【摘 要】
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针对掘进机在进行巷道掘进作业时的掘进速度和工作压力匹配度不高,导致影响巷道掘进效率和掘进机使用寿命的问题,提出了RBF神经网络算法与自适应PID控制原理相结合的系统控制
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针对掘进机在进行巷道掘进作业时的掘进速度和工作压力匹配度不高,导致影响巷道掘进效率和掘进机使用寿命的问题,提出了RBF神经网络算法与自适应PID控制原理相结合的系统控制方案,设计了能对系统工作时的推进速度和工作压力进行优化配并自动跟进系统目标轨迹的自适应控制器。利用AMEsim及MATLAB仿真分析软件建立掘进机推进系统的联合仿真分析模型,对掘进机在不同载荷工况下掘进速度和工作压力的匹配性问题进行了研究,结果表明该控制系统能够提高掘进机在不同工况下掘进速度和工作压力的匹配性,对掘进过程中的负载扰动具有较强
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