悬臂掘进机自适应截割控制：PID神经网络优化与仿真验证

本文主要探讨了悬臂式掘进机在恶劣工况下工作载荷突变对设备性能和效率的影响问题。针对这一挑战，研究人员提出了一个创新的自适应截割控制系统的研究。该系统的核心目标是通过精确控制掘进机截割头转速和截割臂摆动速度，使其能够自动适应工作载荷的变化，确保两者之间的协调配合，从而实现高效且平稳的切割作业。 作者首先分析了影响掘进机工作载荷的关键因素，这些因素可能包括岩石硬度、切割深度、机器负载能力以及环境条件等。他们强调了截割控制的重要性，不仅在于保持切割效率，更在于确保系统的稳定性和安全性，防止因负载变化过大导致的机械故障或操作员疲劳。 为了实现这一目标，研究者构建了一个基于PID（比例-积分-微分）神经元网络的自适应控制策略。PID控制器是一种经典的工业控制算法，结合神经元网络的自学习和自适应能力，能实时调整控制参数以优化控制效果。硬件系统结构设计则考虑了实际操作的复杂性，确保了系统的实时性和可靠性。 接着，研究人员建立了一个掘进机截割过程的数学模型，这个模型是理论与实践相结合的产物，有助于深入理解截割控制的动态行为，并为控制策略的优化提供依据。通过仿真分析，他们证实了基于PID神经元网络的自适应截割控制方法表现出卓越的性能。在短短0.1秒内，该系统就能快速响应并准确地将截割头速度和摆动速度调整到设定的目标值，且在稳态状态下，误差几乎可以忽略不计，充分满足了悬臂式掘进机在各种工况下的自适应切割需求。 总结起来，本文的工作对于提升悬臂式掘进机在极端工作条件下的工作效率和稳定性具有重要意义，为矿井开采过程中的智能化控制技术提供了新的研究方向和实践参考。该研究结果对于提升整个煤炭行业的机械化水平和技术含量具有积极的推动作用。