Robust control of the trolley of a single girder overhead crane under the action of unmatched perturbations and incomplete measurement

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

We considered the problem of controlling an electromechanical system, which is a single-girder overhead crane trolley (mechanical subsystem) with the reduced dynamics of a DC motor (electrical subsystem). The plant operates under conditions of lack of controls, the action of parametric and external perturbations, and incomplete measurements. In this case, the perturbations acting on the mechanical subsystem are unmatched. For safe transfer of payload in these conditions, a number of solutions have been proposed. A reference trolley trajectory with an integral of the angular coordinate has been formed. The presence of the integral part leads to the damping of payload oscillations. It is shown that this part also makes it possible to suppress unmatched wind perturbations. To track the generated trajectory, a procedure for block synthesis of sigmoid fictitious controls in the mechanical subsystem and true discontinuous control in the electrical subsystem has been developed. Smooth and bounded sigmoid functions provide suppression of unmatched perturbations. These functions are implemented in the actuator and do not lead to its strong wear, which occurs during the formation of discontinuous fictitious controls. For information support of the control law, a dynamic differentiator with a sigmoid corrective action has been developed, which provides an estimate of the speed by measuring the tracking error with any given accuracy. The proposed solution will make it possible to abandon the trolley speed sensor and avoid jumps in evaluation signals. The results of numerical simulation of closed-loop systems with discontinuous and sigmoid fictitious controls are presented. They demonstrated the effectiveness of the developed approach.

About the authors

Aleksey Semenovich Antipov

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: scholess18@mail.ru
Moscow

Olga Sergeevna Tkacheva

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: tkolga17@gmail.com
Moscow

References

  1. АНТИПОВ А.C., КРАСНОВА C.А. Система стабилиза-ции положения тележки крана с использованием сигмо-идальной функции // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2019. – Т. 20, №10. – С. 609–614.
  2. КАБАНОВ С.А., НИКУЛИН Е.Н., ЯКУШЕВ Б.Э., ЯКУ-ШЕВА Д.Б. Оптимальное управление перемещением гру-за мостовым краном // Приборостроение. – 2011. – №5. – С. 56–65.
  3. КОКУНЬКО Ю.Г., КРАСНОВА С.А. Два подхода к син-тезу инвариантной системы слежения для беспилотно-го летательного аппарата // Управление большими си-стемами. – 2020. – №85. – C.113–142.
  4. КРАСНОВА С.А., УТКИН В.А., УТКИН А.В. Блочный подход к анализу и синтезу инвариантных нелинейных систем слежения // Автоматика и телемеханика. – 2017. – №12. – С. 26–53.
  5. КРУГЛОВ С.П., КОВЫРШИН С.В., АКСАМЕНТОВ Д.Н. Адаптивное управление двухмаятниковым подвесом мо-стового крана // Мехатроника, автоматизация, управле-ние. – 2022. – Т. 23, №9. – С. 451–461.
  6. ALGHANIM K., MOHAMMED A., ANDANI M. An input shaping control scheme with application on overhead cranes // Int. Journal of Nonlinear Sciences and Numerical Simulation. – 2019. – Vol. 20, Iss. 5. – P. 561–573.
  7. ANTIPOV A.S., KRASNOVA S.A. Using of Sigmoid Func-tions in the Control System of the Overhead Crane // Proc. of the 16th Int. Conf. on Stability and Oscillations of Nonlinear Control Systems (Pyatnitskiy's Conference). – Moscow: IEEE, 2022. – P. 1–4
  8. ANTIPOV A.S., KRASNOVA S.A., PIVNEVA S.V. Trajec-tory Planning of Crane Trolley for Smooth Payload Trans-portation // Proc. of the 15th Int. Conf. Management of Large-Scale System Development (MLSD). – Moscow: IEEE, 2022. – P. 1–5.
  9. CAO X., WANG Z., ZHANG X. Precise Locating Control for a Polar Crane Based on Sliding Mode Active Disturb-ance Rejection Control and Quadratic Programming Algo-rithm // Machines. – 2021. – Vol. 9, No. 2. – P. 1–21.
  10. CRISTOFARO A., DE LUCA A. Reduced-Order Observer Design for Robot Manipulators // IEEE Control Systems Let-ters. –2022. – Vol. 7. – P. 520–525.
  11. HUAN X. et al. Sliding Mode Observation and Control for Overhead Cranes with Varying Rope Length // China Auto-mation Congress (CAC–2021). – 2021. – P. 4578–4583.
  12. JAFARI J., GHAZAL M., NAZEMIZADEH M. A LQR Opti-mal Method to Control the Position of an Overhead Crane // Int. Journal of Robotics and Automation. – 2014. – Vol.3, No. 4. – P. 252–258.
  13. JOLEVSKI D., BEGO O. Model predictive control of gan-try/bridge crane with anti-sway algorithm // Journal of Me-chanical Science and Technology. – 2015. – Vol. 29. – P. 827–834.
  14. LA V.D., NGUYEN K.T. Combination of input shaping and radial spring-damper to reduce tridirectional vibration of crane payload // Mechanical Systems and Signal Pro-cessing. – 2019. – Vol. 116. – P. 310–321.
  15. MA B., FANG Y., ZHANG X. Adaptive Tracking Control for an Overhead Crane System // Proc. of the 17th IFAC World Congress. Seoul, July, 2008. – 2008. – P. 12194–12199.
  16. MOHAMED K.T., ABDEL-RAZAK M.H., HARAZ E.H., ATA A.A. Fine tuning of a PID controller with inlet deriva-tive filter using Pareto solution for gantry crane systems // AEJ - Alexandria Engineering Journal. – 2021. – Vol. 61, No. 9. – P. 6659–6673.
  17. SHEHU M.A., AI-JUN LI, TIAN H. Modified Higher-Order Sliding Mode Observer-Based Super-Twisting Controller for Perturbed Overhead Cranes // Chinese Automation Con-gress (CAC–2019), Hangzhou, China. – 2019. – P. 255–260.
  18. SHI L., CUI S., LI X., ZHANG Y. Sliding Mode Control of Overhead Crane Based on High Gain Observer // IEEE 5th Advanced Information Management, Communicates, Elec-tronic and Automation Control Conference (IMCEC–2022), Chongqing, China. – 2022. – P. 1–4.
  19. XU R., ZHOU M. Sliding mode control with sigmoid func-tion for the motion tracking control of the piezo-actuated stages // Electron. Lett. – 2017. – Vol. 53, No. 2. – P. 75–77.
  20. XI Z., HESKETH T. Discrete time integral sliding mode con-trol for overhead crane with uncertainties // IET Control Theory & Applications. – 2010. – Vol. 4, Iss. 10. – P. 2071–2081.
  21. ZHANG M., MA X., SONG R., RONG X., TIAN G., TIAN X., LI Y. Adaptive Proportional-Derivative Sliding Mode Control Law With improved Transient Performance for Underactuated Overhead Crane Systems // IEEE CAA J. Autom. Sin. – 2018. – Vol. 5, No. 3. – P. 683–690.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».