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题名基于改进粒子群算法的悬臂式掘进机轨迹跟踪控制方法
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作者
任玉灿
张东辉
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机构
河北建筑工程学院机械工程学院
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出处
《中国矿业》
北大核心
2025年第5期144-151,共8页
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基金
河北省高等学校科学技术研究项目“陆空两用四旋翼搜救无人机研究”资助(编号:ZC2023140)
河北省高层次人才资助项目“主被动闭环融合的调姿隔振一体化并联平台动力耦合特性研究”资助(编号:C20221029)。
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文摘
悬臂式掘进机轨迹控制可以被视为一种解空间内的独立寻优问题。但地下工作环境复杂多变,掘进机在行进过程中可能会遇到各种不确定因素,易在求解复杂优化问题时陷入局部最优解,导致最优解求解效果不佳,影响掘进机轨迹的跟踪控制效果。为了提高轨迹跟踪控制的精确性和稳定性,确保掘进效率和作业安全,本研究提出一种基于改进粒子群算法的悬臂式掘进机轨迹跟踪控制方法。通过跟踪悬臂式掘进机的当前行进状态,得到实际位姿和期望位姿间的偏差。在此基础上,利用粒子群算法调整掘进机机身的移动速度和转向角速度,实现对掘进机行进过程中位姿偏差的补偿,通过位姿偏差补偿实现掘进机的轨迹跟踪控制。在这一过程中,为避免粒子群算法陷入局部最优解,利用小生境进化策略优化粒子的适应度,将粒子划分为不同的子群体(小生境),通过缩小搜索范围的方式使算法更快地收敛到最优解,以此来提高轨迹跟踪控制的效果。通过模拟实验验证该方法的控制效果,经实验发现:应用该方法控制后,悬臂式掘进机在不同位置的方向角值和对应的期望角度值基本一致,实际转向角速度值和期望值基本相同,悬臂式掘进机在X轴和Y轴上的移动轨迹和期望轨迹吻合,说明该方法对掘进机的方向角和转向角速度的控制效果较好,轨迹跟踪控制的性能较高。
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关键词
改进粒子群算法
悬臂式掘进机
轨迹跟踪控制
小生境进化策略
位姿偏差补偿
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Keywords
improve particle swarm optimization algorithm
cantilever tunneling machine
trajectory tracking control
niches evolution strategy
pose deviation compensation
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分类号
TD421
[矿业工程—矿山机电]
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于Hadamard门变异的量子遗传算法
被引量：5
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作者
鄂旭
盖佳妮
周津
杨芳
刘春晓
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机构
渤海大学信息科学与技术学院
渤海大学信息实验管理中心
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2018年第1期143-148,共6页
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基金
辽宁省自然科学基金项目(2014020141)
辽宁省社会科学规划基金项目(L14AGL0001)
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文摘
为了解决量子遗传算法在函数优化过程中容易陷入局部极值问题，提出了一种Hadamard门变异的量子遗传算法。核心思想是利用小生境协同进化策略初始化种群，并采用动态调整量子旋转门策略对种群进行更新进化，加快算法的收敛速度，在量子变异过程中不采用量子非门变异而是利用Hadamard门变异操作，增加了种群的多样性，提高了全局搜索能力，保留了优秀信息。通过对典型复杂函数的优化测试，实验结果表明，提出的Hadamard门变异的量子遗传算法在效率和质量上与传统遗传算法和一般的量子遗传算法相比具有一定的优势。
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关键词
遗传算法
量子旋转门
Hadamard门
量子遗传算法
小生境协同进化策略
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Keywords
Genetic algorithm
quantum rotating gate
Hadamard gate
quantum genetic algorithm
nichecoevolution
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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