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摘要
桥式起重机系统具有非线性、多耦合以及参数时变性的特点、且负载防摇控制因具有欠驱动性而对环境变化更为敏感，因此基于更高精度的起重机模型的防摇控制系统可以更好地保障桥式起重机的防摇控制效果。基于数据驱动对起重机进行学习建模，提高对起重机尤其其非线性特性的建模精度。将起重机的输入数据、实际输出数据与通用仿真模型的输出数据之差作为训练数据集，利用高斯回归训练学习获得其残差数据模型，并基于流式数据持续学习起重机系统的动态变化规律以保障残差数据模型的精度。基于残差数据模型和通用线性模型设计起重机防摇控制算法，提高对起重机防摇控制的鲁棒性和稳定性。通过仿真和实验结果分析可知，基于数据驱动的桥式起重机防摇控制方法具有更好的环境适应性和鲁棒性，能够有效提高桥式起重机的防摇控制效果。
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