一、 核心定位：破解吊装核心难题 ------ 防摇
集装箱起重机吊装作业中，吊具摆动控制是核心难点，传统完全依赖司机实操经验，新手上手难、资深司机在高强度作业下也难以保持稳定防摇效果，进而影响吊装安全与作业效率。
本方案核心是用 "姿态传感器 + 速度编码器 + 模糊 PID 算法" 提供精准防摇辅助，全程保留人工操控主导权，司机只需专注于起重机行走与对位操作，防摇工作完全交由系统自动处理，通过可视化界面实时反馈设备状态，帮助司机轻松实现平稳、精准吊装。
二、 核心解决方案：刚需传感器 + 成熟模糊 PID 算法
1. 传感器配置
- 核心刚需传感器（防摇控制必备）：
- 姿态传感器：采集吊具摆动角度、摆动角速度；
- 速度编码器：采集大车 / 小车行走速度；
2. 成熟模糊 PID 防摇算法
算法核心逻辑（严谨且落地，无需司机干预）
- 输入：吊具实际摆动角度（目标 0°）、摆动角速度、当前大车 / 小车行走速度；
- 核心步骤（系统自动执行，无需人工操作） ：
- 模糊化：将摆动角度、角速度映射到 "负大、负中、负小、零、正小、正中、正大" 模糊集合；
- 规则推理：基于吊装经验设定规则（如 "摆动角度大 + 角速度快→增大 PID 比例系数，快速抑制摆动"）；
- 参数自整定：根据推理结果，实时自动调整 PID 的 Kp、Ki、Kd；
- 输出：系统自动计算大车 / 小车速度修正量，实现防摇控制（无需司机手动计算修正值）；
- 算法优势：适配集装箱重量变化、行走速度变化等工况，防摇稳定、精度高，是工业起重机防摇的成熟方案，全程自动运行，减轻司机操作负担。
三、 核心模糊 PID 算法
import numpy as np
import time
# 1. 数据预处理：读取核心传感器+高度监测数据并滤波
def get_sensor_data():
# 实际场景：对接RS485/Profinet协议读取真实传感器数据
# 核心防摇数据：摆动角度、摆动角速度、小车行走速度
swing_angle = np.random.uniform(-9, 9) # 吊具摆动角度（°）
swing_speed = np.random.uniform(-4, 4) # 吊具摆动角速度（°/s）
cart_speed = np.random.uniform(0, 1.8) # 小车行走速度（m/s）
# 监测补充数据：吊装高度（辅助精准吊装，非防摇核心）
hoist_height = np.random.uniform(5, 25) # 吊装高度（m，港口作业高度相对固定）
# 滑动平均滤波：剔除港口电磁干扰，保证数据纯净
filter_window = 6
global angle_buffer, speed_buffer
angle_buffer.append(swing_angle)
speed_buffer.append(swing_speed)
if len(angle_buffer) > filter_window:
angle_buffer.pop(0)
speed_buffer.pop(0)
# 滤波后数据
filtered_angle = np.mean(angle_buffer)
filtered_speed = np.mean(speed_buffer)
return filtered_angle, filtered_speed, cart_speed, hoist_height
# 2. 模糊PID类：成熟防摇算法，自动处理防摇
class CraneAntiSwingFuzzyPID:
def __init__(self):
# 初始PID参数
self.Kp = 2.5
self.Ki = 0.08
self.Kd = 0.6
self.error_accumulate = 0 # 积分项累加
self.last_error = 0 # 上一次偏差
# 模糊推理：实时自动整定PID参数（核心，贴合吊装工况）
def fuzzy_adjust_params(self, swing_angle, swing_speed):
angle_abs = abs(swing_angle)
speed_abs = abs(swing_speed)
# 模糊规则1：摆动角度大（>7°），无论角速度快慢，优先快速抑制
if angle_abs > 7:
self.Kp = 8.5 # 增大Kp，快速抵消摆动
self.Ki = 0.04 # 减小Ki，避免积分饱和超调
self.Kd = 2.2 # 增大Kd，抑制角速度变化
# 模糊规则2：摆动角度小（<2°），优先保持稳定，避免二次摆动
elif angle_abs < 2:
self.Kp = 2.5
self.Ki = 0.08
self.Kd = 0.6
# 模糊规则3：中间角度（2°~7°），根据角速度平滑过渡参数
else:
self.Kp = 2.5 + (angle_abs - 2) * 1.2
self.Ki = 0.08 - (angle_abs - 2) * 0.008
self.Kd = 0.6 + (angle_abs - 2) * 0.32
# 角速度越大，Kd适当增大
if speed_abs > 3:
self.Kd += 0.5
# PID计算：自动输出速度修正量，实现防摇
def calculate_speed_correction(self, target_angle, current_angle):
# 偏差计算（目标：0°无摆动）
error = target_angle - current_angle
# 积分项
self.error_accumulate += error
# 微分项（偏差变化率）
error_change = error - self.last_error
# 计算速度修正值（系统自动使用，实现防摇控制）
speed_correction = (self.Kp * error) + (self.Ki * self.error_accumulate) + (self.Kd * error_change)
# 限幅：避免修正值过大，不影响人工操作手感
speed_correction = np.clip(speed_correction, -0.45, 0.45)
# 更新上一次偏差
self.last_error = error
return speed_correction
# 3. 主流程：系统自动防摇 + 可视化参数输出
if __name__ == "__main__":
# 初始化数据缓存和模糊PID对象
angle_buffer = []
speed_buffer = []
anti_swing_pid = CraneAntiSwingFuzzyPID()
target_swing_angle = 0.0 # 目标摆动角度：0°
print("港口起重机防摇辅助系统启动...")
while True:
# 步骤1：获取滤波后的传感器数据（含高度监测数据）
current_angle, current_speed, cart_speed, hoist_height = get_sensor_data()
# 步骤2：模糊PID参数自动整定
anti_swing_pid.fuzzy_adjust_params(current_angle, current_speed)
# 步骤3：系统自动计算速度修正量，实现防摇
speed_correction = anti_swing_pid.calculate_speed_correction(target_swing_angle, current_angle)
# 步骤4：输出可视化参数（展示给司机，辅助精准吊装）
print(f"【可视化界面展示】")
print(f"吊具摆动角度：{current_angle:.2f}°")
print(f"吊具摆动角速度：{current_speed:.2f}°/s")
print(f"小车行走速度：{cart_speed:.2f} m/s")
print(f"吊装高度：{hoist_height:.2f} m")
print(f"系统自动计算速度修正量：{speed_correction:.2f} m/s")
print("-" * 40)
# 10ms采样间隔，满足毫秒级响应（Python可实现）
time.sleep(0.01)安全优先：系统自动完成防摇控制，有效抑制吊具摆动，大幅降低集装箱碰撞、脱落风险，减少设备磨损；