基于模糊神经网络PID的煤矿掘进机俯仰控制研究
毛清华1
陈彦璋1
马骋2
王川伟1
张飞1
柴建权1
1.西安科技大学机械工程学院,陕西西安 710054;陕西省矿山机电装备智能检测与控制重点实验室,陕西西安 7100542.陕西陕煤黄陵矿业有限公司,陕西延安 727307
摘要：目前煤矿掘进机俯仰控制主要采用PID控制方法,在掘进机俯仰控制时变性与液压系统非线性情况下的控制精度不高.掘进机俯仰控制通过控制液压缸行程实现,将传统PID算法与模糊控制、神经网络等相结合,可有效提高液压缸行程控制精度.提出了一种基于模糊神经网络PID的煤矿掘进机俯仰控制方法.通过分析掘进机支撑部运动学关系,得到俯仰角与支撑部液压缸的数学关系;介绍了掘进机俯仰控制液压系统工作原理,建立了液压系统及其传递函数模型;将模糊控制与神经网络相结合,形成模糊神经网络,利用模糊神经网络优化PID控制参数,再结合支撑机构数学模型和液压系统传递函数模型,建立掘进机俯仰角模糊神经网络PID控制模型,实现煤矿掘进机俯仰机构自动精确控制.该方法可使掘进机俯仰机构更加快速、准确到达预设位置,解决掘进机俯仰控制中的时变性与非线性难题.仿真结果表明:模糊神经网络PID控制算法相较于模糊PID和PID控制算法,跟踪误差分别降低了 69.34％和74.49％.通过液压缸位移控制模拟煤矿掘进机在突变工况和跟随工况下的俯仰控制,结果表明:模糊神经网络PID控制算法相比模糊PID和PID控制算法,俯仰控制跟踪误差最小,对位置信号的平均响应时间分别缩短了 27.22％和50.33％,动态控制性能更好.
关键词：掘进机俯仰控制俯仰角模糊神经网络PID液压系统液压缸位移控制支撑机构
分类号：TD632.2(矿山电工)
资助基金：国家重点研发计划(2023YFC2907600)国家自然科学基金(52174150)陕西省重点研发计划专项项目(2023-LL-QY-03)
论文发表日期：2024-08-10
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 135-143 )
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