權(quán)利要求書： 1.一種錨桿鉆機推進力最優(yōu)自抗擾控制方法，其特征是，包括如下步驟：步驟1)建立錨桿鉆機推進系統(tǒng)數(shù)學模型；

101)當電液比例溢流閥的比例電磁鐵線圈通電時，產(chǎn)生的電磁力作用在先導閥芯上；

乳化液經(jīng)阻尼孔R1分流，分流后的一部分通過阻尼孔R2，作用于主閥閥芯上腔，另一部分通過阻尼孔R3，作用于先導閥；

如果作用于先導閥上的乳化液壓力不能克服電磁力，主閥閥芯上腔和下腔壓力近似相等，在主閥彈簧初始作用力下，主閥保持關閉狀態(tài)；當乳化液壓力超過先導閥電磁力，先導閥開啟；經(jīng)阻尼孔R1后，乳化液壓力下降，導致主閥下腔壓力大于上腔壓力，主閥開啟；

102)記比例電磁鐵輸入電流為I、輸出電磁力為Fem、增益為Kb，拉普拉斯算子為s，比例電磁鐵的數(shù)學模型為：

103)記先導閥閥芯及推桿質(zhì)量之和為m2，先導閥粘性阻尼系數(shù)為Bv、等效彈簧剛度為Kv，先導閥閥芯位移為X2，先導級的比例系數(shù)為Km＝1/Kv、固有頻率為 阻尼系數(shù)為先導控制級的數(shù)學模型為：

104)記主閥的下腔和上腔壓力分別為p1、p2，主閥下表面和上表面受力面積分別為A1、A2，主閥閥芯及推桿質(zhì)量之和為m1，主閥閥芯彈簧剛度為K，彈簧的初始壓縮量為X10，主閥閥芯位移為X1，穩(wěn)態(tài)液動力為Fh，則 為X1的二階導數(shù)；

記ΔFh、ΔX1、Δp1和Δp2分別為Fh、X1、p1和p2的變化量， 表示Fh關于X1的一階偏導，則 經(jīng)線性化處理后，表示為ΔFh＝Kh1ΔX1+Kh2(Δp1?Δp2)；

105)記油液有效彈性模量為βe，固定液阻的流量壓力系數(shù)為GR1，先導閥的流量增益與流量—壓力系數(shù)分別為Kq2和Kc2，先導閥干路流量和先導閥支路流量分別為Q2和Q4，主閥上腔流量為Q3，主閥上腔容積為2，則 Q4＝Kq2X2+Kc2p2，t表示時間；

106)記主閥固有頻率為 主閥上腔轉(zhuǎn)折頻率為ωc＝(GR1+Kc2)βe/2，主2

閥主導轉(zhuǎn)折頻率為ωv＝(K+Kh1)(GR1+Kc2)/A2，有效作用面積為則主閥閥芯位移X1表示為： 其中p1(s)為比例溢流閥的輸出壓力；

107)基于ωM和ωc遠大于液壓推進系統(tǒng)固有頻率，忽略其對系統(tǒng)控制性能的影響，將X1(s)進行簡化，有

108)記比例溢流閥溢流流量為Q，主閥下腔流量為Q1，主閥下腔容積為1，主閥的流量增益與流量—壓力系數(shù)分別為Kq1和Kc1，則主閥的閥口流量為： t表示時間；

109)記K0＝K1/(1+K1Kc1)，K1＝(K+Kh1)/AKq1，ω1＝Kc1βe/1， D(s)＝K0(1+s/ωv)，忽略具有高頻特性的轉(zhuǎn)折頻率Kq1/A1的影響，得到比例溢流閥的輸出壓力p1(s)與先導閥芯位移X2，以及溢流閥輸入流量Q1之間的傳遞函數(shù)關系為：

110)記推進系統(tǒng)輸出力和負載力分別為F和FL，鉆頭位移量為x，鉆桿與推進油缸總重量為m，推進油缸回油腔壓力為p3，推進油缸兩腔有效作用面積分別為A3和A4，推進系統(tǒng)負載等效彈簧剛度為KL，鉆機進鉆過程中的摩擦力、振動干擾以及難以建模的阻力之和為F1，推進油缸的數(shù)學模型為： 為x的二階導數(shù)；

111)根據(jù)比例溢流閥數(shù)學模型和推進油缸數(shù)學模型，綜合得到推進系統(tǒng)輸出力與電液比例溢流閥輸入電流之間滿足以下函數(shù)關系為：步驟2)利用鉆機隨鉆信息，設定鉆機當次鉆進的最優(yōu)推進力；

步驟3)結(jié)合粒子群優(yōu)化算法，設計最優(yōu)自抗擾控制器；

步驟4)基于Matlab和AMESim的聯(lián)合仿真平臺，驗證所提錨桿鉆機推進系統(tǒng)控制方法的有效性和合理性。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種錨桿鉆機推進力最優(yōu)自抗擾控制方法，其特征是，所述錨桿鉆機推進系統(tǒng)包括三相異步電機、定量泵、高壓濾油器、安全閥、電液比例溢流閥、電磁方向閥和液壓油缸；所述三相異步電機與定量泵相連接；所述定量泵泵出的高壓油，經(jīng)過高壓濾油器后，分別流向電液比例溢流閥和電磁方向閥；所述電液比例溢流閥和定量泵還連接有同一油箱；所述電磁方向閥與液壓油缸雙向連接；所述液壓油缸還連接有負載；

所述電液比例溢流閥包括阻尼孔、依次連接的比例電磁鐵、先導控制級和主閥控制級；

所述先導控制級中設置有先導閥芯，主閥控制級中設置有主閥閥芯；所述阻尼孔用于分流乳化液。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種錨桿鉆機推進力最優(yōu)自抗擾控制方法，其特征是：將先導閥的固有頻率ωm設計為主閥等效頻率ω0的100倍以上，將推進系統(tǒng)數(shù)學模型進行簡化，有

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種錨桿鉆機推進力最優(yōu)自抗擾控制方法，其特征是，所述步驟2)的具體內(nèi)容為：

根據(jù)檢測得到的鉆機在k?1階段的鉆進過程中的推進力F(k?1)、推進位移x(k?1)、轉(zhuǎn)速n(k?1)和轉(zhuǎn)矩信息T(k?1)，預估本次k階段的鉆進過程中巖石硬度系數(shù)f(k)；

記鉆桿直徑為D，調(diào)節(jié)常數(shù)為λ，設定k階段最優(yōu)推進力Fv(k)為：Fv(k)＝λDf(k)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種錨桿鉆機推進力最優(yōu)自抗擾控制方法，其特征是，所述步驟3)的具體內(nèi)容為：

31)采用二階自抗擾控制器，實現(xiàn)錨桿鉆機推進系統(tǒng)推進力控制；自抗擾控制器包括微分跟蹤器、擴張狀態(tài)觀測器和非線性狀態(tài)誤差反饋控制率；

微分跟蹤器的速度因子r和濾波因子h0，擴張狀態(tài)觀測器增益β01，β02，β03和參數(shù)b0，以及非線性反饋控制器中增益β11和β12；

32)采用粒子群優(yōu)化算法整定上述自抗擾控制器的參數(shù)；

記粒子群中粒子個數(shù)為m0，每個粒子的維數(shù)為D，則第i個粒子的位置表示為xi＝(xi1,xi2,…,xiD)，i＝1,2,…,m0；其速度為vi＝(vi1,vi2,…,viD)；第i個粒子搜索到的最優(yōu)位置為pi＝(pi1,pi2,…,piD)，整個粒子群搜索到的最優(yōu)位置為pg＝(pg1,pg2,…,pgD)；

慣性權(quán)重為w，加速度常數(shù)為c1和c2，r1和r2為[0,1]之間均勻分布的隨機變量，則每個粒子通過式 更新其速度，通過式 更新其位置，實現(xiàn)進化搜索； 表示第N次迭代過程中第i個粒子的第d個最優(yōu)位置， 表示第N次迭代過程中第i個粒子的第d個最優(yōu)位置的速度， 表示第N次迭代過程中第i個粒子的第d個位置， 表示第N次迭代過程中整個粒子群的第d個最優(yōu)位置；

33)第i個粒子表示為x'i＝(r,h0,β01,β02,β03,β11,β12,b0)，其中，r,h0,β01,β02,β03,β11,β12,b0均采用實數(shù)編碼；

34)考慮鉆機推進力控制系統(tǒng)的快速性和準確性要求，采用絕對誤差乘時間的積分準則作為目標函數(shù)，在目標函數(shù)中增加度量超調(diào)量的性能指標：記權(quán)值為ω1和ω2，系統(tǒng)的瞬時誤差為e(t)，超調(diào)量為Mp，獲得綜合目標函數(shù)

35)針對上述目標函數(shù)，構(gòu)建自抗擾控制器參數(shù)的粒子群優(yōu)化整定方法。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種錨桿鉆機推進力最優(yōu)自抗擾控制方法，其特征是，所述

35)的具體內(nèi)容為：

351)初始化粒子群所有粒子的初始位置和速度；

352)將每個粒子位置所對應的自抗擾控制器參數(shù)，引入推進力控制系統(tǒng)的物理仿真系統(tǒng)，運行并計算其目標值；

353)根據(jù)每個粒子的目標值，更新局部最優(yōu)粒子、全局最優(yōu)粒子，及其局部極值和全局極值；

354)更新每個粒子的位置和速度；

355)判斷是否達到最大的迭代次數(shù)，如果滿足判斷條件，則終止搜索，并且輸出全局最優(yōu)解；否則，跳轉(zhuǎn)到352)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種錨桿鉆機推進力最優(yōu)自抗擾控制方法，其特征是，所述步驟4)的具體內(nèi)容為：

41)基于Matlab和AMESim的聯(lián)合仿真平臺，實現(xiàn)最優(yōu)自抗擾控制器以及錨桿鉆機推進系統(tǒng)搭建；

42)實驗驗證所提的錨桿鉆機推進力最優(yōu)自抗擾控制方法有效性和合理性。

說明書： 一種錨桿鉆機推進力最優(yōu)自抗擾控制方法技術領域[0001] 本發(fā)明涉及一種錨桿鉆機推進力最優(yōu)自抗擾控制方法，屬于工程機械自動控制技術領域。

背景技術[0002] 錨桿鉆機是巖土錨固工程施工中的關鍵設備之一，其設備性能直接決定了整個工程的進度和質(zhì)量。本專利主要研究錨桿鉆機的軸向推進力控制。鉆進作業(yè)中，推進機構(gòu)對鉆

頭施加一定的軸向力，使鉆頭與巖石緊密接觸，有效輔助回轉(zhuǎn)機構(gòu)破碎巖石。研究表明，恰

當?shù)耐七M力，會使鉆機工作于巖石最優(yōu)鉆削區(qū)，可獲得最大的鉆進效率以及鉆進速度。如果

推進力過小，鉆頭與孔底巖石將不能緊密接觸，會大幅降低鉆進速度。反之，過大的推進力，

會加劇鉆頭磨損，甚至出現(xiàn)彎桿或斷桿。因此，對推進力的準確控制成為提高鉆機鉆進速度

的關鍵。

[0003] 針對錨桿鉆機推進力的控制，文獻(胡志堅，彭嵩，耿莉.工程地質(zhì)鉆機回轉(zhuǎn)鉆進比例控制系統(tǒng)的模擬分析[J].機床與液壓,2009,37(10):219–221.)采用比例調(diào)壓泵，實現(xiàn)推

進系統(tǒng)控制，但產(chǎn)生的推進力存在高頻抖動。

[0004] 文獻(WuWR,XuZ.MechanicalMechanicsandApplicationofHighSpeedOn/OffalvetoFeedingSystemofHydraulicDrillingRig[J].Advanced

MaterialsResearch,2014,908:330–334.)利用PWM信號，通過控制高速開關閥動作，實現(xiàn)

鉆機推進力的比例調(diào)節(jié)，為優(yōu)化鉆井平臺液壓系統(tǒng)提供了可靠參考依據(jù)。但是，高速開關閥

價格偏高，目前在錨桿鉆機上應用極少。

[0005] 文獻(適應復雜工況的液壓鉆機推進回轉(zhuǎn)控制系統(tǒng)研究[D].中南大學,2014)采用模糊控制，自動調(diào)節(jié)潛孔鉆機的推進壓力，使之與鉆機回轉(zhuǎn)壓力相匹配，從而實現(xiàn)潛孔鉆機

的快速鉆進，并預防卡鉆。但控制量是基于模糊規(guī)則設計的，因此，具有控制精度差，響應速

度慢的缺陷。

[0006] 專利(盧建波，吳成，潘開方等.馬達負載與推進力自適應液壓鉆機[P]，CN201358708.2009.12.9)在推進回路中設置遠控減壓閥；該遠控減壓閥通過其負載感應體連

接到鉆機回轉(zhuǎn)回路。當回轉(zhuǎn)回路檢測出鉆機負載增大時，推進回路能自動地降低推進力和

推進速度；反之，當鉆機負載降低時，能自動增加推進力；從而提高鉆機的巖層自適應能力。

[0007] 專利(王士坤，李寶貴，高英杰，蔣寅剛.高效鉆機自動控制系統(tǒng)[P]，CN203223215U，2013.10.2)在鑿巖機回轉(zhuǎn)回路和推進回路分別增加回轉(zhuǎn)壓力傳感器和進給壓

力傳感器。通過實時工況檢測，利用控制器自動調(diào)節(jié)鑿巖機的沖擊能量、回轉(zhuǎn)速度和進給液

壓缸推進力，控制釬桿的運動，達到減少釬桿損壞和提高工作效率的目的。

[0008] 專利(盧建波，潘開方，胡仁春等.鉆機輕推開孔、自適應能力和自動防卡轉(zhuǎn)功能的實現(xiàn)[P]，CN101358522A，2009.02.4)通過改造原有鉆機結(jié)構(gòu)，利用機械方式，解決手動鉆

機控制方式不能適應巖層變化的不足。

[0009] 目前，鉆機推進力的研究主要集中在兩方面：一方面，利用比例調(diào)壓泵、負載敏感器件、高速開關閥等部件，實現(xiàn)對鉆機推進力的自適應控制，該方法可靠性低；另一方面，根

據(jù)采集的回轉(zhuǎn)壓力信息，利用比例閥和變量泵，實現(xiàn)推進力的邏輯控制。由于缺乏在不同圍

巖下的最優(yōu)推進力估計，所以不能實現(xiàn)推進力的自適應控制。

發(fā)明內(nèi)容[0010] 為解決現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種錨桿鉆機推進力最優(yōu)自抗擾控制方法，實現(xiàn)鉆機推進力根據(jù)圍巖性狀的自適應調(diào)節(jié)，達到提高錨固速度和支護質(zhì)量，以

及減少鉆機故障的目的。

[0011] 為了實現(xiàn)上述目標，本發(fā)明采用如下的技術方案：[0012] 一種錨桿鉆機推進系統(tǒng)，其特征是，包括三相異步電機、定量泵、高壓濾油器、安全閥、電液比例溢流閥、電磁方向閥和液壓油缸；所述三相異步電機與定量泵相連接；所述定

量泵泵出的高壓油經(jīng)過高壓濾油器后分別流向電液比例溢流閥和電磁方向閥；所述電液比

例溢流閥和定量泵還連接有同一油箱；所述電磁方向閥與液壓油缸雙向連接；所述液壓油

缸還連接有負載；所述電液比例溢流閥包括阻尼孔、依次連接的比例電磁鐵、先導控制級和

主閥控制級；所述先導控制級中設置有先導閥芯，主閥控制級中設置有主閥閥芯；所述阻尼

孔用于分流乳化液。

[0013] 一種錨桿鉆機推進力最優(yōu)自抗擾控制方法，其特征是，包括如下步驟：[0014] 步驟1)建立上述錨桿鉆機推進系統(tǒng)數(shù)學模型；[0015] 步驟2)利用鉆機隨鉆信息，設定鉆機當次鉆進的最優(yōu)推進力；[0016] 步驟3)結(jié)合粒子群優(yōu)化算法，設計最優(yōu)自抗擾控制器；[0017] 步驟4)基于Matlab和AMESim的聯(lián)合仿真平臺，驗證所提錨桿鉆機推進系統(tǒng)控制方法的有效性和合理性。前述的一種錨桿鉆機推進力最優(yōu)自抗擾控制方法，其特征是，所述步

驟1)的具體內(nèi)容為：

[0018] 101)當電液比例溢流閥的比例電磁鐵線圈通電時，產(chǎn)生的電磁力作用在先導閥芯上；乳化液經(jīng)阻尼孔R1分流，分流后的一部分通過阻尼孔R2，作用于主閥閥芯上腔，另一部分

通過阻尼孔R3，作用于先導閥；

[0019] 如果作用于先導閥上的乳化液壓力不能克服電磁力，主閥閥芯上腔和下腔壓力近似相等，在主閥彈簧初始作用力下，主閥保持關閉狀態(tài)；當乳化液壓力超過先導閥電磁力，

先導閥開啟；經(jīng)阻尼孔R1后，乳化液壓力下降，導致主閥下腔壓力大于上腔壓力，主閥開啟；

[0020] 102)記比例電磁鐵輸入電流為I、輸出電磁力為Fem、增益為Kb，拉普拉斯算子為s，比例電磁鐵的數(shù)學模型為：

[0021] 103)記先導閥閥芯及推桿質(zhì)量之和為m2，先導閥粘性阻尼系數(shù)為Bv、等效彈簧剛度為Kv，先導閥閥芯位移為X2，先導級的比例系數(shù)為Km＝1/Kv、固有頻率為 阻尼系數(shù)分別

為 先導控制級的數(shù)學模型為：

[0022] 104)記主閥的下腔和上腔壓力分別為p1、p2，主閥下表面和上表面受力面積分別為A1、A2，主閥閥芯及推桿質(zhì)量之和為m1，主閥閥芯彈簧剛度為K，彈簧的初始壓縮量為X10，主

閥閥芯位移為X1，穩(wěn)態(tài)液動力為Fh，則

[0023] 記ΔFh、ΔX1、Δp1和Δp2分別為Fh、X1、p1和p2的變化量， 表示Fh關于X1的一階偏導，則 經(jīng)線性化處理后，表示為ΔFh＝Kh1ΔX1+

Kh2(Δp1?Δp2)；

[0024] 105)記油液有效彈性模量為βe，固定液阻的流量壓力系數(shù)為GR1，先導閥的流量增益與流量—壓力系數(shù)分別為Kq2和Kc2，先導閥干路流量和先導閥支路流量分別為Q2和Q4，主閥上腔流量為

Q3，主閥上腔容積為2，則

[0025] 106)記主閥固有頻率為 主閥上腔轉(zhuǎn)折頻率為ωc＝(GR1+Kc2)βe/2

2，主閥主導轉(zhuǎn)折頻率為ωv＝(K+Kh1)(GR1+Kc2)/A2，有效作用面積為

則主閥閥芯位移X1表示為： 其中

[0026] 107)基于ωM和ωc遠大于液壓推進系統(tǒng)固有頻率，忽略其對系統(tǒng)控制性能的影響，將X1(s)進行簡化，有

[0027] 108)記比例溢流閥溢流流量為Q，主閥下腔流量為Q1，主閥下腔容積為1，主閥的流量增益與流量—壓力系數(shù)分別為Kq1和Kc1，則主閥的閥口流量為：

[0028] 109)記K0＝K1/(1+K1Kc1)，K1＝(K+Kh1)/AKq1，ω1＝Kc1βe/1， D(s)＝K0(1+s/ωv)，忽略具有

高頻特性的轉(zhuǎn)折頻率Kq1/A1的影響，得到比例溢流閥的輸出壓力p1與先導閥芯位移X2，以及

溢流閥輸入流量Q1之間的傳遞函數(shù)關系為：

[0029] 110)記推進系統(tǒng)輸出力和負載力分別為F和FL，鉆頭位移量為x，鉆桿與推進油缸總重量為m，推進油缸回油腔壓力為p3，推進油缸兩腔有效作用面積分別為A3和A4，推進系統(tǒng)

負載等效彈簧剛度為KL，鉆機進鉆過程中的摩擦力、振動干擾以及難以建模的阻力之和為

F1，推進油缸的數(shù)學模型為：

[0030] 111)根據(jù)比例溢流閥數(shù)學模型和推進油缸數(shù)學模型，綜合得到推進系統(tǒng)輸出力與電液比例溢流閥輸入電流之間滿足以下函數(shù)關系為：

前述的一種錨桿鉆機推進力最優(yōu)自抗擾控制方法，其特征是，所述步驟112)中將先導閥的

固有頻率ωm設計為主閥等效頻率ω0的100倍以上，將推進系統(tǒng)數(shù)學模型進行簡化，有

[0031] 前述的一種錨桿鉆機推進力最優(yōu)自抗擾控制方法，其特征是，所述步驟2)的具體內(nèi)容為：

[0032] 根據(jù)檢測得到的鉆機在k?1階段的鉆進過程中的推進力F(k?1)、推進位移x(k?1)、轉(zhuǎn)速n(k?1)和轉(zhuǎn)矩信息T(k?1)，預估本次k階段的鉆進過程中巖石硬度系數(shù)f(k)；

[0033] 記鉆桿直徑為D，調(diào)節(jié)常數(shù)為λ，設定k階段最優(yōu)推進力Fv(k)為：Fv(k)＝λDf(k)。[0034] 前述的一種錨桿鉆機推進力最優(yōu)自抗擾控制方法，其特征是，所述步驟3)的具體內(nèi)容為：

[0035] 31)采用二階自抗擾控制器，實現(xiàn)錨桿鉆機推進系統(tǒng)推進力控制；自抗擾控制器包括微分跟蹤器、擴張狀態(tài)觀測器和非線性狀態(tài)誤差反饋控制率；

[0036] 微分跟蹤器的速度因子r和濾波因子h0，擴張狀態(tài)觀測器增益β01，β02，β03和參數(shù)b0，以及非線性反饋控制器中增益β11和β12；

[0037] 32)采用粒子群優(yōu)化算法整定上述自抗擾控制器的參數(shù)；[0038] 記粒子群中粒子個數(shù)為m0，每個粒子的維數(shù)為D，則第i個粒子的位置表示為xi＝(xi1,xi2,…,xiD)，i＝1,2,…,m0；其速度為vi＝(vi1,vi2,…,viD)；第i個粒子搜索到的最優(yōu)位

置為pi＝(pi1,pi2,…,piD)，這里的pi可直接用等式右邊的向量來表示，與上述中出現(xiàn)的p1、

p2不同，整個粒子群搜索到的最優(yōu)位置為pg＝(pg1,pg2,…,pgD)；

[0039] 慣性權(quán)重為w，加速度常數(shù)為c1和c2，r1和r2為[0,1]之間均勻分布的隨機變量，則每個粒子通過式 更新其速度，通過式

更新其位置，實現(xiàn)進化搜索； 表示第N次迭代過程中第i個粒子的第d個最優(yōu)位置， 表示

第N次迭代過程中第i個粒子的第d個最優(yōu)位置的速度， 表示第N次迭代過程中第i個粒子

的第d個位置， 表示第N次迭代過程中整個粒子群的第d個最優(yōu)位置；

[0040] 33)粒子采用實數(shù)編碼形式，記為xi＝(r,h0,β01,β02,β03,β11,β12,b0)；[0041] 34)考慮鉆機推進力控制系統(tǒng)的快速性和準確性要求，采用絕對誤差乘時間的積分準則作為目標函數(shù)，在目標函數(shù)中增加度量超調(diào)量的性能指標：

[0042] 記權(quán)值為ω1和ω2，系統(tǒng)的瞬時誤差為e(t)，超調(diào)量為Mp，獲得綜合目標函數(shù)[0043] 35)針對上述目標函數(shù)，構(gòu)建自抗擾控制器參數(shù)的粒子群優(yōu)化整定方法。[0044] 前述的一種錨桿鉆機推進力最優(yōu)自抗擾控制方法，其特征是，所述步驟35)的具體內(nèi)容為：

[0045] 351)初始化粒子群所有粒子的初始位置和速度；[0046] 352)將每個粒子位置所對應的自抗擾控制器參數(shù)，引入推進力控制系統(tǒng)的物理仿真系統(tǒng)，運行并計算其目標值；

[0047] 353)根據(jù)每個粒子的目標值，更新局部最優(yōu)粒子、全局最優(yōu)粒子，及其局部極值和全局極值；

[0048] 354)更新每個粒子的位置和速度；[0049] 355)判斷是否達到最大的迭代次數(shù)，如果滿足判斷條件，則終止搜索，并且輸出全局最優(yōu)解；否則，跳轉(zhuǎn)到352)。

[0050] 前述的一種錨桿鉆機推進力最優(yōu)自抗擾控制方法，其特征是，所述步驟4)的具體內(nèi)容為：

[0051] 41)基于Matlab和AMESim的聯(lián)合仿真平臺，實現(xiàn)最優(yōu)自抗擾控制器以及錨桿鉆機推進系統(tǒng)搭建；

[0052] 42)實驗驗證所提的錨桿鉆機推進力最優(yōu)自抗擾控制方法有效性和合理性。[0053] 本發(fā)明所達到的有益效果：本發(fā)明適用于錨桿鉆機推進力的最優(yōu)控制，解決了傳統(tǒng)鉆機控制對操作人員工作經(jīng)驗依賴性大的問題；鉆機根據(jù)鉆進圍巖性狀，自適應調(diào)整推

進力，從而減少鉆機斷桿、別桿等故障，提高工作效率和掘進速度，為鉆機自動化、智能化奠

定基礎。

附圖說明[0054] 圖1是錨桿鉆機推進系統(tǒng)示意圖；[0055] 圖2是電液比例溢流閥結(jié)構(gòu)組成；[0056] 圖3是推進系統(tǒng)傳遞函數(shù)框圖；[0057] 圖4是推進系統(tǒng)控制框圖；[0058] 圖5是基于Matlab和AMESim的聯(lián)合仿真平臺；[0059] 圖6是基于PSO的ADRC和PI控制器參數(shù)優(yōu)化過程；[0060] 圖7是不同圍巖性狀下微分跟蹤器輸出參考軌跡；[0061] 圖8是不同ADRC控制器性能比較；[0062] 圖9是面向漸變圍巖的兩類推進力控制器性能曲線。[0063] 圖中附圖標記的含義：[0064] 1?三相異步電機，2?定量泵，3?高壓濾油器，4?電液比例溢流閥，5?電磁方向閥，6?液壓油缸，7?負載，8?比例溢流閥控制信號，9?油箱。

具體實施方式[0065] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步描述。以下實施例僅用于更加清楚地說明本發(fā)明的技術方案，而不能以此來限制本發(fā)明的保護范圍。

[0066] 本方法首先根據(jù)圍巖性狀來設定最優(yōu)推進力；其次，考慮到錨桿鉆機液壓系統(tǒng)的非線性、參數(shù)時變性以及多干擾特性，采用自抗擾控制器實現(xiàn)鉆機推進力控制；最后，考慮

系統(tǒng)響應快速性和動態(tài)穩(wěn)定性要求，采用粒子群優(yōu)化算法，自適應調(diào)整自抗擾控制器參數(shù)，

保證鉆機推進系統(tǒng)獲得最佳的響應性能。

[0067] 本實施例中，錨桿鉆機系統(tǒng)中設備核心參數(shù)取值，如表1所示。[0068]參數(shù)[單位] 數(shù)值 參數(shù)[單位] 數(shù)值

Kb[N/A] 20 m2[kg] 0.00185

2 8 3

Be[N/m] 7×10 ρ[kg/m] 850

Bv[N/(m·s)] 1.63 Kv[N/m] 2921

2 2

A1[mm] 804 A2[mm] 804

3

m1[kg] 0.092 1[cm] 5080

3 3

2[cm] 504 GR1[cm/(MPa·s)] 51.2

[0069] 表1錨桿鉆機推進系統(tǒng)核心參數(shù)取值[0070] 實際采集的晉城寺河煤礦巷道圍巖數(shù)據(jù)，如表2所示。[0071] 巖性 累計厚度/m 厚度/m 抗壓強度/MPa 巖石硬度系數(shù)細砂巖 6.33 1.1 114.9 11.5

砂巖 7.28 2.7 89.6 9

中砂巖 4.91 0.55 77.3 7.7

泥質(zhì)砂巖 10 3.67 45.2 4.5

泥質(zhì)砂巖 5.23 0.32 35.6 3.6

泥質(zhì)砂巖 4.36 2.96 32.35 3.2

煤層 1.4 1.4 21.9 2.2

[0072] 表2晉城寺河煤礦巷道圍巖強度[0073] 采用粒子群優(yōu)化算法，分別對自抗擾控制器和PI控制器進行參數(shù)尋優(yōu)。設定待整定參數(shù)的搜索范圍為：r∈[10,100000]，h0∈[0.001,1]，β01∈[0,1000]，β02∈[0,10000]，

β03∈[0,10000]，β11∈[0,100]，β12∈[0,2]，b0∈[0.1,3]；KP∈[0.1,1]，KI∈[0.1,0.8]。

[0074] 選取粒子群規(guī)模為100，最大迭代次數(shù)為100。粒子群尋優(yōu)過程如附圖6所示。利用先驗知識，設定PI控制參數(shù)可調(diào)區(qū)間。因此，相比于PI控制器參數(shù)尋優(yōu)過程，ADRC控制器尋

優(yōu)過程較慢。

[0075] 獲得的控制器參數(shù)取值為：PSO?ADRC：β01＝878.8375，β02＝8435.8676，β03＝6022.1461，β11＝199.8151，β12＝3.5746，b0＝1.1956。

[0076] PI：KP＝0.624，KI＝0.283。[0077] 驗證不同圍巖性狀下，微分跟蹤器輸出參考軌跡對控制器性能影響?？紤]鉆機從砂質(zhì)泥巖鉆進入中砂巖，根據(jù)最優(yōu)推進力計算公式，折算出砂質(zhì)泥巖最優(yōu)推進力為Fv＝

576N；中砂巖最優(yōu)推進力為Fv＝985.6N。

[0078] 根據(jù)傳統(tǒng)自抗擾控制器參數(shù)整定方法，確定傳統(tǒng)自抗擾控制器微分跟蹤器參數(shù)為：r＝20000，h0＝0.01。控制器的其他參數(shù)采用PSO整定得到，與上述PSO?ADRC一致。

[0079] 基于粒子群優(yōu)化算法整定的微分跟蹤器參數(shù)如表3所示。[0080][0081] 表3不同圍巖性狀下PSO?ADRC與傳統(tǒng)ADRC控制性能比較[0082] 顯然，不同圍巖下的期望響應軌跡有所不同。對比傳統(tǒng)ADRC控制器和PSO?ADRC控制器的微分跟蹤器輸出參考軌跡如附圖7所示，相應的推進力控制性能，如附圖8所示。當鉆

機從砂質(zhì)泥巖鉆進入中砂巖時，傳統(tǒng)ADRC控制器調(diào)節(jié)時間均在1.2s以上，并且具有較大超

調(diào)。這是因為，傳統(tǒng)ADRC中微分跟蹤器的速度因子憑經(jīng)驗選取，未考慮系統(tǒng)其他部分的關聯(lián)

影響。較大的速度因子，可以保證較快的響應速度。但是，鉆機推進系統(tǒng)的固有特性，導致其

實際響應過程不能很好的跟蹤期望響應軌線，產(chǎn)生較大的動態(tài)誤差，形成超調(diào)。特別是，當

鉆進圍巖性狀存在較小程度的變化時，系統(tǒng)響應的超調(diào)量更為明顯。對比附圖8可知，本專

利所提最優(yōu)自抗擾控制器，通過基于PSO的整定模塊，可以在不同圍巖性狀下，獲得最佳微

分跟蹤器參數(shù)，顯著提高控制系統(tǒng)的響應速度，并且能夠保證響應過程無超調(diào)，使鉆機系統(tǒng)

獲得最優(yōu)的動態(tài)性能。

[0083] 驗證漸變圍巖條件下最優(yōu)推進力的跟蹤性能。當鉆機在鉆進過程中，遇到的圍巖性狀存在漸變時，要不斷調(diào)節(jié)比例溢流閥出口壓力，使鉆進推進力滿足最佳性能要求。假設

圍巖存在砂質(zhì)泥巖和中砂巖兩類，估算最優(yōu)推進力為409.6?985.6N的斜坡信號，如附圖9所

示。當鉆機運行在漸變圍巖，不存在其他外部干擾時，最優(yōu)自抗擾控制器的響應速度快，且

無穩(wěn)態(tài)誤差；同時，在調(diào)節(jié)過程中，無超調(diào)。但是，PI控制器存在19.78N的穩(wěn)態(tài)誤差，并且存

在小幅往復調(diào)整。最優(yōu)自抗擾控制器具有比傳統(tǒng)PI控制更加優(yōu)越的控制性能。

[0084] 以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應當指出，對于本技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發(fā)明技術原理的前提下，還可以做出若干改進和變形，這些改進和變形

也應視為本發(fā)明的保護范圍。