CN113896111B - 一种欠驱动起重吊装设备控制系统及其方法 - Google Patents

一种欠驱动起重吊装设备控制系统及其方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种欠驱动起重吊装设备控制系统及其方法，所述系统包括吊装场景信息获取模块、摆角获取模块、高度获取模块和控制模块，所述吊装场景信息获取模块、摆角获取模块、高度获取模块均与控制模块连接，所述控制模块控制起重吊装设备起升机构动作；本系统和方法在使用时，能够实现门桥式起重吊装设备在起吊过程中的防歪拉斜吊，防摆动，防碰撞的“三防”功能，从而提高生产运输操作的平稳性、安全性、工作效率和可控性，具有平稳性、安全性、工作效率和可控性高的特点。

Description

一种欠驱动起重吊装设备控制系统及其方法
技术领域
本发明涉及起重吊装技术领域，具体涉及一种欠驱动起重吊装设备控制系统及其方法。
背景技术
门桥式起重机在起重吊装、工业生产、物流周转、港口码头、以及铁路交通等部门和场所得到了广泛运用，是现代工业生产和起重运输中必不可少的大型设备；
欠驱动系统是指独立控制量的数量少于系统自由度的系统；传统门桥式起重机，由于其采用钢丝绳进行作业，属于一类典型的欠驱动设备，因此，在起重吊运过程中，由于加减速或者风载作用，重物必定会存在摆动问题，轻则影响工作效益，降低生产效率，重则带来安全隐患，影响人身安全；另外，在重物起吊前，由于吊钩和重物重心存在对中误差，会发生歪拉斜吊现象，也会引起起吊后的摆动；同时，重物运输中可能与周围的人或者物发生碰撞，引起安全事故；
因此，欠驱动起重机智能高效安全控制系统设计得到越来越广泛的重视，而目前对于门桥式起重机的控制方法中，并没有一种能够用于欠驱动起重机的控制系统及控制方法，来实现门桥式起重机防歪拉斜吊，防摆动，防碰撞“三防”功能，从而提高生产运输操作的平稳性、安全性、工作效率和可控性。
发明内容
针对上述存在的问题，本发明旨在提供一种欠驱动起重吊装设备控制系统及其方法，本方法和系统通过在门桥式起重吊装设备上安装控制系统，能够实现门桥式起重吊装设备在起吊过程中的防歪拉斜吊，防摆动，防碰撞的“三防”功能，从而提高生产运输操作的平稳性、安全性、工作效率和可控性，具有平稳性、安全性、工作效率和可控性高的特点。
为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案如下：
一种欠驱动起重吊装设备控制系统，包括吊装场景信息获取模块、摆角获取模块、高度获取模块和控制模块，所述吊装场景信息获取模块、摆角获取模块、高度获取模块均与控制模块连接，所述控制模块控制起重吊装设备起升机构动作；
所述吊装场景信息获取模块设置在起重吊装设备起升机构的下沿，用于获得吊装场景信息，同时将吊装场景信息传输给控制模块；
所述摆角获取模块设置在起升机构的钢丝绳上，用于获取钢丝绳在重物起吊过程中的摆角θ，并将摆角信息传输给控制模块；
所述高度获取模块设置在起升机构的卷筒上，与卷筒同轴转动，用于计算起升机构起升过程中的起升高度，并将高度信息传输给控制模块；
所述控制模块用于根据获取到的吊装场景信息、钢丝绳摆角信息和起升机构高度信息计算所需驱动起重吊装设备起升机构小车运行和起吊电机的控制频率，并将控制频率以D/A形式传递给起升机构的变频器，变频器依据输入的电流大小，输出对应的驱动信号频率，电机根据驱动信号频率进行无极变速运动，完成“防外拉斜吊与自动对中”、运输中的防摆动以及防碰撞。
优选的，所述的吊装场景信息获取模块包括激光雷达和处理器；所述摆角获取模块为摆角传感器；所述高度获取模块为编码器；所述控制模块为PLC控制器。
一种欠驱动起重吊装设备控制系统的控制方法，所述方法基于上述欠驱动起重吊装设备控制系统进行，且控制模块所述的防外拉斜吊与自动对中、运输中的防摆动以及防碰撞的控制过程包括
Step1.防起重吊装设备歪拉斜吊与自动对中的控制过程；
Step2.基于运动学的周期防摇摆半闭环控制过程；
Step3.基于深度学习的吊重主动防碰撞控制过程。
优选的，步骤Step1所述的防歪拉斜吊与自动对中的过程包括
Step101.使用摆角获取模块获取起升机构的钢丝绳与重物之间的偏角，由此推算出将测得的对中偏差与绳长偏差的表达式：
Figure GDA0003686751230000031
在式(1)中：
Figure GDA0003686751230000032
表示起升电机的收绳速度，φ表示当前检测到的偏角，H表示起升高度，
Figure GDA0003686751230000033
表示小车运动的速度，
Figure GDA0003686751230000034
为摆角速度；
Step102.由式(1)可得，收放绳与小车运行速度之间的关系满足：
Figure GDA0003686751230000035
Step103.根据式(2)可知，在偏角小于30°时收绳速度与运行速度比值近似成线性，采用匀速移动的方法变速收绳的方法选择0-47°的平均斜率K＝0.3，记作收绳速度调节参数；
Step104.采用modbus协议将摆角传感器敏感到的倾角信息实时的送入PLC控制器，经过控制模块判断处理后，控制变频器驱动电机，实现对中误差的消除。
优选的，步骤Step2所述的基于运动学的周期防摇摆半闭环控制过程包括
Step201.根据门式起重吊装设备受力模型建立起重吊装设备负载钢丝绳系统的欠驱动起重吊装设备动力建模；
Step202.以拉格朗日能量方程为基础，对起重吊装设备二维摆动系统进行控制策略推导，得到具有防摆功能的小车运行速度模型。
优选的，步骤Step201所述的欠驱动起重吊装设备动力建模的建立过程包括
(1)根据门式起重吊装设备受力特性，建立二维门式起重吊装设备受力模型，其中X方向为小车运行方向，Y方向为大车运行方向，OXY平面为小车实际运行平面；
(2)基于拉格朗日方程建模，得到系统动能为：
Figure GDA0003686751230000041
对应势能为：
P＝-mgl cosθ (4)
(3)由式(3)和式(4)可以得到：
Figure GDA0003686751230000051
(4)由式(5)可得：
Figure GDA0003686751230000052
(5)通过式(6)可以看出，小车加速度是钢丝绳绳长l与负载摆角θ的泛函数；
其中：在式(3)-式(6)中，M为小车质量，单位为kg；
Figure GDA0003686751230000053
为小车速度，单位为m/s；m为负载质量，单位为kg；
Figure GDA0003686751230000054
为钢丝绳提升速度，单位为m/s；θ为负载摆角，单位为red；
Figure GDA0003686751230000055
为摆角速度，单位为red/s；
Figure GDA0003686751230000056
为小车加速度，单位为m/s2；x为小车位移，单位为m。
优选的，所述的步骤Step202所述的具有防摆功能的小车运行速度模型的建立过程包括
(1)设起重吊装设备摆动系统控制器可适应伴随升降、适应初始摆角、在加速段完成后角速度和角度同时归零、在小车运行前重物的角速度为零，可得约束条件为：
Figure GDA0003686751230000057
(2)应用最优控制方法，摆角模型选用：
Figure GDA0003686751230000058
(3)因而得到的参数表达式分别为：
初始摆角：
Figure GDA0003686751230000061
其中，在式(7)和式(8)中，
Figure GDA0003686751230000062
(4)将式(9)带入(6)式，可得到控制加速度，进一步两次积分，得到具有防摆功能的小车运行速度表达式为：
Figure GDA0003686751230000063
其中：T代表小车需要加速时间，vmax代表小车的最大速度，θ0代表小车的初始摆角，L代表绳长，t代表时间，v代表速度。
优选的，步骤Step3所述的基于深度学习的吊重主动防碰撞控制过程包括
Step301.利用安装在起重吊装设备下沿的吊装场景信息获取模块，实时获取吊装环境，包括吊装场地上的人、物以及吊重；
Step302.利用YOLOv3算法对吊装环境中进入视场的目标进行识别和分类，并将分类结果传递给控制模块；
Step303.控制模块进行减速或紧急制动处理，控制电机动作。
优选的，步骤Step302所述的利用YOLOv3算法对吊装环境中进入视场的目标进行识别和分类的具体过程包括：
(1)将输入神经网络的图像调整至固定大小；
(2)运行神经网络，得出对坐标、属于某类物体的概率等信息的预测值；
(3)对预测值进行非极大值抑制计算，进一步得到边界框，完成对进入视场的目标进行识别和分类。
优选的，步骤(3)所述的非极大值抑制计算过程包括
S1.设置得分阈值Scoreth，若Scoreij<Scoreth,则Scoreij＝0，即去除掉得分小于阈值的候选对象；
S2.依次遍历C个对象类别；
S3.遍历第i个对象类别时，依次遍历该对象的S×S×B个得分，将得分最大的对象及其预测边界框记录至输出列表；
S4.对得分大于阈值的候选对象，计算其与S3得到对象的边界框的IOU值；
S5.设置IOU阈值，若S4得到的IOU值大于阈值，则去除该候选对象；
S6.若第i个对象类别的B个预测边界框在输出列表或已在S1-S5时被去除，则对该对象类别的非极大值抑制计算完成，返回S2遍历第i+1个对象；
S7.遍历完第C个对象类别，输出的列表即为预测的对象。
本发明的有益效果是：本发明公开了一种欠驱动起重吊装设备控制系统及其方法，与现有技术相比，本发明的改进之处在于：
(1)本发明在不改变传统手动操控模式下，设计了一种欠驱动起重吊装设备控制系统及其方法，本系统在使用过程中，能够实现门桥式起重吊装设备在起吊过程中的防歪拉斜吊，防摆动，防碰撞的“三防”功能，以解决现有大型欠驱动起重吊装设备工作过程的歪拉斜吊、重物摆动、碰撞引起的吊装安全、工作效率等问题，具有平稳性、安全性、工作效率和可控性高的优点；
(2)本发明从欠驱动系统的运动规律出发，聚焦起重吊装设备防歪拉斜吊，防摆动，防碰撞“三防”功能实现，提高起重设备安全性，简化操作流程，提高工作生产效率，支撑解决了一类欠驱动起重设备安全操控难题；
(3)本发明提出了一种新的欠驱动系统鲁棒防摆控制方法，解决了在初始摆角不同，绳长不同等多种工况下的重物摆动问题，系统适应性强；
(4)本发明将深度学习引入到欠驱动起重吊装设备的主动防碰撞中，提高目标检测速度和分类精度。
附图说明
图1为本发明欠驱动起重吊装设备控制系统的系统组成示意图。
图2为本发明欠驱动起重吊装设备控制系统的控制方法的流程图。
图3为本发明自动对中收放绳与行进速度关系图。
图4为本发明PLC控制器的控制流程图。
图5为本发明简化运动学模型图。
图6为本发明基于YOLOv3的桥吊目标检测图。
图7为本发明实施例1欠驱动起重吊装设备控制系统的安装效果图。
图8为本发明实施例1对中效果图。
图9为本发明实施例1无消摆算法时摆角-时间曲线图。
图10为本发明实施例1有消摆算法时摆角-时间曲线图。
其中：在图6中，图(a)为本发明基于YOLOv3的桥吊目标检测场景图，图(b)为本发明基于YOLOv3的桥吊目标检测云点图，图(c)为本发明基于YOLOv3的桥吊目标检测目标检测结果图。
具体实施方式
为了使本领域的普通技术人员能更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的描述。
参照附图1-7所示的一种欠驱动起重吊装设备控制系统，包括吊装场景信息获取模块、摆角获取模块、高度获取模块和控制模块，所述吊装场景信息获取模块、摆角获取模块、高度获取模块均与控制模块连接，通过控制模块对各模块采集的吊装场景信息、钢丝绳摆角信息和起升机构高度信息进行处理，所述控制模块用于控制门桥式起重吊装设备起升机构动作；
所述吊装场景信息获取模块设置在起重吊装设备起升机构的下沿，用于获得吊装场景信息，同时将获取的吊装场景信息(包括吊装场地上的人、物以及吊重)传输给控制模块；
所述摆角获取模块设置在起升机构的钢丝绳上，用于获取钢丝绳在重物起吊过程中的摆角θ，并将摆角信息传输给控制模块；
所述高度获取模块设置在起升机构的卷筒上，与卷筒同轴转动，用于计算起升机构起升过程中的起升高度，并将高度信息传输给控制模块；
所述控制模块用于根据获取到的吊装场景信息、钢丝绳摆角信息和起升机构高度信息计算所需驱动起重吊装设备起升机构小车运行和起吊电机的控制频率，并将控制频率以D/A形式传递给变频器，变频器依据输入的电流大小，输出对应的驱动信号频率，起重吊装设备起升机构的电机根据驱动信号频率进行无极变速运动，完成“防外拉斜吊与自动对中”、运输中的防摆动以及防碰撞。
优选的，为便于安装和使用，所述的吊装场景信息获取模块包括激光雷达和配套检测系统，其中的激光雷达采用的是德国Sick公司生产的LMS111-10100型的二维激光测距雷达，检测系统采用施耐德公司生产的Modicon系列M258可编程控制器PLC完成对传感器信息的采集和处理；所述摆角获取模块为CS-VG-02型垂直陀螺仪，用于测量吊钩摆动角度和摆动角速率；所述高度获取模块为KHM5增量式编码器；所述控制模块与上述检测系统共用一台PLC控制器。
一种欠驱动起重吊装设备控制系统的控制方法，所述方法基于上述欠驱动起重吊装设备控制系统进行，且控制模块所述的防外拉斜吊与自动对中、运输中的防摆动以及防碰撞的控制过程包括
Step1.防起重吊装设备歪拉斜吊与自动对中的控制过程，其具体过程包括：
Step101.使用摆角获取模块(摆角传感器)获取当前绳吊(起升机构的钢丝绳)与重物之间的偏角，由此推算出将测得的对中偏差与绳长偏差的表达式：
Figure GDA0003686751230000111
在式(1)中：
Figure GDA0003686751230000112
表示起升电机的收绳速度，φ表示当前检测到的偏角，H表示起升高度，
Figure GDA0003686751230000113
表示小车运动的速度，
Figure GDA0003686751230000114
表示摆角速度；
Step102.由式(1)可得，收放绳与小车运行速度之间的关系需满足(如图4所示自动对中收放绳与行进速度关系图)：
Figure GDA0003686751230000115
由图4可知，在偏角小于30°时，收绳速度与运行速度比值近似成线性，采用匀速移动的方法变速收绳的方法选择0°～35°的平均斜率K＝0.02708记作收绳速度调节参数，即
Vε＝K×φ×Vx
Vε、Vx分别为收绳时起升速度和小车运行速度。
Step103.根据式(2)可知，在偏角小于30°时收绳速度与运行速度比值近似成线性，采用匀速移动的方法变速收绳的方法选择0-47°的平均斜率K＝0.3，记作收绳速度调节参数；
Step104.采用modbus协议将摆角传感器敏感到的倾角信息实时的送入PLC控制器，经过PLC控制器判断处理后，控制变频器驱动电机，实现对中误差的消除，其控制流程图如图5所示。
Step2.基于运动学的周期防摇摆半闭环控制过程，所述控制过程包括Step201.根据门式起重吊装设备受力模型建立起重吊装设备负载钢丝绳系统的欠驱动起重吊装设备动力建模；Step202.以拉格朗日能量方程为基础，对起重吊装设备二维摆动系统进行控制策略推导，得到具有防摆功能的小车运行速度模型。
优选的，步骤Step201所述的欠驱动起重吊装设备动力建模的建立过程包括
(1)根据门式起重吊装设备受力特性，建立二维门式起重吊装设备受力模型(二维笛卡尔坐标系)，如图6所示，其中X方向为小车运行方向，Y方向为大车运行方向，OXY平面为小车实际运行平面，其主要参数含义如表1所示：
表1：主要参数
Figure GDA0003686751230000121
Figure GDA0003686751230000131
(2)基于拉格朗日方程建模，得到系统动能为：
Figure GDA0003686751230000132
对应势能为：
P＝-mgl cosθ (4)
(3)由式(3)和式(4)可以得到：
Figure GDA0003686751230000133
(4)由式(5)可得：
Figure GDA0003686751230000134
(5)通过式(6)可以看出，小车加速度应该是钢丝绳绳长l与负载摆角θ的泛函数。
优选的，所述的步骤Step202所述的具有防摆功能的小车运行速度模型的建立过程为消摆策略的建立过程：
对比动力学控制可以发现运动学控制中没有动力学模型中包含的小车质量M、负载质量m；小车驱动力xF、摩擦力系数xf等参数，而它们在起重吊装设备吊运过程中往往是变化的或难以确定的，必然影响到动力学控制模型的准确性，为此要求动力学控制器必须具有很强的鲁棒性；
运动控制系统的模型中所有的参数都是确定的，模型更简单、更准确，系统的控制性能可望更稳定；事实上，随着现代起重吊装设备动力部件已广泛采用的变频或伺服电机驱动，运动学防摇摆控制并非完全不考虑负载质量、轨道摩擦，只是将这些因素的处理交由电机驱动部分去完成，即将传统动力学防摇摆研究分成内外两层：外层为防摇摆运动控制层，内层为电机的伺服驱动层，外层闭环和内层闭环相互独立；所以从运动控制层展开起重吊装设备的防摇摆研究不仅简化了工作量，而且理论上防摇摆算法更简单，对参数变化的鲁棒性更强，具有更广泛的现实应用前景；
因此，本发明的起重吊装设备防摇摆控制将围绕着运动学控制展开开环和闭环系统的控制算法研究，并部分地与动力学控制进行对比；运动控制系统的模型中所有的参数都是确定的，模型更简单、更准确；
鉴于常见的控制策略基本包含加速、匀速、减速三个过程；加速减速的阶段时间将受制于绳长，由于控制算法需要绳长作为反馈量，且在加减速过程中必须保证绳长保持不变或较慢速度变化，为了解决使吊装过程中可以快速改变绳长，提高吊装效率，创新性地提出了可变绳长、可自定义防摆周期开环防摆策略：提升了防摇摆方法的灵活性与生产效率；
(1)设起重吊装设备摆动系统控制器可适应伴随升降(绳长l可变化)、适应初始摆角、在加速段完成后角速度和角度同时归零、在小车运行前重物的角速度为零，可得约束条件为：
Figure GDA0003686751230000141
(2)应用最优控制方法，摆角模型选用：
Figure GDA0003686751230000151
(3)因而得到的参数表达式分别为：
初始摆角：
Figure GDA0003686751230000152
其中，在式(7)和式(8)中，
Figure GDA0003686751230000153
(4)将式(9)带入(6)式，可得到控制加速度，进一步两次积分，得到具有防摆功能的小车运行速度表达式为：
Figure GDA0003686751230000154
其中：T代表小车需要加速时间，vmax代表小车的最大速度，θ0代表小车的初始摆角，L代表绳长，t代表时间，v代表速度。
Step3.基于深度学习的吊重主动防碰撞控制过程，其具体过程包括：
Step301.起重吊装设备在运输工作时，重物可能与周围物体或人发生碰撞，引起人员和设备的损坏，为此吊重的主动防碰撞具有重要意义，因此本发明利用安装在起重吊装设备下沿的三维激光雷达(吊装场景信息获取模块)，实时获取吊装环境，包括吊装场地上的人、物以及吊重；
Step302.利用YOLOv3算法对吊装环境中进入视场的目标进行识别和分类，并将分类结果传递给控制模块，一旦人或物进入视场进行目标的识别、分类并通过设置安全距离，便将分类结果传递给控制模块(PLC控制器)，具体过程包括：(1)输入调整至固定大小的目标检测图片，通过DarkNet-53网络框架，取多特征层进行目标检测，一共提取三个特征层，其shape分别为(52,52,256)、(26,26,512)、(13,13,1024)；为提取特征，首先对第三个特征层进行5次卷积处理，处理完后一部分用于卷积+上采样，另一部分用于输出对应的预测结果；卷积+上采样后得到的特征层与DarkNet-53网络中的特征层进行拼接，得到的shape(26,26,768)再进行5次卷积，处理完后一部分用于卷积+上采样，另一部分用于输出对应的预测结果；再将最新得到的卷积+上采样的特征层与shape为(52,52,256)的特征层拼接,再进行卷积得到shape为(52,52,128)的特征层。最后再Conv2D 3×3和Conv2D1×1两个卷积，得到(52,52,75)特征层，最终得到3种有效特征层，即模型的输出；(2)由于预测结果并不对应最终预测框在图片上的位置，故需要模型输出的结果对anchorbox进行调整，通过检测框解码、检测置信度解码、类别解码等环节，得到预测框的真实位置；
(3)选取一个得分阈值，取出每一类得分大于一定阈值的框和得分进行排序，滤掉低阈值的预测框；利用框的位置和得分进行非极大抑制，可以得出概率最大的边界框，一步步筛选得到最终边界框；
其中，非极大值抑制计算过程包括S1.设置得分阈值Scoreth，若Scoreij<Scoreth,则Scoreij＝0，即去除掉得分小于阈值的候选对象；S2.依次遍历C个对象类别；S3.遍历第i个对象类别时，依次遍历该对象的S×S×B个得分，将得分最大的对象及其预测边界框记录至输出列表；S4.对得分大于阈值的候选对象，计算其与S3得到对象的边界框的IOU值；S5.设置IOU阈值，若S4得到的IOU值大于阈值，则去除该候选对象；S6.若第i个对象类别的B个预测边界框在输出列表或已在S1-S5时被去除，则对该对象类别的非极大值抑制计算完成，返回S2遍历第i+1个对象；S7.遍历完第C个对象类别，输出的列表即为预测的对象；
Step303.控制模块进行减速或紧急制动处理，控制电机动作；
优选的，在利用YOLOv3算法对吊装环境中进入视场的目标进行识别和分类的过程中，采用COCO数据集，共有80个分类，经过训练后，可检测出场景内的吊重、人、椅子等目标，图7是场景中人和椅子的检测效果；起重设备运行中，工作场景范围为1.2m×1.2m；系统采用YOLOv3算法，对工作场景中的目标物，能够准确识别并实时显示具体类别，检测帧率可达到2fps。
实施例1：
(1)防歪拉斜吊功能(自动对中功能)验证
实验平台总行程为2m，实验参数实验在初始摆角：φ1＝16.3°的初始条件下进行，如图7所示；
对中效果如图8所示；通过图8我们可以看出，中自动对中过程中摆角变化相对平滑，对中时间在2.7秒之内，对中偏差在0.5°左右，对中效果较好。
(2)防摇摆功能验证
为了验证防摆算法的有效性，开展了无消摆算法和有消摆算法的对比实验，两次的摆角时间图如图9和图10所示；
通过图9和图10的对比我们可以看出，利用了算法后我们可以看到摆角只会在加速、减速阶段会出现摆角最大值，峰值摆角1.7°，并且最终精准到达终点时仅有不到1°的摆角，消摆时间约为1.83s，消摆算法能显著的减小峰值摆角，快速消除重物摆动。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (9)

1.一种欠驱动起重吊装设备控制系统，其特征在于：包括吊装场景信息获取模块、摆角获取模块、高度获取模块和控制模块，所述吊装场景信息获取模块、摆角获取模块、高度获取模块均与控制模块连接，所述控制模块控制起重吊装设备起升机构动作；
所述吊装场景信息获取模块设置在起重吊装设备起升机构的下沿，用于获得吊装场景信息，同时将吊装场景信息传输给控制模块；
所述摆角获取模块设置在起升机构的钢丝绳上，用于获取钢丝绳在重物起吊过程中的摆角θ，并将摆角信息传输给控制模块；
所述高度获取模块设置在起升机构的卷筒上，与卷筒同轴转动，用于计算起升机构起升过程中的起升高度，并将高度信息传输给控制模块；
所述控制模块用于根据获取到的吊装场景信息、钢丝绳摆角信息和起升机构高度信息计算所需驱动起重吊装设备起升机构小车运行和起吊电机的控制频率，并将控制频率以D/A形式传递给起升机构的变频器，变频器依据输入的电流大小，输出对应的驱动信号频率，电机根据驱动信号频率进行无极变速运动，完成“防歪拉斜吊与自动对中”、运输中的防摆动以及防碰撞；
所述的吊装场景信息获取模块包括激光雷达和处理器；所述摆角获取模块为摆角传感器；所述高度获取模块为编码器；所述控制模块为PLC控制器。
2.根据权利要求1所述的一种欠驱动起重吊装设备控制系统的控制方法，其特征在于：所述方法基于所述欠驱动起重吊装设备控制系统进行，且控制模块控制所述的防歪拉斜吊与自动对中、运输中的防摆动以及防碰撞的控制过程包括
Step1.防起重吊装设备歪拉斜吊与自动对中的控制过程；
Step2.基于运动学的周期防摇摆半闭环控制过程；
Step3.基于深度学习的吊重主动防碰撞控制过程。
3.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于：步骤Step1所述的防歪拉斜吊与自动对中的过程包括
Step101.使用摆角获取模块获取起升机构的钢丝绳与重物之间的偏角，由此推算出将测得的对中偏差与绳长偏差的表达式：
Figure FDA0003698786410000021
在式(1)中：
Figure FDA0003698786410000022
表示起升电机的收绳速度，φ表示当前检测到的偏角，H表示起升高度，
Figure FDA0003698786410000023
表示小车运动的速度，
Figure FDA0003698786410000024
为偏角速度；
Step102.由式(1)可得，收放绳与小车运行速度之间的关系满足：
Figure FDA0003698786410000025
Step103.根据式(2)可知，在偏角小于30°时收绳速度与运行速度比值近似成线性，采用匀速移动的方法变速收绳的方法选择0-47°的平均斜率K＝0.3，记作收绳速度调节参数；
Step104.采用modbus协议将摆角传感器敏感到的倾角信息实时的送入PLC控制器，经过控制模块判断处理后，控制变频器驱动电机，实现对中误差的消除。
4.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于：步骤Step2所述的基于运动学的周期防摇摆半闭环控制过程包括
Step201.根据门式起重吊装设备受力模型建立起重吊装设备负载钢丝绳系统的欠驱动起重吊装设备动力建模；
Step202.以拉格朗日能量方程为基础，对起重吊装设备二维摆动系统进行控制策略推导，得到具有防摆功能的小车运行速度模型。
5.根据权利要求4所述的控制方法，其特征在于：步骤Step201所述的欠驱动起重吊装设备动力建模的建立过程包括
(1)根据门式起重吊装设备受力特性，建立二维门式起重吊装设备受力模型，其中X方向为小车运行方向，Y方向为大车运行方向，OXY平面为小车实际运行平面；
(2)基于拉格朗日方程建模，得到系统动能为：
Figure FDA0003698786410000031
对应势能为：
P＝-mgl cosθ (4)
(3)由式(3)和式(4)可以得到：
Figure FDA0003698786410000032
(4)由式(5)可得：
Figure FDA0003698786410000033
(5)通过式(6)可以看出，小车加速度是钢丝绳绳长l与负载摆角θ的泛函数；
其中：在式(3)-式(6)中，M为小车质量，单位为kg；
Figure FDA0003698786410000034
为小车速度，单位为m/s；m为负载质量，单位为kg；
Figure FDA0003698786410000035
为钢丝绳提升速度，单位为m/s；θ为钢丝绳在重物起吊过程中的摆角，单位为rad；
Figure FDA0003698786410000041
为摆角速度，单位为rad/s；
Figure FDA0003698786410000042
为小车加速度，单位为m/s2；x为小车位移，单位为m。
6.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于：所述的步骤Step202所述的具有防摆功能的小车运行速度模型的建立过程包括
(1)设起重吊装设备摆动系统控制器可适应伴随升降、适应初始摆角、在加速段完成后角速度和角度同时归零、在小车运行前重物的角速度为零，可得约束条件为：
Figure FDA0003698786410000043
(2)应用最优控制方法，摆角模型选用：
Figure FDA0003698786410000044
(3)因而得到的参数表达式分别为：
初始摆角：
Figure FDA0003698786410000045
其中，在式(7)和式(8)中，
Figure FDA0003698786410000046
(4)将式(9)带入(6)式，可得到控制加速度，进一步两次积分，得到具有防摆功能的小车运行速度表达式为：
Figure FDA0003698786410000051
其中：T代表小车需要加速时间，vmax代表小车的最大速度，θ0代表小车的初始摆角，l代表绳长，t代表时间，v代表速度。
7.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于：步骤Step3所述的基于深度学习的吊重主动防碰撞控制过程包括
Step301.利用安装在起重吊装设备下沿的吊装场景信息获取模块，实时获取吊装环境，包括吊装场地上的人、物以及起重吊装设备的吊重物；
Step302.利用YOLOv3算法对吊装环境中进入视场的目标进行识别和分类，并将分类结果传递给控制模块；
Step303.控制模块进行减速或紧急制动处理，控制电机动作。
8.根据权利要求7所述的控制方法，其特征在于：步骤Step302所述的利用YOLOv3算法对吊装环境中进入视场的目标进行识别和分类的具体过程包括：
(1)将输入神经网络的图像调整至固定大小；
(2)运行神经网络，得出对坐标、属于某类物体的概率信息的预测值；
(3)对预测值进行非极大值抑制计算，进一步得到边界框，完成对进入视场的目标进行识别和分类。
9.根据权利要求8所述的控制方法，其特征在于：步骤(3)所述的非极大值抑制计算过程包括
S1.设置得分阈值Scoreth，若Scoreij<Scoreth,则Scoreij＝0，即去除掉得分小于阈值的候选对象；
S2.依次遍历C个对象类别；
S3.遍历第i个对象类别时，依次遍历该对象的S×S×B个得分，将得分最大的对象及其预测边界框记录至输出列表；
S4.对得分大于阈值的候选对象，计算其与S3得到对象的边界框的IOU值；
S5.设置IOU阈值，若S4得到的IOU值大于阈值，则去除该候选对象；
S6.若第i个对象类别的B个预测边界框在输出列表或已在S1-S5时被去除，则对该对象类别的非极大值抑制计算完成，返回S2遍历第i+1个对象；
S7.遍历完第C个对象类别，输出的列表即为预测的对象。
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