Ефективне використання баштового крана досить часто вимагає суміщення різних операцій, наприклад, підйому вантажу та зміни вильоту. У випадку коли вантаж піднімається при усталеній швидкості виникає задача оптимального керування механізмом переміщення візка, яка виходить за рамки інженерних розрахунків і представляє собою науково-прикладну задачу. Її актуальність пов’язана із покращенням керованості кранових механізмів, підвищення продуктивності та надійності роботи крана, покращенні енергоефективності його приводних механізмів. Вказані показники пов’язані з вибором критерію оптимізації. Таким чином, метою статті є оптимізація режиму пуску механізму зміни вильоту за критерієм середньоквадратичного значення рушійного моменту при усталеному підйомі вантажу. Для досягнення цієї мети були використані методи: динаміки машин і механізмів, математичного моделювання, інтегрального і диференціального числення, модифікований метод рою часточок ME-D-PSO. За крайові умови руху обрано параметри, які усувають коливання вантажу на гнучкому підвісі при виході механізму зміни вильоту на усталений режим руху. За результатами оптимізації сумісного руху механізмів зміни вильоту та підйому вантажу побудовані графічні залежності кінематичних, динамічних та енергетичних характеристик перехідного процесу пуску і проведено їхній аналіз. З отриманих залежностей виявлено умови усунення коливань вантажу на гнучкому підвісі при усталеному русі та зменшення динамічних навантажень та енергетичних витрат в процесі пуску механізму зміни вильоту. Для реалізації оптимального режиму пуску механізму зміни вильоту при усталеному підйомі вантажу рекомендовано використовувати оптимальне керування приводними механізмами. Отримані результати доцільно застосовувати для розробки нових і модернізації існуючих систем керування рухом механізмами баштових кранів
оптимальне керування, критерій оптимізації, коливання вантажу, суміщення операцій
[1] Abdel-Rahman, E.M., Nayfeh, A.H., & Masoud, Z.N. (2003). Dynamics and control of cranes: A review. Journal of Vibration and Control, 9.7, 863-908. doi: 10.1177/1077546303009007007.
[2] Romasevych, Y., Shymko, L., Ohiienko, M., Duczmal, W., Potwora, W., Titova, L., & Rogovskii, I. (2020). Agrotronics and optimal control of cranes and hoisting machines. Opole: The Academy of Management and Administration in Opole.
[3] Ramli, L., Mohamed, Z., Abdullahi, A.M., Jaafar, H.I., & Lazim, I.M. (2017). Control strategies for crane systems: A comprehensive review. Mechanical Systems and Signal Processing, 95, 1-23. doi: 10.1016/j.ymssp.2017.03.015.
[4] Singer, N., Singhose, W., & Kriikku, E. (1997). An input shaping controller enabling cranes to move without sway. In American nuclear society topical meeting on robotics and remote systems (pp. 12-14). Augusta: Paine College. doi: 10.2172/491559.
[5] Fasih, S.M., Mohamed, Z., Husain, A.R., Ramli, L., Abdullahi, A.M., Anjum, W. (2020). Payload swing control of a tower crane using a neural network-based input shaper. Measurement & Control, 53(7-8), 1171-1182. doi: 10.1177/0020294020920895.
[6] Qian, Y., Hu, D., Chen, Y., Fang, Y., & Hu, Y. (2022). Adaptive neural network-based tracking control of underactuated offshore ship-to-ship crane systems subject to unknown wave motions disturbances. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 52(6), 3626-3637. doi: 10.1109/TSMC.2021.3071546.
[7] Jordan, M.I. (2019). Artificial intelligence – the revolution hasn’t happened yet. Harvard Data Science Review, 1(1), 1-8. doi: 10.1162/99608f92.f06c6e61.
[8] Stepanov, M.A., & Ilukhin, P.A. (2018). Features and perspectives of automatized construction crane-manipulators. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 317(1), article number 012039. doi: 10.1088/1757-899X/317/1/012039.
[9] Liu, F., Yang, J., Wang, J., & Liu, C. (2021). Swing characteristics and vibration feature of tower cranes under compound working condition. Shock and Vibration, 2021, article number 8997396. doi: 10.1155/2021/8997396.
[10] Kang, S.C., & Miranda, E. (2004). Physics based model for simulating the dynamics of tower cranes. In Proceeding of Xth international conference on computing in civil and building engineering (pp. 1-8). Weimar: Bauhaus-Universität Weimar.
[11] Kuo, T., Chiang, Y.-C., Cheng, S.-Y., & Jessy Kang, S.-C. (2015). Oscillation reduction method for fast crane operation. Modular and Offsite Construction Summit Proceedings, 1, 388-395. doi: 10.29173/mocs159.
[12] Shih-Chung, K., & Miranda, E. (2009). Numerical methods to simulate and visualize detailed crane activities. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 24.3, 169-185. doi: 10.1111/j.1467-8667.2008.00579.x.
[13] Olt, J., Bulgakov, V., Beloev, H., Nadykto, V., Ihnatiev, Ye., Dubrovina, O., Arak, M., Bondar, M., & Kutsenko, A. (2022). A mathematical model of the rear-trailed top harvester and an evaluation of its motion stability. Agronomy Research, 20(2), 371-388 doi: 10.15159/ar.21.162.
[14] Mykhailov, Y., Zadosna, N., Postnikova, M., Pedchenko, G., Khmelovskyi, V., Bondar, M., Ionichev, A., Kozdęba, M., & Tomaszewska-Górecka, W. (2021). Energy assessment of the pneumatic sieve separator for agricultural crops. Agricultural Engineering, 25, 147-156. doi: 10.2478/agriceng-2021-0012.
[15] Čápková, R., & Kozáková, A. (2019). Experimental modelling and control of a tower crane. In 22nd international conference on process control (pp. 97-101). Strbske Pleso: Hotel Toliar. doi: 10.1109/PC.2019.8815327.
[16] Ambrosino, M., Berneman, M., Carbone, G., Crépin, R., Dawans, A., & Garone, E. (2021). Modelling and control of 5-dof boom crane. International Symposium on Automation and Robotics in Construction, 2, 1-8. doi: 10.48550/arXiv.2103.02454.
[17] Chwastek, S. (2020). Optimization of crane mechanisms to reduce vibration. Automation in Construction, 119, article number 103335. doi: 10.1016/j.autcon.2020.103335.
[18] Romasevych, Yu., Loveikin, V., Ohiienko, M., Shymko, L., & Łukawiecki, K. (2021). Innovation management in agriculture. Agrotronics and design of optimal controllers based on new modifications of particle swarm optimization. Opole: Publishing House WSZiA.
[19] Chopard, B., & Tomassini, M. (2018). Particle swarm optimization. In An introduction to metaheuristics for optimization (pp. 97-102). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-319-93073-2_6.
[20] Piotrowski, A.P., Napiorkowski, J.J., & Piotrowska, A.E. (2020). Population size in particle swarm optimization. Swarm and Evolutionary Computation, 58, article number 100718. doi: 10.1016/j.swevo.2020.100718.
[21] Kennedy, J., & Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization. In Proceedings of International Conference on Neural Networks, 4, 1942-1948. doi: 10.1109/ICNN.1995.488968.
[22] Marini, F., & Walczak, B. (2015). Particle swarm optimization (PSO). A tutorial. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 149(B), 153-165. doi: 10.1016/j.chemolab.2015.08.020.
[23] Houssein, E.H., Gad, A.G., Hussain, K., & Suganthan, P.N. (2021). Major advances in particle swarm optimization: Theory, analysis, and application. Swarm and Evolutionary Computation, 63, article number 100868. doi: 10.1016/j.swevo.2021.100868.
[24] Shami, T.M. (2022). Particle swarm optimization: A comprehensive survey. IEEE Access, 10, 10031-10061. doi: 10.1109/ACCESS.2022.3142859.
[25] Isiet, M., & Gadala, M. (2020). Sensitivity analysis of control parameters in particle swarm optimization. Journal of Computational Science, 41, article number 101086. doi: 10.1016/j.jocs.2020.101086.
[26] Loveikin, V., Romasevich, Y., Shymko, L., Loveikin, Y., & Pochka, K. (2022). The dynamic analysis of the joint trolley movement and hoisting mechanism in the tower crane. Strength of Materials and Theory of Structures, 108, 267-282. doi: 10.32347/2410-2547.2022.108.267-282.
[27] Romasevych, Yu., Loveikin, V., & Makarets, V. (2020). Optimal constrained tuning of pi-controllers via a new pso-based technique. International Journal of Swarm Intelligence Research, 11(4), 87-105. doi: 10.4018/IJSIR.2020100104.