基于RBF神经网络的隧道掘进机推进自适应PID控制

发布时间：2018-09-13 14:46

【摘要】：针对全断面隧道掘进机的推进压力和推进速度的匹配问题,应用RBF神经网络算法设计了使推进压力和推进速度匹配且推进速度能快速跟随设定目标的自适应控制器。先在MATLAB中建立推进控制系统仿真模型,分析控制器自适应控制效果,然后在AMESim中建立推进系统液压控制模型,并与MATLAB联合仿真。联合仿真验证该控制器能在刀盘负载压力波动突变的情况下,使刀盘推进速度和推进压力跟随设定目标。试验证明,该控制器对负载大范围扰动有很好的抑制能力,能明显提高推进速度和推进压力耦合度并减小两者的波动范围。
[Abstract]:Aiming at the matching problem of propulsion pressure and speed of full-section tunnel tunneling machine, an adaptive controller is designed by using RBF neural network algorithm to match the propulsion pressure and speed and the speed of propulsion can follow the set target quickly. Firstly, the simulation model of propulsion control system is established in MATLAB, and the adaptive control effect of controller is analyzed. Then, the hydraulic control model of propulsion system is established in AMESim, and the simulation is combined with MATLAB. The joint simulation shows that the controller can make the speed and pressure of the cutter head follow the set target when the load pressure fluctuates suddenly. The experiments show that the controller has a good ability to restrain the load disturbance in a large range, and it can obviously improve the speed of propulsion and the coupling degree of propulsion pressure, and reduce the fluctuation range of both.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51304107) 液压传动新技术及装备资助项目(LT2013009)
【分类号】：U455.31

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2241480