一种冷轧钢卷的无人行车落卷方法与流程

本技术涉及钢铁成品智能物流，具体涉及一种冷轧钢卷的无人行车落卷方法。

背景技术：

1、冷轧钢卷是钢铁行业的重要成品，在重卷机组完成分切后，需要由无人行车将其吊运至成品库的地面库位暂存，待包装机组需要时再取出。随着钢铁企业智能制造转型的推进，无人行车系统在冷轧成品库中的应用日益广泛，通过调度系统与行车控制器的协同，可实现钢卷的自动卸卷、转运和落卷，提高了物流效率并降低了人工成本。然而，冷轧钢卷的无人行车落卷过程涉及重载吊运、精确定位和位姿控制等多个技术环节，钢卷本身的重心分布特性、库位环境的长期变化以及吊运过程中的动力学耦合等问题，对落卷的最终位置精度和钢卷姿态控制提出了较高要求。

2、现有技术中，无人行车吊运钢卷的自动落卷方案主要为：预先存储各库位的原始设计坐标，行车控制器根据无人行车上的绝对值编码器以及轨道上的激光测距或格雷母线等绝对位置读取器获取行车实时位置，通过位置闭环控制引导行车行驶至目标库位上方。在防摇摆控制方面，普遍采用开环输入整形技术，即在行车速度指令中叠加特定脉冲序列，通过抑制吊具的固有频率分量来减少停车后的残余摆动。对于落卷时的钢卷角度控制，常见做法是在包装机组入口处设置独立的旋转对中装置，通过视觉检测焊缝位置后旋转钢卷至要求角度。

3、然而，上述现有无人行车吊运钢卷的自动落卷方案在实际应用中仍存在以下不足：冷轧钢卷在重卷过程中可能因内圈张力不均或分切受力不均导致重心偏离其几何中心，形成偏心质量；长期使用的库区地面会因重载沉降而发生塑性变形，使得库位的实际中心位置与原始设计坐标之间产生数厘米的偏差；落卷后钢卷的焊缝角度往往与包装机组的上料要求不一致。在上述多种因素共同作用下，现有无人行车落卷方法难以保证钢卷最终落放到库位时的位置精度和姿态一致性，落卷后钢卷的端面容易与库位挡块发生碰撞、偏离库位有效范围，影响生产效率和设备投资。

技术实现思路

1、针对现有现有无人行车吊运钢卷的自动落卷方案难以应对钢卷偏心质量引起的扭转摆动、地面沉降导致的库位坐标偏差以及落卷角度与上料要求不一致的复合影响，难以保证钢卷落放的位置精度和姿态一致性的技术问题，本技术提供一种冷轧钢卷的无人行车落卷方法，通过读取自学习补偿偏移量修正目标坐标、激励辨识偏心质量并输入模型预测控制、根据接触偏差更新补偿偏移量、以及在钢卷触地未松开时进行角度对中，实现了对偏心扰动和库位偏差的自适应补偿及落卷姿态在线校准，显著提高了落卷的位置精度、抗扭性能和角度一致性。

2、第一方面，本技术提供一种冷轧钢卷的无人行车落卷方法，包括以下步骤：

3、s1. 获取目标库位的原始设计坐标和目标钢卷的焊缝目标角度，并从库位管理数据库中读取该目标库位对应的自学习补偿偏移量，根据原始设计坐标与自学习补偿偏移量计算有效目标坐标；

4、其中，目标库位为目标钢卷的指定落卷库位；

5、s2. 控制无人行车空载行驶至目标钢卷的卸卷位，降下无人行车的吊具、夹取目标钢卷并将目标钢卷提升至安全高度，记录目标钢卷的重量；

6、s3. 对吊具施加激励脉冲，实时采集吊具的扭转角速度和摆动角度，将扭转角速度、摆动角度和目标钢卷的重量输入偏心质量辨识模型，经迭代计算输出目标钢卷重心相对于吊具中心的偏心距和偏心方向角；

7、对吊具施加激励脉冲具体为：控制无人行车先后沿两个不同的水平方向执行加速-匀速-减速操作；

8、s4. 将有效目标坐标、偏心距和偏心方向角输入基于模型预测控制构建的轨迹规划模型，经求解输出加速度指令，基于加速度指令控制无人行车移动至目标库位正上方；

9、s5. 降下吊具直至目标钢卷与目标库位的地面发生接触，记录接触位置坐标；

10、s6. 根据接触位置坐标与有效目标坐标之间的偏差，更新目标库位的自学习补偿偏移量，并将更新后的自学习补偿偏移量写入库位管理数据库；

11、s7. 在目标钢卷已接触地面且吊具未完全松开的状态下，根据焊缝目标角度和预设的包装机组要求角度，旋转吊具带动目标钢卷进行角度对中，然后完全松开吊具，完成落卷。

12、进一步需要说明的是，库位管理数据库存储有每个库位的原始设计坐标及其对应的自学习补偿偏移量。

13、进一步需要说明的是，步骤s1中，焊缝目标角度为目标钢卷的焊缝相对于钢卷外圈参考标记的圆周角度。

14、进一步需要说明的是，步骤s1中，自学习补偿偏移量表示为；

15、原始设计坐标表示为；

16、计算有效目标坐标的公式为：

17、

18、

19、其中，为第一水平方向的有效目标坐标；

20、为原始设计坐标的在第一水平方向的分量；

21、为自学习补偿偏移量在第一水平方向的分量；

22、为第二水平方向的有效目标坐标；

23、为原始设计坐标的在第二水平方向的分量；

24、为自学习补偿偏移量在第二水平方向的分量；

25、第一水平方向垂直于第二水平方向。

26、进一步需要说明的是，自学习补偿偏移量的初始值为。

27、进一步需要说明的是，步骤s2中，安全高度为距离地面≥2.5m。

28、进一步需要说明的是，目标钢卷的重量m的计算公式为：

29、

30、其中，为吊具夹取目标钢卷并提升后的总负载读数；

31、为吊具空载时的总负载读数，此时的总负载读数为吊具自重。

32、进一步需要说明的是，步骤s3中，对吊具施加激励脉冲具体为：先后控制无人行车在第一水平方向和第二水平方向执行相同的以下动作：

33、控制无人行车从静止状态以0.2~0.3m/s2的加速度加速至0.5~0.7m/s，保持匀速0.4~0.6s，然后以(-0.2)~(-0.3)m/s2的加速度减速至0；

34、其中，第一水平方向垂直于第二水平方向。

35、进一步需要说明的是，步骤s3中，扭转角速度为吊具绕垂直轴的旋转角速度，通过实时测量吊具绕垂直轴的扭转角度随时间的变化率获得；

36、摆动角度包括吊具在第一水平方向的第一摆动角度和在第二水平方向的第二摆动角度，第一摆动角度通过实时测量吊具在垂直于第一水平方向的垂直平面内的角度获得；第二摆动角度通过实时测量吊具在垂直于第二水平方向的垂直平面内的角度获得。

37、进一步需要说明的是，步骤s3中，偏心质量辨识模型采用扭转动力学方程来描述吊具与目标钢卷的扭转运动，扭转动力学方程为：

38、

39、其中，为吊具与目标钢卷绕垂直轴的总转动惯量，通过空载标定获得；

40、为阻尼系数；

41、为重力加速度；

42、为扭转角速度；

43、为第一摆动角度；

44、为第二摆动角度；

45、为偏心距；

46、为偏心方向角，定义为偏心距矢量相对于第一水平方向的夹角。

47、进一步需要说明的是，阻尼系数c的取值范围为0.05~0.15 n·m·s/rad。

48、进一步需要说明的是，偏心质量辨识模型的求解过程包括以下步骤：

49、s301. 在每个采样时刻，计算实测扭转扭矩：

50、

51、其中，为采样周期；

52、s302. 构建观测矩阵：

53、

54、s303. 设定待估参数向量：

55、

56、s304. 按照递推公式迭代更新参数估计值，递推公式为：

57、

58、

59、

60、其中，为采样时刻的增益矩阵；

61、是待估参数向量在采样时刻的估计值

62、为采样时刻的协方差矩阵；

63、为预设的遗忘因子；

64、s305. 当迭代计算的采样点数量达到预设的目标采样点数量或待估参数向量的估计值收敛后，根据当前的待估参数向量计算偏心距和偏心方向角：

65、

66、

67、其中，为待估参数向量的第一分量，对应；

68、为待估参数向量的第二分量，对应；

69、采样点数量对应激励脉冲持续时间内采集的数据点数。

70、进一步需要说明的是，采样周期的取值范围为0.002~0.01s；

71、遗忘因子的取值范围为0.95~0.99；

72、目标采样点数量为300~500。

73、进一步需要说明的是，步骤s4中，轨迹规划模型采用模型预测控制，该模型预测控制的状态变量包括无人行车在第一水平方向的位置、在第二水平方向的位置、吊具在第一水平方向的第一摆动角度、在第二水平方向的第二摆动角度、吊具绕垂直轴的扭转角度；

74、控制变量为无人行车在第一水平方向的加速度、无人行车在第二水平方向的加速度；

75、模型预测控制采用的运动方程包括无人行车的位置变化方程、吊具的摆动方程和吊具的扭转方程，其中吊具的扭转方程为：

76、

77、为吊具与目标钢卷绕垂直轴的转动惯量；

78、为扭转阻尼系数；

79、为目标钢卷的重量；

80、模型预测控制的优化目标函数为：

81、

82、其中，为预测时域内的采样点数；

83、为有效目标坐标在第一水平方向的分量；

84、为有效目标坐标在第二水平方向的分量。

85、进一步需要说明的是，无人行车的位置变化方程为：

86、

87、

88、吊具的摆动方程为：

89、

90、

91、其中为预标定的摆动阻尼比；

92、为吊具固有频率，计算公式为：

93、

94、为绳索有效长度，即无人行车提升机构的绳索导向轮出绳点到吊具与绳索连接点之间的垂直距离；

95、为重力加速度。

96、进一步需要说明的是，模型预测控制的采样周期为50ms，预测时域为2s，对应40个采样点。

97、进一步需要说明的是，模型预测控制的约束条件包括：

98、

99、

100、无人行车的运动区域不进入以预先标定的障碍物坐标为中心向外扩展0.5米的禁区；

101、当无人行车与目标库位中心的距离小于1米时，优化目标函数中位置项权重系数自动增加为原来的5倍。

102、进一步需要说明的是，模型预测控制采用内点法在每个采样周期求解优化问题，得到最优加速度指令和，经积分后发送给无人行车的驱动系统，并根据实时测量的、、在每个采样周期重新初始化状态变量并求解，形成闭环控制。

103、进一步需要说明的是，步骤s5中，降下吊具时，先以0.3 m/s的速度将吊具下降至目标钢卷距地面高度≥200mm，再以≤0.05 m/s的速度继续将吊具下降至目标钢卷与地面接触。

104、进一步需要说明的是，步骤s5中，判定目标钢卷与目标库位地面发生接触的条件为：

105、在连续3个采样周期内均满足以下条件：

106、

107、吊具的竖直方向加速度绝对值超过；

108、其中，为采样时刻的吊具负载读数；

109、为重力加速度。

110、进一步需要说明的是，步骤s6中，接触位置坐标与有效目标坐标之间的偏差包括第一水平方向偏差δx和第二水平方向偏差δy ，计算公式分别为：

111、

112、

113、其中，为接触位置坐标在第一水平方向的分量；

114、为接触位置坐标在第二水平方向的分量；

115、更新目标库位的自学习补偿偏移量的规则为：

116、当或超过5mm时，按照以下公式更新自学习补偿偏移量：

117、

118、

119、其中，为更新后的自学习补偿偏移量在第一水平方向的分量；

120、为更新后的自学习补偿偏移量在第二水平方向的分量

121、α为预设的学习率。

122、进一步需要说明的是，学习率α的取值范围为0.3~0.7。

123、进一步需要说明的是，步骤s7中，旋转吊具带动目标钢卷进行角度对中的旋转角度的计算公式为：

124、

125、其中，为预设的包装机组要求角度；

126、为焊缝目标角度。

127、第二方面，本技术提供一种冷轧钢卷的无人行车落卷系统，用于实现上述无人行车落卷方法，包括：

128、有效目标坐标计算模块，用于获取目标库位的原始设计坐标和目标钢卷的焊缝目标角度，并从库位管理数据库中读取该目标库位对应的自学习补偿偏移量，根据原始设计坐标与自学习补偿偏移量计算有效目标坐标；

129、目标钢卷夹取模块，用于控制无人行车空载行驶至目标钢卷的卸卷位，降下无人行车的吊具、夹取目标钢卷并将目标钢卷提升至安全高度，记录目标钢卷的重量；

130、偏心参数生成模块，用于对吊具施加激励脉冲，实时采集吊具的扭转角速度和摆动角度，将扭转角速度、摆动角度和目标钢卷的重量输入偏心质量辨识模型，经迭代计算输出目标钢卷重心相对于吊具中心的偏心距和偏心方向角；

131、轨迹规划和执行模块，用于将有效目标坐标、偏心距和偏心方向角输入基于模型预测控制构建的轨迹规划模型，经求解输出加速度指令，基于加速度指令控制无人行车移动至目标库位正上方；

132、接触位置坐标记录模块，用于降下吊具直至目标钢卷与目标库位的地面发生接触，记录接触位置坐标；

133、自学习补偿偏移量更新模块，用于根据接触位置坐标与有效目标坐标之间的偏差，更新目标库位的自学习补偿偏移量，并将更新后的自学习补偿偏移量写入库位管理数据库；

134、角度对中模块，用于在目标钢卷已接触地面且吊具未完全松开的状态下，根据焊缝目标角度和预设的包装机组要求角度，旋转吊具带动目标钢卷进行角度对中，然后完全松开吊具，完成落卷。

135、第三方面，本技术提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器用于执行计算机程序时实现上述无人行车落卷方法的步骤。

136、第四方面，本技术提供一种存储介质，存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述无人行车落卷方法的步骤。

137、从以上技术方案可以看出，本技术具有以下优点：

138、1. 本技术通过通过从读取自学习补偿偏移量并结合原始设计坐标计算有效目标坐标，在吊运前辨识钢卷的偏心距和偏心方向角并将二者与有效目标坐标共同输入基于模型预测控制构建的轨迹规划模型求解加速度指令，在钢卷接触地面后根据接触偏差更新库位的自学习补偿偏移量，并在钢卷已接触地面且吊具未完全松开时根据焊缝目标角度旋转对中，形成从任务接收、吊运、接触检测到坐标补偿和角度校准的全流程闭环控制，显著提高了落卷的位置精度、姿态控制效果和系统对复杂工况的适应能力。

139、2. 本技术通过在吊具夹取钢卷并提升至安全高度后，对吊具施加沿两个不同水平方向的激励脉冲，实时采集吊具的扭转角速度和摆动角度，将扭转角速度、摆动角度和钢卷质量输入偏心质量辨识模型，经迭代计算输出钢卷重心相对于吊具中心的偏心距和偏心方向角；随后将有效目标坐标、偏心距和偏心方向角输入基于模型预测控制构建的轨迹规划模型，求解得到加速度指令并控制无人行车移动，使得加速度指令的优化过程能够显式考虑偏心质量对吊具扭转运动的影响，实现了对偏心钢卷的主动抗扭控制，有效降低了行车急停后吊具的残余扭转角度，减少了落卷时钢卷端面与库位挡块的碰撞风险。

140、3. 本技术通过在获取目标库位的原始设计坐标后，从库位管理数据库中读取该目标库位对应的自学习补偿偏移量，根据原始设计坐标与自学习补偿偏移量计算有效目标坐标；在降下吊具直至钢卷与地面接触后，记录接触位置坐标，根据接触位置坐标与有效目标坐标之间的偏差更新目标库位的自学习补偿偏移量，并将更新后的自学习补偿偏移量写入库位管理数据库，使得每次落卷的实际接触位置能够反馈修正对应库位的坐标偏移量，后续落卷时自动补偿因地面沉降等因素造成的偏差，经过多次落卷后库位坐标精度显著提高，保证了钢卷能够准确放入库位底座且不与相邻钢卷发生刮擦。

141、4. 本技术通过在钢卷已接触地面且吊具未完全松开的状态下，根据焊缝目标角度和预设的包装机组要求角度，旋转吊具带动钢卷进行角度对中，利用了钢卷与地面接触产生的摩擦力来抑制旋转过程中的摆动扰动，避免了悬空旋转带来的额外风险，同时将角度校准环节集成在落卷流程内部，使得钢卷落放后可直接满足包装机组的上料要求，无需在包装机组入口额外增设旋转对中装置，降低了设备投资并缩短了包装机组的作业节拍。