[发明专利]一种掘进机多电机刀盘系统的分布式预测控制方法在审
申请号: | 201710743422.1 | 申请日: | 2017-08-25 |
公开(公告)号: | CN107608211A | 公开(公告)日: | 2018-01-19 |
发明(设计)人: | 张浪文;谢巍;余孝源;吴伟林;何伟 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学 |
主分类号: | G05B13/04 | 分类号: | G05B13/04 |
代理公司: | 广州市华学知识产权代理有限公司44245 | 代理人: | 李斌 |
地址: | 510640 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 掘进机 电机 系统 分布式 预测 控制 方法 | ||
技术领域
本发明涉及装备的智能控制优化技术领域,特别涉及一种掘进机多电机刀盘系统的分布式预测控制方法。
背景技术
全断面硬岩隧道掘进机是机械、电子、液压、激光等技术一体化的大型工厂化隧道施工作业系统,具有掘进速度快、施工工期短、作业环境好、对生态环境影响小、综合效益高等优点,是国内外隧道施工的重要方法之一。近年来,掘进机向断面多样化、多工作面方向发展,在开挖城市地铁隧道、国防工程、铁路隧道、海底隧道等地下工程方面发挥了重要的作用。掘进机前盾主要由刀盘及其驱动系统、液压推进系统、撑靴系统组成。刀盘安装在掘进机的前端,刀盘上分布着不同类型的刀具,刀盘驱动系统是刀盘旋转的主要动力提供者,也是掘进机的主要驱动系统,在掘进过程中发挥着重要的作用。
掘进机前盾主要由刀盘、刀盘驱动系统、液压推进系统、撑靴系统组成。刀盘安装在掘进机的前端,刀盘上分布着不同类型的刀具,刀具是切削岩石的主要工具,刀盘驱动系统是刀盘旋转的主要动力提供者。推进系统不仅能够实现推动前盾机构向前运动的功能,而且能够完成前盾的曲线行进、纠偏以及姿态控制等相关复杂任务。撑靴系统在切削前,提供支撑力使掘进机主体撑在岩壁上。刀盘驱动系统是掘进机掘进的主要驱动系统,在掘进过程中发挥着重要的作用。
在传统的观念中,一般设计一个集中式的控制中心,传感器测量所有子系统的状态,控制器收到测量量时同时计算/优化所有的控制输入,再将控制输入送到执行器端对对象产生作用。在集中式控制结构下,采用集中式的传输,传感器端和控制器到执行器都有较大的带宽需求。同时,由于中央控制器可能与各子系统距离可能较远,容易产生诱导状态时延或输入时延,对控制器提出了新的要求。在集中式控制结构中,所有的信号都依赖于单一的控制器进行处理,假如集中式控制器与系统连接故障,或中央控制器失效,整个系统都会停止运作,甚至发生重大事故,其鲁棒性和灵活性都较差。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足,提供一种掘进机多电机刀盘系统的分布式预测控制方法,能够解决集中式控制算法在复杂工业过程中的优化时间、结构鲁棒性问题,是对传统集中式控制算法的延伸和拓展,在可靠性性、灵活性和容错性方面都比传统集中式控制更具有优势。
本发明的目的通过以下的技术方案实现:一种掘进机多电机刀盘系统的分布式预测控制方法,包括以下步骤:
S1、分区建模部分:掘进机多电机刀盘系统包括若干个电机、联轴器、减速箱、轴承、小齿轮、大齿轮、刀盘;根据机械关联关系对刀盘驱动系统进行建模,得到每个电机系统方程,将掘进机的32个电机分成4个分区,每个分区由8个电机组成,相应地建立掘进机刀盘系统的分区系统模型,为电机的转矩优化提供模型;
S2、分布式预测控制部分:利用分布式预测控制方法,基于刀盘系统分区模型,每个分区设计一个独立的分布式预测控制器,对该分区的电机转矩进行优化设定;考虑到每个分区电机直接的关联关系,引入迭代算法实现各个分区电机扭矩设定的迭代交互,每个采样周期进行控制器的多次交互,实现各个分区电机的负载均衡。
优选的,分区建模具体过程如下:
第l个感应电动机输入力矩与输出力矩的关系如下:
其中,Te,l为第l个感应电动机输入力矩,Jr,l为第l个转动惯量,br,l为阻尼系数,To,l为第l个感应电机的输出转矩;θp,l为第l个电动机的转动角度,为转动角速度,为电动机的转动角加速度;
电动机的输出力矩就是联轴器的输入力矩,因此:
其中,M1,l为输入到减速箱的转矩,Jz,l为电机耦合器的转动惯量,bz,l为电机联轴器的粘滞阻尼;
将(2)代入(1),得到:
其中Jd,l=Jr,l+Jz,l,bd,l=br,l+bz,l;
小齿轮和大齿轮之间的减速装置方程:
M2,l=qM1,l (5)
其中,q为齿轮减速比,M2,l为第l个减速器输出扭矩;
从电机减速器的输出端到小齿轮的输出端的平衡方程如下:
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华南理工大学,未经华南理工大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710743422.1/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。