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摘要:
根据井下掘进机行进特点,建立了掘进机履带式行走位姿偏差模型;以履带移动线速度和转向角速度作为路径跟踪控制输入量,利用李雅普诺夫稳定原则和反演法设计并简化了路径跟踪调度的控制律.利用BP神经网络实现对控制律中关键系数的动态优化更新,以实时补偿机身位姿相对于所设计轨迹的跟踪偏差.仿真结果表明,提出的基于BP神经网络的掘进机行进纠偏控制模型结构简单易实现,机身位姿偏差均能在有限的跟踪步骤内收敛为零且转速调整过程平稳,证明本模型控制下的轨迹跟踪效果良好.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的掘进机行进轨迹跟踪控制研究
来源期刊 煤炭工程 学科 工学
关键词 掘进机 轨迹跟踪 纠偏控制 BP神经网络
年,卷(期) 2022,(4) 所属期刊栏目 研究探讨|Research and Discussion
研究方向 页码范围 156-161
页数 6页 分类号 TD421.5
字数 语种 中文
DOI 10.11799/ce202204028
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研究主题发展历程
节点文献
掘进机
轨迹跟踪
纠偏控制
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
煤炭工程
月刊
1671-0959
11-4658/TD
大16开
北京市德外安德路67号
80-130
1954
chi
出版文献量(篇)
11020
总下载数(次)
16
总被引数(次)
55785
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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