基于粒子群算法的TBM液压系统PID参数优化  

PSO-PID Control for Thrust Hydraulic System of Tunnel Boring Machine

作　　者：赵亚琪[1,2] 王景成[1,2] 张浪文 胡涛[1,2] 

机构地区：[1]上海交通大学自动化系,上海200240 [2]上海交通大学系统控制与信息处理教育部重点实验室,上海200240

出　　处：《控制工程》2016年第8期1242-1246,共5页Control Engineering of China

基　　金：国家自然科学基金(61174059;61233004);国家973项目(2013CB035406)

摘　　要：液压推进系统在硬岩掘进机(Tunnel Boring Machine,TBM)掘进过程中起重要作用,其控制性能直接影响掘进的安全与效率。采用传统的试凑法对TBM推进系统PID控制参数进行人工调整,不仅工作量大且难以达到较好的控制效果。分析TBM液压推进系统机理,建立了液压推进系统模型,提出基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的PID控制器参数优化策略。将PID控制器参数当成粒子群中的粒子,得到最优粒子作为液压推进系统PID控制器参数。仿真结果显示,PSO-PID控制器获得了较好的控制性能。Thrust hydraulic system is an important part of tunnel boring machines. The control strategy of thrust system greatly influences the safety and efficiency of the excavating process. This paper presents a PSO-based PID control method for the output velocity control of TBM. The dynamic mathematical model of TBM thrust system is established and a Matlab/Simulink model is built to perform simulations. Compared to the conventional PID and fuzzy PID control, the velocity response of PSO-based PID controller is faster and better control performance is achieved.

关 键 词：粒子群优化算法 PID控制器:硬岩掘进机 液压推进系统 

分 类 号：U455.3[建筑科学—桥梁与隧道工程] TP18[交通运输工程—道路与铁道工程]