【摘 要】
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根据井下掘进机行进特点,建立了掘进机履带式行走位姿偏差模型;以履带移动线速度和转向角速度作为路径跟踪控制输入量,利用李雅普诺夫稳定原则和反演法设计并简化了路径跟踪调度的控制律.利用BP神经网络实现对控制律中关键系数的动态优化更新,以实时补偿机身位姿相对于所设计轨迹的跟踪偏差.仿真结果表明,提出的基于BP神经网络的掘进机行进纠偏控制模型结构简单易实现,机身位姿偏差均能在有限的跟踪步骤内收敛为零且转速调整过程平稳,证明本模型控制下的轨迹跟踪效果良好.
【机 构】
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中国矿业大学(北京) 机电与信息工程学院, 北京 100083
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根据井下掘进机行进特点,建立了掘进机履带式行走位姿偏差模型;以履带移动线速度和转向角速度作为路径跟踪控制输入量,利用李雅普诺夫稳定原则和反演法设计并简化了路径跟踪调度的控制律.利用BP神经网络实现对控制律中关键系数的动态优化更新,以实时补偿机身位姿相对于所设计轨迹的跟踪偏差.仿真结果表明,提出的基于BP神经网络的掘进机行进纠偏控制模型结构简单易实现,机身位姿偏差均能在有限的跟踪步骤内收敛为零且转速调整过程平稳,证明本模型控制下的轨迹跟踪效果良好.
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