土压平衡盾构机姿态与轨迹自动控制系统研究

土压平衡盾构机姿态与轨迹自动控制系统研究

论文摘要

盾构机是用于开挖隧道等地下施工的工程机械。土压平衡盾构机作为应用最广泛的盾构机,适用于各种隧道工程。它利用位于盾构机前端的密封土舱稳定切削面,在刀盘不断切削土体的同时,推进液压缸向前推进,实现盾构隧道的掘进。土压平衡盾构机姿态的精确预测和控制是实现掘进轨迹与隧道设计轴线方向一致的前提和保证。现代土压平衡盾构机是集机械、电气、液压、控制、信息技术于一体的智能化大型工程机械装备。本文基于土压平衡盾构机的施工特点,以及施工过程中姿态与轨迹控制所面临的诸多问题,主要研究内容如下:(1)基于土压平衡盾构机的施工特点,对土压平衡盾构机的组成和施工原理进行了阐述。论述了土压平衡盾构机各个组成部分在掘进过程中的作用,并提出土压平衡盾构机姿态与轨迹的控制参数以及参数的测量方法和控制策略。(2)土压平衡盾构机自动控制系统的设计。设计了以Siemens PLC为核心的自动控制系统,对系统的硬件和软件进行了详细设计,并且针对土压平衡盾构机施工的工艺要求,设计了系统实现的控制功能。(3)土压平衡盾构机负载模型的建立。充分考虑了在掘进过程中土压平衡盾构机姿态的影响因素,对作用在盾构机上的各个负载进行研究,分析了各个负载对盾构姿态和轨迹的影响,建立负载模型。(4)姿态控制神经网络专家系统的建立。根据在掘进过程中盾构机姿态的变化特点,提出了建立神经网络专家系统,将地层参数、盾构机参数以及初始的姿态数据均储存在神经网络专家系统的知识库中,在不同地层中进行掘进施工时,应用该神经网络专家系统进行知识推理,对盾构机姿态参数的变化进行预测。仿真结果表明,该神经网络专家系统具有较好的预测精度,该预测结果可用于对盾构机姿态参数的补偿控制。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 目录
  • 第1章 绪论
  • 1.1 盾构机概述
  • 1.2 盾构机分类
  • 1.3 盾构机发展历史、技术现状及发展动向
  • 1.3.1 盾构机国外发展史
  • 1.3.2 盾构机国内发展史
  • 1.3.3 盾构机的技术现状和发展动向
  • 1.4 本文的研究意义
  • 1.5 本文主要研究内容
  • 第2章 土压平衡盾构机的组成及施工原理
  • 2.1 土压平衡盾构机的组成
  • 2.1.1 盾壳
  • 2.1.2 刀盘及驱动系统
  • 2.1.3 推进系统
  • 2.1.4 排土机构
  • 2.1.5 管片拼装系统
  • 2.2 土压平衡盾构机基本施工原理
  • 2.3 土压平衡盾构机姿态与轨迹控制
  • 2.3.1 盾构机姿态控制参数
  • 2.3.2 姿态和轨迹的测量
  • 2.3.3 盾构机纠偏控制策略
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 土压平衡盾构机自动控制系统设计
  • 3.1 土压平衡盾构机自动控制系统概述
  • 3.2 控制系统硬件配置
  • 3.2.1 零级自动化系统
  • 3.2.2 基础自动化系统
  • 3.2.3 过程自动化系统
  • 3.2.4 MES系统
  • 3.3 控制系统软件
  • 3.4 系统控制功能
  • 3.4.1 姿态控制与纠偏
  • 3.4.2 土压平衡控制
  • 3.4.3 刀盘驱动控制
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 土压平衡盾构机负载模型
  • 4.1 盾构机姿态和轨迹影响因素分析
  • 4.2 盾构机负载模型分析
  • 4.2.1 盾构机自身重力
  • 4.2.2 盾尾受力
  • 4.2.3 推进液压缸推力
  • 4.2.4 刀盘面板受力
  • 4.2.5 盾构机周围外壳受力
  • 4.2.6 后部台车牵引阻力
  • 4.2.7 刀盘旋转引起的旋转扭矩
  • 4.2.8 推进液压缸推力不均匀产生的扭矩
  • 4.3 盾构机姿态和轨迹模型的建立
  • 4.3.1 盾构机姿态动力学方程
  • 4.3.2 盾构机姿态运动学方程
  • 4.4 本章小结
  • 第5章 姿态控制神经网络专家系统的建立
  • 5.1 专家系统概述
  • 5.1.1 专家系统的特点和优点
  • 5.1.2 专家系统的结构
  • 5.1.3 专家系统的建造步骤
  • 5.2 神经网络基本原理
  • 5.2.1 神经网络概述
  • 5.2.2 神经元模型
  • 5.2.3 BP神经网络模型
  • 5.2.4 BP算法原理
  • 5.3 基于BP神经网络的专家系统
  • 5.3.1 神经网络专家系统的基本原理
  • 5.3.2 神经网络专家系统的结构
  • 5.3.3 盾构机姿态参数预测问题的提出
  • 5.3.4 BP神经网络结构设计
  • 5.4 姿态控制参数预测结果及知识推理
  • 5.4.1 姿态控制参数预测结果
  • 5.4.2 基于神经网络的知识推理
  • 5.5 本章小结
  • 第6章 结论与展望
  • 6.1 结论
  • 6.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 相关论文文献

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