非线性模型预测控制在地下铲运机导航中的应用

"基于NMPC的地下无人铲运机反应式导航系统-论文" 这篇论文主要研究的是地下无人铲运机的反应式导航技术，特别是针对其中存在的转向与回正滞后以及对宽度变化的弯道适应性不佳的问题。作者提出了一种基于非线性模型预测控制（NMPC）的解决方案，旨在提升地下铲运机的导航性能。 非线性模型预测控制（NMPC）是一种先进的控制策略，它能处理复杂的非线性动态系统。在本论文中，NMPC被应用于设计反应式导航运动控制器，通过对铲运机的非线性动态模型进行预测，来计算出最优的控制序列。这涉及到采用欧拉法推导出铲运机的非线性预测模型，该模型能够反映铲运机在地下环境中的实际运动特性。然后，通过设定基于铲运机操作约束的优化目标函数，求解出控制输入，以实现最佳控制效果。 为了配合NMPC控制器，论文还提出了一种分段式局部路径决策策略。这种策略将地下巷道环境划分为不同的典型作业区域，并为每个区域制定相应的局部参考路径决策。在铲运机运行过程中，根据预测时域内的巷道环境信息实时调整局部参考路径，从而确保路径的适应性和灵活性。局部参考路径信息被传递给NMPC控制器，以指导铲运机进行跟踪。 论文通过仿真实验在多种不同的巷道环境中验证了所提出的反应式导航系统。与基于线性时变模型预测控制（LTV-MPC）的系统相比，该系统表现出了更好的性能。在狭窄巷道中，铲运机能够实现自主导航，且能够有效适应宽度变化的巷道。仿真实验结果显示，铲运机与巷道壁的最小距离保持在0.73米，航向误差能在5秒内收敛至稳定状态，显示出较小的稳态误差。 此研究对于地下无人铲运机的智能化和自动化有着重要的意义，它提高了导航系统的准确性和灵活性，有助于减少人为干预，提升工作效率，同时降低了操作风险。论文中提到的相关技术如NMPC和分段式路径决策策略，是当前智能采矿技术领域的关键进展，对于推动煤炭行业的智慧化和安全化具有深远影响。