【摘要】：為了提高刮板輸送機(jī)伸縮機(jī)尾控制系統(tǒng)的工作性能,將一種新的群智能優(yōu)化算法,即教學(xué)與學(xué)習(xí)算法(TLBO)應(yīng)用于機(jī)尾PID控制器的參數(shù)優(yōu)化中,并提出新的自適應(yīng)教學(xué)因子計算方法,其利用完整學(xué)習(xí)階段前、后學(xué)生群體成績的變化來決定教學(xué)因子的取值。研究結(jié)果表明:改進(jìn)后的TLBO算法的精度及穩(wěn)定性均比原TLBO算法的優(yōu)。在建立刮板輸送機(jī)伸縮機(jī)尾控制系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上,利用改進(jìn)的TLBO方法進(jìn)行PID參數(shù)整定,并引入超調(diào)量控制指標(biāo)對適應(yīng)度函數(shù)再次完善,二次優(yōu)化后的刮板輸送機(jī)伸縮機(jī)尾控制系統(tǒng)具有良好控制品質(zhì)和魯棒性。
[Abstract]:In order to improve the working performance of the tail control system of the scraper conveyor, a new swarm intelligence optimization algorithm, (TLBO), is applied to the parameter optimization of the tail PID controller. A new method of calculating adaptive teaching factors is proposed, which determines the value of teaching factors by using the changes of students' scores before and after the complete learning stage. The results show that the precision and stability of the improved TLBO algorithm are better than that of the original TLBO algorithm. On the basis of establishing the model of the tail control system of scraper conveyor, the improved TLBO method is used to adjust the PID parameters, and the overshoot control index is introduced to perfect the fitness function again. After secondary optimization, the retractable tail control system of scraper conveyer has good control quality and robustness.
【作者單位】： 安徽理工大學(xué)煤礦安全高效開采教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;香港大學(xué)電機(jī)電子工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51475001) 中國博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2013M540506) 安徽省博士后基金資助項(xiàng)目(2014B037)~~
【分類號】：TD634.2

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本文編號：2341743