针对当前综采工作面液压支架定位精度低、直线度控制困难等不足。利用神经网络学习训练速度快、逼近能力强等优势,构建了RBF神经网络逼近器。通过高阶滑模状态观测器对液压缸状态进行估计,利用神经网络逼近器来逼近液压缸扰动非线性函数,从而完成液压支架多缸控制。MATLAB仿真结果表明,基于神经网络逼近器的液压支架多缸协同控制方法响应速度快,控制精度高,且具备协同作业的能力,能够进一步提升液压支架的控制效率。

现代冶金工业中,多个液压缸同时作用于同一设备的应用越来越多,为了保证多缸的协同运动,除了要求液压执行元件的选型一致外,电气控制的同步控制算法起到了非常重要的作用。同步控制算法是通过软件方法消除多个液压缸之间运动的差异性,弥补由于液压执行元件、载荷分布、管路、变形等因素造成的设备运动位移的不一致。本文以一种连铸机翻转冷床设备为实例,介绍一种适用于多个液压缸配合的电气同步控制算法,对该算法的应用进行了详细说明,并对此方法的特点进行了评述。