检索结果-南通市图书馆

作者：鲜玲华南理工大学

学位级别：硕士

海上作业船舶起重机由于受到风浪和海浪的各种恶劣海况的影响，不可避免地产生显著的平移、摇摆、上下升沉的影响。这不仅会影响深海船舶起重机作业的效率，而且会威胁到生产系统、设备和人员的安全性。目前，很多海上作业船已经具备动... 详细信息

海上作业船舶起重机由于受到风浪和海浪的各种恶劣海况的影响，不可避免地产生显著的平移、摇摆、上下升沉的影响。这不仅会影响深海船舶起重机作业的效率，而且会威胁到生产系统、设备和人员的安全性。目前，很多海上作业船已经具备动力定位系统，使得船舶的横荡、纵荡得到了一定程度上的控制，但对于船舶垂直方向上的升沉运动仍很难控制，虽然我国对波浪补偿领域展开了广泛研究，但研究起步晚且成果并不显著，尤其是在主动式升沉补偿技术方面。由于升沉补偿装置存在时延问题，严重影响性能。为了补偿系统的死区时间，本文通过对起重机升沉运动进行提前预测来消除时延现象，根据起重机升沉运动历史数据，预报未来极短时间的运动，从而提前对起重机升沉运动进行补偿，这不仅能解决升沉补偿过程中的时延现象还能提高起重机在海上作业的安全性、高效性，从而保证起重机在海上作业能实时安全的完成任务。因此，对起重机升沉运动短期预测的研究具有重大的理论意义和实际应用价值。本课题主要采用时间序列分析法、Elman神经网络以及SVR预测算法对起重机升沉运动进行预测，其中针对SVR参数寻优的盲目性，本文采用粒子群对SVR进行参数寻优。利用上述算法对某实验船舶起重机升沉运动进行仿真研究分析可得：时间序列AR预测模型对线性升沉运动有较好的预测精度但随着预测步数的增加存在滞后现象，并对非线性升沉运动预测效果较差。而Elman神经网络以及PSO-SVR预测算法对起重机升沉运动进行预测都能取得较为满意的预测效果。由于随机波浪作用下起重机升沉运动是非线性以及非平稳的，本文在Elman和PSO-SVR基础上引入小波多分辨分析对算法进行优化，并分别在Matlab上验证了该预测算法具有较高的预测精度以及稳定性，并与Elman和PSO-SVR神经网络预测模型对比，发现小波多尺度分析法提高了Elman和PSO-SVR预测算法的预测精度以及稳定性，为后续升沉补偿关键问题研究提供理论基础。

关键词：深海作业起重机 AR模型神经网络粒子群小波多尺度

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深海作业主动升沉补偿起重机

引用

起重运输机械 2023年第6期 50-54页

作者：张光锋陈刚胡茂姬红斌武汉船用机械有限责任公司武汉430084

当前深海作业对海洋工程装备的要求不断提高,主动升沉补偿起重机应运而生。文中在国内外研究成果基础上,从环境适应性、补偿系统与起重机适配性、补偿系统与起重机功率集发等关键技术出发,介绍了起重机研制过程中的技术路线,设计制造了... 详细信息

当前深海作业对海洋工程装备的要求不断提高,主动升沉补偿起重机应运而生。文中在国内外研究成果基础上,从环境适应性、补偿系统与起重机适配性、补偿系统与起重机功率集发等关键技术出发,介绍了起重机研制过程中的技术路线,设计制造了一种具有能量回收功能的深海作业主动升沉补偿起重机结构样机,采用折臂式结构形式和绞车式主动升沉补偿系统,并对样机进行试验验证,起重机起吊能力达到200 t,试验结果与国外同类型吊机参数进行了对比总结,样机补偿精度超95%。

关键词：深海作业起重机主动升沉补偿能量回收二次控制单元

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