Техніка та енергетика

У статті розроблено підхід щодо синезу оптимального керування рухом динамічної системи «кран-вантаж» для задачі усунення коливань вантажу. В основу підходу покладено штучну нейронну мережу, навчання якої проведено із використанням метаевристичного методу ME-D-PSO за парадигмою навчання «з підкріпленням». Всі розрахунки приведено для режиму розгону крана з ванажем на гнучкому підвісі. Оптимізаційним критерієм виступав комплексний показник, який враховував швидкодію системи та середньоквадратичне значення динамічної складової потужності. Крім того, на рух системи накладено кінематичне та динамічні обмеження, що викликані обмеженістю можливостей частотно-керованого приводу механізму переміщення крана. Сутність розробленого у статті підходу полягає у пошуку мінімуму оптимізаційного критерію у просторі ваг і біасів штучної нейронної мережі, які, крім того, задовольняють крайові умови руху системи та накладені обмеження. Отриманий у ході виконання розрахунків тензор ваг і матриця біасів нейронної мережі дає змогу забезпечити всі вихідні умови задачі. Результати проілюстровані за допомогою графічних залежностей кінематичних, енергетичних та динамічних характеристик руху динамічної системи. Крім того, проведено розрахунок оціночних показників: максимальних та середньоквадратичних величин потужності, рушійного зусилля, коливань вантажу. У кінцевій частині статті наведено перспективи подальших досліджень у даному напрямку.

вантажопідйомний кран, оптимальне керування, штучна нейронна мережа, коливання вантажу