The invention discloses a double cylinder hydraulic cylinder stroke gate error compensation method based on artificial neural network, which comprises the following steps: 1) the definition of the status of the gate: the key data about the cylinder stroke deviation value Delta Hc, around the gate opening deviation of delta H, gate seal extrusion grade D, grade DB, noise gate gate vibration level V; 2) collected key data set, error classification standard; 3) to determine the optimal error range; 4) the establishment of key data and cylinder stroke compensation value mapping of H; 5) the establishment of the initial BP artificial neural network model, obtain the cylinder stroke compensation value h; 6) the cylinder stroke compensation value H output to gate electric synchronous rectification control system; 7) artificial neural network training, obtain the optimal trajectory of gate operation. The invention comprehensively and accurately reflects the actual operation state of the gate, solves the problem that the gate state of the cylinder stroke detection value is inconsistent with the actual gate state, and remarkably improves the synchronous precision of the gate operation.
【技术实现步骤摘要】
基于人工神经网络的双缸液压闸门油缸行程误差补偿方法
本专利技术属于闸门启闭机自动控制
的闸门同步纠偏控制
,具体地指一种基于人工神经网络的双缸液压闸门油缸行程误差补偿方法,通过对液压启闭机双缸油缸行程检测和闸门运行实际状态的判断,建立基于人工神经网络的油缸行程检测值和闸门运行实际状态的映射关系,对油缸行程检测值进行误差智能补偿,进而精确调整闸门状态,保证闸门以最佳轨迹运行。
技术介绍
大型闸门是水利枢纽工程中的重要设施,在防洪、抗旱、供水等应用中,具有关键性作用。大型闸门启闭机一般选用液压启闭机,尺寸大、吊点间距大的闸门则采用双缸液压启闭机。由于闸门负载不对称、长期负载下闸门变形、建筑物和机械设备误差等因素,大型闸门在启闭过程中常常偏向一方,甚至出现卡阻。双缸液压启闭机通过采用电气同步纠偏系统,在闸门运行过程保持闸门居中运行。闸门电气同步纠偏控制系统,是由闸门现地控制装置可编程逻辑控制器(PLC)根据左右两侧油缸活塞杆行程检测值的变化,当左右油缸活塞杆的行程之差超过设定值,则PLC输出信号控制液压系统比例调速阀的开度,调整左右油缸的流量,进而调整油缸的活塞杆运动速率,使左右油缸活塞杆行程保持同步,达到闸门同步运行的目的。中国专利“双吊点启闭机电气同步的方法及装置”(专利号:ZL201010292498.5)公开了一种卷扬式双吊点启闭机电气同步纠偏方法,中国专利技术专利“双缸液压闸门启闭机比例调节阀电气控制参数的调整方法”(专利号:ZL201410781775.7),公开了通过双缸液压闸门启闭机的PLC控制左右两个油缸比例调节阀的调节电压值,实现 ...
【技术保护点】
基于人工神经网络的双缸液压闸门油缸行程误差补偿方法,包括如下步骤:1)定义闸门状态的关键数据,所述关键数据包括左右油缸行程偏差值ΔHc、闸门左右开度偏差值ΔH、闸门水封挤压度D、闸门噪声级别DB、闸门振动级别V;2)采集所述关键数据,并设定误差分级标准;3)确定所述关键数据的最佳误差范围,作为神经网络输出的期望值;4)建立所述关键数据与油缸行程补偿值h的映射关系;5)建立初始BP人工神经网络模型,将采集的所述关键数据输入BP人工神经网络模型,获得油缸行程补偿值h;6)将所述油缸行程补偿值h输出至闸门电气同步纠偏控制系统,采集闸门状态的关键数据;7)重复步骤5)~6),进行人工神经网络训练,获得闸门运行最佳轨迹。
【技术特征摘要】
1.基于人工神经网络的双缸液压闸门油缸行程误差补偿方法,包括如下步骤:1)定义闸门状态的关键数据,所述关键数据包括左右油缸行程偏差值ΔHc、闸门左右开度偏差值ΔH、闸门水封挤压度D、闸门噪声级别DB、闸门振动级别V;2)采集所述关键数据,并设定误差分级标准;3)确定所述关键数据的最佳误差范围,作为神经网络输出的期望值;4)建立所述关键数据与油缸行程补偿值h的映射关系;5)建立初始BP人工神经网络模型,将采集的所述关键数据输入BP人工神经网络模型,获得油缸行程补偿值h;6)将所述油缸行程补偿值h输出至闸门电气同步纠偏控制系统,采集闸门状态的关键数据;7)重复步骤5)~6),进行人工神经网络训练,获得闸门运行最佳轨迹。2.根据权利要求1所述的基于人工神经网络的双缸液压闸门油缸行程误差补偿方法,其特征在于:所述关键数据的误差分级标准分为程度依次加强的四级:0级、1级、2级和3级。3.根据权利要求2所述的基于人工神经网络的双缸液压闸门油缸行程误差补偿方法,其特征在于:所述步骤3)中的所述关键数据的最佳误差范围指所述左右油缸行程偏差值ΔHc不大于30mm、所述闸门左右开度偏差值ΔH不大于20mm;所述闸门水封挤压度D为0级或者1级、闸门噪声级别DB为0级或者1级、闸门振动级别V为0级或者1级。4.根据权利要求2所述的基于人工神经网络的双缸液压闸门油缸行程误差补偿方法,其特征在于:所述步骤4)中关键数据与油缸行程补偿值h的映射关系为:h=k1k2k3ΔHC其中k1为闸门水封挤压度补偿系数,k2为噪声补偿系数,k3为闸门振动补偿系数,ΔHC为左右油缸行程偏差值;k1、k2和k3的取值范围均为0.0~1.0;当k1、k2和k3同时为1时,误差补偿值不输入到电气控制系统。5.根据权利要求4所述的基于人工神经网络的双缸液压闸门油缸行程误差补偿方法,其特征在于:所述闸门水封挤压度补偿系数k1的取值与闸门水封挤压...
【专利技术属性】
技术研发人员:曹阳,卢爱菊,邵建雄,朱波,方焱郴,黎明,段波,董盛喜,黄灿灿,张毅,
申请(专利权)人:长江勘测规划设计研究有限责任公司,
类型:发明
国别省市:湖北,42
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