关键词： 智能化钻进   钻进工况参数   智能控制   专家数据库   机器学习   云系统  

摘要： 随着煤矿智能化和高产高效矿井建设需求，对煤矿井下钻探智能化技术提出更高要求。本文梳理了煤矿井下智能钻探技术发展历程，指出经过井下远距离手动控制到双模式自动控制等四个发展阶段后，煤矿井下钻探技术正处于智能化钻探探索阶段，总结了煤矿井下智能化钻进的关键核心技术——钻进工况参数智能控制技术的发展情况，阐述了基于专家数据库、机器学习、云系统等3个方向的钻进工况参数智能控制方法。基于专家数据库方面，深入介绍了专家数据库方法在矿业领域应用的主要范围以及引入智能化钻探领域后的4个发展阶段，对比给出了每个阶段的技术特点和先进性。基于机器学习方面，总结了学者们在优化模型、优化算法、辅助控制手段的最新研究成果，阐明了每种研究方向面临的难题和继续研究的思路。基于云系统方面，从石油开采、地质勘探、煤矿井下钻探3个方向探讨了云系统方法的最新发展情况。结合当前应用条件，综合评述了3种钻进工况参数智能控制方法的优缺点，从发展时间、水平、控制效率、精度、成本、推广适用性等多个技术指标进行了对比说明。分析了当前智能钻进存在的控制手段单一、多功能拓展应用不足等问题，从技术延展、控制闭环、策略多元、体系统一等角度对煤矿井下钻进工况参数智能控制与煤矿智能化建设深度融合应用提出了展望，为基于多信息融合的自适应钻进技术研究提供理论支撑。

关键词： 桥式抓斗卸船机   智能控制  

摘要： 桥式抓斗卸船机的智能控制系统为抓斗卸船机提供了远程操作的能力,不仅可以确保作业的高效和安全性,还提高了设备的可靠性和安全性.本论文首先对桥式抓斗卸船机系统结构和桥式抓斗卸船机智能控制系统进行了分析,其次提出了卸船作业智能控制改进方案,以促进其在工程实践中运用.

关键词： 无人机   自主路径规划控制   避障控制   穿越迷宫   不等式约束跟随   鲁棒控制  

摘要： 针对现有无人机路径规划、避障控制方法收敛慢、无法兼顾复杂场景等缺点，提出了一种基于不等式约束跟随的迷宫场景下无人机自主路径规划与避障控制方法。首先，基于广义Udwadia-Kalaba理论建立极坐标下无人机系统动力学模型；其次，构建路径约束，确保无人机精确到达目标位置；接着，利用激活函数特点，建立迷宫场景模型；随后，建立不等式避障约束，避免无人机与迷宫碰撞；此外，考虑测量噪声扰动，设计高效稳定的约束跟随控制方案；最后，使用数值仿真软件验证了该控制方法的有效性。将不等式约束跟随引入无人机穿越复杂迷宫场景控制中，同时兼顾路径规划与避障，突破现有控制仅考虑单一路径规划或避障的局限性，为控制工程领域提供了新的思路和方法。

关键词： 超声电机   燃油计量装置   自适应鲁棒控制   不确定性   实用稳定性  

摘要： 针对存在不确定性和复杂结构的航空发动机主燃油流量调节问题，利用超声电机替代传统的液压驱动以降低重量和体积，并综合考虑超声电机驱动下航空发动机主燃油系统中的耦合性、非线性和不确定性，提出自适应鲁棒控制方法以提高控制精度。首先，针对超声电机的非线性特征，采用参数辨识获得其动态模型，并建立燃油计量装置的动力学模型。然后，构建状态空间模型，分析不确定性边界条件，设计自适应律和自适应鲁棒控制器，证明受控系统呈现实用稳定性。最后，对比控制仿真结果，验证所提控制方法的有效性和准确性。

关键词： 下肢外骨骼机器人   Udwadia-Kalaba控制理论   鲁棒控制   轨迹跟踪控制  

摘要： 针对现有轨迹跟踪控制方法较难兼顾控制精度与稳定性的问题，提出一种基于Udwadia-Kalaba（U-K）控制理论的鲁棒控制方法。基于拉格朗日法建立机器人动力学模型，将动力学参数分为确定的名义部分与不确定部分；结合U-K理论与系统名义部分参数确定外骨骼机器人系统理想运动轨迹约束下的名义部分控制力矩；为消除机器人系统不确定部分的影响，引入鲁棒控制器，通过划分不确定性边界确定其应输出的额外控制力矩。仿真结果表明：相较于传统PID算法，基于U-K控制理论的鲁棒控制的外骨骼机器人髋关节、膝关节的轨迹跟踪控制精度分别提高了76.4%和96.8%。基于设计的下肢外骨骼机器人样机进行轨迹跟踪对比实验，实验结果表明：基于该方法的下肢外骨骼轨迹跟踪精度为0.467 0°和0.114 1°，相比作为对照的PID算法，分别提高了82.6%和86.8%，同时系统整体控制周期缩短了56.6%。

关键词： 下沉式地铁检修库   环控系统   气流组织   智能化控制  

摘要： 地铁检修库内空气品质和作业人员职业健康安全得到广泛关注。以某下沉式地铁检修库为研究对象,通过现场调研及实测发现既有库区存在空气质量问题,研究设计一种基于人工智能理论的下沉式地铁检修库环控系统,预设系统模块,根据导入作业计划,智能化GIS平台先按预设程序启动系统,待系统运行稳定后,根据传感器反馈的系统运行状态参数,不断调整控制策略,将经验与计算相结合,满足库内空气品质目标,实现了智能控制,满足地铁行业智慧运维要求。

关键词： 自适应控制   分布式最优一致   固定时间控制   正弦函数  

摘要： 本文研究了连续多智能体系统的分布式最优一致性问题,即通过智能体之间的信息交互协同寻找全局成本函数的最小点,其中全局成本函数由各智能体的局部成本函数求和所得.基于零梯度和方法与固定时间机制,本文提出了一种新型分布式非线性一致性策略,实现了智能体在固定时间的最优一致性.其次,本文所提算法利用滑模技术实现了智能体初始状态自由.并证明出所提算法收敛上界是某正弦函数的零点,与初始状态无关.最后,通过三组案例仿真验证了所设计算法的有效性.

关键词： 反步控制   神经网络   Buck变换器   自适应控制   观测器  

摘要： 针对Buck型降压变换器在负载投切、输入电压波动等情况下的控制问题，基于反步法设计了一种自适应神经网络反步控制方案。首先，应用径向基神经网络（RBFNN）设计自适应律，在线逼近系统中包含负载电阻项的非线性函数，以提升输出电压的恢复速度和稳定性。然后，引入广义比例积分观测器与神经网络自适应律分工处理系统中存在的不同类型扰动，以增强控制器的抗干扰能力。最后，结合反步控制与神经网络自适应技术，设计了Buck型降压变换器的自适应神经网络反步控制（ANNBC）。实验表明，所提方案在负载投切阶段将最大偏离电压从0.87 V减少到0.35 V，验证了该方案的有效性和优越性。

关键词： 智能灌浆   压力控制   智能控制   积分滑模   动态响应  

摘要： 智能灌浆技术在水利工程和地基加固中起着至关重要的作用。目前在注浆过程中，注浆压力和单位注浆速率主要依赖人工调节控制，存在灌浆精度低、超压频繁等问题。本研究设计了一种智能灌浆压力控制系统，集成了调压平台、智能控制单元和上位机主控中心，能够控制压力并处理实时数据，确保灌浆过程的稳定性和安全性。系统硬件包括注浆泵、分流阀、进浆流量计、压力表、回浆流量计和电动调节阀等关键组件，通过PLC与电动调节阀的结合，实时调整返浆压力，保持压力的稳定和精准控制。设计了灌浆过程数据采集及压力稳定性控制逻辑程序，灌浆压力控制采用积分滑模控制器，并对其在动态和干扰工况下的性能进行了验证，结果表明该控制器能够快速响应压力变化，适应不同的灌浆需求，提升了灌浆作业的自动化和智能化水平。本文详细设计了智能灌浆系统，研究了不同压力控制算法的应用效果，并在实际工程中进行了验证。研究结果表明，智能灌浆系统运行稳定，压力控制精准，为智能灌浆技术广泛应用提供了坚实基础，具有广阔的应用前景。