智能工厂搬运重物的起重机如何选择？在洁净式制造环节中的车间物料供给和搬运，是保障生产平顺进行的重要环节。菲尔森智能装备一直致力于智能起重机从减少物料存储和搬运时间、提高配送服务质量、快速的将物料流转化为资金流的方向去挖掘生产物流中蕴藏的提升空间。
随着科学技术智能起重机技术的飞速发展，如何选择智能起重机在工厂搬运重物的生产力的提高以及顾客消费水平的提高，需求日益多样化，更多的关注如何利用现有技术缩短生产周期、提高应变能力以快速响应市场需求。
近年来单体起重机在构型、材料和控制系统等方面的快速发展使得多起重机协作吊装作业成为可能，多台起重机协作吊装越来越多地应用于工程中，这样就行程了“智能起重机生产线”。
智能起重机生产线在运动学分析的基础上，分别采用达朗贝尔原理和拉格朗日方程对多起重机协作柔索并联吊装装备进行动力学分析，得到了两种构型装备的动力学特性，包括卷扬系统、变幅系统和回转系统的动作和负载变化规律。其次,对多起重机协作柔索并联吊装装备(3T构型)的关键性能指标进行了深入的分析,提出了装备工作空间求解方法,掌握了装备关键结构参数对工作空间大小的影响规律。
在运动学的基础上，建立了整体装备的误差模型并进行了24各误差源的灵敏度分析,揭示了误差源对吊装重物位置误差的影响规律。根据雅克比矩阵条件数确定条件数指标，作为衡量装备的灵巧度性能指标。结合装备在工作空间不同高度切面的误差和灵巧度分析，通过数值仿真分析确定了工作空间中吊装重物运动范围大、位置精度高且装备整体灵巧度高的区域，对多机协作吊装作业结构参数优化和协调控制具有指导意义。最后，针对多起重机协作柔索并联吊装装备重复性的任务特点,在动力学分析的基础上，考虑随机干扰和动力学方程线性化残差项,设计了多起重机协作柔索并联吊装装备自适应鲁棒迭代学习控制器，通过与传统PD控制器的仿真结果对比表明多起重机协作柔索并联吊装装备自适应鲁棒迭代学习控制器具有更好的轨迹跟踪性能且功耗明显降低。搭建了多起重机协作柔索并联吊装装备实验平台,开发了控制系统软件和硬件。轨迹跟踪性能实验结果验证了控制器的有效性,为更深入的工业性应用实验奠定了理论基础。
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在运动学的基础上，建立了整体装备的误差模型并进行了24各误差源的灵敏度分析,揭示了误差源对吊装重物位置误差的影响规律。根据雅克比矩阵条件数确定条件数指标，作为衡量装备的灵巧度性能指标。结合装备在工作空间不同高度切面的误差和灵巧度分析，通过数值仿真分析确定了工作空间中吊装重物运动范围大、位置精度高且装备整体灵巧度高的区域，对多机协作吊装作业结构参数优化和协调控制具有指导意义。最后，针对多起重机协作柔索并联吊装装备重复性的任务特点,在动力学分析的基础上，考虑随机干扰和动力学方程线性化残差项,设计了多起重机协作柔索并联吊装装备自适应鲁棒迭代学习控制器，通过与传统PD控制器的仿真结果对比表明多起重机协作柔索并联吊装装备自适应鲁棒迭代学习控制器具有更好的轨迹跟踪性能且功耗明显降低。搭建了多起重机协作柔索并联吊装装备实验平台,开发了控制系统软件和硬件。轨迹跟踪性能实验结果验证了控制器的有效性,为更深入的工业性应用实验奠定了理论基础。
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