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2025年塔式起重機行業現狀分析:塔式起重機市場需求穩步增長
 塔式起重機 2025-06-04 15:36:01

  在2025年,塔式起重機行業持續展現出強勁的發展態勢,在建築領域發揮著至關重要的作用。隨著城市化進程的加速和基礎設施建設的不斷推進,塔式起重機的市場需求穩步增長。在建築領域,塔式起重機是極為關鍵的設備。其憑藉迴轉角度大、作業效率高、起重質量大、起升高度大等突出優勢,在各類建築項目中承擔著物料運輸和建材構件安裝等重要任務,尤其在超高層建築建設中更是不可或缺。然而,塔式起重機在運行過程中存在一些亟待解決的問題,這也促使相關控制方法的研究不斷深入。

2025年塔式起重機行業現狀分析:塔式起重機市場需求穩步增長

  一、塔式起重機面臨的問題剖析

  《2025-2030年中國塔式起重機行業市場分析及發展前景預測報告》指出,塔式起重機的基本控制目標在於實現起重臂、小車及吊鉤的精準定位,提升運行效率,同時有效抑制吊鉤及物料的晃動,確保安全運行。但目前存在諸多挑戰。首先,塔式起重機屬於典型的非線性系統。其物理系統對應的數學模型,常見的有繩索長度固定的 4 自由度模型,以及能實現物料起升和降落運動、考慮繩索長度變化的 5 自由度模型,二者均為非線性系統,這對控制系統的性能提出了極高要求。其次,塔式起重機系統是典型的欠驅動系統,可控制的輸入量個數少於系統狀態變量的個數,與物料擺動相關的狀態量無法直接控制,而是依靠起重機的迴轉運動和小車行走運動之間的耦合關係間接控制,這大大增加了控制器設計的難度。再者,考慮到塔式起重機的運行特點和機構配置,為保障運行安全,其運行速度、加速度等物理量需滿足特定物理約束,這就要求在設計控制器時從理論上確保能滿足這種特定約束。

  二、塔式起重機的主要控制方法

  為解決上述問題,國內外研究人員提出了多種控制方法,總體上分為開環控制方法和閉環控制方法。

  (一)開環控制方法

  軌跡規劃

  軌跡規劃旨在通過分析小車和吊鉤之間的運動學關係,實現小車的平滑運行,防止速度急劇變化而加劇吊鉤和物料的擺動。通過構造微分平坦輸出信號和設計 B 樣條曲線,提出了一種考慮狀態約束的多目標最優軌跡規劃方法,利用改進的非支配近鄰免疫算法解決多目標優化問題,顯著提高了物料的運送效率。還有研究提出基於自適應 7 段式 S 型速度軌跡的控制策略,有效避免了塔式起重機變幅作業過程中引起的擺動。

  輸入整形方法

  輸入整形方法是依據對起重機系統頻率特性和阻尼比的分析,設計整形器對小車的加速度信號進行整形,以達成小車和吊鉤的精確定位與運輸任務。有研究通過分析塔式起重機的動力學特性,提出了相應的輸入整形方法。也有研究關注塔式起重機非線性動力學對輸入整形性能的影響,針對其非線性迴轉運動中的振動問題,提出了新穎的輸入整形方法。

  (二)閉環控制方法

  線性控制方法

  線性控制方法常見的包括 PID 控制、LQR 控制以及增益調度控制等,其中 PID 控制應用最為廣泛。為提升塔式起重機起升機構的工作性能,有研究基於 PID 控制策略設計控制器,並通過塔式起重機起升機構變頻調速試驗驗證了該方法的可行性。此外,還湧現出一些基於 PID 形式的優化控制方法,如模糊 PID、粒子群 PID、模糊自整定 PID 等。

  滑模變結構控制

  滑模變結構控制方法以強魯棒性著稱,能夠有效抵抗外部擾動和系統參數攝動。與傳統線性滑模面不同,有研究提出一種含有非線性滑模面的滑模控制方法,為閉環系統提供可變的阻尼比。考慮到起重機運輸過程中的不確定性,一些研究採用模糊神經網絡辨識方法,對起重機系統模型的不確定項進行在線辨識,並用 PSO 算法優化滑模控制器的參數。還有研究採用 2 層分數階滑模面,分別用於控制臂架小車的位移和起重臂的迴轉角。

  基於能量法的控制

  為解決雙擺式塔式起重機負載兩級擺動幅度大、定位精度不高、抗干擾能力差的問題,有研究考慮起重機非線性特性,基於能量強耦合的方法,深入分析塔式起重機轉臂轉動和物料擺動之間的耦合關係,設計出可有效消除物料擺動的控制方法。仿真和試驗結果表明,基於能量法的控制方法能有效應用於塔式起重機小車運行和物料擺動控制,具有響應速度快、定位準確、魯棒性強的優點。

  自適應控制

  與橋式起重機、門式起重機等類似,塔式起重機存在性能參數不確定性項,如負載質量、繩索長度和小車運行距離等時變參數,這給控制器設計帶來挑戰。自適應控制方法通過在線估計時變參數並反饋給控制系統,成為解決這一問題的有效方案。有研究考慮繩索長度和物料質量的變化,提出自適應控制方法,並通過試驗驗證了其可行性。模型參考控制(MRC)是通過設計自適應系統,迫使被控對象接近已知參考模型的控制方法,有研究將輸入整形法和 MRC 相結合,提出新型自適應控制方法。

  智能控制

  隨著自動控制研究的深入,眾多智能控制方法被提出並應用於多種起重機系統。有研究提出基於循環神經網絡的控制方法,神經網絡控制雖能較好抵抗外部擾動和不確定性,但對訓練樣本依賴程度高。模糊邏輯控制則具有較強的自適應能力,不依賴系統精確的數學模型。還有一系列針對塔式起重機的智能控制方法被提出,如建立能量函數,分析系統的無源特性,利用神經網絡對模糊控制的隸屬函數進行學習,提高系統的魯棒性能。

  總體而言,在控制方法的研究中,閉環控制方法相對開環控制方法更適用於非線性的塔式起重機系統。線性控制方法結構簡單、易於實現,但控制效果有待提升。現代控制方法如滑模變結構控制、最優控制、模型預測控制等,可應用於非線性、欠驅動的塔式起重機系統。當前,智能控制和平行控制方法是研究熱點。不過,目前的研究大多停留在理論層面,部分控制方法仿真效果良好,但受實際應用環境影響,試驗結果不理想。例如建築工地橫向風大、物料形狀不規則、物料屬性不同(如液體晃動)、傳感器測量不準甚至無法測量等因素,均會對控制效果產生影響。

  展望未來,塔式起重機控制方法的研究具有明確的方向。在基於能量法的控制器增益方面,雖目前依賴系統參數,系統參數變化大時控制效果受影響,且一些優化方法增加了控制器結構複雜度,但隨著配套硬體設備性能提升,有望解決這一問題。考慮到不確定性因素和外部擾動對控制性能影響較大,研究補償效果更佳的自適應控制和智能控制方法是重要途徑。此外,在加快理論研究的同時,不可忽視工程應用,提升硬體性能以增強控制算法的運行能力,將理論方法應用到工程實際中,具有重要的工程價值和潛在的經濟效益。

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