基于LQR-QPSO的地下铲运机控制参数优化研究

来源：黄金科学技术杂志2021年第1期北京时间：

作者：刘永春,王李管,吴家希

单位： 中南大学资源与安全工程学院，湖南 长沙 410083, 中南大学数字矿山研究中心，湖南 长沙 410083

摘要：现代控制理论是实现地下铲运机路径跟踪控制的重要技术之一。目前，控制算法应用的难点在于参数的选取和整定。为解决控制参数整定问题，提出应用量子行为粒子群优化算法（QPSO）对基于线性二次型调节（LQR）的状态反馈控制器进行参数优化，实现对地下铲运机精准、稳定的路径跟踪控制。状态反馈控制器基于铲运机的误差动力学模型得出，优化后的路径跟踪控制最大横向位置偏差低于0.23 m。仿真试验结果表明：相较于标准粒子群优化算法，QPSO算法优化的路径跟踪控制器的最大横向位置偏差减小53.4%，优化效果更好、成功率更高。

关键词：地下铲运机,路径跟踪控制,控制参数优化,粒子群优化算法,量子行为粒子群优化算法,线性二次型调节器

基金资助：国家重点研发计划项目“深部集约化开采生产过程智能管控技术”(2017YFC0602905),“井下人机定位和作业环境感知分析技术与系统”(2018SK2053)