【摘 要】
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液压推进系统在硬岩掘进机(Tunnel Boring Machine,TBM)掘进过程中起重要作用,其控制性能直接影响掘进的安全与效率。采用传统的试凑法对TBM 推进系统PID 控制参数进行人工调整,不仅工作量大且难以达到较好的控制效果。本文分析TBM 液压推进系统机理,建立了液压推进系统模型,提出基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的PID 控制器参数
【机 构】
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上海交通大学自动化系 系统控制与信息处理教育部重点实验室,上海 200240
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液压推进系统在硬岩掘进机(Tunnel Boring Machine,TBM)掘进过程中起重要作用,其控制性能直接影响掘进的安全与效率。采用传统的试凑法对TBM 推进系统PID 控制参数进行人工调整,不仅工作量大且难以达到较好的控制效果。本文分析TBM 液压推进系统机理,建立了液压推进系统模型,提出基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的PID 控制器参数优化策略。将PID 控制器参数当成粒子群中的粒子,得到最优粒子作为液压推进系统PID 控制器参数。仿真结果显示,PSO-PID 控制器获得了较好的控制性能。
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