基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道掘進(jìn)機(jī)推進(jìn)自適應(yīng)PID控制

宋立業(yè) 萬應(yīng)才

遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院，葫蘆島，125105

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基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道掘進(jìn)機(jī)推進(jìn)自適應(yīng)PID控制

宋立業(yè) 萬應(yīng)才

遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院，葫蘆島，125105

針對全斷面隧道掘進(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，該控制器對負(fù)載大范圍擾動有很好的抑制能力，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范圍。

全斷面隧道掘進(jìn)機(jī)；液壓控制；自適應(yīng)控制；大擾動

0 引言

隧道掘進(jìn)機(jī)(tunnel boring machine，TBM)利用旋轉(zhuǎn)刀盤的滾刀擠壓剪切破巖，通過旋轉(zhuǎn)刀盤鏟斗收集石渣，并由皮帶運(yùn)輸?shù)蕉赐?。TMB掘進(jìn)過程中，刀盤的總推力和總扭矩影響刀具貫入巖石的深度、切削載荷、刀具磨損、刀盤主軸壽命[1]。推進(jìn)速度和推進(jìn)壓力是刀盤推進(jìn)總壓力和總扭矩的主要影響因素，直接影響TBM的掘進(jìn)效率。刀盤破巖時，刀盤負(fù)載會發(fā)生較大變化，推進(jìn)油缸的壓力和速度隨之發(fā)生較大波動。隧道掘進(jìn)過程中，推進(jìn)控制器需要在巖石硬度不斷變化、地層條件復(fù)雜、刀盤載荷不平衡等環(huán)境下精確控制推進(jìn)壓力和推進(jìn)速度，保證掘進(jìn)效率。

胡國良等[2]建立的縮尺TBM試驗(yàn)臺能在負(fù)載變化時，單獨(dú)調(diào)節(jié)推進(jìn)速度和推進(jìn)壓力達(dá)到設(shè)定值；施虎等[3]將單神經(jīng)元應(yīng)用到推進(jìn)PID控制中，有效消除了推進(jìn)過程中液壓系統(tǒng)及負(fù)載的非線性因素的影響。

當(dāng)前，推進(jìn)控制的研究主要集中在對刀盤推進(jìn)速度的控制，以設(shè)定的固定推進(jìn)速度為控制目標(biāo)，以推進(jìn)油缸位移和壓力為反饋信號，通過控制策略調(diào)節(jié)達(dá)到跟隨設(shè)定目標(biāo)。目前的研究沒有對推進(jìn)壓力和速度互相影響的因素進(jìn)行分析，在巖石硬度過大、推進(jìn)油缸推進(jìn)速度降低的情況下，傳統(tǒng)的速度控制器仍使推進(jìn)油缸速度增加，導(dǎo)致推進(jìn)速度調(diào)節(jié)波動過大，影響工作效率。

本文基于推進(jìn)液壓控制系統(tǒng)模型，在Simulink中將推進(jìn)油缸壓力和推進(jìn)速度作為控制器輸入，將推進(jìn)油缸壓力反饋?zhàn)鳛檎{(diào)節(jié)推進(jìn)速度的參考，利用徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對PID控制在線整定，調(diào)節(jié)推進(jìn)油缸壓力和速度。在調(diào)速閥和溢流閥控制中利用PID控制，根據(jù)流量和壓力返回值，實(shí)時控制比例調(diào)速閥和比例溢流閥開度，使推進(jìn)油缸的推進(jìn)速度和控制器設(shè)定速度保持一致，在液壓仿真環(huán)境下驗(yàn)證建立傳遞函數(shù)的正確性和控制器的控制效果。最后在全斷面硬巖掘進(jìn)機(jī)KSZ-2600上，通過西門子S7-300PLC控制器進(jìn)行了驗(yàn)證。

1 全斷面硬巖掘進(jìn)機(jī)推進(jìn)系統(tǒng)

1.1 全斷面硬巖掘進(jìn)機(jī)工作過程

全斷面硬巖掘進(jìn)機(jī)如圖1所示，首先掘進(jìn)機(jī)的推進(jìn)油缸收回，然后前后2對撐靴伸出擠壓巖壁，后支撐收回，以上動作完成之后，掘進(jìn)機(jī)處于開始掘進(jìn)狀態(tài)。刀盤開始轉(zhuǎn)動時，以撐靴擠壓巖為支撐點(diǎn)的推進(jìn)油缸伸出，使刀盤向前移動，刀盤上的刀具在轉(zhuǎn)動過程中貫入巖石，對巖石進(jìn)行擠壓剪切破碎[3]。推進(jìn)油缸達(dá)到設(shè)定伸出長度后，推進(jìn)過程完成，此時后支撐伸出，擠壓巖壁的前后撐靴收回，由于刀盤質(zhì)量大，推進(jìn)油缸前端靜止，推進(jìn)油缸收回時帶動其后部連接的前后2對撐靴前移，撐靴再次伸出擠壓巖壁，后支撐收回，掘進(jìn)機(jī)恢復(fù)到開始掘進(jìn)前的初始狀態(tài)，依次進(jìn)行下一循環(huán)。

圖1 全斷面硬巖掘進(jìn)機(jī)三維模型Fig.1 3D model of full cross section tunnel boring machine

1.2 全斷面硬巖掘進(jìn)機(jī)推進(jìn)液壓系統(tǒng)原理

圖2所示的全斷面液壓掘進(jìn)機(jī)推進(jìn)系統(tǒng)由油泵2供油，三位四通電磁換向閥4打開時，通過調(diào)節(jié)比例調(diào)速閥3，使推進(jìn)油缸7的無桿腔內(nèi)大量進(jìn)油，同時控制比例溢流閥5，使推進(jìn)油缸無桿腔內(nèi)壓力增大，推動刀盤前進(jìn)。壓力傳感器6和位移傳感器8檢測推進(jìn)油缸壓力和伸出位移，經(jīng)過控制器調(diào)整，然后輸出調(diào)節(jié)比例溢流閥和比例調(diào)速閥的輸入信號，對液壓控制系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)節(jié)[4]。

1.溢流閥 2.油泵 3.比例調(diào)速閥 4.三位四通電磁換向閥 5.比例溢流閥 6.壓力傳感器 7.推進(jìn)油缸 8.速度傳感器圖2 全斷面液壓掘進(jìn)機(jī)推進(jìn)液壓控制原理圖Fig.2 Full cross-section hydraulic boring machine to promote hydraulic control schematic

1.3 全斷面硬巖掘進(jìn)機(jī)掘進(jìn)數(shù)據(jù)分析

KSZ-2600型全斷面快速硬巖掘進(jìn)機(jī)以西門子S7-300 PLC為主控器，對推進(jìn)速度和推進(jìn)壓力單獨(dú)PID控制。KSZ-2600掘進(jìn)時間內(nèi)的推進(jìn)速度、推進(jìn)壓力及刀盤轉(zhuǎn)速的掘進(jìn)數(shù)據(jù)如圖3所示。

(a)刀盤轉(zhuǎn)速

(b)推進(jìn)壓力

(c)推進(jìn)速度圖3 KSZ-2600掘進(jìn)歷史數(shù)據(jù)Fig.3 KSZ-2600 excavation history data

通過分析上述數(shù)據(jù)可知，在掘進(jìn)過程中，刀盤轉(zhuǎn)速在6～7.5 r/min內(nèi)波動，推進(jìn)速度在5～50 mm/min內(nèi)波動。全斷面掘進(jìn)機(jī)單獨(dú)以速度為控制量時，若推進(jìn)壓力比較大，則推進(jìn)速度比設(shè)定值下降明顯，此時控制器經(jīng)PID調(diào)節(jié)的輸出增量增大，使速度繼續(xù)升高。隨著掘進(jìn)的進(jìn)行，當(dāng)?shù)侗P前方壓力釋放后，推進(jìn)速度比設(shè)定值高出很多，控制器控制的液壓油缸推進(jìn)速度調(diào)量增大。由于傳感器采樣頻率和液壓系統(tǒng)的滯后性，誤差大范圍調(diào)整會導(dǎo)致推進(jìn)速度和推進(jìn)壓力波動范圍變大。全斷面掘進(jìn)機(jī)在推進(jìn)壓力和推進(jìn)速度波動較大的條件下長期工作，會帶來掘進(jìn)時間和刀具壽命縮短、核心機(jī)械結(jié)構(gòu)部件損壞等一系列問題。

針對以上實(shí)際掘進(jìn)面臨的問題，將推進(jìn)壓力在單位時間內(nèi)的平均值作為推進(jìn)壓力與推進(jìn)速度聯(lián)合控制的一個控制量輸入。當(dāng)推進(jìn)壓力大于設(shè)定壓力時，保持推進(jìn)速度控制器控制增量不變；反之，推進(jìn)速度則由RBF-PID控制。

2 推進(jìn)系統(tǒng)建模

推進(jìn)過程中，比例調(diào)速閥在穩(wěn)定工作情況下，調(diào)速閥的輸出流量即節(jié)流閥閥口處的流量方程[5]為

q2=kq2y2

(1)

式中，q2為節(jié)流閥出口的流量，L/min；kq2為流量增益；y2為節(jié)流閥閥芯位移，mm。

節(jié)流閥的運(yùn)動方程為

(2)

式中，F(xiàn)M2為比例電磁鐵在給定電流時產(chǎn)生的推力，N；m為節(jié)流閥閥芯質(zhì)量，kg；D2為黏性摩擦系數(shù)，N·m/s；K2為節(jié)流閥等效彈簧剛度，N/m。

如果溢流閥出口直接接油箱，壓力近似為零，則通過錐閥閥口處的流量方程為

q3=kq3y3+kp3pL

(3)

式中，q3為錐閥閥口處的流量，L/min；y3為節(jié)流閥閥芯位移，m；kq3為流量增益；kp3為流量-壓力系數(shù)；pL為負(fù)載壓力，MPa。

假定液壓缸工作腔內(nèi)各處壓力相同，油液溫度和體積彈性模量可認(rèn)為是常數(shù)，液壓缸內(nèi)泄漏為層流流動。此時液壓缸的流量連續(xù)性方程可表示為

(4)

式中，A為液壓缸活塞作用面積，m2；x為活塞的位移，m；Ctc為黏滯阻尼系數(shù)，N·m/s；V為液壓缸高壓腔及進(jìn)油管路油液體積，m3；E為油液體積彈性模量，Pa。

液壓缸的動態(tài)方程為

(5)

式中，M為移動部件的總質(zhì)量，kg；BV為彈簧的阻尼系數(shù)，m3/(Pa·s)；FL為作用在活塞桿上的外加負(fù)載力，N；k為彈簧負(fù)載剛度。

當(dāng)輸入一定的電壓時，動態(tài)方程為

(6)

式中，U(t)為給定電壓，V；L為電感，H；I為電流，A；R為電阻，Ω；kv為位移返回增益系數(shù)。

比例電磁鐵內(nèi)部的線圈可以把電流轉(zhuǎn)化成力，比例溢流閥的先導(dǎo)閥的傳遞函數(shù)為

FM=KFI

(7)

式中，F(xiàn)M為線圈產(chǎn)生的電磁力，N；KF為電流與力的增益系數(shù)。

通過以上的分析和推導(dǎo)，分別得出推進(jìn)系統(tǒng)的比例調(diào)速閥、比例溢流閥、推進(jìn)液壓缸、負(fù)載的傳遞函數(shù)，根據(jù)現(xiàn)場的實(shí)際參數(shù)賦值，進(jìn)而得到實(shí)際的模型。比例調(diào)速閥[6]的傳遞函數(shù)為

(8)

比例溢流閥的先導(dǎo)閥的傳遞函數(shù)[7]為

(9)

k1=ksy+a0kpyk2=2ζy(ksy+a0kpy)

式中，wy為先導(dǎo)閥面積增益，wy=3.78 mm；ksy為銜鐵組件等效彈簧剛度，ksy=2921 N/m；kpy為先導(dǎo)閥口的壓力增益，kpy=47.4 MPa/cm；A0為先導(dǎo)閥流通面積，A0=2.54 mm2；fm為先導(dǎo)級固有頻率，fm=493 Hz；ζm為先導(dǎo)級阻尼系數(shù)，ζm=0.8。

比例溢流閥的主閥傳遞函數(shù)為

(10)

式中，fv為主閥運(yùn)動主導(dǎo)折轉(zhuǎn)頻率，fv=3.4 Hz；f1為閥前管路固有頻率，f1=8.1 Hz；kop為主閥流量壓力系數(shù)，kop=29.4 MPa·s/cm3。

推進(jìn)液壓缸的傳遞函數(shù)[8]為

(11)

負(fù)載的傳遞函數(shù)為

(12)

3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法

RBF網(wǎng)絡(luò)是一種用于解決模式分類的三層前饋網(wǎng)絡(luò)，包括輸入層、隱含層和輸出層[9]。輸入層到隱含層之間的權(quán)值固定為1，即輸入層對信息不作任何處理，僅僅將輸入變量分配給隱含層，隱含層的一個神經(jīng)元代表一個徑向基函數(shù)。隱含層到輸出層的權(quán)重可調(diào)。隱含層節(jié)點(diǎn)由像高斯基函數(shù)那樣的輻射狀作用函數(shù)組成，其節(jié)點(diǎn)數(shù)不需要像 BP網(wǎng)絡(luò)那樣進(jìn)行預(yù)先設(shè)定，而是在學(xué)習(xí)過程中不斷增加，直到滿足誤差指標(biāo)為止。RBF的輸出層節(jié)點(diǎn)通常是簡單的線性函數(shù)?；赗BF網(wǎng)絡(luò)整定的PID控制由RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器和 PID控制器兩部分組成。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器通過被控對象的輸入輸出數(shù)據(jù)辨識出被控對象的近似模型，并以此代替被控對象的輸入輸出關(guān)系。PID控制器的參數(shù)通過 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)整定。在RBF網(wǎng)絡(luò)辨識器結(jié)構(gòu)中，X=(x1，x2，…，xn)為網(wǎng)絡(luò)的輸入向量。設(shè)RBF網(wǎng)絡(luò)的徑向基向量H=(h1，h2，…，hn)，hj(j=1，2，…，m)為高斯基函數(shù)，可得

網(wǎng)絡(luò)的第j個節(jié)點(diǎn)的中心矢量Cj=(c1j，c2j，…，cnj) ，設(shè)網(wǎng)絡(luò)的基寬度向量Dj=(d1，d2，…，dm)，其中，dj為節(jié)點(diǎn)j的基寬度參數(shù)，dj>0。網(wǎng)絡(luò)的權(quán)向量為

W=(w1，w2，…，wm)

辨識網(wǎng)絡(luò)的輸出為

ymout(k)=w1h1+w2h2+…+wmhm

辨識器的性能指標(biāo)函數(shù)為

J1=(yout(k)-ymout(k))2/2

TBM動作時，對其控制精度要求不是特別高，因此對控制精度要求不是特別高的部分可以通過網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以及權(quán)值調(diào)整來修正?？刂破鳛樵隽渴絇ID控制器，控制誤差為

e(k)=rn(k)-yout(k)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定指標(biāo)為

E(k)=e2(k)/2

增量式PID算法[10]的表達(dá)式為

Δu(k)=kp(e(k)-e(k-1))+kie(k)+

kd(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))

其中，kp、ki、kd的調(diào)整采用梯度下降法，即

4 MATLAB仿真分析

如圖4所示，將設(shè)定的推進(jìn)速度與實(shí)時檢測的推進(jìn)油缸速度進(jìn)行比較，并將產(chǎn)生的誤差送入RBF-PID控制器，RBF訓(xùn)練并不斷調(diào)整PID中參數(shù)，使系統(tǒng)在誤差范圍內(nèi)跟隨設(shè)定速度。同時檢測推進(jìn)油缸壓力，如果推進(jìn)油缸壓力達(dá)到設(shè)定壓力上限，則通過速度壓力調(diào)節(jié)，減小給定速度，避免推進(jìn)過程中刀盤前方壓力過大時，依然增大推進(jìn)速度調(diào)整增量，使控制推進(jìn)速度持續(xù)增大。

圖4 推進(jìn)控制系統(tǒng)框圖Fig.4 Block diagram of propulsion control system

根據(jù)圖4，在MATLAB Simulink搭建的仿真模型中進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。在負(fù)載保持不變的情況下，推進(jìn)油缸推進(jìn)速度設(shè)定值為0.8 mm/s，經(jīng)過控制器控制[11]，使推進(jìn)油缸伸出速度達(dá)到設(shè)定的0.8 mm/s，并保持穩(wěn)定。在負(fù)載不發(fā)生變化時，推進(jìn)速度響應(yīng)曲線如圖5所示；在4 s時，施加50 kN擾動負(fù)載，如圖5所示，在負(fù)載發(fā)生擾動的情況下，控制器依然能使系統(tǒng)快速穩(wěn)定，達(dá)到設(shè)定速度。

圖 5 有無負(fù)載擾動時推進(jìn)速度控制Fig.5 Propulsion speed control with and without load disturbance

(a)推進(jìn)油缸負(fù)載突變

(b)控制器輸出增量 1.有推進(jìn)油缸壓力信號 2.無推進(jìn)油缸壓力信號圖6 壓力突變時控制器輸出增量Fig.6 When the pressure changes the controller output incremental

圖6a所示為推進(jìn)油缸的負(fù)載壓力突變，圖6b中,實(shí)線表示控制器在調(diào)節(jié)推進(jìn)油缸速度時，沒有將推進(jìn)油缸壓力信號作為推進(jìn)速度調(diào)節(jié)的輸入，推進(jìn)速度控制器輸出的誤差增量比推進(jìn)壓力正常時增大100倍，這樣會導(dǎo)致推進(jìn)速度調(diào)節(jié)出現(xiàn)較大的誤差，調(diào)節(jié)過程波動頻繁。將推進(jìn)油缸壓力作為推進(jìn)油缸速度調(diào)節(jié)過程中的一個參考量時，當(dāng)推進(jìn)壓力單位時間內(nèi)平均值達(dá)到設(shè)定值上限時，控制器輸出的調(diào)節(jié)增量為零，如圖6b中虛線所示，同時保持壓力突變前的速度。將推進(jìn)油缸壓力信號作為控制器推進(jìn)速度調(diào)節(jié)的輸入時，當(dāng)?shù)侗P負(fù)載突然增大時，經(jīng)RBF-PID控制調(diào)節(jié)，推進(jìn)速度趨于穩(wěn)定，避免了過度調(diào)節(jié)。

如圖7所示，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制對全斷面掘進(jìn)機(jī)推進(jìn)液壓系統(tǒng)的非線性系統(tǒng)具有較好的控制效果，對負(fù)載發(fā)生波動也能快速響應(yīng)[11]。

圖7 常規(guī)PID和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID對比Fig.7 Comparison of conventional PID and RBF neural networks

5 MTALAB與AMESim聯(lián)合仿真

TBM推進(jìn)系統(tǒng)工作模型可分為液壓系統(tǒng)模型和控制系統(tǒng)模型兩部分, 其中液壓模型在 AMESim環(huán)境下構(gòu)造, 控制模型部分則在 MATLAB Simulink中完成[12]。

圖8 MATLAB與AMESim聯(lián)合仿真模型Fig.8 MATLAB and AMESim joint simulation model

在AMESim中將調(diào)速閥和調(diào)壓閥設(shè)定值作為MATLAB的輸出，將推進(jìn)油缸壓力和速度、調(diào)速閥和調(diào)壓閥的位移作為輸出[13]。如圖9所示，仿真時將調(diào)速閥速度設(shè)定為0.8 mm/s，控制推進(jìn)油缸的電磁換向閥在0.6 s時打開，仿真開始3 s后，推進(jìn)油缸的負(fù)載由160 kN變?yōu)?00 kN，如圖9a所示。聯(lián)合仿真開始0.6 s后，打開控制推進(jìn)油缸的電磁換向閥，推進(jìn)速度在0.1 s內(nèi)達(dá)到設(shè)定值；仿真開始3 s后，推進(jìn)油缸負(fù)載突變，推進(jìn)油缸的推進(jìn)速度在0.2 s內(nèi)達(dá)到穩(wěn)定。

(a)推進(jìn)油缸負(fù)載突變

(b)推進(jìn)油缸推進(jìn)速度響應(yīng)圖9 聯(lián)合仿真負(fù)載擾動推進(jìn)速度響應(yīng)Fig.9 Joint simulation load disturbance propulsion speed response

6 試驗(yàn)驗(yàn)證

將KSZ-2600型全斷面快速硬巖掘進(jìn)作為試驗(yàn)平臺，其刀盤直徑為3.6 m，長25 m。通過西門子S7300型PLC采集推進(jìn)壓力、速度和轉(zhuǎn)速，經(jīng)過上位機(jī)控制器程序?qū)ν七M(jìn)控制進(jìn)行分析處理，然后讓PLC調(diào)節(jié)推進(jìn)油缸的調(diào)壓閥和調(diào)速閥，并在上位機(jī)界面顯示控制參數(shù)。

在北京房山硬巖隧道內(nèi)進(jìn)行推進(jìn)控制試驗(yàn)。采集設(shè)備正常運(yùn)行時70 min的推進(jìn)壓力和推進(jìn)速度。如圖10、圖11所示，推進(jìn)壓力在10～13 MPa內(nèi)變化，推進(jìn)速度為25～40 mm/min。試驗(yàn)證明，本文基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID推進(jìn)壓力和推進(jìn)速度聯(lián)合控制方法能夠有效調(diào)節(jié)推進(jìn)壓力和推進(jìn)速度，并保持推進(jìn)速度和推進(jìn)壓力小范圍波動[14]，對外部負(fù)載突變有很好的抑制能力，提高了掘進(jìn)效率。

圖10 推進(jìn)壓力試驗(yàn)數(shù)據(jù)Fig.10 Propulsion pressure of experimental data

圖11 推進(jìn)速度試驗(yàn)數(shù)據(jù)Fig.11 Propulsion speed of experimental data

7 結(jié)語

本文建立了推進(jìn)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，設(shè)計了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器及其他兩個PID閉環(huán)控制器，優(yōu)化了推進(jìn)壓力和推進(jìn)速度耦合關(guān)系。利用MATLAB與AMESIM聯(lián)合仿真驗(yàn)證了所建數(shù)學(xué)模型的準(zhǔn)確性。在負(fù)載發(fā)生較大波動的情況下，控制系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)并達(dá)到穩(wěn)定；同時也驗(yàn)證了推進(jìn)壓力作為推進(jìn)速度控制器的輸入能夠有效地減小推進(jìn)速度的輸出誤差。最后通過全斷面掘進(jìn)機(jī)試驗(yàn)驗(yàn)證了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的推進(jìn)壓力和推進(jìn)速度聯(lián)合匹配控制，可克服地質(zhì)條件復(fù)雜時較大的負(fù)載擾動，提高掘進(jìn)效率。

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(編輯 張 洋)

Adaptive PID Control Based on RBF Neural Network for TBMs

SONG Liye WAN Yingcai

Academy of Electrical and Control Engineering,Liaoning Technical University,Huludao,Liaoning,125105

The matching problems for full cross section TBM thrust pressures and thrust speeds, the applications of RBF neural network algorithm were designed to make the thrust pressures and the thrust speeds matching and speed adaptive controller might quickly follow the set goals. The controller was simulated by MATLAB, and the hydraulic control model of propulsion systems was established in AMESim and co-simulation with MATLAB. By joint simulation, the controller might make the cutter driving speeds and thrust pressures follow the set target when the cutter load pressures were abrupt. Experiments show that the controller has a good ability to suppress the load disturbances, and may improve the propulsion speeds obviously and push the pressure coupling degrees and reduce the fluctuation ranges of the both.

full cross section tunnel boring machine(TBM); hydraulic control; adaptive control; large disturbance

2016-09-30

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51304107)；液壓傳動新技術(shù)及裝備資助項(xiàng)目(LT2013009)

TH137

10.3969/j.issn.1004-132X.2017.14.007

宋立業(yè)，男，1972年生。遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院副教授、博士研究生。主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)自動化、盾構(gòu)機(jī)自動控制。發(fā)表論文20余篇。E-mail:372492761@qq.com。萬應(yīng)才，男，1990年生。遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院碩士研究生。