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摘要:本发明提供一种结合深度学习和PID控制的盾构机自动驾驶方法及系统,该方法利用盾构机的自身参数、外部环境参数和经纬高参数这些参数,将参数代入到不同土层条件进行训练和学习,训练MLP神经网络模型,通过训练好MLP神经网络模型可以实现预测,输出电流预测值和经纬高预测值,同时,该方法通过结合PID控制算法提升准确率,从而实现盾构机在无人驾驶操作的情况下通过训练好的模型可以自主向前挖掘隧道的行为。本发明的盾构机自动驾驶方法的精确率较高,且盾构边界误差较低,得出结合MLP和PID控制算法在处于不同土层条件下能够精确挖掘。
主权项:1.一种结合深度学习和PID控制的盾构机自动驾驶方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:获取盾构机的参数;步骤S2:将步骤S1获取的全部参数进行模糊处理,得到一组新数据;步骤S3:将步骤S2得到的数据进行处理,并把数据切分为输入数据和标签;步骤S4:将步骤S3得到的数据输入到神经网络模型中进行迭代训练;步骤S5:将步骤S4训练后模型的输出结果作为测试集数据,判断测试集数据是否符合迭代次数要求,若不符合则将测试集数据再反馈到步骤S3中,然后再次进行步骤S4的操作,直到达到迭代次数后终止训练,得到训练好的模型;步骤S6:将步骤S5得到的训练好的模型作为预测模型,预测模型的输出预测结果;步骤S7:将步骤S6得到的预测结果输入PID算法控制器,作为PID控制的过程变量;步骤S8:利用PID算法控制器进行在线实时调节比例参数KP、积分参数KI、微分参数KD使达到最优值,然后利用最优值最终控制盾构机的挖掘工作。
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百度查询: 上海应用技术大学 一种结合深度学习和PID控制的盾构机自动驾驶方法及系统
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