堆垛机控制系统关键技术研究与设计

发布时间：2017-09-24 12:03

  本文关键词：堆垛机控制系统关键技术研究与设计

  更多相关文章： 自动化立体仓库 巷道堆垛机 PLC 控制系统 模糊小脑神经网络

【摘要】：随着工业自动化水平的不断提高和物流业的速度发展，自动化立体仓库技术得到迅速推广，其技术水平和仓储机械设备的动态性能也在不断提高。其中，堆垛机是仓储机械设备最重要的搬运设备，代表着自动化立体仓库的技术水平，其运行效率直接决定着自动化立体仓库的工作效益。因此，采用先进的控制技术，不断改善并提高堆垛机的性能是一个必然趋势。 本论文立足于提高堆垛机的综合性能，对堆垛机控制系统进行了设计。首先根据自动化立体仓库客户设计要求及仓储设备设计标准，设计了堆垛机电气控制系统，设计了主控制系统电路图，并对主要硬件进行了选型，包括主控制器PLC、变频器、行走电机、激光测距仪等，并且对安全保护措施等进行了设计。其次由于堆垛机的控制比较复杂，要求堆垛机能够高速运行，精确停止，运行还要平稳，当有摩擦、负载变化等不确定因素时，还能够迅速平稳运行，，避免速度扰动而产生的堆垛机的蠕动、抖动和定位错误等问题，传统的控制方法已经很难满足控制要求。模糊小脑神经网络是将小脑模型神经网络的学习能力与模糊逻辑的模糊知识表达能力有机地结合起来，克服了小脑模型神经网络和模糊逻辑在函数逼近和控制应用中的缺陷，模糊小脑神经网络是一种先进的控制技术，能够很好的应用到堆垛机的控制中。所以本文设计了基于模糊小脑神经网络(FCMAC网络)的堆垛机控制系统，对模糊小脑神经网络进行了深入研究，包括其基本结构和优点，学习算法等；详细研究了FCMAC控制器的工作过程，对输入的处理过程，模糊值的选取，模糊语言的选取，隶属度函数的选择，模糊规则的建立等。最后在MATLAB中，采用阶跃输入，对响应曲线进行比较，结果表明基于模糊小脑神经网络(FCMAC网络)的堆垛机控制系统能够满足堆垛机的控制要求。 随着技术的发展和使用场合要求的不断变化，用户对堆垛机的控制要求在不断提高，把智能控制技术应用到堆垛机控制系统中，将有很好的发展前景，本文设计了堆垛机的控制系统，把模糊小脑神经网络技术运用到堆垛机的控制系统中，实现堆垛机的智能控制，为今后堆垛机的控制系统设计提供了一种新的设计方法，对于指导立体仓库堆垛机设计和缩短设计周期具有一定的意义。
【关键词】：自动化立体仓库 巷道堆垛机 PLC 控制系统 模糊小脑神经网络
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH246;TP273
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-17
• 1.1 物流系统中自动化立体仓库概述9-12
• 1.1.1 物流概述9
• 1.1.2 自动化立体仓库的发展9-10
• 1.1.3 自动化立体仓库的分类和构成10-12
• 1.2 巷道堆垛机简述12-15
• 1.2.1 巷道堆垛机的分类12-13
• 1.2.2 巷道堆垛机的技术现状13-14
• 1.2.3 巷道堆垛机的发展趋势14-15
• 1.3 论文研究的目的及意义15
• 1.4 论文主要研究内容15-17
• 2 堆垛机控制功能及方案17-28
• 2.1 堆垛机的控制功能及其工作过程17-20
• 2.2 堆垛机控制模块功能20-22
• 2.3 堆垛机位置控制22-26
• 2.3.1 定位控制22-23
• 2.3.2 认址检测方式23-24
• 2.3.3 堆垛机位置控制系统传递函数24-26
• 2.4 堆垛机速度控制方案26
• 2.5 堆垛机控制方案比较26-27
• 2.6 本章小结27-28
• 3 堆垛机控制系统设计28-43
• 3.1 堆垛机主要技术要求及控制系统设计依据28-29
• 3.2 堆垛机总体结构设计29-34
• 3.2.1 巷道堆垛机30
• 3.2.2 巷道堆垛机的构成30-34
• 3.3 堆垛机控制系统设计34-36
• 3.3.1 巷道堆垛机的闭环控制系统34-35
• 3.3.2 巷道堆垛机的控制系统结构图35-36
• 3.3.3 巷道堆垛机的主控制电气原理图36
• 3.4 堆垛机控制系统主要硬件的选型36-42
• 3.4.1 PLC 模块的选择36-37
• 3.4.2 变频器的选型37-38
• 3.4.3 通信方案的确立38-39
• 3.4.4 安全检测传感器的选用39-40
• 3.4.5 认址方式的选择40-42
• 3.4.6 安全保护措施42
• 3.5 本章小结42-43
• 4 模糊小脑神经(FCMAC)网络技术在堆垛机控制系统中的应用43-53
• 4.1 模糊小脑模型神经网络控制系统概述43-46
• 4.1.1 模糊小脑神经网络的理论基础43-44
• 4.1.2 模糊小脑模型神经网络结构44-45
• 4.1.3 FCMAC 工作过程分析45
• 4.1.4 FCMAC 网络的学习算法45-46
• 4.2 堆垛机 FCMAC 控制系统设计46-50
• 4.2.1 控制系统结构设计46
• 4.2.2 堆垛机 FCMAC 控制器结构46-50
• 4.3 FCMAC 控制系统仿真及结论50-52
• 4.4 本章小结52-53
• 结论与展望53-54
• 致谢54-55
• 参考文献55-57
• 附录 A 堆垛机控制系统主电路图57-58
• 附录 B 堆垛机控制电路图58-64
• 攻读学位期间的研究成果64

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