摘要：大部分橋式起重機都有不同程度的大車跑偏或啃軌現(xiàn)象。工程中通常采用的糾偏方案或多或少都存在控制精度的問題，嚴重的甚至出現(xiàn)重大事故。鑒此情況，本文通過對起重機運行機構(gòu)使用的自動糾偏方案的分析，并對傳統(tǒng)PID控制器方案和模糊控制器方案的優(yōu)缺點和適用性進行分析比較，把模糊控制理論應用到起重機糾偏控制系統(tǒng)中，針對起重機運行機構(gòu)的特點，提出了模糊PID智能糾偏的方案，以達到工業(yè)現(xiàn)場實際使用的要求。且系統(tǒng)具有較好的移植性，可以方便的應用在不同型號的橋式起重機上。
關(guān)鍵詞:起重機 糾偏  PID控制 模糊控制

Abstract: Most bridge crane has the defect of off-tracking at different level. The accuracy of rectify a deviation method used in practice is not satisfied, even a grave accident is occurred if the rectify a deviation is poor. in this paper, the auto rectify a deviation method applied to the run mechanism of crane is analyzed, the advantage and disadvantage of traditional PID controller and Fuzzy Controller is compared, then, a Fuzzy PID control strategy is presented. This method can reach the request of reality uses, and the portability of this method is fairly good. This Fuzzy PID controller has been used in some crane, the effect of correction is satisfied.
Key words: Crane   Rectify a Deviation   PID Control   Fuzzy Control

1．起重機糾偏的現(xiàn)狀
在現(xiàn)代化大生產(chǎn)中橋式起重機是許多工礦企業(yè)必不可少的生產(chǎn)設(shè)備。而在橋式起重機的使用中，由于其跨度大、剛度低，使得傳動機構(gòu)的制造安裝精度難以保證，特別是運行頻繁的起重機其傳動機構(gòu)的積累誤差更大。導致大部分橋式起重機都有不同程度的大車跑偏或啃軌現(xiàn)象。這極大的威脅著起重機的安全運行同時也會增加運行維護費用。因此，探究啃軌現(xiàn)象發(fā)生的原因并加以預防和消除具有十分重要的意義。

    工程上常用的解決方法是采用PID控制的自動糾偏方案，隨著變頻技術(shù)的不斷成熟與廣泛應用起重機的大車運行機構(gòu)己越來越多的選用變頻調(diào)速的方案。使用變頻調(diào)速技術(shù)可以使大車運行機構(gòu)具有較好的機械特性，良好的起、制動性能，補償機械加工中的不足，使運行更平穩(wěn)。

    在起重機車架上安裝旋轉(zhuǎn)編碼器，由旋轉(zhuǎn)編碼器測量出起重機車架相對于軌道的偏斜角度，傳送到PLC，PLC采用PID算法得出偏移修正輸出并轉(zhuǎn)換為頻率輸出給剛性腿和柔性腿的兩套變頻器，由變頻器控制電動機調(diào)整驅(qū)動車輪的行速。設(shè)定按起重機的運行速度而改變，糾偏信號的保持周期與采樣間隔時間相等。變頻器在此控制頻率的作用下調(diào)整剛性腿（或柔性腿）側(cè)的電機，使剛性腿（或柔性腿）側(cè)車輪降低行駛速度。從而達到糾正車架偏斜，減少輪緣磨損的目的。

2．PID控制器的控制策略

    在工業(yè)過程控制的發(fā)展史上，PID控制是歷史最悠久、生命力最強的控制方法。它的原理簡明，參數(shù)物理意義明確，理論分析體系完整且應用經(jīng)驗豐富;具有控制簡單、穩(wěn)定性能好、易于實現(xiàn)等優(yōu)點。在控制理論和技術(shù)飛速發(fā)展的今天，PID控制，對于大多數(shù)控制過程都具有良好的控制效果和魯棒性。仍廣泛的應用于冶金、機械、化工等工業(yè)過程控制之中。

    起重機運行系統(tǒng)由變頻器和交流電動機組成，作為整體控制對象，其傳遞函數(shù)為一階慣性環(huán)節(jié)。
在傳動系統(tǒng)中電動機軸上的轉(zhuǎn)矩平衡方程為

    式中:J—電動機和負載折合到電動機軸上的轉(zhuǎn)動慣量;

T_c—折合到電動機軸上的總負載轉(zhuǎn)矩。
起重機摩擦總阻力矩:

    但在起重機的運行過程中，由于吊起重物重量不同，小車位置的不同等，造成車輪的輪壓是不確定的。另外還有風阻、軌道的坡度等其他因素也會造成起重機傳動系統(tǒng)的特性發(fā)生變化。起重機本身質(zhì)量較大，大型橋式起重機重量達幾百噸到幾千噸。不同型號的起重機其運動參數(shù)也有很大的差別，系統(tǒng)的控制參數(shù)也不同。

    因此起重機運行機構(gòu)是一個大滯后、時變、非線性的系統(tǒng)，隨著負荷變化或干擾因素影響，其對象特性參數(shù)和結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。用準確的數(shù)學解析式表示其特性十分困難。我們對于起重機糾偏系統(tǒng)這類難以建立準確的控制模型的被控對象，采用傳統(tǒng)PID控制器這種對控制參數(shù)比較敏感的線性控制器達不到很好的控制效果。

    在工業(yè)控制過程中經(jīng)常會遇大滯后、時變、非線性的復雜系統(tǒng)。其中有的參數(shù)未知或緩慢變化；有的存在滯后和隨機干擾；有的無法獲得精確的數(shù)學模型。使傳統(tǒng)的PID控制暴露出許多不足，最突出的一點就是有關(guān)PID參數(shù)的問題，使得傳統(tǒng)PID無自適應能力。這主要表現(xiàn)在三個方面:

（1）PID控制器的參數(shù)整定必須相對于某一模型己知、系統(tǒng)參數(shù)己知的系統(tǒng);

（2）PID控制器參數(shù)一旦整定完畢，便只能固定地適用于一種工況。但事實上大多數(shù)的生產(chǎn)過程都具有非線性，且其特性隨時間的變化而變化。顯然固定的一組參數(shù)是不能滿足這種變化的。其次傳統(tǒng)的PID控制器的參數(shù)只能整定為滿足生產(chǎn)過程控制目標某一個方面的要求。在設(shè)計控制系統(tǒng)的過程中人們主要關(guān)心的問題是“設(shè)定值跟蹤特性”和“干擾抑制特性”，而傳統(tǒng)的PID控制器，只能通過整定一組PID制參數(shù)來滿足一個方面的要求。因此常常采用折中的辦法整定控制器參數(shù)，這樣得到的控制效果顯然不是最佳的。

（3）雖然現(xiàn)在一些改進型數(shù)字PID控制器提高了系統(tǒng)的響應速度、控制精度和控制效果，但是其控制器核心仍然要基于被控過程的精確數(shù)學模型。在精確數(shù)學模型難以得到或是被控過程具有高階、非線性等特性時控制效果有限。

    在實際調(diào)試過程中，系統(tǒng)的控制參數(shù)調(diào)整比較困難，容易出現(xiàn)超調(diào)現(xiàn)象， 導致運行過程中出現(xiàn)扭擺、振蕩，運行不平穩(wěn)?？刂扑惴ǖ碾S意性比較大，系統(tǒng)的控制參數(shù)不能適應不同水平剛性的起重機。

3．模糊控制的產(chǎn)生及特點

    模糊控制使以模糊集合論、模糊語言變量及模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的計算機智能控制，其基本概念是由美國加利福尼亞大學著名教授（L.A.Zadeh）首先提出的，經(jīng)過幾十年的發(fā)展，在模糊控制理論和應用研究方面均取得重大成功。

    模糊控制可以不需被控對象的數(shù)學模型即可實現(xiàn)較好的控制，這是因為被控對象的動態(tài)特性己隱含在模糊控制器輸入、輸出模糊集和模糊規(guī)則中。模糊控制器本質(zhì)上是一種非線性控制器，它是將輸入量模糊化后根據(jù)設(shè)計的模糊推理規(guī)則進行模糊推理，再把推理結(jié)果反模糊化后輸出精確控制量的一種控制方式。

    模糊控制已經(jīng)廣泛應用在工業(yè)過程中，它在實踐中之所以受到工程技術(shù)人員的如此歡迎主要歸結(jié)為模糊控制器的以下幾個特點:

（1）無須預先知道被控對象的精確數(shù)學模型，適用于對那些數(shù)學模型不易求取或無法求取的系統(tǒng)，對象越模糊，尤其是大滯后、時變、非線性的復雜系統(tǒng)。這種控制方法就越能反映出它比其它控制方法的優(yōu)越性。

（2）由于控制規(guī)則是以人的經(jīng)驗總結(jié)出來的條件語句表示的，所以即使是對模糊控制理論不熟悉的人來說，也是易學、易掌握的一種控制方法。

（3）由不同的觀點出發(fā)，可以設(shè)計幾個不同的指標函數(shù)。但對于一個給定系統(tǒng)而言，其語言規(guī)則是分別獨立的，且通過整個控制系統(tǒng)的協(xié)調(diào)可以取得總體的協(xié)調(diào)控制。

（4）易于實現(xiàn)和維護?？梢圆捎肞LC、單片機等來構(gòu)造模糊控制系統(tǒng)，也可直接采用PLC廠家提供的模糊控制模塊，而且隨著模糊控制系統(tǒng)軟硬件的發(fā)展，模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計變得越來越簡單，成本也越來越低。

4．模糊PID控制器的設(shè)計

    通過上面的比較我們發(fā)現(xiàn)模糊控制不要求被控對象精確的數(shù)學模型，它能避開控制對象的數(shù)學模型。而且算法具有一定的智能性， 可以做到有很好的可維護性， 操作的簡便性， 魯棒性， 能通過自學習適應不同運動參數(shù)的起重機運行系統(tǒng)。然而，模糊控制的精度受到量化等級的制約。另外，對于普通的模糊控制而言， 它類似于比例微分的控制方式，還有一個非零的穩(wěn)態(tài)誤差， 屬于有差調(diào)節(jié)。將模糊控制和PID控制器兩者結(jié)合起來，發(fā)揮兩者的優(yōu)點。既具有模糊控制靈活而適應性強的優(yōu)點，又具有PID控制精度高的特點，這種模糊PID控制器。對非線性和時變性的控制對象具有良好的控制效果。完全可以滿足起重機工業(yè)現(xiàn)場實際使用的要求。

    模糊控制系統(tǒng)由模糊控制器、執(zhí)行機構(gòu)、被控對象、傳感器等環(huán)節(jié)組成。模糊控制器在模糊自動控制系統(tǒng)中具有舉足輕重的作用。通常按照以下步驟來設(shè)計模糊控制器:

（1）確定模糊控制器的結(jié)構(gòu)，即根據(jù)具體的系統(tǒng)確定其輸入變量和輸出變量（即控制量），用語言變量進行描述;

（2）設(shè)計模糊控制器的控制規(guī)則;

（3）用模糊合成推理來描述被控系統(tǒng)輸入、輸出變量間復雜關(guān)系的算法特征;

（4）通過模糊關(guān)系方程的求解，獲取合適的輸出控制量（反模糊化）;

（5）編制模糊控制算法的應用程序;

（6）合理選擇模糊控制算法的采樣時間。

在工程實際中可以采用以下三種方案：

（1）模糊PID控制器采用與傳統(tǒng)PID控制器相同的硬件結(jié)構(gòu)，用PLC等來組成硬件部分，而在軟件上用模糊PID算法取代原來的PID控制算法，這樣就組成了一個PLC的模糊PID控制系統(tǒng)。顯然采用了這種做法，模糊PID控制器組成簡單、開銷少、靈活性高、應用范圍廣。

（2）使用專用的PLC模糊控制單元。PLC的上位機上安裝模糊支持軟件，用戶不需要專門的編程工具就能對模糊單元編程、建立知識庫，并且還可以在線監(jiān)視模糊單元的運行狀況。顯然，采用了這種專門的模糊單元方便了用戶，計算機的操作都可以由菜單提示，即使是初學者也能夠很容易掌握。采用專用的硬件模糊控制器是用硬件來直接實現(xiàn)模糊推理，優(yōu)點是推理速度快、控制精度高；但與使用軟件方法相比，PLC模糊控制模塊成本相對較高，使用范圍受到限制。

（3）PLC的上位機軟件集成開發(fā)，運算、顯示（也可加入操作）由上位機完成，電氣控制由PLC完成，尤其可以把主鉤、副鉤、小車等的電氣部分的控制和操作整合起來，系統(tǒng)達到最優(yōu)。并具有易于整體調(diào)試、通用性較好等優(yōu)點。

    經(jīng)理論分析、仿真實驗及調(diào)試結(jié)果證明， 本系統(tǒng)控制性能良好。糾偏控制精度能夠達到設(shè)計要求，有較好的抗干擾能力和魯棒性。由于采用了適合于起重機運行系統(tǒng)的模糊控制算法，在系統(tǒng)的控制精度、運行平穩(wěn)性，系統(tǒng)的可靠性方面都有較大的提高，完全可以達到工業(yè)現(xiàn)場實際使用的要求。且系統(tǒng)具有較好的移植性，可以方便的應用在不同型號的橋式起重機上。

5．結(jié)論與展望

    在實際生產(chǎn)現(xiàn)場中，由于受到參數(shù)整定方法繁雜的困擾，常規(guī)PID控制器往往整定不良、性能欠佳，對運行工況的適應性很差。針對這些問題，長期以來，人們一直在尋求PID控制器參數(shù)的自動整定技術(shù)，以適應復雜的工況和高指標的控制要求。隨著微處理機技術(shù)的發(fā)展和數(shù)字智能式控制器的應用這種設(shè)想已變?yōu)楝F(xiàn)實。同時，隨著現(xiàn)代控制理論（諸如智能控制、自適應模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等）研究和應用的發(fā)展和深入，為控制復雜無規(guī)則系統(tǒng)開辟了新途徑。出現(xiàn)了許多新型的PID控制器，如自適應PID、智能PID、模糊PID、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID、預測PID等等。對于復雜對象，其控制效果遠遠超過常規(guī)PID控制。當把這些成果應用于起重機上時，到時很多常規(guī)的操作都可以由起重機自動完成，起重機的智能化將得到很大的發(fā)展。目前，在國內(nèi)外一些自動倉庫里已經(jīng)出現(xiàn)了一定意義上的全自動起重機。起重機運行機構(gòu)的智能化作為未來智能起重機的一個重要部分必將得到更大的發(fā)展。

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