盾构法在地铁工程隧道成形建设中得到越来越广泛的应用，而泥水平衡盾构因其适用范围广，尤其适用于含水量较大的地层，得到施工单位的青睐。在间接式泥水平衡盾构中，泥水仓的压力稳定是直接关系到掌子面稳定的重要因素，如何维持开挖面的压力平衡一直是盾构施工过程中的关注的重点。

开挖面能否实现压力平衡决定着地表是否出现沉降或者隆起，是影响施工质量的关键因素之一。压缩空气系统为平衡开挖面压力一个重要的控制环节，该系统气源一般由一台空压机提供。气体通过空压机出口上方的粗滤器，然后通过两条独立的管线分配到人闸和开挖室。该系统布置了两套独立的压力调节系统，能根据设定值，自动调节气仓内压力，使气仓内压力一直稳定在设定值。由于气仓和泥水仓联通，因此能够稳定泥水仓的压力在某一个设定值范围内。

目前针对泥水平衡盾构开挖面平衡机理的研究较少，而针对压缩空气系统以及施工参数的研究更是屈指可数。现阶段盾构压缩空气系统，尤其保压系统控制参数主要停留在依靠施工经验指导的层面上，并且常规PID控制时动态特性还没有达到理想效果，针对这一问题，本文基于模糊控制算法，设计了自动保压系统的自适应PID模糊控制器；通过联合仿真技术模拟保压系统实际工况，对比分析了PID参数对系统动态特性的影响，研究了模糊控制算法对系统动态响应的补偿作用，通过设置不同目标压力，分析了模糊PID控制器在不同压力下的适应能力。

1 自动保压控制系统

本文研究的泥水平衡盾构保压系统采用分程压缩空气控制系统，其控制原理如图1所示。

  

图1 保压系统控制原理

该系统主要由保压控制器、气动调节阀、压力变送器等组成。在压缩空气控制系统中，气垫舱压力为被控量，控制变量为进出气垫舱的压缩空气的流量，其它引起气垫舱压力变化的因素视为干扰因素。系统通过压力变送器实时监测气垫舱内压力变化，将气垫舱气压与保压控制器中的设定值相比较，通过PID算法调节气动调节阀的开度，进而控制进出气垫舱的压缩空气的流量，保证气垫舱压力稳定在一定范围内。

误差e、误差变化率ec与比例系数kp的控制曲面图如图6所示，误差e、误差变化率ec与积分系数ki的控制曲面图如图7所示，误差e、误差变化率ec与微分系数kd的控制曲面图如图8所示。

由图1可知，压力偏差信号通过系统控制器处理以实现对保压系统气动调节阀输出电流的调节，进而控制气垫舱压力，可见控制器性能的优劣对系统控制性能有很大的影响。由于模糊控制对系统参数变化和外部扰动的鲁棒性强，在克服系统非线性方面有很大优势，因此本文利用模糊控制算法来设计自动保压系统控制器。

2 保压系统模糊控制器

2.1 模糊控制系统及隶属函数确定

调节阀按照控制器输出的信号，进而通过改变阀芯行程来改变节流面积，从而达到调节流量的目的。由此可见，影响调节阀控制特性的关键参数是其面积梯度函数。本文选用AMESim的PCD（Pneumatic Component Design）搭建调节阀仿真模型，其中节流孔用pn_bao9子模型。气垫舱的压缩空气以泥浆为介质作用在开挖面上，用以保持开挖面的平衡。由此可知，泥浆只是介质，调节主要是通过压缩空气实现，因此本文将气垫舱等效为液压缸模型，外界土压为气垫舱负载。在AMESim中搭建自动保压系统联合仿真模型如图10所示，在Simulink中搭建自动保压系统联合仿真模型如图11所示。

  

图2 模糊控制原理框架图

由于模糊控制系统采用离散信号，故对输入量和输出量基本论域进行离散处理。本文设定转速差e的模糊论域为E={-3，-2，-1，0，1，2，3}，则e的量化因子ke=3/0.6=5，转速差变化率ec的模糊论域为EC={-3，-2，-1，0，1，2，3}，则ec的量化因子kec=3/1.5=2，kp、ki、kd取相同模糊语言值：PB（正大）、PM（正中）、PS（正小）、Z（零）、NS（负小）、NM（负中）、NB（负大）。

由图2可知，模糊控制系统的核心元件是模糊控制器，其很大程度上决定了控制系统的性能优劣。本文研究的模糊控制器采用二维输入，以气垫舱反馈压力与设定土压的差值e及其变化率ec为模糊控制器推理机输入，以kp，ki，kd为输出。其中，土压的差值e∈X1=[-0.6，+0.6]（bar），其 变 化率 为 ec，ec∈X2=[-1.5，1.5]。取输出kp∈Up={0，0.5，1.0，1.5}，输出ki∈Ui={0，0.002，0.004，0.006}，输出kd∈Ud={0，3，6，9}。

1）PID参数对仿真结果的影响

2.2 模糊控制规则及去模糊化

行为均分为（3.80±0.80）分，最低为 1 分，最高为5分。单因素分析显示，科室、“是否主动了解疫苗相关知识”与疫苗及安全接种行为不同有关（Z=-4.242，P＜0.01；H=-2.029， P＜0.01）。Logistic 回归分析显示，无任何自变量进入行为分组的回归方程。

综上所述，此格式中的“到”是历时演变的结果在共时平面的体现。“到VP”隐喻到达终点，表示A的性质或状态不是模糊不可度量的，而是到达了某个趋向定量，“到”的语义沿着“到达地点—到达时点—到达（某种）程度”的轨迹虚化。VP和A的关系越抽象，“到”的动词性越弱，但并没有完全成为功能标记，“到”表达了A的性状动态变化的过程。

本文采用Mamdani法实现模糊推理，用Centroid法实现解模糊，总结工程设什人员的技术知识和实际操作经验，建立合适的关于e、ec、kp、ki、kd的模糊规侧，如表1～表3所示。

  

图3 输入变量e隶属函数图

  

图4 输出变量kp隶属函数图

 

表1 kp模糊规则表

  

转速差E PB转速差变化率EC NB PS NB PB N M P B PS Z NM PB PB PS NS NS PS PS Z NS Z P M P M P S NS NS P M P M P PB NS S Z Z S Z N P M P M P M P S N M Z Z P M P S N M N M PM PS N M N M N B NS Z N M N M P M Z Z N M N M N M N M N B NB

 

表2 ki模糊规则表

  

转速差变化率EC NB NB NB NB转速差E NB NM NS Z PS PM PB N M N B N B N M N M N NS N M N M N S Z N M N S NS Z PS PS N M N NS Z PS PS M P M S Z Z PB S P M P M P B S Z Z PS NS NS Z PS PS P P M S P M P B P M Z Z P Z Z P PB PB PB

 

表3 kd模糊规则表

  

转速差变化率EC N M N S NB PS PS Z Z Z P B NB N S Z P NS NS NS Z NS Z N MN NS NB NB S Z P转速差E NB NM NS Z PS PM PB PS M N M N NS Z PS PS N B N M N S PB PS PB S P M S P M P M N M N S NS NS Z PS PS Z Z Z Z P B N M PB

在Rule Editor窗口依据表1～表3建立输入、输出对应的模糊控制规，共7×7=49条模糊规则，如图5所示。

总馆组织落实图书、期刊等文献资源以及数字资源的采购、编目和配送。分馆在纳入上海市图书馆“一卡通”借阅系统的基础上，根据所在街镇常住人口数量，按需设岗，明确岗位职责。定期开展业务培训，实施统一的业务和人员考核标准，考核结果视为各街镇绩效考核的重要依据。

  

图5 自动保压模糊PID控制规则

我国农机推广服务体系初步建立于1953年，标志性事件就是农业部有关于农机推广体系及相关配套措施颁布的《农业技术推广方案》。我国农机技术推广体系在改革开放之后更是得到了蓬勃发展。随着《关于建设农业技术推广中心的若干决定》等相关政策的不断颁布，在全国范围内逐渐形成了县级、乡级、村级科技服务小组为基础的推广网络。我国基层农业技术推广体系改革与建设的进程在不断推进，因此继续我们对基层农机推广服务体系的现状及发展思路展开探讨，以期为未来基层农机推广服务体系的不断完善提供参考依据。

此外，努力实现“两个率先”的目标，还要加快优化支持创新、鼓励创新、保护创新的政策环境，积极营造尊重人才、尊重创造、尊重规律的浓厚氛围，努力形成注重落实、推动落实、狠抓落实的工作格局，推动东营市经济社会发展尽快走上创新驱动轨道。

  

图6 kp控制曲面图

  

图7 ki控制曲面图

  

图8 kd控制曲面图

3 联合仿真分析

由于气动元件及系统本身的非线性、时滞性，导致很难建立自动保压系统精确的数学模型，单纯用数值软件仿真，很难精准模拟出其动态特性参数的变化趋势。为克服此不足，本文借助联合仿真技术，建立自动保压系统系统AMESim-Simulink联合仿真模型。其中利用数值分析软件MATLAB/Simulink建立自动保压系统控制单元模型，利用流体动力学分析软件AMESim建立自动保压系统气动模型，通过Simulink中生成的S函数来调用AMESim物理模型，以实现两种软件的协同运行。为了提高通用性，使用C语言对S函数进行编译。自动保压系统联合仿真原理图如图9所示。

一是明确专项工作包联主体。项目引进之后，党委政府明确牵头领导和责任单位，将辖区管理和职能部门有效连接，给予回乡创业项目全面、实时、无缝的服务，尽最大努力协调解决项目遇到的困难。二是加强基础设施建设力度。地方党委政府加快推进农村路网、管网、电网、通信网等基础设施建设，为回乡项目提供硬件条件支持。三是督促项目规范有序运作。地方党委政府除了服务项目运作，还积极担负起监督项目规范运作的职责，督促企业规范运用各类优惠政策，遵纪守法、安全生产，做好相关职工维权和矛盾调处工作，真正确保项目健康运作、良性发展。

  

图9 联合仿真原理图

3.1 联合仿真模型的建立

模糊控制的基本原理是将输入信号经过模糊量化处理后，将其送入模糊推理机中推理判断，最后将推理得到的模糊量清晰化，以此来调节被控对象。其控制原理如图2所示。

为了求解式(4)关节速度q′,对非方阵J(q)进行转置.利用权值右侧广义逆矩阵,得到了一个特殊的逆矩阵[7]:

  

图10 自动保压系统联合仿真AMESim模型

  

图11 自动保压系统联合仿真Simulink模型

3.2 仿真结果分析

模糊语言值与模糊子集一一对应，其必须通过隶属函数进行描述，确定隶属函数时应力求符合客观实际。为了达到设计简便及实时计算的要求，在工程中往往采用形式上较为简单的三角隶属函数以及高斯隶属函数。在实际应用中，曲线形状比较尖的隶属函数反映迅速，控制效果稍好；而曲线平缓的隶属函数反应稍缓慢，但稳定性比较好。由于保压系统需要控制器在气垫舱土压发生变化时快速反应，故本文选择形状较尖的三角隶属函数μ(x)，e与kp的隶属函数图如图3、图4所示。

PID控制系统中比例系数、积分时间参数、微分时间参数对系统的稳定性以及快速响应性有着决定性的作用。本文分别设置三个参数{kp、ki、kd}的数值为参数组 1={1.8、0.05、0.08}，参数组 2={1、0.03、0.01}，其中参数组2为试验整定的最佳参数组合，得到保压系统实际压力响应曲线如图12所示。

  

图12 保压系统实际压力响应曲线

由图12可知，参数组2较参数组1的仿真，超调小、调整时间短、稳态性能好。进一步对比曲线分析可知，比例系数越大，响应时间越快，但相应的超调量较大，系统稳定性下降；积分系数增大后，系统的调整时间变短，稳态性能更好；微分系数增大后，系统超调量减小。

2）常规PID与模糊PID仿真结果对比分析

设置目标土压为3 bar，将AMESim设置在仿真模式下，在Simulink中进行仿真。设置系统仿真时间为10 s，仿真步长为0.01 s。得到系统在常规PID控制以及模糊PID控制时的保压系统实际压力响应曲线如图13所示。

  

图13 保压系统实际压力响应曲线

由图13可知，常规PID与模糊PID控制，保压系统均会稳定在3 bar左右。对比曲线明显看出，相较于常规PID，模糊PID控制器的超调量小、调整时间短，动态特性好。

3）模糊PID控制器在不同压力下的适应性分析

为验证本文设计的PID模糊控制器在不同压力下的在线适应能力，在Matlab/Simulink中设置目标土压分别为2 bar、3 bar、5 bar，得到三种工况下保压系统实际压力响应曲线如图14所示。

  

图14 保压系统实际压力响应曲线

由图14可知，三种工况下气垫舱压力均会收敛，且能很好地随动适应。进一步分析可知，目标压力越小，压力超调量越小，压力稳态性能越好。

4 结语

本文主要利用模糊PID控制算法对自动保压系统进行了优化。首先阐述了模糊控制算法的理论知识；其次利用模糊PID控制理论设计了保压系统模糊控制器；最后借助联合仿真技术，建立保压系统AMESim-Simulink联合仿真模型，仿真分析了模糊PID控制器对保压系统动态特性的优化效果。

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