起重工培訓證的簡介以及有哪些等級基本常識這些你都知道嗎

約束條件設計主要考慮被控過程中的控制量極限和控制增量的約束，控制量表達式為：控制增量約束為：在目標函數中，求解的變量為控制時域內的控制增量，約束條件也只能以控制增量或者是控制增量與轉換矩陣相乘的形式出現，需要進行轉換，得到MPC在每個控制周期內求解完成后，得到控制時域內的控制輸入增量由MPC的基本原理，將被控序列中的首個元素作為輸入增量作用于系統：系統對這一控制量進行處理，并根據狀態量預測下一周期輸出，并通過優化得到新的控制增量序列，如此滾動優化直到系統完成控制過程。系統仿真與分析橋式起重機荷載運動參數設定為：小車質量Mx=50kg，大車質量My=50kg，荷載質量m=20kg，繩長為l=2m，μ=0.2，重力加速度g=9.8m/s2。在Matlab環境下對橋式起重機荷載運動三維模型的消擺跟蹤過程進行仿真。同樣設定期望的跟蹤參考軌跡為y=2，從坐標原點進行軌跡跟蹤，仿真時間設為20s。


橋式起重機荷載運動三維模型軌跡跟蹤效果對比，曲線點軌跡為荷載在每一時刻的實際位置，直線為參考的目標軌跡，陰影部分為預測時域內荷載位置在此刻預測到的下一時刻預測位置。在加入模型預測控制器作用下，荷載的軌跡運動運動能快速且平穩地跟蹤上參考軌跡直線，并按照參考軌跡保持穩定直線運行。系統控制量和狀態量隨時間變化的圖像中可以看出，荷載在存在誤差的初始狀態環境下，預測控制的軌跡跟蹤算法能夠使荷載運動實際輸出軌跡快速且平穩的跟蹤上參考輸入。加入線性時變模型預測控制算法后，荷載運動擺角從開始的振蕩到逐漸趨于穩定，控制的效果明顯。將線性時變模型預測控制算法應用于橋式起重機三維荷載運動系統中，取得了一定的消除擺動幅度的控制效果。就目前大多數的消擺控制算法而言，幾乎都是針對某幾項性能進行設計的，而單一的控制策略已經不能滿足起重機復雜運動機構的荷載運動的消擺控制。將論文提出的預測控制方法與傳統的控制算法，如經典的PID控制、具有實時性的模糊控制、具有學習能力的神經網絡控制等結合起來，將是接下來研究的一大方向。