CN117446664B - 一种基于快速有限时间指令滤波器的塔式起重机控制方法 - Google Patents

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CN117446664B CN202311393544.4A CN202311393544A CN117446664B CN 117446664 B CN117446664 B CN 117446664B CN 202311393544 A CN202311393544 A CN 202311393544A CN 117446664 B CN117446664 B CN 117446664B
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Abstract

本发明涉及了一种基于快速有限时间指令滤波器的塔式起重机控制方法，包括基于拉格朗日方程构建塔式起重机动力学模型，并转化为状态方程；通过构建位置跟踪补偿误差、虚拟控制率、FFT指令滤波器、FFT指令滤波器滤波误差、第一补偿滤波器、第二补偿滤波器、速度跟踪误差和速度跟踪补偿误差，进而构建控制信号，通过调节悬臂驱动电机和小车驱动电机使得悬臂和小车的实际位置与速度发生改变；最终使位置跟踪误差处于工程上允许的位置跟踪误差范围区间内；本技术方案能够效消除负载的摆动，具有快速收敛性，不仅有效避免了计算量过大的问题，还保证了精确度。

Description

一种基于快速有限时间指令滤波器的塔式起重机控制方法
技术领域
本发明属于塔式起重机控制技术领域，具体涉及一种基于快速有限时间指令滤波器的塔式起重机控制方法。
背景技术
随着建筑业的发展，塔式起重机已成为建筑项目水平、垂直运输的主要工具。在实际应用过程中，为了防止负载出现大摆动，操作人员驱动速度过慢，降低了控制效率。设计出能够实现塔式起重机自动化运行的控制器，并且能够保证负载运输的稳定性和效率，这是塔式起重机控制器设计的发展方向。
塔式起重机控制器的控制效果可以由跟踪误差的精度和负载消摆情况衡量，通常是通过设定一个期望位置，负载的实际位置与期望位置的差作为跟踪误差。现有塔式起重机控制方法包括开环控制和闭环控制，开环控制主要包括轨迹规划和输入整形方法，一般来说，塔式起重机系统的动态特性比较复杂，因此简单的开环法和闭环法不能直接应用；目前塔式起重机控制器设计主要是在闭环系统上进行设计。
目前，针对欠驱动塔式起重机系统的闭环控制策略有PID控制、滑模控制、能量函数等方法，例如：
文献【1】：博士论文：Al-Mousa A A. “Control of rotary cranes usingfuzzylogic and time-delayed position feedback control.” The VirginiaPolytechnic Institute and State University, 2000. 文献【1】采用PID控制技术针对塔式起重机系统进行消摆，提出了一种模糊PID控制器。
文献【2】：Yiming Wu, Ning Sun, He Chen, Yongchun Fang, “Adaptiveoutputfeedback control for 5-DOF varying-cable-length tower cranes with cargomass estimation.” IEEE Transactions on IndustrialInformatics,2021,17(4):2453-2464. 文献【2】将能量函数与塔式起重机系统相结合，实现了对塔式起重机系统的控制。
文献【3】：C. L. Philip Chen，Guo-Xing Wen，Yan-Jun Liu，ZhiLiu，“Observer-based adaptive backstepping consensus tracking control for high-ordernonlinear semi-strict-feedbackmultiagent systems.” IEEE Transactions onCybernetics，2017,46 (7):1591-1601.文献【3】采用了Backstepping控制方法与观测器相结合的控制方法，对塔式起重机系统模型的非线性部分进行了线性化处理，简化了控制器设计过程。
如上三种方法分别存在如下缺陷：
（1）文献【1】-【3】给出的控制方法虽然能够实现塔式起重机系统到达期望位置，但是存在跟踪误差较大的情况，并且负载的摆动较大，消摆效果不明显。
（2）文献【1】和【2】分别采用了PID控制方法和能量函数控制方法，但是这两种方法都是无模型的控制策略，无法揭示系统状态之间的耦合关系等信息，从而难以抑制负载摆动。
（3）文献【3】在设计过程中，将非线性部分进行了线性化处理，虽然简化了控制器设计过程，但是改变了塔式起重机系统的动力学模型，导致精度降低。
发明内容
本发明要解决的技术问题是弥补现有技术的不足，提供一种基于快速有限时间指令滤波器的塔式起重机控制方法。
要解决上述技术问题，本发明的技术方案为：
一种基于快速有限时间指令滤波器的塔式起重机控制方法，包括如下步骤：
S1：基于拉格朗日方程构建塔式起重机动力学模型，并转化为状态方程；定义i为第i次控制，i≥0；将塔式起重机悬臂和小车的实际反馈位置与期望位置的差作为位置跟踪误差，并设定位置跟踪误差在工程上所允许的位置跟踪误差范围区间；
S2：当i=0时，进行第0次控制，即执行步骤S201～S206；
S201：定义0次第一补偿滤波器的初始值，定义0次第二补偿滤波器的初始值；
S202：将位置跟踪误差与0次第一补偿滤波器的初始值的差作为0次位置跟踪补偿误差；根据0次位置跟踪补偿误差和0次第一补偿滤波器的初始值构建0次虚拟控制率；
S203：根据0次虚拟控制率构建0次FFT指令滤波器，并得到0次FFT指令滤波器的输出值；将0次FFT指令滤波器的输出值与0次虚拟控制率的差作为0次FFT指令滤波器滤波误差；
S204：根据0次FFT指令滤波器滤波误差和0次第二补偿滤波器的初始值构建0次第一补偿滤波器，并得到0次第一补偿滤波器的输出值；根据0次第一补偿滤波器的输出值构建0次第二补偿滤波器，并得到0次第二补偿滤波器的输出值；
S205：将速度传感器实时反馈的悬臂和小车的实际速度向量与0次FFT指令滤波器的输出值的差作为0次速度跟踪误差；将0次速度跟踪误差与0次第二补偿滤波器的输出值作为0次速度跟踪补偿误差；
S206：根据0次第一补偿滤波器的输出值、0次第二补偿滤波器的输出值、0次FFT指令滤波器的输出值的导数、系统状态方程、0次位置跟踪补偿误差和0次速度跟踪补偿误差，同时引入快速收敛项，构建0次控制信号，通过调节悬臂驱动电机和小车驱动电机使得悬臂和小车的实际位置与速度发生改变；
S3：计算位置跟踪误差，并判断位置跟踪误差是否位于位置跟踪误差范围区间内；
如果位置跟踪误差位于位置跟踪误差范围区间内，则控制完成；
如果位置跟踪误差不位于位置跟踪误差范围区间内，则顺序进入下一次控制，即执行步骤S4；
S4：进行第i次控制，即执行步骤S401～S405；
S401：将位置跟踪误差与（i-1）次第一补偿滤波器的输出值的差作为i次位置跟踪补偿误差；根据i次位置跟踪补偿误差和（i-1）次第一补偿滤波器的输出值构建i次虚拟控制率；
S402：根据i次虚拟控制率构建i次FFT指令滤波器，并得到i次FFT指令滤波器的输出值；将i次FFT指令滤波器的输出值与i次虚拟控制率的差作为i次FFT指令滤波器滤波误差；
S403:根据i次FFT指令滤波器滤波误差和（i-1）次第二补偿滤波器的输出值构建i次第一补偿滤波器，并得到i次第一补偿滤波器的输出值；根据i次第一补偿滤波器的输出值构建i次第二补偿滤波器，并得到i次第二补偿滤波器的输出值；
S404：将速度传感器实时反馈的悬臂和小车的实际速度向量与i次FFT指令滤波器的输出值的差作为i次速度跟踪误差；将i次速度跟踪误差与i次第二补偿滤波器的输出值的差作为i次速度跟踪补偿误差；
S405：根据i次第一补偿滤波器的输出值、i次第二补偿滤波器的输出值、i次FFT指令滤波器的输出值的导数、系统状态方程、i次位置跟踪补偿误差和i次速度跟踪补偿误差，同时引入快速收敛项，构建i次控制信号，通过调节悬臂驱动电机和小车驱动电机使得悬臂和小车的实际位置与速度发生改变；
S5:计算位置跟踪误差，并判断位置跟踪误差是否位于位置跟踪误差范围区间内；
如果位置跟踪误差位于位置跟踪误差范围区间内，则控制完成；
如果位置跟踪误差不位于位置跟踪误差范围区间内，则执行步骤S6；
S6：顺序进入下一次控制，重复执行步骤S4～S5。
进一步地，步骤S1中，所述塔式起重机动力学模型包括悬臂的旋转动力学模型、小车的移动动力学模型和负载的摆动动力学模型；
悬臂的旋转动力学模型：
（1）
小车的移动动力学模型：
（2）
负载的摆动动力学模型：
（3）
（4）
式（1）-式（4）中，为悬臂的旋转角度，/>为小车的位移，/>为负载平行于悬臂方向的摆动角度，/>为负载垂直于悬臂方向的摆动角度，/>为小车的质量，/>为负载的质量，/>为重力加速度常数，/>为悬臂的惯性矩，/>为缆绳的长度，/>为悬臂的控制扭矩，/>为小车的推力；
将悬臂的旋转动力学模型、小车的移动动力学模型和负载的摆动动力学模型进行整合：
（5）
式（5）中，表示塔式起重机系统的状态参数，/>是惯性矩阵，/>表示向心科氏矩阵，/>是重力矩阵，/>表示控制输入参数，/>表示阻尼系数矩阵；
其中，
其中，
其中，和/>都是正常数。
进一步地，步骤S1中，所述状态方程为：
（6）
其中，
，/>，
；
。
进一步地，步骤S1中，所述位置跟踪误差为：
（7）
其中，，/>是悬臂的期望旋转角度，/>是小车的期望位移。
进一步地，步骤S201中，所述0次第一补偿滤波器的初始值为，所述0次第二补偿滤波器的初始值为/>；
步骤S202中，所述0次位置跟踪补偿误差为：
（8）
所述0次虚拟控制率为：
（9）
其中，
，
且均为正常数；
且均为正常数；
为正的常数，且/>；
步骤S203中，所述0次FFT指令滤波器为：
（10）
其中，，且/>均为正常数；
为0次FFT指令滤波器的输出值；
所述0次FFT指令滤波器滤波误差为：
（11）
步骤S204中，所述0次第一补偿滤波器为：
（12）
为0次第一补偿滤波器的输出值；
所述0次第二补偿滤波器为：
（13）
其中，
，且/>均为正常数；
为0次第二补偿滤波器的输出值；
步骤S205中，所述0次速度跟踪误差为：
（14）
所述0次速度跟踪补偿误差为：
（15）
步骤S206中，所述0次控制信号为：
（16）
其中，为快速收敛项。
进一步地，步骤 S401中，所述i次位置跟踪补偿误差为：
（17）
所述i次虚拟控制率为：
（18）
步骤S402中，所述i次FFT指令滤波器为：
（19）
为i次FFT指令滤波器的输出值；
所述i次FFT指令滤波器滤波误差为：
（20）
步骤S403中，所述i次第一补偿滤波器为：
（21）
为i次第一补偿滤波器的输出值；
所述i次第二补偿滤波器为：
（22）
为i次第二补偿滤波器的输出值；
步骤S404中，所述i次速度跟踪误差为：
（23）
所述i次速度跟踪补偿误差为：
（24）
步骤S405中，所述i次控制信号为：
（25）
其中，为快速收敛项。
本发明可以达到的有益效果为：
（1）能够实现在有限时间内使塔式起重机的悬臂和小车达到期望位置，并且能够有效消除负载的摆动。
（2）在构建控制信号时，引入了快速收敛项，使本发明技术方案具有快速收敛性。
（3）通过构建FFT指令滤波器和虚拟控制率，并对FFT指令滤波器的输出值求导，有效避免了计算量过大的问题，且保证了精确度。
附图说明
图1是欠驱动塔式起重机示意图；
图2是三种控制方法下塔式起重机悬臂的运动轨迹；
图3是三种控制方法下塔式起重机小车的运动轨迹。
图4是三种控制方法下塔式起重机负载负载平行于悬臂方向的摆动角度；
图5是三种控制方法下塔式起重机负载负载垂直于悬臂方向的摆动角度。
图中：1-小车，2-悬臂，3-缆绳，4-负载，5-悬臂驱动电机，6-小车驱动电机。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
针对于欠驱动塔式起重机系统的控制问题，本实施例给出一种基于快速有限时间指令滤波器的塔式起重机控制方法，包括如下步骤：
步骤S1：基于拉格朗日方程构建塔式起重机动力学模型，并转化为状态方程；定义i为第i次控制，i≥0；将塔式起重机悬臂和小车的实际反馈位置与期望位置的差作为位置跟踪误差，并设定位置跟踪误差在工程上所允许的位置跟踪误差范围区间。
塔式起重机动力学模型包括悬臂的旋转动力学模型、小车的移动动力学模型和负载的摆动动力学模型；
悬臂的旋转动力学模型：
（1）
小车的移动动力学模型：
（2）
悬臂的旋转和小车的移动均通过相应的伺服电机进行驱动，即悬臂驱动电机和小车驱动电机。
负载是塔式起重机的欠驱动部分，负载的摆动动力学模型：
（3）
（4）
式（1）-式（4）中，为悬臂的旋转角度，/>为小车的位移，/>为负载平行于悬臂方向的摆动角度，/>为负载垂直于悬臂方向的摆动角度，/>为小车的质量，/>为负载的质量，/>为重力加速度常数，/>为悬臂的惯性矩，/>为缆绳的长度，/>为悬臂的控制扭矩，/>为小车的推力；
将悬臂的旋转动力学模型、小车的移动动力学模型和负载的摆动动力学模型进行整合：
（5）
式（5）中，表示塔式起重机系统的状态参数，/>是惯性矩阵，/>表示向心科氏矩阵，/>是重力矩阵，/>表示控制输入参数，/>表示阻尼系数矩阵；
其中，
其中，
其中，和/>都是正常数。
塔式起重机动力学模型转化的状态方程为：
（6）
其中，
，/>，
；
；
位置跟踪误差：
（7）
其中，，/>是悬臂的期望旋转角度，/>是小车的期望位移。
可根据相应传感器实时采集的悬臂的旋转角度/>和小车的位移/>而得。
步骤S2：当i=0时，进行第0次控制，即执行步骤S201～S205。
S201：定义0次第一补偿滤波器的初始值为，定义0次第二补偿滤波器的初始值为/>。
S202：将位置跟踪误差与0次第一补偿滤波器的初始值的差作为0次位置跟踪补偿误差；根据0次位置跟踪补偿误差和0次第一补偿滤波器的初始值构建0次虚拟控制率；
0次位置跟踪补偿误差：
（8）
0次虚拟控制率：
（9）
其中，
，
且均为正常数；
且均为正常数；
为正的常数，且/>。
S203：根据0次虚拟控制率构建0次FFT指令滤波器，并得到0次FFT指令滤波器的输出值；将0次FFT指令滤波器的输出值与0次虚拟控制率的差作为0次FFT指令滤波器滤波误差。
0次FFT指令滤波器：
（10）
其中，
，
且均为正常数；
为0次FFT指令滤波器的输出值；
0次FFT指令滤波器滤波误差：
（11）
S204：根据0次FFT指令滤波器滤波误差和0次第二补偿滤波器的初始值构建0次第一补偿滤波器，并得到0次第一补偿滤波器的输出值；根据0次第一补偿滤波器的输出值构建0次第二补偿滤波器，并得到0次第二补偿滤波器的输出值。
0次第一补偿滤波器：
（12）
为0次第一补偿滤波器的输出值；
0次第二补偿滤波器：
（13）
其中，
，且/>均为正常数；
为0次第二补偿滤波器的输出值。
S205：将速度传感器实时反馈的悬臂和小车的实际速度向量与0次FFT指令滤波器的输出值的差作为0次速度跟踪误差；将0次速度跟踪误差与0次第二补偿滤波器的输出值作为0次速度跟踪补偿误差。
0次速度跟踪误差：
（14）
0次速度跟踪补偿误差：
（15）
S206：根据0次第一补偿滤波器的输出值、0次第二补偿滤波器的输出值、0次FFT指令滤波器的输出值的导数、系统状态方程、0次位置跟踪补偿误差和0次速度跟踪补偿误差，同时引入快速收敛项，构建0次控制信号，通过调节悬臂驱动电机和小车驱动电机使得悬臂和小车的实际位置与速度发生改变。
0次控制信号：
（16）
其中，为快速收敛项。
S3：计算位置跟踪误差，并判断位置跟踪误差是否位于位置跟踪误差范围区间内；如果位置跟踪误差位于位置跟踪误差范围区间内，则控制完成；如果位置跟踪误差不位于位置跟踪误差范围区间内，则顺序进入下一次控制，即执行步骤S4。
S4：进行第i次控制，即执行步骤S401～S405。
S401：将位置跟踪误差与（i-1）次第一补偿滤波器的输出值的差作为i次位置跟踪补偿误差；根据i次位置跟踪补偿误差和（i-1）次第一补偿滤波器的输出值构建i次虚拟控制率。
i次位置跟踪补偿误差：
（17）
i次虚拟控制率：
（18）
S402：根据i次虚拟控制率构建i次FFT指令滤波器，并得到i次FFT指令滤波器的输出值；将i次FFT指令滤波器的输出值与i次虚拟控制率的差作为i次FFT指令滤波器滤波误差。
i次FFT指令滤波器：
（19）
为i次FFT指令滤波器的输出值；
i次FFT指令滤波器滤波误差：
（20）
S403:根据i次FFT指令滤波器滤波误差和（i-1）次第二补偿滤波器的输出值构建i次第一补偿滤波器，并得到i次第一补偿滤波器的输出值；根据i次第一补偿滤波器的输出值构建i次第二补偿滤波器，并得到i次第二补偿滤波器的输出值。
i次第一补偿滤波器：
（21）
为i次第一补偿滤波器的输出值；
i次第二补偿滤波器：
（22）
为i次第二补偿滤波器的输出值。
S404：将速度传感器实时反馈的悬臂和小车的实际速度向量与i次FFT指令滤波器的输出值的差作为i次速度跟踪误差；将i次速度跟踪误差与i次第二补偿滤波器的输出值的差作为i次速度跟踪补偿误差。
i次速度跟踪误差：
（23）
i次速度跟踪补偿误差：
（24）
S405：根据i次第一补偿滤波器的输出值、i次第二补偿滤波器的输出值、i次FFT指令滤波器的输出值的导数、系统状态方程、i次位置跟踪补偿误差和i次速度跟踪补偿误差，同时引入快速收敛项，构建i次控制信号，通过调节悬臂驱动电机和小车驱动电机使得悬臂和小车的实际位置与速度发生改变。
i次控制信号：
（25）
其中，为快速收敛项。
S5:计算位置跟踪误差，并判断位置跟踪误差是否位于位置跟踪误差范围区间内；如果位置跟踪误差位于位置跟踪误差范围区间内，则控制完成；如果位置跟踪误差不位于位置跟踪误差范围区间内，则执行步骤S6。
S6：顺序进入下一次控制，重复执行步骤S4～S5。
一、可驱部分稳定性分析
对位置跟踪误差、i次速度跟踪误差/>、i次位置跟踪补偿误差/>和i次速度跟踪补偿误差/>取时间导数分别为：
（26）
（27）
（28）
（29）
构造第一个李雅普诺夫函数：
（30）
对取时间导数并结合（28），可得：
（31）
再将i次虚拟控制率表达式带入得:
（32）
构建第二个李雅普诺夫函数为：
（33）
同理，对取时间导数并结合（29）可得：
（34）
将i次控制信号带入得：
（35）
由 和/> 结合李雅普诺夫稳定性判据，可以知道/>和/>在有限时间内趋向于0。
构造第三个李雅普诺夫能量函数为：
（36）
对式（36）进行求导得
（37）
构造第四个李雅普诺夫能量函数为：
（38）
对式（38）求导得：
（39）
其中，，/>。
根据李雅普诺夫稳定性判据，我们得到和/>在有限时间内趋向于一个接近0的小区域。此时由/>，可以知道输出信号/>能在有限的时间内跟踪上期望信号/>。
即：
（40）
是塔式起重机系统驱动部分的状态收敛时间，根据塔式起重机的实际工作情况，当驱动部分稳定后，悬臂和小车到达期望位置，该部分速度降到0，由此可以得到：
（41）
二、欠驱动部分的稳定性分析
将（40）和（41）带入（3）和（4）中可以得到
（42）
（43）
然后，改写成下面形式：
（44）
（45）
构造第五个李雅普诺夫函数：
（46）
对式（46）求导得：
（47）
将（44）、（45）代入（47）可以得到
（48）
通过李雅普诺夫稳定性定理可以得出以下结论，
（49）
表示有界；
将（49）代入（44）和（45）可以得到：
（50）
根据（48）整理得：
（51）
进一步说明和/>是连续的和平方可积的，然后根据芭芭拉定理及其推论，结合（49）可以得证：
（52）
接下来（44）和（45）可以改写成
（53）
然后做以下定义：
（54）
（55）
结合（50），可以根据芭芭拉定理推导出和/>，
（56）
最后，结合（54）和（57）能够得到下面结论：
（57）
三、得出稳定性结论
（58）
可以看出，本发明提出的控制方法在理论上能够实现的作用有：
（1）能够使得塔式起重机可驱动部分悬臂和小车到达期望位置；
（2）能够使得负载的摆动，/>收敛到稳定状态；
（3）其余状态量也均能达到稳定状态。
四、硬件实验验证
为验证本实施例中控制方法有效性，在硬件试验平台上对其进行了实验验证。选择初始条件为：，期望位置为/>，即悬臂逆时针旋转45°，小车沿悬臂往前移动0.4m。
系统可调参数的设定可以参考为：
/>
另外，还一并验证了现有技术的另外两种方法，即：
对比方法一：不带FFT的普通Backstepping控制方法（NO-FFT）；
对比方法二：PID控制方法。
并将本实施例的控制方法与对比方法一和对比方法二做对比。
实验结果如图2-图5所示，本实施例的控制方法、对比方法一和对比方法二的结果分别为实线、点虚线和虚线。
图2显示了三种控制方法下和/>的运动轨迹，即塔式起重机悬臂的运动轨迹。
图3显示了三种控制方法下和/>的运动轨迹，即塔式起重机小车的运动轨迹。
图4和图5显示了三种控制方法下负载的摆动。
（1）在图2中可以看出基于三种控制方法下，塔式起重机悬臂到达期望位置时所用时间是相差在5秒以内，这是相差不多的，对比方法一和对比方法二的悬臂误差都少于0.2%，这是符合实际工程需要的。
（2）同样从图3中可以看出三种控制方法控制下小车到达期望位置的时间也是相差不多的；对于小车的轨迹误差，对比方法一是0.00167m，对比方法二是0.00254m,而本实施例的控制方法是0.00017m,误差分别是对比方法一和对比方法二的1/10和1/15（大概值）。
（3）从图4和图5负载摆动情况看出，本实施例的控制方法对于负载的消摆效果是比较突出，首先是在启动阶段，负载的摆动相比于对比方法一和对比方法二来说比较小，另外能够在10s内把摆动角度稳定在±0.5°内，而对比方法一和对比方法二在30秒时也未能达到这种效果，所以从整体上塔式起重机运行到稳定状态的运行时间来说，本实施例的控制方法的时间大大缩短。

Claims (6)

1.一种基于快速有限时间指令滤波器的塔式起重机控制方法，其特征是：包括如下步骤：
S1：基于拉格朗日方程构建塔式起重机动力学模型，并转化为状态方程；定义i为第i次控制，i≥0；将塔式起重机悬臂和小车的实际反馈位置与期望位置的差作为位置跟踪误差，并设定位置跟踪误差在工程上所允许的位置跟踪误差范围区间；
S2：当i=0时，进行第0次控制，即执行步骤S201～S206；
S201：定义0次第一补偿滤波器的初始值，定义0次第二补偿滤波器的初始值；
S202：将位置跟踪误差与0次第一补偿滤波器的初始值的差作为0次位置跟踪补偿误差；根据0次位置跟踪补偿误差和0次第一补偿滤波器的初始值构建0次虚拟控制率；
S203：根据0次虚拟控制率构建0次FFT指令滤波器，并得到0次FFT指令滤波器的输出值；将0次FFT指令滤波器的输出值与0次虚拟控制率的差作为0次FFT指令滤波器滤波误差；
S204：根据0次FFT指令滤波器滤波误差和0次第二补偿滤波器的初始值构建0次第一补偿滤波器，并得到0次第一补偿滤波器的输出值；根据0次第一补偿滤波器的输出值构建0次第二补偿滤波器，并得到0次第二补偿滤波器的输出值；
S205：将速度传感器实时反馈的悬臂和小车的实际速度向量与0次FFT指令滤波器的输出值的差作为0次速度跟踪误差；将0次速度跟踪误差与0次第二补偿滤波器的输出值作为0次速度跟踪补偿误差；
S206：根据0次第一补偿滤波器的输出值、0次第二补偿滤波器的输出值、0次FFT指令滤波器的输出值的导数、系统状态方程、0次位置跟踪补偿误差和0次速度跟踪补偿误差，同时引入快速收敛项，构建0次控制信号，通过调节悬臂驱动电机和小车驱动电机使得悬臂和小车的实际位置与速度发生改变；
S3：计算位置跟踪误差，并判断位置跟踪误差是否位于位置跟踪误差范围区间内；
如果位置跟踪误差位于位置跟踪误差范围区间内，则控制完成；
如果位置跟踪误差不位于位置跟踪误差范围区间内，则顺序进入下一次控制，即执行步骤S4；
S4：进行第i次控制，即执行步骤S401～S405；
S401：将位置跟踪误差与（i-1）次第一补偿滤波器的输出值的差作为i次位置跟踪补偿误差；根据i次位置跟踪补偿误差和（i-1）次第一补偿滤波器的输出值构建i次虚拟控制率；
S402：根据i次虚拟控制率构建i次FFT指令滤波器，并得到i次FFT指令滤波器的输出值；将i次FFT指令滤波器的输出值与i次虚拟控制率的差作为i次FFT指令滤波器滤波误差；
S403:根据i次FFT指令滤波器滤波误差和（i-1）次第二补偿滤波器的输出值构建i次第一补偿滤波器，并得到i次第一补偿滤波器的输出值；根据i次第一补偿滤波器的输出值构建i次第二补偿滤波器，并得到i次第二补偿滤波器的输出值；
S404：将速度传感器实时反馈的悬臂和小车的实际速度向量与i次FFT指令滤波器的输出值的差作为i次速度跟踪误差；将i次速度跟踪误差与i次第二补偿滤波器的输出值的差作为i次速度跟踪补偿误差；
S405：根据i次第一补偿滤波器的输出值、i次第二补偿滤波器的输出值、i次FFT指令滤波器的输出值的导数、系统状态方程、i次位置跟踪补偿误差和i次速度跟踪补偿误差，同时引入快速收敛项，构建i次控制信号，通过调节悬臂驱动电机和小车驱动电机使得悬臂和小车的实际位置与速度发生改变；
S5:计算位置跟踪误差，并判断位置跟踪误差是否位于位置跟踪误差范围区间内；
如果位置跟踪误差位于位置跟踪误差范围区间内，则控制完成；
如果位置跟踪误差不位于位置跟踪误差范围区间内，则执行步骤S6；
S6：顺序进入下一次控制，重复执行步骤S4～S5。
2.根据权利要求1所述的基于快速有限时间指令滤波器的塔式起重机控制方法，其特征是：步骤S1中，所述塔式起重机动力学模型包括悬臂的旋转动力学模型、小车的移动动力学模型和负载的摆动动力学模型；
悬臂的旋转动力学模型：
（1）
小车的移动动力学模型：
（2）
负载的摆动动力学模型：
（3）
（4）
式（1）-式（4）中，为悬臂的旋转角度，/>为小车的位移，/>为负载平行于悬臂方向的摆动角度，/>为负载垂直于悬臂方向的摆动角度，/>为小车的质量，/>为负载的质量，/>为重力加速度常数，/>为悬臂的惯性矩，/>为缆绳的长度，/>为悬臂的控制扭矩，/>为小车的推力；
将悬臂的旋转动力学模型、小车的移动动力学模型和负载的摆动动力学模型进行整合：
（5）
式（5）中，表示塔式起重机系统的状态参数，/>是惯性矩阵，/>表示向心科氏矩阵，/>是重力矩阵，/>表示控制输入参数，/>表示阻尼系数矩阵；
其中，
其中，
其中，和/>都是正常数。
3.根据权利要求2所述的基于快速有限时间指令滤波器的塔式起重机控制方法，其特征是：步骤S1中，所述状态方程为：
（6）
其中，
，/>，
；
。
4.根据权利要求3所述的基于快速有限时间指令滤波器的塔式起重机控制方法，其特征是：步骤S1中，所述位置跟踪误差为：
（7）
其中，，/>是悬臂的期望旋转角度，/>是小车的期望位移。
5.根据权利要求4所述的基于快速有限时间指令滤波器的塔式起重机控制方法，其特征是：步骤S201中，所述0次第一补偿滤波器的初始值为，所述0次第二补偿滤波器的初始值为/>；
步骤S202中，所述0次位置跟踪补偿误差为：
（8）
所述0次虚拟控制率为：
（9）
其中，
，
且均为正常数；
且均为正常数；
为正的常数，且/>；
步骤S203中，所述0次FFT指令滤波器为：
（10）
其中，，且/>均为正常数；
为0次FFT指令滤波器的输出值；
所述0次FFT指令滤波器滤波误差为：
（11）
步骤S204中，所述0次第一补偿滤波器为：
（12）
为0次第一补偿滤波器的输出值；
所述0次第二补偿滤波器为：
（13）
其中，
，且/>均为正常数；
为0次第二补偿滤波器的输出值；
步骤S205中，所述0次速度跟踪误差为：
（14）
所述0次速度跟踪补偿误差为：
（15）
步骤S206中，所述0次控制信号为：
（16）
其中，为快速收敛项。
6.根据权利要求5所述的基于快速有限时间指令滤波器的塔式起重机控制方法，其特征是：步骤 S401中，所述i次位置跟踪补偿误差为：
（17）
所述i次虚拟控制率为：
（18）
步骤S402中，所述i次FFT指令滤波器为：
（19）
为i次FFT指令滤波器的输出值；
所述i次FFT指令滤波器滤波误差为：
（20）
步骤S403中，所述i次第一补偿滤波器为：
（21）
为i次第一补偿滤波器的输出值；
所述i次第二补偿滤波器为：
（22）
为i次第二补偿滤波器的输出值；
步骤S404中，所述i次速度跟踪误差为：
（23）
所述i次速度跟踪补偿误差为：
（24）
步骤S405中，所述i次控制信号为：
（25）
其中，为快速收敛项。
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