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基于PSO-BP神经网络的临时支架支撑力自适应控制
被引量：
8
1
作者
田劼
李阳
+1 位作者
张磊
刘振
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2023年第7期67-74,共8页
为了使临时支架的支撑力更好地与矿压相适应,提高支架的支护能力,以双联自移式临时支架为研究对象,提出了基于粒子群优化(PSO)-BP神经网络的临时支架支撑力自适应控制方法。利用PSO算法的全局搜索能力及快速收敛特性对BP神经网络的初始...
为了使临时支架的支撑力更好地与矿压相适应,提高支架的支护能力,以双联自移式临时支架为研究对象,提出了基于粒子群优化(PSO)-BP神经网络的临时支架支撑力自适应控制方法。利用PSO算法的全局搜索能力及快速收敛特性对BP神经网络的初始权值进行优化,提高BP神经网络的收敛速度;再通过优化后的BP神经网络实现PID参数在线自调整,构建PSO-BP神经网络优化PID控制器,使临时支架的支撑力更快速、准确地达到预定值,实现临时支架支撑力自适应控制,避免因支护力和顶板压力不匹配而对顶板造成破坏。用单位阶跃信号模拟临时支护支架的期望初撑力进行实验验证,结果表明,与BP神经网络优化PID控制器及传统PID控制器相比,PSO-BP神经网络优化PID控制器可以更快、更准确地达到预期的初撑力,调整时间仅为0.5 s且基本不存在超调。根据实际地质条件仿真模拟开挖支护过程中支架受到的顶板压力,研究3种控制器的支撑力自适应控制效果,结果表明,在PSO-BP神经网络优化PID控制器的控制下,系统误差仅为0.02 MPa,误差最小,控制效果最好。
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关键词
综掘工作面
临时支护
支撑力自适应控制
PSO-BP神经网络
PID
控制
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职称材料
题名
基于PSO-BP神经网络的临时支架支撑力自适应控制
被引量：
8
1
作者
田劼
李阳
张磊
刘振
机构
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
中国矿业大学(北京)煤矿智能化与机器人创新应用应急管理部重点实验室
出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2023年第7期67-74,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(51774293)
中央高校基本科研业务-重点领域交叉创新项目(2022JCCXJD02)。
文摘
为了使临时支架的支撑力更好地与矿压相适应,提高支架的支护能力,以双联自移式临时支架为研究对象,提出了基于粒子群优化(PSO)-BP神经网络的临时支架支撑力自适应控制方法。利用PSO算法的全局搜索能力及快速收敛特性对BP神经网络的初始权值进行优化,提高BP神经网络的收敛速度;再通过优化后的BP神经网络实现PID参数在线自调整,构建PSO-BP神经网络优化PID控制器,使临时支架的支撑力更快速、准确地达到预定值,实现临时支架支撑力自适应控制,避免因支护力和顶板压力不匹配而对顶板造成破坏。用单位阶跃信号模拟临时支护支架的期望初撑力进行实验验证,结果表明,与BP神经网络优化PID控制器及传统PID控制器相比,PSO-BP神经网络优化PID控制器可以更快、更准确地达到预期的初撑力,调整时间仅为0.5 s且基本不存在超调。根据实际地质条件仿真模拟开挖支护过程中支架受到的顶板压力,研究3种控制器的支撑力自适应控制效果,结果表明,在PSO-BP神经网络优化PID控制器的控制下,系统误差仅为0.02 MPa,误差最小,控制效果最好。
关键词
综掘工作面
临时支护
支撑力自适应控制
PSO-BP神经网络
PID
控制
Keywords
fully mechanized excavation working face
temporary support
adaptive control of support force
PSO-BP neural network
PID control
分类号
TD355.4 [矿业工程—矿井建设]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PSO-BP神经网络的临时支架支撑力自适应控制
田劼
李阳
张磊
刘振
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2023
8
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