智能融合优化算法提升旋转冲击锚杆钻机PID参数精度与节能效果

在当前的工业自动化领域，PID控制器因其广泛的应用在各种控制系统中而备受关注。本文主要探讨了如何通过智能融合优化算法对PID参数进行整定，以提升旋转冲击型锚杆钻机液压控制系统的性能。 首先，经典的Ziegler-Nichols（Z-N）法是PID参数整定的一种常用方法，它基于经验公式，提供了一种简单直观的参数调整策略。然而，Z-N法存在一定的局限性，如参数设置可能不适用于所有系统，且需要不断调整以适应特定工况。 为了克服这些不足，本文引入了智能融合优化算法，这是一种结合遗传算法和改进的蚁群算法的技术。智能融合优化算法的基本思路是将PID参数的初始值视为操作对象，通过遗传算法进行初步筛选，然后利用改进的蚂蚁搜索策略调整参数选择的概率和信息素更新规则，以寻找全局最优解。这种混合优化方法不仅提高了参数整定的精度和效率，还避免了传统方法可能出现的局部最优问题。 在具体应用中，作者将该智能融合优化算法应用于某型号旋转冲击型锚杆钻机的液压控制系统，其传递函数具有一定的复杂性。通过对系统传递函数进行仿真，当输入为单位阶跃信号时，算法能够有效地整定出适应不同工况的PID参数。结果显示，智能融合优化算法能够使锚杆钻机在变行程机构缓冲腔峰值油压变化的情况下，自动调整工作参数，从而确保设备在最佳参数匹配条件下以最大功率运行，显著提高了工作效率并降低了能耗。 本文的研究不仅创新了PID参数整定的方法，而且通过实际应用证明了智能融合优化算法的有效性和实用性。这一成果对于提升工业机械，尤其是矿用机械的性能和能效具有重要意义，对于推动智能控制技术在矿业装备中的应用具有积极的推动作用。