疏浚泥浆浓度最优控制跟踪器的设计与实现

发布时间：2018-06-29 14:03

  本文选题：挖泥船 + 疏浚系统　； 参考：《计算机工程与应用》2017年21期

【摘要】：在疏浚作业过程中,绞吸挖泥船主要的作业参数是由操作人员根据自己的经验确定的,而疏浚操作人员的经验和理论水平也相差较大,所以手动作业的实际产量要远远低于预计产量,效率低下,作业成本偏高,作业质量较差。为了克服该缺点,提出一种基于BP(Back-Propagation)神经网络的疏浚横移过程状态空间建模方法,并设计了疏浚横移过程线性二次型泥浆浓度最优控制跟踪器,应用于疏浚作业智能化控制中。仿真结果表明:二次型最优控制跟踪器的控制稳定性好、响应快、滞后小,跟踪效果好,泥浆浓度提高显著,较好地克服了人工操作缺点。
[Abstract]:In the course of dredging operation, the main operating parameters of the dredger are determined by the operator according to his own experience, and the experience and theoretical level of the dredging operator are also quite different. So the actual output of manual work is far lower than the expected output, the efficiency is low, the cost of operation is high, and the quality of work is poor. In order to overcome this shortcoming, a state space modeling method of dredging transverse movement process based on BP (Back-Propagation) neural network is proposed. A linear quadratic mud concentration optimal control tracker is designed and applied to the intelligent control of dredging operation. The simulation results show that the quadratic optimal control tracker has good control stability, fast response, small lag, good tracking effect, significant increase in mud concentration, and better overcoming the shortcomings of manual operation.
【作者单位】： 河海大学港口海岸与近海工程学院;河海大学疏浚技术教育部工程研究中心;连云港市水利局;
【分类号】：O232;U616

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