close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

СИСТЕМА АВТОМАТИЗАЦИИ МОДЕЛИРОВАНИЯ СТРЕЛОВЫХ ГРУЗОПОДЪЕМНЫХ КРАНОВ

код для вставкиСкачать
ФИО соискателя: Котькин Станислав Вячеславович Шифр научной специальности: 05.13.12 - системы автоматизации проектирования Шифр диссертационного совета: ДМ212.250.03 Название организации: Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия (Сиб
На правах рукописи
КОТЬКИН СТАНИСЛАВ ВЯЧЕСЛАВОВИЧ
СИСТЕМА АВТОМАТИЗАЦИИ МОДЕЛИРОВАНИЯ СТРЕЛОВЫХ
ГРУЗОПОДЪЕМНЫХ КРАНОВ
Специальность 05.13.12 – Системы автоматизации проектирования
(промышленность)
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Омск – 2012
Работа выполнена в ФГБОУ ВПО
автомобильно-дорожная академия (СибАДИ)».
«Сибирская
государственная
Научный руководитель:
доктор технических наук, профессор
Щербаков Виталий Сергеевич,
декан факультета «Нефтегазовая и строительная
техника»
ФГБОУ
ВПО
«Сибирская
государственная
автомобильно-дорожная
академия (СибАДИ)»
Официальные оппоненты:
доктор технических наук, профессор
Файзуллин Рашит Тагирович,
проректор по информатизации ФГБОУ ВПО
«Омский
государственный
технический
университет»
кандидат технических наук
Малахов Иван Игоревич,
заведующий
кафедрой
«Специальных
технических дисциплин» Омского института
водного транспорта (филиал) ФБОУ ВПО
«Новосибирская
государственная
академия
водного транспорта»
Ведущая организация:
Федеральное
государственное
бюджетное
учреждение
высшего
профессионального
образования
«Омский
государственный
университет путей сообщения», г. Омск
Защита диссертации состоится 28 мая 2012 г. в 14.00 ч. на заседании
объединенного диссертационного совета ДМ 212.250.03 при ФГБОУ ВПО
«Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия (СибАДИ)» по
адресу: 644080, г. Омск, пр. Мира, 5, зал заседаний.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО
«Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия (СибАДИ)» по
адресу: 644080, г. Омск, пр. Мира, 5.
Отзывы на автореферат направлять по адресу: 644080, г. Омск,
пр. Мира, 5, тел, факс: (3812) 65-03-23, e-mail: arkhipenko_m@sibadi.org.
Автореферат разослан 25 апреля 2012 г.
Ученый секретарь объединенного
диссертационного совета ДМ 212.250.03,
кандидат технических наук
М.Ю. Архипенко
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность работы. Стреловые грузоподъемные краны (СГК)
являются наиболее распространенным средством механизации и
автоматизации работ во всех отраслях промышленности. От их
совершенства во многом зависит эффективность монтажных и погрузоразгрузочных работ на промышленных предприятиях. В связи с этим остро
стоит проблема создания и повышения эффективности функционирования
систем автоматизированного проектирования (САПР) узлов, агрегатов,
устройств управления, металлоконструкций и в целом СГК. Высокое
качество проектных работ СГК может быть достигнуто только на основе
использования современных методов моделирования и инженерного
анализа. Выше изложенным объясняется актуальность темы – создание
системы автоматизации моделирования СГК, без которой невозможно
решение задач анализа и синтеза проектных решений образцов новой
техники.
Работа посвящена разработке и исследованию модели СГК,
алгоритмов и методик для анализа и синтеза проектных решений.
Одним из важнейших направлений совершенствования СГК является
повышение их эффективности за счет снижения энергетических затрат.
Повышение энергетической эффективности СГК осуществляется за счет
оптимизации траекторий перемещения грузов, с помощью систем
автоматического управления на базе микропроцессорной техники.
Цель диссертационной работы заключается в разработке методики и
алгоритмов системы автоматизации моделирования рабочих процессов СГК.
Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:
1. Разработана совокупность математических моделей подсистем
сложной динамической системы рабочего процесса СГК;
2. Обоснован
критерий
энергетической
эффективности
перемещения грузов СГК;
3. Разработана
методика
и
алгоритмы
автоматизации
моделирования рабочих процессов СГК и оптимизации их
технологических параметров;
4. Выявлены закономерности, связывающие технологические
параметры с критерием энергетической эффективности;
5. Разработаны
алгоритмы
и
программное
обеспечение,
подтверждающие эффективность предложенных методик автоматизации
моделирования и оптимизации технологических параметров рабочего
процесса сложной динамической системы СГК.
Объектом исследования является процесс автоматизации
моделирования СГК.
Предметом исследования являются закономерности процесса
автоматизации моделирования СГК.
3
Методы исследования. При выполнении работы использовались
методы системного анализа, регрессионного анализа, теории алгоритмов,
математического и имитационного моделирования. Теоретические
исследования проводились в среде Simulink программного комплекса
MATLAB.
Научная новизна работы:
1. Разработана математическая модель сложной динамической
системы СГК, позволяющая в автоматизированном режиме решать задачи
анализа на этапах проектирования СГК;
2. Получены
многофакторные
регрессионные
уравнения,
устанавливающие взаимосвязь удельных энергетических затрат от
технологических параметров при изменении управляемых координат СГК,
и позволяющие получить значения расхода топлива ДВС для заданных
перемещений грузов;
3. Разработан алгоритм аналитического решения обратной задачи
кинематики СГК для реализации требуемой траектории перемещения груза;
4. Разработан алгоритм оптимизации по энергетическому критерию
технологических параметров рабочего процесса, с учетом кинематической
избыточности СГК;
5. Разработан алгоритм определения оптимальных значений
координат базового шасси СГК на рабочей площадке, с учетом запретных
для расположения зон.
Практическая ценность работы. Применение разработанных
алгоритмов и программного обеспечения в качестве модуля САПР
позволяет решать задачи анализа и синтеза оптимальных конструктивных
параметров СГК. Предложенные методики и алгоритмы автоматизации
моделирования рабочих процессов СГК позволяют анализировать
различные конструкторские решения на этапах проектирования СГК,
управлять качеством проектных работ. Полученные алгоритмические
решения позволяют снизить энергетические затраты за счет оптимизации
законов движения и положения СГК и могут быть использованы при
создании систем автоматического управления СГК.
Апробация работы. Результаты исследований и основные
положения диссертации докладывались на следующих конференциях: V,
VI Всероссийских научно-практических конференциях студентов,
аспирантов и молодых ученых «Развитие дорожно-транспортного
комплекса и строительной инфраструктуры на основе рационального
природопользования» (Омск, 2010, 2011); Региональной научнотехнической конференции молодых ученых, студентов, аспирантов (с
международным участием) «Новые технологии на транспорте в энергетике
и строительстве» (Омск, 2010); XII Международной научноинновационной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых с
элементами научной школы «Теоретические знания – в практические
дела» (Омск, 2011); Межрегиональной научно-практической конференции
4
«Производство, модернизация, эксплуатация многоцелевых гусеничных и
колесных машин. Подготовка специалистов» (Омск, 2011); юбилейном
международном конгрессе «Креативные подходы в образовательной,
научной и производственной деятельности» (Омск, 2010); V
Всероссийской научно-технической конференции «Актуальные вопросы
строительства»
(Омск,
2012);
научных
семинарах
кафедры
«Автоматизация производственных процессов и электротехника» ФГБОУ
ВПО «Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия».
Публикации. Положения диссертации и основные результаты
исследований опубликованы в 11 печатных работах (из них 4 - в изданиях,
рекомендованных ВАК), получено одно свидетельство об отраслевой
регистрации электронных ресурсов ОФЕРНИО (алгоритмов).
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит
из введения, пяти глав с выводами, заключения, списка использованных
источников, включающего 94 наименования, приложений. Общий объем
диссертации 147 страниц, включая 80 рисунков, 9 таблиц и 2 приложения.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность темы диссертационной
работы, определены цель и задачи исследования, показаны научная
новизна и практическая значимость работы.
В первой главе диссертационной работы произведен анализ
тенденций развития СГК и их систем автоматического управления, дается
обзор и анализ конструкций СГК, обзор предшествующих работ по
методам моделирования СГК. Рассмотрены современные САПР и системы
автоматизации
моделирования
сложных
динамических
систем.
Сформулированы цель и задачи работы.
Во второй главе обоснована общая методика исследования, которая
носит комплексный характер и предусматривает как теоретические, так и
экспериментальные исследования. Проведен анализ СГК как сложной
динамической системы, состоящей из механической подсистемы,
подсистем гидропривода и двигателя внутреннего сгорания (ДВС).
Определены структурные элементы и связи, входящие в состав модели.
На рисунке 1 представлена блок-схема сложной динамической
системы СГК, на которой изображены подсистемы ДВС, гидропривода и
механическая подсистема. Подсистема гидропривода представлена
блоками: насос, гидроцилиндры, гидравлические распределители,
гидромоторы и механические передачи. В механическую подсистему СГК
входят следующие блоки: грунт, базовое шасси, поворотная платформа,
стрела, телескопическое звено, грузовая лебедка, крюковая обойма с
грузом.
5
Блоки
соединены
между
собой
связями,
Базовое шасси
Грунт
35
8
отражающими
влияние
4
одних блоков на другие.
Поворотная
Телескопи36 Стрела
37
38
Груз
Объемные
стрелки
платформа
ческое звено
обозначают многопарамет29
30
31
32
33
34
рические связи. РассмотМеханиМеханиМеханическая
ческая
ческая
рение СГК как сложной
23 24
передача
передача
передача
динамической
системы
21
22
25
26
27
28
позволило выделить основГидроГидроГидроГидроные этапы автоматизированмотор1
цилиндр1
цилиндр2
мотор 2
ного построения модели.
13
14
15
16
17
18
19 20
Теоретические исследования
Гидравлические распределители
2
выполнены методами математического и имитацион11
12
10
6
ного моделирования. При
Механи1
Насос
ДВС
ческая
9
5
построении регрессионной
передача
Подсистема гидропривод Подсистема ДВС
модели энергетических затрат использовались методы
Рисунок 1 – Блок-схема сложной
динамической системы стрелового
регрессионного анализа. При
грузоподъемного крана
разработке
методики
оптимизации технологических параметров рабочего процесса СГК
применена теория алгоритмов.
Математическое описание механической подсистемы СГК
основывалось на следующих допущениях: СГК представляет собой
шарнирно-сочлененный пространственный многозвенник, с наложенными
на него упруго-вязкими связями; элементы металлоконструкций
представляются абсолютно жесткими; инерционные свойства элементов
металлоконструкций характеризуются массами, координатами центров
масс, осевыми моментами инерции, центробежными моментами инерции;
люфты в шарнирах отсутствуют; связи, наложенные на динамическую
систему СГК, являются голономными и стационарными; внешние силы,
действующие на звенья механической подсистемы СГК, являются
сосредоточенными.
При моделировании гидропривода СГК были приняты следующие
допущения: влияние волновых процессов на динамику гидропривода не
учитывается; инерционные свойства жидкости в элементах гидропривода
не учитываются; плотность, кинематическая вязкость, модуль упругости
жидкости и коэффициент расхода элементов гидропривода принимают
постоянные значения на протяжении моделирования; переход между
ламинарным и турбулентными режимами происходит мгновенно; силы
инерции и трения в элементах конструкции гидравлических устройств не
учитываются.
7
3 Механическая подсистема
6
Обоснована
методика
экспериментальных
исследований,
предусматривающая проведение пассивного натурного эксперимента и
активного вычислительного эксперимента на имитационной модели СГК.
В соответствии с целью и задачами работы и принятой методикой
исследований определена структура работы.
В третьей главе представлены математические модели подсистем
сложной динамической системы СГК. На рисунке 2 изображена
обобщенная расчетная схема механической подсистемы СГК,
представляющая собой систему с пятью массами, звеньями которой
являются: базовое шасси массой m1, включающее в себя массу ходовой
рамы; поворотная платформа массой m2, включающая в себя массы
кабины, противовеса и лебедки; стрела массой m3; телескопическое звено
массой m4; груз массой m5, включающий в себя массу крюковой обоймы,
траверсы. Расчетная схема СГК рассматривается в правой инерциальной
системе координат O0X0Y0Z0.
Y5
c13,b 13
c14,b14
X4
m4
O5
c19,b19
Fm4 Z5
Y4
m3
Y3
Fm3
Y1, Y2 Z3 O3
c10,b10
c2,b2
FR10
F m2
c6,b6 R6
Z
Fm2 2
c9,b9
X1
FR11
c17,b 17
c7,b7 FR7
Fm5
FR3
Y0
c8,b8FR8
c1,b1
FR1
m5
c12,b 12
c5,b 5 FR5
FR9
c16,b16
c3,b3
Z1
Fm1
X3
c18,b18
O1
m1
FR2
Z4
O4
X2 c11,b11
O2
X5
c15,b15
O0
c4,b4
FR12
FR4
X0
Z0
Рисунок 2 – Обобщенная расчетная схема стрелового грузоподъемного крана
7
8
1
Port1
Port2
2
F
F
Port1
1
F
em
Prismatic1
B
CS3
CS2
m
Gain1
CS1
Gain
CS2
CS3
F
Gain1
-K-
CS1
CS2
Gain1
1
Out1
1
In1
Joint Actuator
звено)
Joint Actuator
1
Out1
1
In1
Port2
2
B
Revolute2
F
1
Mechanical
Branching
Bar3
F
Out1
Стрела
Out1
Out1
Port
In1
Joint SensorR3
Joint SensorR2
Joint SensorR1
CG
Gain5
-K-
Constant1
0
q12
To Workspace2
q13
To Workspace1
Gain2
-K-
Gain
-K-
Gain3
-K-
q11
To Workspace
m
1
Out1
1
In1
X,Y,Z
4
Force2
4
Position2
3
Force1
3
Position1
2
Force
2
Position
1
Torque
1
Angle
Gain4
-K-
Gain1
Груз
Mechanical
Branching
Bar2
Joint Actuator R3
Joint Actuator R2
Joint Actuator R1
Joint Actuator
-K-
Body Sensor
q10
To Workspace4
Body ( Груз)
CS1
Груз
Out1
Телескопическое звено
Port2
Port1
In1
Port3
Port2
Port1
In1
Joint Sensor
Bearing
B
Mechanical
Branching
Bar1
Joint Initial
Condition
Port
Базовое шасси
Поворотная платформа
Port3
Port2
Port1
In1
Port1
Port1
1
Mechanical
Branching
Bar1
Joint Initial
Condition
Body Sensor1
Joint Sensor5
Joint Sensor4
Joint Sensor3
Joint Sensor2
Joint Sensor1
Ground
Joint Sensor
Machine
Environment
Env
Базовое шасси
F
em
z'
y'
x'
z
y
x
Scope1
2
y
CS4
CS3
CS2
Body
(Базовое шасси )
CS5
CG
CS1
Port1
y
F
y
F
y
y
F
Subsystem Force4
Port1
Subsystem Force3
Port1
F
Subsystem Force2
Port1
Subsystem Force1
Scope4
FRi
Scope
Constant4
z_0
Constant1
y_0
Constant3
x_0
Gain3
-K-
Gain1
-K-
Gain4
-K-
Gain7
-K-
Gain2
-K-
Gain6
-K-
Body Actuator2
1
F
Определение сил реакции на опорный элемент
To Workspace
q1_6
q1..q6
Port1
1
Bushing
B
Рисунок 3 – Структурная схема механической подсистемы стрелового грузоподъемного крана в Simulink
(пунктирными линиями обозначены блоки звеньев)
Gain
-K-
Body
(Телескопическое
q9
To Workspace
-K-
Gain
-K-
CS2
Body
(Шток ГЦ)
CS1
Телескопическое звено
m
Prismatic
B
Port3
3
Стрела
Joint Actuator
-K-
-K-
1
Out1
To Workspace
Port3
3
Port2
2
1
In1
q7
Body
(Поворотная платформа )
CS1
Поворотная платформа
Body
q8
(Основание стрелы )
To Workspace1
Joint Sensor1
IC
Body
(Корпус ГЦ)
CS2
Joint Sensor
CS1
F
Revolute
B
Joint Sensor
Joint Sensor
Revolute1
B
Revolute
B
1
Port1
Каждому звену поставлена соответствующая локальная система
координат. Массы звеньев в поле тяготения формируют силы веса,
представленные на расчетной схеме векторами Fm1… Fm5. Со стороны
грунта на опорные элементы действуют силы реакции, представленные на
расчетной схеме векторами FR1… FR12. Упруго-вязкие свойства связей,
наложенных на звенья системы, представлены на расчетной схеме упруговязкими телами Фохта, характеризуемыми коэффициентами жесткости
c1…c19 и коэффициентами вязкости b1…b19. Для расчетной схемы СГК
приняты 13 обобщенных координат q1…q13 (таблица 1). Структурная схема
механической подсистемы СГК в Simulink представлена на рисунке 3.
Таблица 1 – Обобщенные координаты q1…q13
№
Характеристика координаты в локальной СК
Обозначение
1
Перемещение центра масс базового шасси вдоль оси X0
q1
2
Перемещение центра масс базового шасси вдоль оси Y0
q2
3
Перемещение центра масс базового шасси вдоль оси Z0
q3
4
Поворот базового шасси вокруг оси X1
q4
5
Поворот базового шасси вокруг оси Y1
q5
6
Поворот базового шасси вокруг оси Z1
q6
7
Поворот платформы вокруг оси Y2
q7
8
Поворот стрелы вокруг оси Z3
q8
9
Выдвижение телескопического звена вдоль оси X4
q9
10
Перемещение центра масс груза вдоль оси Y5
q10
11
Поворот системы координат O5X5Y5Z5 вокруг оси X5
q11
12
Поворот системы координат O5X5Y5Z5 вокруг оси Y5
q12
13
Поворот системы координат O5X5Y5Z5 вокруг оси Z5
q13
Гидропривод является важной подсистемой сложной динамической
системы СГК. Подсистема гидропривод рассматривается как совокупность
соединенных между собой элементов: трубопровод; гидравлический
мотор; гидравлический насос; местное сопротивление (дроссель);
гидроцилиндр; клапаны (предохранительный, обратный). Для каждого из
элементов, входящих в гидропривод, составлена своя математическая
модель, представляющая собой дифференциальные уравнения. Уравнения,
описывающие гидравлические элементы, реализуются в среде Simulink
при помощи блоков из библиотек SimHydraulics, Simscape. Структурная
схема подсистемы гидропривод СГК, включающая в себя модели
гидроэлементов, представлена на рисунке 4.
9
2
3 Position2
Out2
Position1
1
Out2
Angle
Position
4
Out2
7
8
Force2
Force
C
R
A
B
S
6
Force1
S
5
Torque
R
A
B
B1
B
B
B
B
A
Ц1
X
B
A
КОУ 3
X
A
КОУ 1
-K-
PS S
A
B
B
X
A
КОУ 2
КО 4
B
B
A
КО 3
B
B
A
-K-
КП2
A
B
A
B
A
A
A
S
B
R
T
C
R
S
C
B
КП 3
КО 5
A
КО 2
A
B
PS S
Ц3
C
М2
w
A
М1
Mc
I n2
Механическая
передача 3
B
I n2
B1
Механическая
передача 2
I n2
Механическая
передача 1
B
In1
Out1
f(x)=0
B
P
P
R
P
PS S
1
PS S
In1
Б
B
P1
T2
2
PS S
T
P
V
In2
B
T2
T
P
III
A
T1
P1
T
P
II
КО1
T
V
B
A
B
T2
T
S
A
T1
P1
T2
S
S
A
T1
P1
A
Н
S
A
T1
КП 1
VI
3
PS S
In3
4
In4
Рисунок 4 – Структурная схема подсистемы гидропривод стрелового
грузоподъемного крана в Simulink
Двигатель внутреннего сгорания, оснащенный всережимным
регулятором угловой скорости, описан известной системой уравнений:
d д
= M д ( д , z ) M c ;
dt
M д ( д , z ) = M д ( д ) M z k д z;
dz
= ( a bz ) д2 iр2 cпрz F ;
dt
0 z z max ,
J
(1)
где J – приведенный к валу ДВС момент инерции вращающихся частей; ωд
– угловая скорость коленчатого вала; Mд – крутящий момент на валу; Mс –
момент сил сопротивления; M’д(ωд) – характеристика ДВС,
аппроксимируемая конечным набором точек; z – перемещение муфты
регулятора; kд, a, b – постоянные настройки регулятора; cпр и F – жесткость
и сила предварительного сжатия пружины; ν – коэффициент вязкого
трения в регуляторе.
Часовой расход топлива (единица измерения: литр/час), определялся
по формуле:
Nд ge
GTЛ =
,
(2)
1000 T
10
где ρT – плотность топлива (кг/м3); ge – удельный расход топлива
(кг/Вт·час); Nд – мощность (Вт).
На рисунке 5 представлена структурная схема моделирования
уравнений ДВС с регулятором в среде Simulink.
1
s
w
Md(w, z)
-K-
M'd(w)
Integrator
M_z
Lookup Table
-K-
Mz
Constant
k
Gain
1
w
2
Md
1
Mc
-K-
1
s
dw/dt
Gain1
-K-
-K-
z
Gain3
Integrator1
Gain2
c_1
Gain4
c
F_1
Constant2
a_1
F
Constant3
a
Constant1
dz/dt
Рисунок 5 – Структурная схема моделирования двигателя внутреннего
сгорания с регулятором в Simulink
В четвертой главе обоснован критерий энергетической
эффективности перемещения груза в пространстве конфигураций СГК,
который представляет собой затраты топлива, израсходованного ДВС:
Ae = A7 A8 A9 A10 AT =
q7 кон
=
q8 кон
G dq
7
q7 нач
7
q9 кон
G dq
8
q8 нач
8
q10 кон
G dq
9
q9 нач
9
G
10
dq10 T k T ,
(3)
q10 нач
где qiнач и qiкон – соответственно начальное и конечное интервальные
значения управляемой координаты qi; Gi – удельные энергетические
затраты при изменении управляемой координаты qi; i[7;10] – номер
управляемой обобщенной координаты; AT – затраты топлива ДВС при
некоторой заданной для рабочего режима угловой скорости вала в
отсутствии перемещений рабочего оборудования; T – время перемещений;
kT – эмпирический коэффициент пропорциональности.
Управляемые координаты изменяются с рациональными скоростями,
являющимися функциями массы поднимаемого груза и грузового момента,
учитывающими конструктивные ограничения и ограничения, которые
устанавливает человек-оператор. Целевая функция оптимизации рабочего
процесса СГК: Ae min.
На имитационной модели проведен полный факторный эксперимент.
Экспериментальные исследования были проведены на СГК различных
марок. В качестве примера представлены результаты экспериментальных
11
исследований и результаты имитационного моделирования крана
Ивановец КС-45717. В процессе исследований были выявлены факторы,
оказывающие влияние на удельные затраты топлива G7…G10, значения
управляемых координат: угла наклона стрелы q8, длины стрелы q9 и массы
груза mгр. Установлено, что значения управляемых координат угла
поворота платформы q7 и длины грузового каната q10 не оказывают
существенного влияния на изменения удельных затрат G7…G10,
создаваемых управляемыми координатами q7…q10 на фоне затрат топлива
в режиме холостого хода. Значения факторов q8, q9 варьировались в
пределах конструктивных ограничений СГК. Значение верхней границы
предела варьирования фактора mгр определялось согласно диаграмме
грузоподъемности СГК. По результатам обработки экспериментальных
данных получены уравнения регрессии, аппроксимирующие зависимости
приращений удельных затрат топлива G7…G9 относительно затрат топлива
в режиме холостого хода при изменении управляемых координат q7…q9
(единицы измерения: л/рад для q7 и q8; л/м для q9):
G7 G9 = b1 b2 mгр b3 mгр2 b4 q 9 b5 q 9 mгр b6 q9 mгр2 b7 q92 b8 q92 mгр b9 q 92 mгр2 b10 q8 b11 q8 mгр b12 q8 mгр2 b13 q8 q9 b14 q8 q 9 mгр b15 q8 q 9 mгр2 b16 q8 q 92 b17 q8 q 92 mгр b18 q8 q92 mгр2 (4)
b19 q82 b20 q82 mгр b21 q82 mгр2 b22 q82 q 9 b23 q82 q 9 mгр b24 q82 q 9 mгр2 b25 q82 q 92 b26 q82 q92 mгр b27 q82 q 92 mгр2 .
Уравнение регрессии удельных затрат топлива G10 (единица
измерения л/м), отнесенных к изменению управляемой координаты q10,
зависит только от одного из трех учитываемых факторов – массы груза mгр,
и имеет вид:
G10 = (b1 b2 mгр ) 2 .
(5)
В уравнениях регрессии (4, 5) режимам подъема и опускания груза
соответствуют разные значения коэффициентов. Все коэффициенты
уравнений регрессии (4, 5), согласно t-критерию Стьюдента, значимы.
Максимальная относительная погрешность аппроксимации не превышает
3,4%.
Показатели
качества
полученных
уравнений
регрессии
свидетельствуют о высокой объясняющей способности регрессии. В
качестве примера на рисунке 6 представлены графические зависимости
удельных затрат топлива при изменении управляемых координат, как
функции технологических параметров рабочего процесса: q8, q9, mгр.
12
G7,
л/рад
G8,
л/рад
250 кг
24000 кг
24000 кг
q8, рад
G9,
л/м
q8, рад
q9, м
q9, м
G10,
л/м
24000 кг
250 кг
24000 кг
250 кг
250 кг
q8, рад
G7,
л/рад
8250 кг
q8, рад
q9, м
G9,
л/м
q9=0 м
q9, м
24000 кг
q9=0 м
6250 кг
4250 кг
2250 кг
24000 кг
mгр=250…
24000 кг
6250 кг
4250 кг
2250 кг
250 кг
q8, рад
250 кг
q8, рад
Рисунок 6 – Зависимости удельных затрат топлива, полученные по уравнениям
регрессии в режиме опускания груза при значениях mгр от 250 до 24000 кг (пример)
Предложена методика оптимизации технологических параметров
рабочего процесса СГК. Для решения обратной задачи кинематики СГК
разработан алгоритм, блок-схема которого представлена на рисунке 7.
Особенность алгоритма заключается в определении граничных значений
интервалов ([q8В; q8H], ([q9В; q9H], ([q10В; q10H]) управляемых координат и
выборе решения из допустимых конфигураций механической подсистемы
по значению одной из управляемых координат, заданному внутри
соответствующего интервала с последующим определением значений двух
оставшихся.
13
Начало
Ввод
исходных
данных
Определение
ρ
Определение
q6,7
Координаты точки
подвеса груза x гр,
yгр, zгр,
координаты шасси
q 1…q6,
постоянных
конструктивных
параметров крана
x1,2, y1,2, x3,33, y4,43, Нет
q8max, q8min, q9max,
q9min, q10min.
В зависимости от
текущего номера
итерации
используются разные
уравнения.
Определение
q8 и q9
2
3
i=1, 3,
шаг 1
Определение
q9 и q8
Определение
q10
ρi≤ρ<ρi+1
Вывод
сообщения
об ошибке
Да
Определение
[q8В q8Н];
[q9В q9Н]
В зависимости от
текущего номера
итерации
используются
разные уравнения.
Сообщение о
невозможности
обеспечить заданные
координаты груза
Да
Вывод значений :
q 8В, q8Н, q9В, q 9Н,
q10В, q10Н, q 7, q8, q9,
q10.
Определение
[q10В q10Н]
Определение
q7
i=1, 4,
шаг 1
1
Вывод
результатов
q10В<q10min
Да
Нет
Коррекция
q10Н, q9Н, q8Н
(q10≥q 10min)˄
(q10Н<q 10min)
Конец
Нет
Определение
q8,1, q8,1, R2,5
Задается q8
Да
Нет
Определение
ρi
Да
Задается q9
Определение
q8
Определение
q9
Нет
1
2
3
Рисунок 7 – Блок-схема алгоритма определения значений управляемых
координат стрелового грузоподъемного крана
Блок-схема алгоритма определения оптимальных значений
управляемых координат СГК для заданного перемещения груза приведена
на рисунке 8. Данный алгоритм позволяет в автоматизированном режиме
определять оптимальные значения управляемых координат СГК в
начальной (q7нач, q8нач, q9нач, q10нач), конечной (q7кон, q8кон, q9кон, q10кон) и в
промежуточных точках на всей траектории перемещения груза, используя
критерий оценки энергетической эффективности. В качестве примера на
рисунке 9 приведена зависимость критерия энергетической эффективности
Ae от управляемых координат в начальной и конечной точках траектории.
14
Начало
1
Ввод
исходных
данных
Вычисление
n; qi; Ai=0,
где i=7...10
qнач m=[q7нач q8нач
q9нач q10нач];
qкон m=[q7кон q8кон
q9кон q10кон];
Aem=A7+A8+
+A9+A10 +AT
R1нач=A1-1·R0нач;
R1кон=A1-1·R0кон
j=0...n
шаг 1
Вычисление :
q7 1; q8Н 1;
q8В 1; q7 2;
q8Н 2; q8В 2
qi=qi+j· qi,
где i=7...10
Перемещение
конструктивно
недопустимо
q8 нач=
=q8Н нач...q8В нач
Вычисление
mmax
2
Да
q8 кон=
=q8Н кон...q8В кон
mгр > mmax
Aemin=min{Aem}
Нет
Вычисление :
q9 нач; q10 нач;
q9 кон; q10 кон
Gi=Gi п при qi>0;
Gi=Gi о при qi>0,
где i=7...10
Ввод
результатов :
Aemin; qнач; qкон
Счетчик:
m=m+1
Ai=Ai+Gi·| qi|,
где i=7...10
2
Конец
1
Рисунок 8 – Блок-схема алгоритма определения оптимальных значений
управляемых координат стрелового грузоподъемного крана для заданной
траектории перемещения груза
Эффективность СГК во многом определяется местом его установки на
рабочей площадке. В связи с этим в работе был разработан алгоритм
определения оптимальных значений координат базового шасси СГК
относительно начального и конечного положений груза, с учетом запретных
для расположения зон. Алгоритм заключается в оптимизации обобщенных
координат базового шасси (q1, q3). В интервалах заданной области ([xш0min;
xш0max]; [zш0min; zш0max]) положений начала системы координат, связанной с
базовым шасси. С помощью двух вложенных циклов для каждого сочетания
координат вычисляется значение целевой функции Aexш0,zш0 и выполняется
проверка на принадлежность точки O1 с координатами xш0, zш0 запретным
зонам методом трассировки луча (рисунок 10). В качестве примера на
рисунке 11 приведена зависимость критерия энергетической эффективности
Ae от координат базового шасси q1, q3.
15
Ae, л
0,1
Точка минимума, Ae=8,274 10-3 л
0,08
0,06
0,04
0,02
q8 кон, рад
q9 кон, м
1
q10 кон, м
10
15
8
10
6
5
0,8
0,5
4
0
2
0,6
0,4
0 0,2
4
2
6
q8 нач, рад
1
q9 нач, м
q10 нач, м
10
8
15
10
5
0
Рисунок 9 – Зависимость целевой функции от управляемых координат в
начальной и конечной точках (пример)
Начало
qнач=[q7нач q8нач
q9нач q10нач];
qкон=[q7кон q8кон
q9кон q10кон];
Ввод
исходных
данных
Ввод
результатов:
AeГлоб; q1; q3;
qнач; qкон
xш0=xш0min
…
xш0max
Z0,
м
20
15
10
zш0=zш0min
…
zш0max
5
Вычисление
Определение
числа
пересечений n
Нет
n четное
Конечная точка
Начальная точка
Конец
0
Aexш0,zш0
-5
Да
Aeглоб=
=min{Aexш0,zш0};
q1=xш0опт;
q3=zш0опт
Рисунок 10 – Блок-схема
алгоритма определения
оптимальных значений
координат базового шасси
Запретные зоны
-10
Точка минимума, Ae=1,246 10-3 л
-15
-10
-5
0
5
10
15
Рисунок 11 – Зависимость критерия
энергетической эффективности Ae от
положений базового шасси q1, q3 (пример)
16
X0, м
На основе данной
методики
разработан
По уравнениям регрессии
модуль, входящий в состав
По экспериментальным данным
Ae ,
системы
автоматизации
л
моделирования,
подтверждающий
работоспособность методики (рисунок
13).
В
качестве
m , кг
примера, иллюстрирующеx ,м
го работоспособность методики, получены зависимосРисунок 12 – Аппроксимация зависимости
ти критерия эффективносминимальных затрат топлива Aemin от массы
ти от высотных координат
перемещаемого груза mгр и расстояния между
начальной и конечной
начальной и конечной точками xкон (пример)
точек, расстояния между
начальной и конечной точками, массы груза. Проведена аппроксимация
полученных зависимостей (рисунок 12).
Разработанные алгоритмы и методики легли в основу
системы автоматизации моделирования СГК. Вид окна
главного
меню
системы
автоматизации моделирования
СГК показано на рисунке 14, а.
Графический
интерфейс
системы позволяет вводить
параметры подсистем СГК и
его элементов, параметры
моделирования,
возмущающие и управляющие
воздействия,
параметры
вывода
результатов
в
Рисунок 13 – Вид окна оптимизации
математическую
модель
параметров рабочего процесса
(рисунок 14, б). Вывод
результатов моделирования осуществляется в графическом и табличном виде.
Также возможен просмотр пространственных движений механической
подсистемы СГК в виде трехмерной анимации (рисунок 14, в). Разработанное
программное обеспечение внедрено в ОАО «Конструкторское бюро
транспортного машиностроения» города Омска.
В пятой главе изложены результаты экспериментальных исследований
СГК в реальных производственных условиях. Экспериментальные
исследования производились на автокране Ивановец КС-45717К-2. В качестве
регистратора параметров использовался прибор безопасности и его датчики,
стационарно установленные на СГК.
min
гр
кон
17
a)
б)
в)
Рисунок 14 – Графический интерфейс системы автоматизации моделирования СГК:
a) вид окна главного меню; б) вид окна ввода параметров базового шасси СГК; в) вид
окна трехмерной анимации механической подсистемы СГК в процессе моделирования
(пример)
Проведенные экспериментальные исследования позволили составить
уравнения регрессии максимальных рациональных скоростей изменения
управляемых координат СГК от массы груза и грузового момента,
получить численные значения параметров, входящих в математическую
модель СГК и подтвердить адекватность математической модели.
Расхождение значений параметров, полученных теоретически и
экспериментально, не превышает 12%.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ
1. Разработанные математические модели подсистем сложной
динамической системы СГК: механической подсистемы, подсистемы
гидропривода и ДВС, позволили решить задачи анализа, выявить
закономерности влияния параметров модели на критерий эффективности.
Проеденные экспериментальные исследования показали, что расхождения
численных значений параметров не превышает 12%, что позволило
подтвердить адекватность математических моделей.
2. Обоснованный
критерий
энергетической
эффективности
перемещения грузов в пространстве конфигураций СГК, представляет
18
собой приращение расхода топлива по управляемым обобщенным
координатам относительно расхода топлива в режиме холостого хода;
3. Полученные
многофакторные
регрессионные
уравнения,
устанавливающие взаимосвязь удельных энергетических затрат при
изменении управляемых координат СГК, от технологических параметров
рабочего процесса, позволили определить расход топлива ДВС при
выполнении заданных перемещений грузов, оптимизировать траектории
перемещения груза по энергетическому критерию;
4. Разработанные
методика
и
алгоритмы
оптимизации
технологических параметров рабочего процесса СГК позволили выявить
закономерности, связывающие технологические параметры с критерием
эффективности. Предложенные методика и алгоритм позволяют, в
автоматизированном режиме путем оптимизации технологических
параметров рабочего процесса СКГ для различных значений
конструктивных параметров, решать задачи синтеза оптимальных
конструктивных параметров СГК;
5. Разработанные алгоритмы и программное обеспечение
подтвердило эффективность предложенных методик оптимизации
технологических параметров рабочего процесса и методику автоматизации
моделирования сложной динамической системы СГК.
СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ
В изданиях из перечня ВАК:
1. Котькин С.В., Корытов М.С., Щербаков В.С. Методика решения
обратной кинематической задачи грузоподъемного крана // Вестник
Сибирской государственной автомобильно-дорожной академии. 2011. № 2
(20). С. 71–76.
2. Котькин С.В., Софин А.Н. Моделирование рабочего
оборудования гидравлического экскаватора с помощью Matlab // Вестник
Академии военных наук. 2011. № 2 (35). С. 179–185.
3. Котькин С.В., Корытов М.С., Щербаков В.С. Экспериментальные
исследования рабочего процесса стрелового гидравлического автокрана //
Вестник Сибирской государственной автомобильно-дорожной академии.
2012. № 1 (24). С. 73–78.
4. Котькин С.В., Корытов М.С., Щербаков В.С. Построение
регрессионной модели определения энергетических затрат рабочего
процесса
грузоподъемного
крана
//
Вестник
Воронежского
государственного технического университета. 2012. Т. 8, № 3. С. 92–95.
В других изданиях:
5. Котькин С.В. Simmechanics как система автоматизации
моделирования строительных и дорожных машин // Сборник научных
трудов. Вып. 8. Омск: ОИВТ (филиал) ФГОУ ВПО НГАВТ, 2010. С. 100–104.
6. Котькин С.В. Использование Simmechanics при моделировании
рабочего оборудования строительных и дорожных машин // Теоретические
19
знания – в практические дела: Сборник научных статей XI Всероссийской
научно-инновационной конференции аспирантов, студентов и молодых
ученых. Ч. 2. Омск: Филиал ГОУ ВПО «РосЗИТЛП» в г. Омске, 2010. С.
156–158.
7. Котькин С.В. Моделирование элементов рабочего оборудования
строительных машин в Simmechanics // Материалы 64 научно-технической
конференции ГОУ «СибАДИ» в рамках юбилейного международного
конгресса, посвященного 80-летию академии. Кн. 1. Омск: СибАДИ, 2010.
С. 306–310.
8. Котькин С.В. Моделирование механической подсистемы
рабочего оборудования гидравлического экскаватора в Matlab //
Теоретические знания – в практические дела: Сборник научных статей XII
Международной научно-инновационной конференции аспирантов,
студентов и молодых ученых. Ч. 2. Омск: Филиал ГОУ ВПО «РосЗИТЛП»
в г. Омске, 2011. С. 337–341.
9. Котькин С.В., Щербаков В.С., Корытов М.С. Simulink-модель
двигателя внутреннего сгорания грузоподъемного крана // Вестник
Сибирского отделения Академии военных наук. 2011. № 10. С. 393–398.
10. Котькин С.В. Моделирование стрелового грузоподъемного крана
в среде Simulink // Современная техника и технологии: проблемы,
состояние и перспективы: Материалы I всероссийской научно-технической
конференции 23–25 ноября 2011 г. Рубцовск: Рубцовский индустриальный
институт, 2011. С. 588–593.
11. Котькин С.В., Корытов М.С. Обоснование критерия оценки
эффективности перемещения груза грузоподъемным краном // Научные
труды молодых ученых, аспирантов и студентов. Межвузовский сборник.
Вып. 9. Омск: СибАДИ, 2012. С. 116–119.
12. Электронный ресурс «Алгоритм оптимального по энергетическим
затратам управления рабочим оборудованием стрелового грузоподъемного
крана для реализации заданного перемещения груза в пространстве»:
свидетельство о регистрации электронного ресурса ОФЕРНИО № 18055 / С.В
Котькин, М.С. Корытов, В.С. Щербаков. Инв.номер ВНТИЦ № 50201250381;
заявл. 03.03.2012; опубл. 26.03.2012. 1 с.
Документ
Категория
Технические науки
Просмотров
119
Размер файла
1 136 Кб
Теги
кандидатская
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа