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全斷面硬巖掘進機驅動系統控制與掘進參數優化研究

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全斷面硬巖掘進機驅動系統控制與掘進參數優化研究
論文目錄
 
摘要第1-7頁
ABSTRACT第7-12頁
第一章 緒論第12-20頁
  1.1 課題背景與意義第12-13頁
  1.2 TBM簡介第13-16頁
    1.2.1 TBM分類及選型第13-14頁
    1.2.2 TBM的組成及工作原理第14-15頁
    1.2.3 TBM的發展第15-16頁
  1.3 國內外研究概況第16-17頁
  1.4 本文的研究內容第17-20頁
    1.4.1 本文主要研究內容第17-18頁
    1.4.2 各研究內容之間關系第18-20頁
第二章 基于PSO的TBM液壓推進系統PID控制參數優化第20-32頁
  2.1 概述第20頁
  2.2 TBM液壓推進系統分析與建模第20-25頁
    2.2.1 液壓缸和負載第21-22頁
    2.2.2 比例溢流閥工作原理及建模第22-23頁
    2.2.3 比例調速閥工作原理及建模第23-24頁
    2.2.4 液壓推進系統模型第24-25頁
  2.3 基于PSO算法的PID控制器參數在線整定第25-27頁
    2.3.1 TBM液壓系統壓力流量復合控制原理第25頁
    2.3.2 基于PSO算法的PID參數整定第25-27頁
  2.4 仿真結果與分析第27-31頁
  2.5 本章小結第31-32頁
第三章 基于模糊PID的刀盤驅動電機矢量控制第32-48頁
  3.1 概述第32頁
  3.2 TBM刀盤驅動系統工作原理及工程中問題第32-34頁
  3.3 異步電動機模糊PID矢量控制第34-43頁
    3.3.1 異步電動機矢量控制原理第34-37頁
    3.3.2 模糊PID矢量控制第37-40頁
    3.3.3 單電機模糊PID矢量控制仿真與驗證第40-43頁
  3.4 模糊PID矢量控制在TBM刀盤系統中的應用第43-46頁
  3.5 本章小結第46-48頁
第四章 基于多目標差分進化算法的掘進參數設定第48-70頁
  4.1 概述第48頁
  4.2 數據處理與分析第48-58頁
    4.2.1 異常數據的剔除第49-50頁
    4.2.2 基于TPI與FPI指數的數據分類與統計第50-56頁
    4.2.3 掘進參數分布范圍統計分析第56-58頁
  4.4 掘進性能評價方法第58-63頁
    4.4.1 掘進效率評價函數第59頁
    4.4.2 TBM滾刀磨損評價函數第59-61頁
    4.4.3 TBM刀盤振動特性評價函數第61-63頁
    4.4.4 掘進能耗評價函數第63頁
  4.5 考慮TBM掘進性能的多目標優化模型與求解第63-69頁
    4.5.1 掘進性能多目標優化模型第63-64頁
    4.5.2 基于差分進化算法的多目標優化模型求解第64-66頁
    4.5.3 仿真試驗結果分析第66-69頁
  4.6 本章小結第69-70頁
第五章 基于模糊聚類LSSVM的TBM速度預測控制第70-84頁
  5.1 概述第70頁
  5.2 工程可行性分析及預測模型建立方法第70-77頁
    5.2.1 TBM的PLC控制系統工作模式第70-71頁
    5.2.2 TBM掘進的機理分析第71-73頁
    5.2.3 基于模糊聚類和LSSVM的預測模型建立方法第73-77頁
  5.3 PSO滾動優化的TBM掘進速度與刀盤轉速預測控制第77-80頁
    5.3.1 速度預測模型第77-78頁
    5.3.2 反饋校正及基于PSO的滾動優化第78-79頁
    5.3.3 TBM推進速度與刀盤轉速的預測控制第79-80頁
  5.4 仿真結果第80-83頁
  5.5 本章小結第83-84頁
第六章 總結與展望第84-86頁
  6.1 本文工作總結第84-85頁
  6.2 后續研究工作第85-86頁
參考文獻第86-91頁
附錄第91-92頁
致謝第92-93頁
攻讀碩士學位期間已發表或錄用的論文第93頁
攻讀碩士學位期間已授權或受理的發明專利第93-94頁
攻讀碩士學位期間參與項目情況第94頁

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