【摘要】：針對(duì)全斷面隧道掘進(jìn)機(jī)的推進(jìn)壓力和推進(jìn)速度的匹配問題,應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計(jì)了使推進(jìn)壓力和推進(jìn)速度匹配且推進(jìn)速度能快速跟隨設(shè)定目標(biāo)的自適應(yīng)控制器。先在MATLAB中建立推進(jìn)控制系統(tǒng)仿真模型,分析控制器自適應(yīng)控制效果,然后在AMESim中建立推進(jìn)系統(tǒng)液壓控制模型,并與MATLAB聯(lián)合仿真。聯(lián)合仿真驗(yàn)證該控制器能在刀盤負(fù)載壓力波動(dòng)突變的情況下,使刀盤推進(jìn)速度和推進(jìn)壓力跟隨設(shè)定目標(biāo)。試驗(yàn)證明,該控制器對(duì)負(fù)載大范圍擾動(dòng)有很好的抑制能力,能明顯提高推進(jìn)速度和推進(jìn)壓力耦合度并減小兩者的波動(dòng)范圍。
[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.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51304107) 液壓傳動(dòng)新技術(shù)及裝備資助項(xiàng)目(LT2013009)
【分類號(hào)】：U455.31

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2241480