港口集裝箱起重機(jī)吊具姿態(tài)檢測系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著我國智慧物流行業(yè)的飛速發(fā)展，極大的促進(jìn)了港口集裝箱的吞吐量。提高港口操作效率的一個關(guān)鍵因素在于起重機(jī)在操作吊具的過程中，將吊具鎖頭精確對準(zhǔn)集裝箱角件。由于風(fēng)、沖擊及不均勻的負(fù)荷可能會引起吊具偏斜的振動，而且，由于吊具頻繁地進(jìn)行起吊、平移、落吊等動作，不可避免地會存在吊具擺幅過大的現(xiàn)象，從而產(chǎn)生安全隱患。吊具姿態(tài)的實時檢測，不僅有利于吊具鎖頭準(zhǔn)確快速鎖孔，提高港口作業(yè)效率;也有利于操作人員隨時掌握吊具工作狀態(tài)，有效防止事故的發(fā)生。因此

2、，對集裝箱吊具運行狀態(tài)的檢測具有重要的研究價值和實踐意義。目前，MEMS慣性傳感器的性能已經(jīng)相當(dāng)優(yōu)越，可靠性高、成本低、使用壽命長等，已經(jīng)廣泛用于姿態(tài)檢測系統(tǒng)。本文所研究的港口集裝箱起重機(jī)吊具姿態(tài)檢測系統(tǒng)，主要用于檢測集裝箱吊具的姿態(tài)。該系統(tǒng)采用LSM303DLHC、L3GD20傳感器作為數(shù)據(jù)采集模塊，以STM32F303為微控制器，基于MEMS慣性傳感器姿態(tài)檢測技術(shù)，通過上位機(jī)顯示界面，實現(xiàn)集裝箱吊具姿態(tài)實時檢測及動態(tài)監(jiān)控。
　

3、　本文首先分析了目前自動化集裝箱碼頭在集裝箱裝卸上應(yīng)用的相關(guān)自動化技術(shù)，以及集裝箱吊具姿態(tài)檢測技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，探討了本課題研究的必要性。其次，在收集、查看相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，基于MEMS慣性傳感器的工作原理及誤差來源，針對開發(fā)板的數(shù)據(jù)采集模塊LSM303DLHC做了性能測試，通過串口調(diào)試助手在線調(diào)試，分析了其誤差范圍。在此基礎(chǔ)之上，結(jié)合姿態(tài)解算理論知識，采用基于梯度下降法傳感器姿態(tài)融合算法，以實現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)誤差修正。然后，設(shè)計了集裝箱吊具

4、檢測系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)，給出在IAR開發(fā)平臺下下位機(jī)軟件的設(shè)計，實現(xiàn)了下位機(jī)通信模塊，數(shù)據(jù)采集模塊及數(shù)據(jù)輸出模塊。最后，采用Python語言設(shè)計了吊具檢測系統(tǒng)上位機(jī)監(jiān)控界面，分析了融合算法β參數(shù)對系統(tǒng)性能的影響，以優(yōu)化融合算法在系統(tǒng)上的應(yīng)用。通過下位機(jī)與上位機(jī)的聯(lián)合通信調(diào)試，對比分析融合算法前與融合算法后的數(shù)據(jù)，驗證了本文采用的基于梯度下降法的姿態(tài)融合算法的性能，得出了算法的可行性。通過上位機(jī)集裝箱吊具的3D模型顯示，直觀、可靠、實時的顯示