广义预测控基础上智能岩石试验机探究（岩石学论文） ㊣ 精品文档 值得下载

态，可以看出样品中存在较大节理，出现提前脱落现象，极大降低了岩石强度。

种岩石破碎效果差异明显，花岗岩内部存在更多节理裂隙，破但是此过程参数变化平滑，且变化幅值较小，在控制量的及时调整下，系统输出依旧保持了预定加载速率。

随后分别进行了，保载和卸载试验。

图显示跟踪误差在速率变换时较大，但也在保持在微米级，且控制器调节迅速，整体上取得了满意的控制效果。

图岩石试验机实验过程曲线铁块从图辨识模型参数变化过程来看，辨识模型参数实时变化，并与加载速率呈现出定的相关性，变形速率为时，模型参数幅值变化较小，趋于稳定。

图岩石试验机模型参数变化曲线铁块设备调试完毕后，使用设备开展岩石力学实验，测试红砂岩和花岗岩的单轴抗压强度。

图为花岗岩强度测试过程曲线。

花岗岩恒质最常见的测试仪器。

从系统原理来看，岩石压力拉力试验机是典型的液压系统，试验机已经从原来的人工手动调节阀门流量控制油缸动作输出压力，普遍发展为电液伺服数字控制系统。

国外数字控制岩石试验机处于领先地位，以美国公司英国公司法国公司为代表占据了大量市场，近年来，国内试验机技术进展迅速，东北大学深部金属矿山安全开采教育部重点实验室联合长春朝阳科意中机试验等厂商研发了具有自主知识产权的国际领先系列真轴设备，。

目前国内对控制精度要求高的试验机大多采用德国公司的控制器或美国公司的控制器，控制器厂商广义预测控基础上智能岩石试验机探究岩石学论文块加载实验检验误差约是空载实验的倍，说明垫块加载的过程相对复杂，开环加载实验使用的是质地均匀的实心铁块，非均质岩石加载过程模型会更加复杂，非线性和时变特征更强。

最终，取均方差较小的阶次，认为岩石验机变形控制系统为阶系统。

图系统阶次均方误差图加载仿真实验预测控制在预测控制策略中，即使被控对象具有非线性或时变特性，依旧认为预测模型可以采用局部线性化和实时辨识的方式表征被控对象。

被控对象当前时刻模型可通过式遗忘因子最小乘辨识。

系统当前时刻的辨识结果形式符合式差分方程形式。

摘要岩石强度实验控制过程复杂，试验机参数调节费时费方误差值来表征模型辨识准确度。

空载试验下，辨识均方误差随阶次变化如图所示垫块试验下，辨识均方误差随阶次变化如图所示。

仿真实验考虑到控制算法中存在大量矩阵运算，并且模型辨识环节实时进行，可以对控制对象局部线性化，因此在控制算法中使用阶模型在线辨识预测输出并计算控制量来降低计算量。

岩石变形实验多为不同速率下匀速加载过程，因此仿真实验期望输出采用斜坡函数。

仿真效果图如图所示，系统初始变形为，在第秒，秒，秒的各时段之间采用不同速率匀速加载，分别为期望变形值在后保持不变。

广义预测控基础上智能岩石试验机探究岩石学控制器或美国公司的控制器，控制器厂商设计的算法内嵌在控制器中。

国外控制器性能优异，但价格昂贵，且控制技术封闭。

国内试验机控制器需要软件和硬件的双重突破。

图系统阶次均方误差图空载从空载实验和垫块加载实验的辨识结果来看，系统取阶和阶时均方误差较小，总是小于取更低阶次时的误差，加载试验系统取阶时误差比阶时更大。

空载实验的辨识误差和检验误差都小于垫块加载实验的辨识误差，系统取阶时，垫块加载实验检验误差约是空载实验的倍，说明垫块加载的过程相对复杂，开环加载实验使用的是质地均匀的实心铁块，非均质岩石加载过程模型会更加摘要岩石强度实验控制过程复杂，试验机参数调节费时费力，为此提出种智能控制策略，将广义预测控制应用到岩石压力试验机中。

使用遗忘因子最小乘法对被控对象在线辨识，自适应不同种类岩石不同加载阶段和不同实验环境的变化，通过模型多步预测和次型性能指标滚动优化规避参数复杂的调节过程。

实验证明，控制试验机恒速率加载时，系统输出响应迅速，跟随性好，无稳态误差，使用控制策略的智能岩石试验机可以满足岩石变形实验的加载需求，具有良好的工程推广价值。

关键词岩石强度岩石试验机广义预测控制最小乘辨识自适应岩石力学强度指标的测定孔瑞，等硬岩应力应变曲线真轴仪研制关键技术研究岩石力学与工程学报，付小敏，邓荣贵室内岩石力学试验成都西南交通大学出版社，关守平，尤富强，徐林，等计算机控制理论与设计北京机械工业出版社，何伟，鲁明，李国强，等脱硝系统的广义预测控制石油化工自动化，马草原，朱信尚，韩永刚，等基于的自适应广义预测微燃机控制控制工程，苏世杰，游有鹏，齐继阳，等电液伺服试验机力控系统负载刚度自适应控制控制理论与应用，毛尾，纪朱珂，韦海利，等电液比例伺服系统模糊复合控制应用研究液压与气动，郭庆电液伺服非线性控制技术研究进展综述整了控制量，能够在岩石峰后较弱的承载能力下继续按期望加载而不使岩石发生立即完全破坏。

图岩石试验机实验过程曲线花岗岩辨识的模型参数变化如图所示，花岗岩加载过程中模型参数实时调整，在恒加载速率下，参数变化幅值较小，加载速率为时，参数趋于稳定。

最终测得，花岗岩试件实验力峰值为，抗压强度为，同时得到了岩样峰后压力和变形值，取得了十分满意的实验效果。

图岩石试验机模型参数变化曲线花岗岩图为砂岩测试的实验过程曲线，岩石变形按照设定的。

由于砂岩样品内部存在裂隙，在，出现了允许范围内的较大跟踪误差，控制器快速调整了控制策略，继续按期应用到试验机变形控制的可行性已经得到验证，并且控制结构和相关参数已经基本确定。

使用语言编写控制算法，并开展岩石力学单轴实验，验证实际控制效果。

软件编程完毕后，采用高刚度垫块的加载实验进行设备调试，得到如图所示仿真结果。

初始期望加载速率为，此时试验机上压头还未与球头接触，直到第秒时，垫块开始受力，实验力显著增加，但是此过程参数变化平滑，且变化幅值较小，在控制量的及时调整下，系统输出依旧保持了预定加载速率。

随后分别进行了，保载和卸载试验。

图显示跟踪误差在速率变换时较大，但也在保持在微米级，且控制器调节迅速，整体上取得了满意线性损伤特性与数值模拟研究岩土力学，胡伟，邬爱清，陈胜宏含隐裂隙柱状节理玄武岩单轴力学特性研究岩石力学与工程学报，高继开，田军，姚志宾，何本国基于广义预测控制的智能岩石试验机研究液压与气动，基金国家自然科学基金。

图岩石试验机控制系统框图图为试验机伺服控制系统的框图。

控制器接收期望变形值和变形传感器反馈的实际值的误差，经控制算法计算后输出控制电压给伺服阀，进行方向和流量调节。

图为岩样加载初始状态图，变形传感器为差动位移传感器，作动器在试验机最底部，加载时带动底部垫块岩样和球头向上移动，球头与上压头接触，最终使广义预测控基础上智能岩石试验机探究岩石学论文压与气动，郭建强，黄质宏循环荷载作用下岩石疲劳本构模型初探岩土工程学报，荀倩，王培良，李祖欣，等基于递推最小乘法的永磁伺服系统参数辨识电工技术学报，鲍海静，张韬，张静基于遗忘因子递推最小乘法的伺服系统转动惯量辨识方法上海电气技术钱积新，赵军，徐祖华预测控制北京化学工业出版社，谢璨，李树忱，平洋，等峰后裂隙岩石非线性损伤特性与数值模拟研究岩土力学，胡伟，邬爱清，陈胜宏含隐裂隙柱状节理玄武岩单轴力学特性研究岩石力学与工程学报，高继开，田军，姚志宾，何本国基于广义预测控制的智能岩石试验机研究液压与气动，基金国家自然科学基制策略的研究，确认了系统阶次，明确了算法可行性。

岩石轴向变形控制系统是个阶系统，可以采用局部线性化的方式在中使用阶模型实时辨识，减小控制算法计算量。

用语言编写的控制策略可以应用于岩石试验机电液伺服系统，完成不同速率下的岩石力学恒速率加载实验。

广义预测控制，参数调节过程简单，能够有效规避参数调节的复杂过程，可针对不同岩石种类和岩石加载过程的非线性时变性质实时调整控制策略，自适应和智能化程度高，具有较好的应用推广价值。

参考文献牛学超，张庆喜，岳中文岩石轴试验机的现状及发展趋势岩土力学，张希巍，冯夏庭调节的复杂过程，可针对不同岩石种类和岩石加载过程的非线性时变性质实时调整控制策略，自适应和智能化程度高，具有较好的应用推广价值。

参考文献牛学超，张庆喜，岳中文岩石轴试验机的现状及发展趋势岩土力学，张希巍，冯夏庭，孔瑞，等硬岩应力应变曲线真轴仪研制关键技术研究岩石力学与工程学报，付小敏，邓荣贵室内岩石力学试验成都西南交通大学出版社，关守平，尤富强，徐林，等计算机控制理论与设计北京机械工业出版社，何伟，鲁明，李国强，等脱硝系统的广义预测控制石油化工自动化，马草原，朱信尚，韩永刚，等基于的自适应广义预测微燃机控制加载，完成了砂岩强度测试。

图为砂岩实验过程模型参数变化曲线，模型参数整体稳定，在。

砂岩样品试验力峰值为，强度为。

图岩石试验机实验过程曲线砂岩图岩石试验机模型参数变化曲线砂岩图为岩石破坏后形态，可以看出样品中存在较大节理，出现提前脱落现象，极大降低了岩石强度。

种岩石破碎效果差异明显，花岗岩内部存在更多节理裂隙，破碎后存在大量块状形态，砂岩均质性更好，多以粉末状破碎。

虽然岩石性质差异巨大，但没有影响控制效果，验证了对于不同种类岩石较好的适应性。

图岩石破坏后形态结论通过对试验机电液伺服控制系统的模型辨识和广义预测控的控制效果。

图岩石试验机实验过程曲线铁块从图辨识模型参数变化过程来看，辨识模型参数实时变化，并与加载速率呈现出定的相关性，变形速率为时，模型参数幅值变化较小，趋于稳定。

图岩石试验机模型参数变化曲线铁块设备调试完毕后，使用设备开展岩石力学实验，测试红砂岩和花岗岩的单轴抗压强度。

图为花岗岩强度测试过程曲线。

花岗岩恒速率变形加载实验使用载，并在实验过程中保载了。

在控制策略作用下，岩石变形量与期望值基本重合，控制效果较好。

岩石在秒时进