管内智能封堵器封堵速度神经网络PID控制方法研究

管内智能封堵器作为一种新型的管道维修手段,其封堵速度的控制至关重要。传统的PID控制器在面对管内复杂流畅环境的封堵速度平稳控制问题时,效果并不理想。为了改善传统PID的不足,同时满足控制速度的要求,复杂环境封堵速度控制器的设计尤为重要。提出了一种基于BP神经网络的PID参数控制封堵速度策略,利用神经网络的自学习和训练参数的能力,控制PID的3个参数,并用MATLAB-Simscape模块进行模拟。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID参数控制方法,可以使传统PID的3个控制参数随环境、时间的变化而不断更新,由此提高了控制的精度和安全性,从而改善了管内智能封堵器的运行性能。基于BP神经网络PID参数控制,其调整时间相比常规PID控制提前约1 s;超调量约为10%,明显小于常规PID控制的30%;误差稳定后维持在10%以下。

管道封堵机器人控制特性响应分析与实验研究

为了提高管道封堵机器人在管道维抢修的效率与精度,设计了一种管道封堵机器人封堵液压控制系统,通过仿真分析,评估了该控制系统的响应特性.搭建了封堵液压控制实验装置,研究了封堵过程中橡胶筒轴向位移的变化,以及不同输出流量对封堵速度的影响.结果表明,所设计的液压控制系统能够确保机器人各个执行机构协调运作,避免相互干涉,液压缸的位移、流量及速度与理论设计值相符.当橡胶筒变形轴向位移达到61.55 mm时,控制系统能够实现10 MPa的油气压力封堵.液压系统流量对封堵速度影响显著,流量越大,封堵速度越快.