基于局部线性嵌入和支持向量机回归的TBM施工参数预测

依托吉林引松工程开展隧道掘进机（TBM）施工参数预测研究,提出TBM施工数据分段提取算法,提取上升段前30 s的总推进力、刀盘转速、推进速度、刀盘扭矩、刀盘转速电位器设定值、推进速度电位器设定值、贯入度、贯入度指数(FPI)、扭矩切深指数(TPI)9个参数作为输入;通过局部线性嵌入（LLE）完成对上升段数据特征的降维;基于支持向量机回归（SVR）建立TBM施工控制参数（推进速度、刀盘转速）和负载参数（总推进力、刀盘扭矩）预测模型. 分析是否结合前一掘进循环的FPI、TPI指数进行预测对预测效果的影响. 结果表明,上述方法在推进速度、刀盘转速、总推进力、刀盘扭矩的预测中均取得了较好的预测效果,平均预测绝对百分比误差均小于15%,验证了该预测方法的有效性,该方法可以为TBM现场施工提供指导.     

大臂耦合运动串级PID复合控制方法研究

针对自动模式下凿岩台车大臂摆动和俯仰因耦合运动难以控制的问题，提出一种大臂耦合运动串级PID复合控制算法。根据大臂机械结构简图分析大臂俯仰和摆动两关节产生耦合运动的原因；分析位置式PID、增量式PID分别适用于串级PID的位置环和速度环，设计出耦合运动串级PID复合控制算法，并解释具体推算过程；通过在样机试验平台上进行搭载测试，验证了该控制算法的有效性和控制系统的稳定性。研究结果表明：该控制算法能有效解决大臂耦合运动问题，串级PID内、外环配合使控制系统稳定性好；在阶跃信号下目标角度的超调量小(0.5%),在斜坡信号下油缸运动速度动态跟随效果好，其角度误差波动率最大为15.87%。