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  • ISSN:0253-9993
  • CN: 11-2190/TD

《煤炭学报》

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基于神经网络PID综掘巷道超前支架支撑力自适应控制

DOI:

10. 13225 / j. cnki. jccs. 2018. 1688

作者(Author):

  • 薛光辉
  • 管健
  • 柴敬轩
  • 张昊
  • 瞿圆媛
  • 吴淼

作者单位:

  • 中国矿业大学(北京) 机电与信息工程学院

关键词:

  • 深部开采
  • 围岩控制
  • 超前支护
  • 自适应控制
  • 神经网络PID
  • 摘要
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  • 引用格式

掘进扰动下,煤炭深部开采高地应力会导致深部围岩大范围塑性破坏和强烈动力失稳,且持续时间较长,存在安全隐患,严重威胁着掘进工作面煤矿工人的人身安全。近年来,国内外学者在深部围岩压力变化规律、围岩控制理论和超前支护等方面开展了许多研究,但仍存在许多亟待解决的问题。超前支架的支撑力自适应围岩压力变化可充分利用巷道围岩的自承载能力,避免巷道围岩出现破裂、碎裂等现象。介绍了一种自移式超前支架的结构,分析了该支架支撑力液压控制系统,建立了该控制系统的数学模型,研究了该系统在无控制算法、传统PID控制和神经网络PID控制等情况下的系统性能;根据旗山矿的地质条件建立了围岩-超前支架力学耦合模型,利用FLAC3D软件仿真拟合得到了巷道围岩压力变化曲线;并以此曲线为输入,模拟研究了在传统PID控制和神经PID控制两种算法时超前支架支撑力对巷道围岩压力变化的自适应变化规律。研究结果表明,与传统PID控制相比,采用神经网络PID控制算法后,支架支撑力控制系统调节时间约为2 s,缩短了16倍,超调量约为6%,动态性能得到了改善;自适应围岩压力跟踪误差为0.005 5,改善了6.8倍,证明了神经网络PID控制策略能够对支架支撑力进行控制且其控制效果比传统PID控制效果有较大优势。


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