基于RBF的掘进机自适应PID推进控制系统 论文

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，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。该方案设计了一种能够对系统工作时的推进速度和工作压力进行优化配比，并自动跟进系统目标轨迹的自适应控制器。为了验证该控制系统的有效性，利用AMEsim及MATLAB仿真分析软件建立了掘进机推进系统的联合仿真分析模型。在不同载荷工况下，对掘进速度和工作压力的匹配性问题进行了研究，结果表明，该控制系统能够显著提高掘进机在各种工况下的匹配性，对掘进过程中的负载扰动具有较强的抑制效果，从而有效提升了掘进机的工作效率和使用寿命。

如需进一步了解RBF神经网络与PID控制的相关内容，可以参阅以下资源：

• 基于RBF神经网络的PID自适应控制：下载链接

• RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真示例程序：下载链接

• RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真全书及代码：下载链接

• 神经网络自适应PID控制器的研究与仿真：下载链接

这些资料将为您提供更多技术细节，帮助您深入理解所讨论的控制系统及其应用。