位移预报值与真实值对比图。 具体实施方案 下面结合具体实施例和附图，进一步阐释本专利技术。 如图1所示，主要包括测量 装置，预测装置，控制装置和液压驱动装置等。该【具体实施方式】中包括： 步骤1，利用固定安装的测量装置测量船舶运动姿态、起重机上车的回转角和吊臂的俯 仰角等数据； 步骤2,根据船舶与起重机的运动数据，通过坐标变换，即可确定吊物的升沉位移，具体 步骤如下：设有起重机坐标系、船舶坐标系OTlZ ,起重机坐标系原点在船舶坐 标系中的坐标值为0?,}?,?),起重机吊臂顶端出绳点』距坐标原点C长度为I ，俯仰 角为芦，回转角为,它们之间的空间位置关系如图2所示，应用坐标平移计算公式，则j 点在船舶坐标系中的坐标值可以表示为【主权项】1. ，涉及到测量装置、预报装 置、控制装置和液压驱动装置；液压驱动装置中的液压绞车安装在起重机上车，液压绞车的 卷筒上缠绕吊绳，吊绳通过固定在吊臂顶端的定滑轮与吊物相连；起重机基座和上车上固 定安装有用于测量母船与起重机运动数据的传感器，其特征在于：根据测量值与坐标变换 获得吊物升沉位移，所述坐标变换是将出绳点在起重机坐标系中的坐标值通过船舶坐标系 变换到大地坐标系中，并将出绳点处的升沉运动近似为吊物的升沉运动，测量装置将变换 后获得的吊物升沉位移信号输出至预报装置，所述预报装置采用线性和非线性模型的组合 预报方本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于吊物升沉运动预报的船用起重机升沉补偿方法，涉及到测量装置、预报装置、控制装置和液压驱动装置；液压驱动装置中的液压绞车安装在起重机上车，液压绞车的卷筒上缠绕吊绳，吊绳通过固定在吊臂顶端的定滑轮与吊物相连；起重机基座和上车上固定安装有用于测量母船与起重机运动数据的传感器，其特征在于：根据测量值与坐标变换获得吊物升沉位移，所述坐标变换是将出绳点在起重机坐标系中的坐标值通过船舶坐标系变换到大地坐标系中，并将出绳点处的升沉运动近似为吊物的升沉运动，测量装置将变换后获得的吊物升沉位移信号输出至预报装置，所述预报装置采用线性和非线性模型的组合预报方式对吊物升沉位移进行预报，并将升沉位移预报值传送给控制装置，所述线性和非线性模型的组合预报方法为自回归（AR）与极限学习机(ELM)的组合预报方法。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张大兵，段江哗，李宁睿，
申请(专利权)人：湘潭大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43