浅析rbf神经网络自整定pid的双护盾掘进机液压推进系统控制

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1、HydraulicsPneumatics＆Seals／No．3．2010基于RBF神经网络自整定PID的双护盾掘进机液压推进系统控制分析侯昆洲徐莉萍任德志张成(河南科技大学机电工程学院，河南洛阳471003)摘要：该文介绍了双护盾掘进机推进系统的工作原理，在AMESim环境下建立了液压系统的模型，根据实际情况对相关参数进行了优化设计，考虑到系统的时变非线性以及复杂工况的影响，采用了基于RBF神经网络自整定PID控制算法，在MATLAB下编写了相应的S函数，通过AMESim／Sinulink与AMESim进行联合仿真分析。仿真结果表明，与常规PID控

2、制相比，该控制器易于实现PID参数的自整定，能明显改善系统的鲁棒性和适应能力。关键词：双护盾；液压推进系统；RBF神经网络PID；AMESim；联合仿真中图分类号：TH137．7文献标识码：A文章编号：1008—0813(2010)03—0019—05SpeedControlforHydraulicThrustSystemofTelescopicShieldTunnelingMachineBasedonPal3F-NNSelTuningPIDControllerHOUKun—-zhouXULi—-pingRENDe—‘zhiZHANGCheng(C

3、ollegeofMechatronics，HenanUniversityofScience&Technology，Luoyang471003，China)Abstract：Thepaperintroducestheprincipleofthethrusthydraulicsystemoftelescopicshieldtunnelingmachine，andbuildthemodleofhydraulicsysteminAMESimenvironment，basisthefacttooptimumdesigntherelevantparametre

4、，consideringthesystemtime—change，non—linearandtheaffectofcomplexoperatingcontion，adoptingthecontrolalforithmofRBFNeuralNetworkSelf—tuningPID．TheS-functioniswritteninMATLABenvironment，theco—simulationofhydraulicandcontrolsystemwascarriedoutbymeansoftheAMESimandMATLAB／Simulinkso

5、ftwareinterface．ThesimulationresultsshowthatcomparedtothegeneralPID，thecontrolcaneasilyachievethesystemparameterSelf-tuningandcanclearimprovethesystemrobustnessandtheadaptability．KeyWords：telescopicshield；hydraulicthrustsystem；RBF—NNPID；AMESim；co—simulation化仿真，仿真分析表明具有自学习和自适应能

6、力的0引言RBF神经网络自整定PID控制器，不但结构简单，而随着我国经济的发展，在铁路、公路、水工等领且能适应环境的变化，具有较强的鲁棒性，可实现盾域必然会出现许多不同的长大隧道，又多处于软硬交构掘进姿态的快速准确控制。替地层中，而双护盾掘进机主要应用于软硬兼有，又1双护盾推进液压系统简介有断层及破碎带的复杂岩层，开挖隧道具有快速、经济、安全、优质等优点，因此，双护盾掘进机具有相双护盾掘进机液压推进系统比较复杂，属变负当数量的市场需求¨。载、大功率、小流量系统，包括主推进和辅助推进，双护盾掘进机是一个超大型的机电液一体化设主推进液压系统14个液压缸

7、分为4组。辅助推进系统备，实际施工工况极其复杂，液压推进系统是一个关的18个液压缸分为4组，采用液压缸分组控制，可以键部分，很难建立精确的数学模型，经过分析，现有简化控制系统，降低成本，运用电液比例控制技术加系统与技术存在如下问题：容易产生超挖和欠挖、洞上相应的控制策略，协调每组的推进压力和推进速度壁质量不高、刀具磨损严重，推进缸顶坏管片，更多对姿态和方向进行控制，避免不必要的超挖或欠挖。依赖人工调节等。为此，可将人工智能技术引入到控推进液压系统的工作原理如下：制系统中，以提高自动化水平，使双护盾掘进机能够双护盾掘进机液压推进系统分主推进液压系统和

8、沿着设计路线准确快速的向前推进。辅助推进液压系统。具有两种掘进模式：双护盾掘进本文将RBF神经网络智能PID控制器应用于双