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2025年塔式起重机行业现状分析:塔式起重机市场需求稳步增长

2025-06-04 15:36:01 报告大厅(www.chinabgao.com) 字号: T| T
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  在2025年,塔式起重机行业持续展现出强劲的发展态势,在建筑领域发挥着至关重要的作用。随着城市化进程的加速和基础设施建设的不断推进,塔式起重机的市场需求稳步增长。在建筑领域,塔式起重机是极为关键的设备。其凭借回转角度大、作业效率高、起重质量大、起升高度大等突出优势,在各类建筑项目中承担着物料运输和建材构件安装等重要任务,尤其在超高层建筑建设中更是不可或缺。然而,塔式起重机在运行过程中存在一些亟待解决的问题,这也促使相关控制方法的研究不断深入。

2025年塔式起重机行业现状分析:塔式起重机市场需求稳步增长

  一、塔式起重机面临的问题剖析

  《2025-2030年中国塔式起重机行业市场分析及发展前景预测报告》指出,塔式起重机的基本控制目标在于实现起重臂、小车及吊钩的精准定位,提升运行效率,同时有效抑制吊钩及物料的晃动,确保安全运行。但目前存在诸多挑战。首先,塔式起重机属于典型的非线性系统。其物理系统对应的数学模型,常见的有绳索长度固定的 4 自由度模型,以及能实现物料起升和降落运动、考虑绳索长度变化的 5 自由度模型,二者均为非线性系统,这对控制系统的性能提出了极高要求。其次,塔式起重机系统是典型的欠驱动系统,可控制的输入量个数少于系统状态变量的个数,与物料摆动相关的状态量无法直接控制,而是依靠起重机的回转运动和小车行走运动之间的耦合关系间接控制,这大大增加了控制器设计的难度。再者,考虑到塔式起重机的运行特点和机构配置,为保障运行安全,其运行速度、加速度等物理量需满足特定物理约束,这就要求在设计控制器时从理论上确保能满足这种特定约束。

  二、塔式起重机的主要控制方法

  为解决上述问题,国内外研究人员提出了多种控制方法,总体上分为开环控制方法和闭环控制方法。

  (一)开环控制方法

  轨迹规划

  轨迹规划旨在通过分析小车和吊钩之间的运动学关系,实现小车的平滑运行,防止速度急剧变化而加剧吊钩和物料的摆动。通过构造微分平坦输出信号和设计 B 样条曲线,提出了一种考虑状态约束的多目标最优轨迹规划方法,利用改进的非支配近邻免疫算法解决多目标优化问题,显著提高了物料的运送效率。还有研究提出基于自适应 7 段式 S 型速度轨迹的控制策略,有效避免了塔式起重机变幅作业过程中引起的摆动。

  输入整形方法

  输入整形方法是依据对起重机系统频率特性和阻尼比的分析,设计整形器对小车的加速度信号进行整形,以达成小车和吊钩的精确定位与运输任务。有研究通过分析塔式起重机的动力学特性,提出了相应的输入整形方法。也有研究关注塔式起重机非线性动力学对输入整形性能的影响,针对其非线性回转运动中的振动问题,提出了新颖的输入整形方法。

  (二)闭环控制方法

  线性控制方法

  线性控制方法常见的包括 PID 控制、LQR 控制以及增益调度控制等,其中 PID 控制应用最为广泛。为提升塔式起重机起升机构的工作性能,有研究基于 PID 控制策略设计控制器,并通过塔式起重机起升机构变频调速试验验证了该方法的可行性。此外,还涌现出一些基于 PID 形式的优化控制方法,如模糊 PID、粒子群 PID、模糊自整定 PID 等。

  滑模变结构控制

  滑模变结构控制方法以强鲁棒性著称,能够有效抵抗外部扰动和系统参数摄动。与传统线性滑模面不同,有研究提出一种含有非线性滑模面的滑模控制方法,为闭环系统提供可变的阻尼比。考虑到起重机运输过程中的不确定性,一些研究采用模糊神经网络辨识方法,对起重机系统模型的不确定项进行在线辨识,并用 PSO 算法优化滑模控制器的参数。还有研究采用 2 层分数阶滑模面,分别用于控制臂架小车的位移和起重臂的回转角。

  基于能量法的控制

  为解决双摆式塔式起重机负载两级摆动幅度大、定位精度不高、抗干扰能力差的问题,有研究考虑起重机非线性特性,基于能量强耦合的方法,深入分析塔式起重机转臂转动和物料摆动之间的耦合关系,设计出可有效消除物料摆动的控制方法。仿真和试验结果表明,基于能量法的控制方法能有效应用于塔式起重机小车运行和物料摆动控制,具有响应速度快、定位准确、鲁棒性强的优点。

  自适应控制

  与桥式起重机、门式起重机等类似,塔式起重机存在性能参数不确定性项,如负载质量、绳索长度和小车运行距离等时变参数,这给控制器设计带来挑战。自适应控制方法通过在线估计时变参数并反馈给控制系统,成为解决这一问题的有效方案。有研究考虑绳索长度和物料质量的变化,提出自适应控制方法,并通过试验验证了其可行性。模型参考控制(MRC)是通过设计自适应系统,迫使被控对象接近已知参考模型的控制方法,有研究将输入整形法和 MRC 相结合,提出新型自适应控制方法。

  智能控制

  随着自动控制研究的深入,众多智能控制方法被提出并应用于多种起重机系统。有研究提出基于循环神经网络的控制方法,神经网络控制虽能较好抵抗外部扰动和不确定性,但对训练样本依赖程度高。模糊逻辑控制则具有较强的自适应能力,不依赖系统精确的数学模型。还有一系列针对塔式起重机的智能控制方法被提出,如建立能量函数,分析系统的无源特性,利用神经网络对模糊控制的隶属函数进行学习,提高系统的鲁棒性能。

  总体而言,在控制方法的研究中,闭环控制方法相对开环控制方法更适用于非线性的塔式起重机系统。线性控制方法结构简单、易于实现,但控制效果有待提升。现代控制方法如滑模变结构控制、最优控制、模型预测控制等,可应用于非线性、欠驱动的塔式起重机系统。当前,智能控制和平行控制方法是研究热点。不过,目前的研究大多停留在理论层面,部分控制方法仿真效果良好,但受实际应用环境影响,试验结果不理想。例如建筑工地横向风大、物料形状不规则、物料属性不同(如液体晃动)、传感器测量不准甚至无法测量等因素,均会对控制效果产生影响。

  展望未来,塔式起重机控制方法的研究具有明确的方向。在基于能量法的控制器增益方面,虽目前依赖系统参数,系统参数变化大时控制效果受影响,且一些优化方法增加了控制器结构复杂度,但随着配套硬件设备性能提升,有望解决这一问题。考虑到不确定性因素和外部扰动对控制性能影响较大,研究补偿效果更佳的自适应控制和智能控制方法是重要途径。此外,在加快理论研究的同时,不可忽视工程应用,提升硬件性能以增强控制算法的运行能力,将理论方法应用到工程实际中,具有重要的工程价值和潜在的经济效益。

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