本技术涉及一种门式起重机防摇控制方法、装置、电子设备及介质,属于起重运输技术领域,其中,该方法包括:基于双模糊控制器构建目标门式起重机的第一虚拟防摇仿真模型;基于PPO算法和第一虚拟防摇仿真模型,得到第一防摇控制策略模型;基于第一虚拟防摇仿真模型构建目标门式起重机的第二虚拟防摇仿真模型;基于PPO算法将第二虚拟防摇仿真模型与第一防摇控制策略模型进行交互训练,得到第二防摇控制策略模型;构建目标门式起重机的三维防摇仿真模型并与第二防摇控制策略模型进行交互训练,得到最终的防摇控制策略。本发明通过双模糊控制器为PPO算法提供大量训练数据,从而加快了PPO算法的收敛速度,提高门式起重机防摇控制性能。
背景技术
集装箱门式起重机是一种用于集装箱码头、堆场或其他集装箱装卸区的大型起重设备。它主要用于集装箱的搬运、堆叠和装卸作业。集装箱门式起重机属于欠阻尼系统,因此在运动过程中,由于其惯性力的作用或者风载荷的影响,会导致吊具偏摆,从而使得集装箱门式起重机的工作效率和卸放货物的精度降低,更严重会引发起重机失衡或者倾倒等事故。
目前电子防摇技术是集装箱门式起重机主要采用的方式,其包括常见的控制方式如输入整形、轨迹规划、基于滤波等开环控制、PID控制、模糊控制以及最优控制等闭环控制。其中模糊控制存在鲁棒性强,无需精确模型等优点,目前被广泛运用集装箱门式起重机防摇控制领域,但是其对经验非常依赖,需要大量的实践。PPO算法因其稳定性、高效性和广泛的适用性,在游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域得到了广泛应用。他通过设定奖励函数,让智能体和环境进行交互,采集大量数据,训练出能够获取最大奖励的策略。因此,PPO算法也可以运用至集装箱门式起重机防摇控制领域,但是会存在收敛效果差以及收敛慢等问题。如何解决模糊控制对于经验的依赖以及PPO算法在起重机防摇控制上收敛效果差和收敛慢,以提高集装箱门式起重机防摇控制性能成为亟需解决的问题。
实现思路