课题基金 / 基金详情

泛在信息环境下集群化起重机智能感知、协同优化及控制方法研究

批准号:
U20A20198
项目类别:
联合基金项目
资助金额:
259.0 万元
负责人:
孙宁
依托单位:
学科分类:
机器人学与智能系统
结题年份:
2024
批准年份:
2020
项目状态:
已结题
项目参与者:
孙宁

项目摘要

结项摘要

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中文摘要
随着现代工业快速发展与产能需求日益增长,集群化起重机系统的应用越来越广泛,在国民经济建设中发挥着非常重要的作用。然而,集群化起重机系统不仅呈现出很复杂的欠驱动特性,在感知范围、数据可靠性、安全性、作业效率、智能化程度等方面也难以满足实际需求。为此,本项目将对上述瓶颈问题涉及的关键技术开展深入研究,旨在确保集群化起重机并行完成多项复杂吊运任务的同时,优化协同运行机制,提高工作效率与安全性。具体的研究内容包括:对复杂工业现场进行三维重建与目标识别,提出泛在信息环境下的起重机状态自感知与故障自诊断技术,完成优化调度与避障路径规划,并在此基础上实现消摆轨迹规划与跟踪控制,最后搭建集群化起重机软/硬件实验平台,构建泛在化作业环境,充分验证所提方法的可行性与有效性。此工作将为集群化起重机系统提供可靠的理论指导与技术保障,有助于驱动起重机行业朝着数字化、智能化方向发展,具有重要的科学研究及实际应用价值。
英文摘要
With the rapid development of modern industry and the ever-growing demands of production capacity, clustered crane systems are more and more widely utilized and play very important roles in national economic construction. However, clustered crane systems exhibit very complicated underactuated characteristics; moreover, it is difficult for them to meet some practical requirements in perception ranges, data reliability, safety, working efficiency, intelligent levels, etc. For the above-mentioned bottleneck problems, this project will carry out in-depth research to accomplish complicated multi-task transportation in parallel, optimize the collaborative operating mechanism, and improve the productivity and safety for clustered crane systems. To this end, this project will first carry out 3-dimensional reconstruction/target recognition for the complicated working environment and propose effective state perception and fault diagnosis methods in the ubiquitous information environment. Then, optimal scheduling and obstacle avoidance path planning will be implemented. On this basis, anti-swing trajectory planning and tracking control methods will be proposed. In the end, by developing clustered cranes’ software/hardware experiment platforms in the ubiquitous working environment, the feasibility and effectiveness of the proposed methods will be fully validated. This project provides reliable theoretical guidance and technical guarantee for clustered crane systems, and simultaneously, conduces to the development of cranes towards digitization and intellectualization, which has important scientific research and practical application value.
集群化起重机被广泛应用于港口、工厂、建筑工地等场景,具有复杂的欠驱动特性与多变量耦合特性,且各起重机之间需要准确调度与控制,完成协同运动。因此,如何在保障安全的前提下提高作业效率,提升数据感知可靠性,以满足实际需求,仍是当前集群化起重机智能控制面临的难题。.基于此,本项目针对集群化起重机感知、协同优化及控制问题开展了深入研究,取得了以下研究成果:提出了有效的集装箱和钢卷物料识别方法,提升了货物识别准确性;开发了起重机感知、控制与通信模块,完成了实验平台集成与测试;提出了多种路径规划方法,实现了动态避障与多路径协同吊运;提出了多目标最优协同运动规划方法、有限时间同步控制方法等,增强了系统同步性与鲁棒性;提出了多种智能控制方法,解决了定位/跟踪精度差、速度不可测、驱动器饱和、死区、故障等问题,提高了定位/跟踪精度并快速消摆;提出了基于最优轨迹及输入约束的控制方法,保证了安全避障与良好的暂态性能;设计了新型电机,提高了转速和带载能力,进行了热效应分析与故障检测;有效驱动了电机,为集群化起重机协同作业提供了理论保障。.项目负责人孙宁以第一作者/通讯作者发表SCI源刊论文36篇(包括IEEE Transactions论文34篇);授权/受理发明专利13件,出版专著3部。项目执行期间,项目负责人荣获/入选2023年天津市自然科学二等奖(第1完成人)、2021年中科院一区期刊IEEE TIE杰出论文奖(通讯作者)、2022年宝钢优秀教师奖、Machines 2021 Young Investigator Award(杰出青年学者奖)、2022年ICCAR Young Scientist Award(青年科学家奖)、2021年中国产学研合作创新奖(个人)、2022年及2023年爱思唯尔(Elsevier)“中国高被引学者”、2022年高等教育(本科)国家级教学成果奖二等奖、2022年高等教育天津市教学成果特等奖、2024年中国自动化学会(CAA)研究生论文工程-博士论文一等学位论文导师、2022年CAA优秀硕士学位论文导师奖、2023年及2024年CAA研究生论文工程-硕士论文导师、2024年IEEE TSMCS优秀编委奖等;指导多名学生荣获/入选2024年中国科协青年人才托举工程博士生专项计划、2023年及2024年国家自然科学基金青年学生基础研究项目(博士研究生)等奖励/荣誉。
松、紧协调工况下的仿生气动人工肌肉机器人规划与智能控制
  • 批准号:
    62373198
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    50万元
  • 批准年份:
    2023
  • 负责人:
    孙宁
  • 依托单位:
欠驱动塔式起重机系统关键控制技术研究
  • 批准号:
    61873134
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    67.0万元
  • 批准年份:
    2018
  • 负责人:
    孙宁
  • 依托单位:
受两级摆动影响的吊车系统控制方法研究
  • 批准号:
    61503200
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万元
  • 批准年份:
    2015
  • 负责人:
    孙宁
  • 依托单位:
国内基金
海外基金