預(yù)測(cè)算法在懸臂式掘進(jìn)機(jī)懸臂控制中的應(yīng)用

王 琨

（山西晉城無(wú)煙煤礦業(yè)集團(tuán)有限責(zé)任公司成莊礦矸井運(yùn)行隊(duì)，山西 晉城 048021）

引言

掘進(jìn)機(jī)被應(yīng)用于破壞巖體和煤層，并將巖體和煤裝載在車(chē)輛（卡車(chē)、復(fù)載機(jī)、輸送機(jī)等）。適用于臥式、斜井掘進(jìn)、豎井、施工等。隨著掘進(jìn)機(jī)的大量使用，有效地提高了煤礦的生產(chǎn)效率，也降低了勞動(dòng)強(qiáng)度，保障了人員的安全。但是在掘進(jìn)過(guò)程中懸臂的運(yùn)動(dòng)軌跡直接決定巷道的輪廓和方向。由于懸臂的運(yùn)動(dòng)軌跡精度差，導(dǎo)致載掘進(jìn)過(guò)程中需要主控臺(tái)不斷地調(diào)整掘進(jìn)方向和調(diào)整掘進(jìn)機(jī)的姿態(tài)，降低工作效率，增加時(shí)間成本，浪費(fèi)勞動(dòng)力資源。本文提出一種應(yīng)用于掘進(jìn)機(jī)的懸臂控制控制算法，以保證其控制精度，提高采掘精度[1]。

1 反饋網(wǎng)絡(luò)的搭建

如圖1所示，懸臂上截割頭的控制主要是通過(guò)四個(gè)伸縮油缸組成，其中兩個(gè)負(fù)載控制截割頭的左右擺動(dòng)，另外兩根負(fù)載截割頭的上下擺動(dòng)，從而可以實(shí)現(xiàn)截割頭的運(yùn)動(dòng)要求。本文將截割頭的垂直擺動(dòng)和水平擺動(dòng)單獨(dú)分析。

圖1 截割頭的控制結(jié)構(gòu)

截割頭高度y與升降油缸的伸縮距離δ的關(guān)系為[2]：

式中：L為懸臂長(zhǎng)度；r為截割頭半徑；L為懸臂交接點(diǎn)與地面高度；α為繞中心的旋轉(zhuǎn)角；δ0為截割頭處于水平位置時(shí)升降油缸伸出距離，115 mm。δ0=115 mm。通過(guò)油缸參數(shù)和截割頭的設(shè)計(jì)參數(shù)知道，截割頭升降油缸行程距離0≤δ≤408 mm。

截割頭左右擺動(dòng)寬度x與回轉(zhuǎn)油缸的伸縮距離w的關(guān)系為[2]：

式中：W為截割頭外邊緣與回轉(zhuǎn)臺(tái)軸線(xiàn)垂直距離；W1為截割頭外邊緣與回轉(zhuǎn)臺(tái)軸線(xiàn)水平距離；w0為截割頭處于中間位置時(shí)回轉(zhuǎn)油缸伸出距離，取238 mm；M為回轉(zhuǎn)油缸伸縮的最大距離；為旋轉(zhuǎn)角度。截割頭回轉(zhuǎn)油缸行程距離0≤w≤435 mm。

通過(guò)上面兩個(gè)公式可以得出反饋量可以通過(guò)安裝在伸縮油缸上的直線(xiàn)位移傳感器實(shí)現(xiàn)，其型號(hào)為ks20，其分辨力為1 mm。

2 系統(tǒng)控制方案

如圖2所示，數(shù)據(jù)采集是通過(guò)伸縮油缸上的直線(xiàn)位移傳感器獲取。其中掘進(jìn)機(jī)完成固定動(dòng)作并且整個(gè)過(guò)程實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，在通過(guò)預(yù)測(cè)控制輸出，最后把輸出量變?yōu)榭刂朴透姿欧y的電壓量。其中采集到的位移信息就是預(yù)測(cè)控制的輸入量，對(duì)輸入量進(jìn)行小波神經(jīng)算法處理得到輸出量。

圖2 系統(tǒng)流程圖

如圖3所示，采集到的數(shù)據(jù)要經(jīng)過(guò)預(yù)測(cè)控制算法，該算法是通過(guò)labview中編寫(xiě)實(shí)現(xiàn)。其中每一個(gè)伸縮油缸的反饋數(shù)據(jù)都可作為算法的輸入，最后得到修正的輸出值，也是控制電液伺服閥的電壓量。

圖3 輸出控制方式的實(shí)現(xiàn)

3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型

建立該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型采用三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中一個(gè)是隱含層使用S型激發(fā)函數(shù)，輸出層則使用線(xiàn)性激發(fā)函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以無(wú)限的接近非線(xiàn)性函數(shù)的曲線(xiàn)，該非線(xiàn)性系統(tǒng)可以用非線(xiàn)性離散時(shí)間模型表示為[3]：

式中：y（t）和u（t）分別為實(shí)時(shí)輸入和輸出值；m和n均為對(duì)象階次；d為系統(tǒng)延時(shí)；f為非線(xiàn)性映射。

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)只需要對(duì)初始連接權(quán)進(jìn)行調(diào)節(jié)，因此利用誤差（E）反傳算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。其中訓(xùn)練方式是：已知各個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)目，然后進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，利用二次型誤差函數(shù)指標(biāo)進(jìn)行訓(xùn)練。由于多次調(diào)節(jié)仍無(wú)法滿(mǎn)足精度要求，所以本次使用調(diào)整隱含層和反饋層節(jié)點(diǎn)數(shù)目：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制器采用前饋信號(hào)完成，在該預(yù)測(cè)控制器中會(huì)選擇幾個(gè)未來(lái)控制量，把這幾個(gè)控制量預(yù)測(cè)輸出，使（2）式達(dá)到極小值。但是通常的預(yù)測(cè)控制算法，被控對(duì)象實(shí)的每一個(gè)控制量都要經(jīng)過(guò)多個(gè)值來(lái)計(jì)算和優(yōu)化。這樣導(dǎo)致計(jì)算和控制規(guī)律的量很大。為了節(jié)約計(jì)算成本和時(shí)間。本文采用式（3）作為預(yù)測(cè)控制器的標(biāo)準(zhǔn)和網(wǎng)絡(luò)控制器的學(xué)習(xí)二次型誤差函數(shù)指標(biāo)J：

式中：yr為給定輸出；yp為預(yù)測(cè)輸出；k為預(yù)測(cè)步長(zhǎng)。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和結(jié)論

通過(guò)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法輸入到labview中，再將其采集信號(hào)的反饋量給到labview的輸入，將輸出給到控制器上。對(duì)掘進(jìn)機(jī)懸臂的垂直運(yùn)動(dòng)和水平運(yùn)動(dòng)精度進(jìn)行測(cè)算。

實(shí)際高度值是以地面為基準(zhǔn)，未預(yù)測(cè)值是沒(méi)有加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法的計(jì)算值，預(yù)測(cè)后值是加了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法的值，垂直擺動(dòng)位置實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示：

表1 垂直擺動(dòng)位置實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)把水平中心位置作為基準(zhǔn)，未預(yù)測(cè)值是沒(méi)有加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法的計(jì)算值，預(yù)測(cè)后值是加了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法的值，水平擺動(dòng)位置實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示：

表2 水平擺動(dòng)位置實(shí)驗(yàn)結(jié)果

從上表1、2得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法可以提高掘進(jìn)機(jī)截割頭的運(yùn)動(dòng)精度，但是對(duì)水平控制精度的優(yōu)化要弱于垂直控制精度的優(yōu)化。