神经网络PID控制在挖掘机提升系统中的应用研究

"寇桂岳,超宽带通信系统,矿井无线通信,汽车零部件设计制造" 在"挖掘机提升系统神经网络PID控制的研究"这篇论文中，作者探讨了如何改善挖掘机提升系统的控制性能。提升系统是挖掘机的重要组成部分，它负责操作挖斗的上升和下降，对于挖掘作业的效率和安全性至关重要。在实际工作中，提升系统可能会受到各种不确定性因素的影响，例如井下运煤车经过时的干扰，这要求提升系统具有高度的稳定性和快速的响应能力。 为了应对这种挑战，作者提出了基于BP神经网络的PID控制器设计方案。PID（比例-积分-微分）控制是一种广泛应用的反馈控制策略，能够有效地调整系统的输出以跟踪设定值。然而，经典的PID控制在面对非线性和时变特性时可能表现不佳。BP（Backpropagation）神经网络则具备自我学习和适应性，能处理复杂的非线性关系，并具有良好的抗干扰能力。 将神经网络与PID控制结合，可以利用神经网络的学习特性来弥补PID的不足。通过Matlab进行仿真实验，结果表明这种结合方式提高了控制器的精度和适应性，使得提升系统在面对井下突发情况时能够迅速调整，达到满意的控制效果。这种控制策略不仅对于挖掘机提升系统有显著的改进，也为其他类似的工业控制系统提供了新的思路。 然而，尽管这种神经网络PID控制方案在理论上表现出色，但在实际应用中，还需要进一步研究如何应对井下各种不可预见的干扰，以及如何优化神经网络的训练过程以提高实时性能。此外，该研究也强调了对矿井无线通信系统的需求，因为良好的通信系统是实现高效控制的基础。文中提到的超宽带（UWB）通信技术因其能在复杂环境中提供稳定的通信能力，被看作是矿井无线通信的一种解决方案。尽管本文并未深入探讨UWB技术，但提到了相关文献，这些文献展示了UWB在矿井通信领域的潜力和已有的研究成果。 这篇研究通过神经网络增强的PID控制方法，提升了挖掘机提升系统的控制性能，同时揭示了矿井环境下无线通信的重要性。这一工作为未来工程机械控制和矿井通信技术的进一步发展提供了理论基础和实践指导。