神经网络优化多轴机车轨迹控制

"基于神经网络算法的多轴式机车运动轨迹优化" 本文主要探讨了如何利用神经网络算法来优化多轴式机车的运动轨迹，以提升井下机车的运行效率和稳定性。首先，文章指出传统的轨迹控制算法在处理多轴机车时面临计算量大、控制精度低的挑战。随着神经网络技术的发展，因其优秀的非线性拟合、鲁棒性和自适应性，成为解决这一问题的有效工具。 在硬件设计方面，系统根据机车的多轴控制特性完成了相应的控制系统构建，包括必要的硬件和电路设计。这一步是实现神经网络算法的基础，确保了数据采集和控制指令的准确执行。 在控制策略上，文章基于最优控制理论建立了多目标动态评价函数，将机车在满足侧翻约束条件下的运行轨迹要求作为优化目标。这个评价函数考虑了机车运行过程中的多个关键性能指标，如侧向速度、加速度和横摆角速度，旨在实现整体性能的最优化。 神经网络算法被用于处理这个多目标优化问题，通过训练和学习过程，寻找满足各种约束条件下最佳的运行轨迹。在Matlab环境下，对优化后的轨迹进行了数值模拟，结果表明优化方案可以有效缩短机车的运行时间，同时降低运行过程中的波动，从而提高控制精度和系统的稳定性。 仿真分析验证了神经网络算法在机车运动轨迹优化中的实用性，为实际应用提供了理论支持。此外，文章还提到了一个实际应用案例，设计了一种用于采煤机动力回路的漏电闭锁检测装置，该装置在天地科技上海分公司的采煤机中得到了成功应用，显示出了良好的实时检测和保护性能。 本研究通过神经网络算法解决了多轴机车的轨迹优化问题，为提高煤矿的综合开采能力提供了新的技术途径。同时，文中引用的相关文献进一步展示了矿井电气安全和控制技术的研究进展，强调了技术创新在煤矿机械设备中的重要地位。