Устойчивост на кранове при ветрови условия
Мишин А.В., Хряков К.С., Сорокин П.А. Московски държавен транспортен университет
В допълнение към основните натоварвания, взети предвид при проектирането на кранове, кулокрановете трябва да бъдат изчислени за въздействието на натоварването от вятър. Вятърното натоварване е стохастичен процес, чиито амплитуди и фази са недетерминирани стойности. Металните конструкции на кранове имат значителна граница на безопасност и въздействието на пориви (колебания от математическото очакване на случаен процес) трябва да се вземе предвид при проектирането на системата за безопасност на кулокрановете, за да се поддържа стабилността на тяхното положение поради чувствителността на кулокрановете към натоварване от вятър.
Същността на метода се състои в осигуряване на устойчивостта на кулокрановете срещу преобръщане при пулсиращо въздействие на ветровото натоварване на базата на система за управление на невронна мрежа чрез прогнозиране на бъдещата стойност на скоростта на вятъра, сравняването й с максимално допустимата стойност и подаване на управляваща команда към изпълнителните органи за регулиране на положението на стрелата, за да се намали натискът върху металната конструкция на крана, дължащ се на пулсации на ветровото натоварване, преди моментът на преобръщане от ветровото натоварване да достигне критична стойност. Задвижването на люлеенето използва активна система за управление, чиято цел е да осигури принудителното въртене на стрелата в зависимост от показанията на сензорите. Фигурата показва блокова схема на устройство, което реализира предложения метод.
Програмируемият логически контролер (1), който генерира команди за управление, е монтиран в контролния шкаф на крана; необходима е разширителна платка (2), интегрирана в програмируемия логически контролер за обработка на данни, базирана на методи на изкуствен интелект; монтираният в контролната кабина операторски панел (3) се използва за настройка и диагностика на системата, наблюдение, показване и архивиране на наблюдаваните параметри; сензор за положение (4) на стрелата е монтиран в механизма за завъртане; сензорите за посока (5) и скорост на вятъра (6) са разположени на най-високата кота на кулокрана; актуатори (7) - намотки на релета и контактори, звукова и светлинна сигнализация - монтирани в контролния шкаф; Върху механизма за завъртане е монтиран въртящ механизъм (8) с векторно управление на обратната връзка по скоростта.
За да се постигне необходимото качество на прогнозиране, невронната мрежа трябва да бъде обучена при стационарни условия въз основа на стойностите на максималните скорости на вятъра в зоната на инсталацията на крана, като се използва базата данни на метеорологичната станция, след което свържете разширителната платка, съдържаща предварително обучения алгоритъм на невронната мрежа, към програмируемия логически контролер. всички скорости на вятъра продължават да се обучават на записаните стойности, прогнозира бъдещата стойност на скоростта и посоката на вятъра.
В нормален режим, когато скоростта на вятъра е по-малка от критичната за работното състояние, операторският панел (3) показва съобщение за нормален режим на работа. Припрогнозиране на опасен порив и посоката му, т.е. със значителна енергия и превишаване на допустимата скорост и въз основа на сравнението на сигнали от сензорите за положение на стрелата и посоката на вятъра се изчислява ъгълът на несъответствие, след това аварийно събитие се регистрира на картата с памет на контролера с резервно копие на картата с памет на панела на оператора (3), след това се показва индикация на панела на оператора (3), сирената се включва и програмируемият логически контролер генерира сигнал за задействане на щипките против кражба (за мобилни кулокранове) и управляващ сигнал, подаден към задвижващите механизми на задвижването (8), за коригиране на позицията на стрелата по най-малката траектория (за намаляване на ъгъла на несъответствие) според прогнозираната посока на порива на вятъра въз основа на сензорите за позицията (4) на стрелата, посоката (5) на вятъра и скоростта (6) на вятъра. В този случай стрелата се завърта преди преобръщащият момент от натоварването от вятъра да достигне граничната стойност.
В неактивно състояние на крана системата за прогнозиране на невронната мрежа продължава да функционира поради захранване от допълнителен източник. В този случай кранът се превежда в неработно състояние съгласно ръководството за експлоатация на този тип кран. Когато системата за прогнозиране не работи, базата данни за скоростта на вятъра продължава да се попълва, което повишава точността на прогнозата в работно състояние. Предложеният метод ще подобри безопасността на работа на кулокранове и стрелови кранове, като поддържа тяхната стабилност при пулсиращо действие на вятъра.