Техніка та енергетика

РОЗРОБКА АЛГОРИТМУ НАЛАШТУВАННЯ ПІД-РЕГУЛЯТОРА РУХУ СИСТЕМИ «КРАН-ВАНТАЖ»

Юрій Ромасевич, Вячеслав Ловейкін, Валерій Володимирович Макарець
Завантажити статтю
Анотація

Однією із основних проблем при роботі вантажопідйомних кранів є коливання вантажу на гнучкому підвісі. Одним із способів усунення коливань вантажу на гнучкому підвісі є застосування пропорційно-інтегрально-диференціального регулятора, що виконує формування керуючого сигналу руху крана. Однак, для виконання цієї задачі він повинен бути відповідним чином налаштованим. Стандартні підходи до налаштування ПІД-регулятора, які поширені у практиці інженерних розрахунків, не дозволяють вирішити цю задачу, і саме тому її можна розглядати як науково-прикладну. Основною метою роботи була розробка алгоритму налаштування пропорційно-інтегрально-диференціального регулятора. Для цього виконано постановку задачі, яка включає: математичну модель динамічної системи, обмеження на перевантажувальну здатність приводу крану та функцію регулювання, умови досягнення усталеної швидкості руху крана та усунення маятникових коливань вантажу на гнучкому підвісі. Користуючись модифікованим методом рою часток ME-D-PSO визначено коефіцієнти пропорційно-інтегрально-диференціального регулятора для широкого діапазону значень маси вантажу та довжини гнучкого підвісу. На основі отриманих значень коефіцієнтів представлено алгоритм, який дозволяє розраховувати значення коефіцієнтів для будь-яких значень маси вантажу та довжини підвісу. Проведено аналіз динаміки руху системи «кран-вантаж» для найменших і найбільших обраних параметрів та для випадку, який отриманий на основі застосування розробленого алгоритму. Практичне застосування розробленого алгоритму дозволить отримати оптимальні значення пропорційно-інтегрально-диференціального регулятора, що в свою чергу  усуває коливання вантажу на гнучкому підвісі при роботі крану, що в свою чергу підвищує безпеку експлуатації кранів, довговічність конструкції, збільшує продуктивність роботи крана

Ключові слова

математична модель, обмеження, маятникові коливання вантажу, метод рою часточок, продуктивність

ЦИТУВАТИ
Romasevych, Yu., Loveikin, V., & Makarets, V. (2022). PID-controller tuning algorithm development for a dynamical system “crane-load”. Machinery & Energetics, 13(4), 72-80. https://doi.org/10.31548/machenergy.13(4).2022.72-80
Використані джерела

[1] Gerasimov, M.V. (2020). The algorithm for adjusting the coefficients of the PID controller using fuzzy logic methods. Methods and Examples of Quality Control, 2(45), 102-108. doi: 10.31471/1993-9981-2020-2(45)-102-108.

[2] Stepanets, O.V., & Mariyash, Yu.I. (2018). Automatic adjustment of the PID controller to the minimum integral time-weighted modular criterion of work quality. Informatics, Computer Technology and Automation, 29(68))(1), 23-28.

[3] Jaafar, H.I., Mohamed, Z., Mohd Subha, N.A., Husain, A.R., Ismail, F.S., Ramli, L., Tokhi, M.O., & Shamsudin, M.A. (2018). Efficient control of a nonlinear doublependulum overhead crane with sensorless payload motion using an improved PSO-tuned PID controller. Journal of Vibration and Control, 25(4), 907-921. doi: 10.1177/1077546318804319.

[4] Nur Iffah, M.A., Nafrizuan, M.Y., Ho, J.F., & Wan Azhar, W.Y. (2019). Optimization of the PID-PD parameters of the overhead crane control system by using PSO algorithm. MATEC Web of Conferences, 255, article number 04001. doi: 10.1051/matecconf/201925504001.

[5] Li, H., Hui, Y.-B., Wang, Q., Wang, H.-X., & Wang, L.-J. (2022). Design of anti-swing PID controller for bridge crane based on PSO and SA algorithm. Electronics, 11(19), article number 3143. doi: 10.3390/electronics11193143.

[6] Mohd Tumari, M.Z., Shabudin, L., Daud, M.R., Zawawi, M.A., & Mohd Tumari, M.Z. (2013). Experimental investigation on active sway control of a gantry crane system using PID controller. In 2nd International Conference on Electrical, Control and Computer Engineering, (pp. 295-299). Pahang, Malaysia.

[7] Solihin, M.I., Wen, M.Ch., Heltha, F., & Lye, L.Ch. (2014). Robust PID controller tuning for 2d gantry crane using Kharitonov’s theorem and differential evolution optimizer. Advanced Materials Research, 903, 267-272. doi: 10.4028/www.scientific.net/amr.903.267.

[8] Esleman, E.A., Önal, G., & Kalyoncu, M. (2021). Optimal PID and fuzzy logic based position controller design of an overhead crane using the Bees Algorithm. SN Applied Sciences, 3, article number 811. doi: 10.1007/s42452-021-04793-0.

[9] Milovanović, M.B., Antić, D.S., Milojković, M.T., Nikolić, S.S., Perić, S.L., & Spasić, M.D. (2016). Adaptive PID control based on orthogonal endocrine neural networks. Neural Networks, 84, 80-90. doi: 10.1016/j.neunet.2016.08.012.

[10] Hanchevici, A.B., & Dumitrache, I. (2012). Intelligent PID control for linear SISO system with random communication delay by using online genetic algorithms. FAC Proceedings Volumes, 45(7), 140-145. doi: 10.3182/20120523-3-CZ-3015.00029.

[11] Grigorov, O.V. (1995). Improvement of operating characteristics of crane mechanisms. Kharkiv: Kharkiv State Polytechnic University.

[12] Loveykin, V.S., & Romasevich, Yu.O. (2016). Dynamics and optimization of movement modes of bridge cranes. Kyiv: Comprint.

[13] Gerasymyak, R.P., & Leshchev, V.A. (2008). Analysis and synthesis of crane electromechanical systems. Odessa: SMIL.

[14] Borase, R.P., Maghade, D.K., Sondkar, S.Y., & Pawar, S.N. (2021). A review of PID control, tuning methods and applications. International Journal of Dynamics and Control, 9, 818-827.

[15] Wang, L. (2020). PID control system design and automatic tuning using MATLAB/Simulink. doi: 10.1002/9781119469414.

[16] Ulusoy, S., Nigdeli, S.M., & Bekdaş, G. (2021). Novel metaheuristic-based tuning of PID controllers for seismic structures and verification of robustness. Journal of Building Engineering, 33, article number 101647. doi: 10.1016/j.jobe.2020.101647.

[17] Romasevych, Y., 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.

[18] Poli, R., Kennedy, J., & Blackwell, T. (2007). Particle swarm optimization. Swarm Intelligence, 1, 33-57. doi: 10.1007/s11721-007-0002-0.

[19] Clerc, M. (2010). Particle swarm optimization. doi: 10.1002/9780470612163.

[20] Qinghai, B. (2010). Analysis of particle swarm optimization algorithm. Computer and Information Science, 1, 33-57. doi:10.5539/cis.v3n1p180.

[21] Chovnyuk, Y., Diachenko, L., Ivanov, Y., Dichek, N., & Orel, O. (2022). Optimisation of dynamic loads of rope systems of lifting mechanisms of bridge cranes during cargo handling. Scientific Herald of Uzhhorod University. Series “Physics”, 51, 59-73.