【摘要】：針對全斷面隧道掘進機的推進壓力和推進速度的匹配問題,應用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計了使推進壓力和推進速度匹配且推進速度能快速跟隨設(shè)定目標的自適應控制器。先在MATLAB中建立推進控制系統(tǒng)仿真模型,分析控制器自適應控制效果,然后在AMESim中建立推進系統(tǒng)液壓控制模型,并與MATLAB聯(lián)合仿真。聯(lián)合仿真驗證該控制器能在刀盤負載壓力波動突變的情況下,使刀盤推進速度和推進壓力跟隨設(shè)定目標。試驗證明,該控制器對負載大范圍擾動有很好的抑制能力,能明顯提高推進速度和推進壓力耦合度并減小兩者的波動范圍。
[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)大學電氣與控制工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51304107) 液壓傳動新技術(shù)及裝備資助項目(LT2013009)
【分類號】：U455.31

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2241480