【摘 要】
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现代控制理论是实现地下铲运机路径跟踪控制的重要技术之一。目前,控制算法应用的难点在于参数的选取和整定。为解决控制参数整定问题,提出应用量子行为粒子群优化算法(QPSO)
【机 构】
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中南大学资源与安全工程学院,中南大学数字矿山研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“深部集约化开采生产过程智能管控技术”(编号:2017YFC0602905),“井下人机定位和作业环境感知分析技术与系统”(编号:2018SK2053)联合资助
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现代控制理论是实现地下铲运机路径跟踪控制的重要技术之一。目前,控制算法应用的难点在于参数的选取和整定。为解决控制参数整定问题,提出应用量子行为粒子群优化算法(QPSO)对基于线性二次型调节(LQR)的状态反馈控制器进行参数优化,实现对地下铲运机精准、稳定的路径跟踪控制。状态反馈控制器基于铲运机的误差动力学模型得出,优化后的路径跟踪控制最大横向位置偏差低于0.23 m。仿真试验结果表明:相较于标准粒子群优化算法,QPSO算法优化的路径跟踪控制器的最大横向位置偏差减小53.4%,优化效果更好、成功率更高。
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