，，

（1.上海理工大學(xué) 光電信息與計算機(jī)工程學(xué)院，上海 200093；2.太原理工大學(xué) 電氣與動力工程學(xué)院，山西 太原 030024）

1 引言

由于不同礦井瓦斯?jié)舛炔顒e很大，從節(jié)能和瓦斯超限排放角度出發(fā)，變頻通風(fēng)系統(tǒng)［1－5］逐漸提上日程。文獻(xiàn)［2］采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法控制風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速，該方法雖可模擬實(shí)際情況，但需大量數(shù)據(jù)修正。文獻(xiàn)［3，4］提出一種模糊PID變頻調(diào)速控制系統(tǒng)，由于PID控制系統(tǒng)建立在被控對象準(zhǔn)確的傳遞函數(shù)或狀態(tài)空間模型基礎(chǔ)上，而現(xiàn)實(shí)中，局部通風(fēng)機(jī)所需風(fēng)量跟巷道長度、風(fēng)阻、煤塵和瓦斯?jié)舛鹊戎T多因素有關(guān)，且巷道內(nèi)瓦斯?jié)舛鹊挠砍鲇钟袆討B(tài)性和隨機(jī)性，所以很難在瓦斯?jié)舛扰c電機(jī)頻率之間建立精確數(shù)學(xué)模型，即使模糊PID控制，也很難確定3個最優(yōu)參數(shù)。模糊（fuzzy）控制用來直接描述非線性系統(tǒng)的動態(tài)特性，文獻(xiàn)［5］基于該方法實(shí)現(xiàn)了電機(jī)轉(zhuǎn)速與瓦斯?jié)舛鹊膶?yīng)關(guān)系。由于電機(jī)轉(zhuǎn)速通常受控于多傳感器信號，上述文獻(xiàn)均沒有考慮多個輸入因素對輸出頻率（或轉(zhuǎn)速）的影響權(quán)重問題。

層次分析法［6－7］建立在專家咨詢基礎(chǔ)上，把多指標(biāo)的權(quán)重賦值簡化為各指標(biāo)重要性的兩兩比較，然后進(jìn)行數(shù)學(xué)處理，具有可信、實(shí)用的特點(diǎn)。本文基于AHP確定了4個輸入量的權(quán)重，之后對4個子模糊控制器的輸出加權(quán)平均，得到集節(jié)能和瓦斯超限排放于一體的、適用于不同礦井通風(fēng)的雙模式控制系統(tǒng)。

2 模糊控制系統(tǒng)

2.1 控制策略

本文采用雙模式互相轉(zhuǎn)換的控制策略，以全風(fēng)壓風(fēng)流混合處的瓦斯?jié)舛葹榭刂颇Ｊ睫D(zhuǎn)換信號，即當(dāng)瓦斯?jié)舛仍?～1%變化時，變頻器頻率隨著瓦斯?jié)舛鹊脑黾佣龃?，此時采用fuzzyⅠ控制模式；當(dāng)瓦斯?jié)舛仍?%～2%變化時，為了避免全風(fēng)壓風(fēng)流混合處瓦斯?jié)舛确e聚發(fā)生爆炸，變頻器頻率應(yīng)隨著瓦斯?jié)舛鹊脑黾佣鴾p少，此時啟動fuzzyⅡ控制模式。當(dāng)瓦斯?jié)舛却笥?%時，系統(tǒng)自動停止運(yùn)行并報警。從安全角度出發(fā)，系統(tǒng)設(shè)有3個瓦斯?jié)舛葌鞲衅鱐1，T2，T3和1個煤塵濃度傳感器D。其中，T1在掘進(jìn)頭附近，T2在掘進(jìn)巷口，T3在全風(fēng)壓風(fēng)流混合處，D在掘進(jìn)巷道中。

2.2 雙模式模糊控制器的設(shè)計

本文以控制模式fuzzyⅠ中T3模糊控制器的設(shè)計為例，T1，T2，D的模糊控制器設(shè)計類似。這里采用二維模糊控制器，是一個雙輸入單輸出的控制系統(tǒng)。具體描述如下。

2.2.1 輸入、輸出變量的確立

根據(jù)系統(tǒng)控制的具體情況，將瓦斯?jié)舛葘?shí)際值和預(yù)測值的偏差e以及瓦斯?jié)舛绕钭兓蔱c作為模糊控制器輸入，電機(jī)所需頻率作為輸出。

本文將T3瓦斯?jié)舛仍O(shè)定值取為0.6，則濃度偏差e的實(shí)際值為｛－0.6，0，0.1，0.2，0.3，0.4｝，模糊語言表示為｛ZE，PS，PM，PL，PG｝，具體描述為瓦斯?jié)舛龋＃愿?，較高，很高，非常高｝。e的隸屬函數(shù)曲線如圖1所示。

圖1 e的隸屬函數(shù)曲線Fig.1 The membership function curves of e

偏差變化率ec按一次采樣時間計算，ec＝et－et－1，ec的實(shí) 際值為｛－1，－0.5，－0.25，0，0.25，0.5，1｝，模糊語言為｛NL，NS，ZE，PS，PL｝，具體描述為瓦斯?jié)舛龋陆岛芸欤陆?，正常，上升，上升很快｝。ec的隸屬函數(shù)曲線如圖2所示。

圖2 ec的隸屬函數(shù)曲線Fig.2 The membership function curves of ec

為了使輸出量更加直觀，其論域直接取為頻率的實(shí)際值，為｛10，20，30，40，50｝，即變頻器在10～50Hz變化。最低頻率選為10Hz，一是為了使局部通風(fēng)機(jī)在很低瓦斯?jié)舛惹闆r下保持正常通風(fēng)，二是避免變頻器頻繁啟停給電網(wǎng)帶來沖擊并增加故障率。論域?qū)?yīng)的模糊語言為｛ZE，PS，PM，PL，PG｝，具體描述為｛低頻，中低頻，中頻，中高頻，工頻｝。f的隸屬函數(shù)曲線如圖3所示。

圖3 f的隸屬函數(shù)曲線Fig.3 The membership function curves of f

2.2.3 建立模糊規(guī)則

模糊控制的核心就是建立模糊規(guī)則，這里充分反映了人的智能活動，所以其本質(zhì)是一種專家智能控制。本文根據(jù)實(shí)際可能出現(xiàn)的情況，共得出以下25條規(guī)則，如表1所示。

表1 模糊控制規(guī)則Tab.1 Fuzzy control rules

在Matlab里利用GUI建立上述模糊推理系統(tǒng)，進(jìn)入FIS Editor進(jìn)行構(gòu)建，通過View－Surface查看輸入輸出關(guān)系曲面，如圖4所示。

圖4 輸入輸出的關(guān)系曲面圖Fig.4 The surface plot of input and output

2.3 仿真及分析

完成fuzzyⅠ的設(shè)計后，建立了基于Matlab／Simulink的仿真模型［8］，如圖5和圖6所示。T3設(shè)定值為0.6%，實(shí)際瓦斯?jié)舛扔脠D7所示的在0～1%變化的隨機(jī)波代替。

圖5 fuzzyⅠ的仿真模型Fig.5 Simulation model of fuzzyⅠ

圖6 fuzzyⅠ控制器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)Fig.6 Internal structure of fuzzyⅠcontroller

圖7 瓦斯?jié)舛入S時間變化曲線Fig.7 The curve of gas concentration with time

仿真結(jié)果如圖8所示，從變化曲線可以看出，當(dāng)T3瓦斯?jié)舛茸兓瘯r，系統(tǒng)輸出能快速響應(yīng)，并實(shí)時調(diào)整變頻器頻率，使風(fēng)機(jī)高效節(jié)能運(yùn)轉(zhuǎn)及瓦斯安全無超限排放。

根據(jù)曳引機(jī)的轉(zhuǎn)速、功率等參數(shù)，選用額定功率P =10 kW，轉(zhuǎn)速n =1 440 r/min的交流異步電動機(jī)，要求行星輪系傳動比i=4.8，其內(nèi)齒圈齒輪、中間太陽輪和行星輪的材料均為40Cr，滲氮處理，齒面硬度為32-36HRC。

圖8 頻率隨瓦斯?jié)舛茸兓那€Fig.8 The curve of frequency with gas concentration

fuzzyⅡ的設(shè)計與fuzzyⅠ類似，只是控制策略相反，這里不再贅述。

3 層次分析法

由于T1－T3及D的4個模糊控制器對應(yīng)不同風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速，本文采用層次分析法把一個受多個因素影響的系統(tǒng)，按其重要程度的大小，定量表示出來，然后通過加權(quán)平均得到唯一輸出頻率。具體計算過程如下。

3.1 構(gòu)造判斷矩陣

首先對4個因素進(jìn)行標(biāo)度量化，本文采用1～7標(biāo)度，如表2所示。

表2 1～7標(biāo)度及其描述Tab.2 Scale and description of 1～7

在fuzzyⅠ控制模式時，該模式以節(jié)能和通風(fēng)為目的，因此位于掘進(jìn)頭的T1占主導(dǎo)地位，它反映了瓦斯涌出量并在最大程度上影響風(fēng)速高低，掘進(jìn)巷口的T2對風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速影響也比較重要，T3重要性最低，控制過程需要保證煤塵濃度D在安全范圍內(nèi)，以此構(gòu)造如表3所示的判斷矩陣A。

表3 fuzzyⅠ判斷矩陣ATab.3 Estimation matrix Aof fuzzyⅠ

在fuzzyⅡ控制模式時，該模式以瓦斯安全排放為目的，首先要保證混合風(fēng)流處的T3濃度不能超限，其次是T2和T1，以此構(gòu)造的判斷矩陣B如表4所示。

表4 fuzzyⅡ判斷矩陣BTab.4 Estimation matrix Bof fuzzyⅡ

3.2 計算判斷矩陣特征值

計算判斷矩陣特征值λmax和特征向量W以A為例，利用方根法：

對向量Wi歸一化：

其中

由式（1）～式（4）可得2種模式下輸入量的特征向量，見表5。

表5 兩種控制模式下的特征向量Tab.5 The eigenvectors of two modes

3.3 一致性指標(biāo)CR檢驗(yàn)

式（5）中，RI與矩陣維數(shù)n有關(guān)，當(dāng)判斷矩陣A的維數(shù)為4時取0.9。一般情況下CR的值越小，說明判斷矩陣的一致性越好，當(dāng)CR≤0.1時，就可認(rèn)為判斷矩陣一致性良好。A的特征值λmax為4.118，CR為0.043，符合一致性條件，因此特征向量可作為權(quán)重向量，同理可驗(yàn)證B判斷矩陣滿足一致性。

3.4 結(jié)合權(quán)重的輸出頻率確定

4 實(shí)驗(yàn)平臺搭建及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

結(jié)合礦井實(shí)際運(yùn)行工況，利用已有設(shè)備，搭建圖9所示實(shí)驗(yàn)平臺。

圖9 性能實(shí)驗(yàn)平臺Fig.9 The platform of performance test

考慮到雙模糊控制器運(yùn)算量較大，且要便于通信，選用了TI公司的TMS320F2812微處理器作為中央控制單元，負(fù)責(zé)4路傳感器信號的采樣、處理、各子模糊控制器輸出頻率及綜合輸出頻率計算，并將運(yùn)算結(jié)果通過RS485總線送至ACS－800－04－0175－7－P90ABB 變 頻 器，驅(qū) 動 2 臺 690 V／55kW三相異步電動機(jī)（模擬礦井對旋風(fēng)機(jī)）進(jìn)行變頻調(diào)速性能實(shí)驗(yàn)。

上述傳感器信號的大小通過調(diào)整電位器來模擬，各子模糊控制器輸出頻率通過查表法［9］計算，然后與層次分析法確定的權(quán)重加權(quán)平均即可得到最終輸出頻率。如：D＝5g／m3，T3＝0.8%，T2＝0.8%，T1＝1.0%時，各模糊控制器輸出f4＝20 Hz，f3＝40Hz，f2＝40Hz，f1＝47Hz，結(jié)合表5權(quán)重f＝20×0.057＋40×0.098＋40×0.291＋47×0.554＝42.73Hz。其他fuzzyⅠ和fuzzyⅡ的部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表6和表7所示。

表6 fuzzyⅠ部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.6 Part test results of fuzzyⅠ

表7 fuzzyⅡ部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.7 Part test results of fuzzyⅡ

在fuzzyⅠ控制模式時，當(dāng)T1濃度在0.7%以下，T2和T3濃度分別在0.5%和0.8%以下時，電機(jī)頻率均低于30Hz，處于節(jié)能運(yùn)行狀態(tài)。當(dāng)T1濃度在0.7%～1.0%，T2和T3濃度低于1.0%時，此時需要提高風(fēng)速沖淡瓦斯，電機(jī)在30～50Hz頻段運(yùn)行，處于正常通風(fēng)狀態(tài)。在fuzzyⅡ控制模式時，T1和T2達(dá)到極限，為了避免T3處瓦斯積聚爆炸，電機(jī)運(yùn)行頻率也隨之降低，處于排放瓦斯?fàn)顟B(tài)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，這種雙模式控制方式合理有效，既在低瓦斯?jié)舛葧r達(dá)到了節(jié)能效果，又在高瓦斯?jié)舛葧r保證了通風(fēng)安全。

5 結(jié)論

本文提出了一種礦井掘進(jìn)工作面智能通風(fēng)系統(tǒng)，采用模糊控制建立了瓦斯、煤塵濃度與電機(jī)頻率之間的對應(yīng)關(guān)系，驗(yàn)證了模糊控制在非線性和時變性控制系統(tǒng)中的應(yīng)用價值；采用層次分析法確定4個輸入因素的權(quán)重，使權(quán)重的確定更加條理化和科學(xué)化；上述研究成果已成功應(yīng)用于礦井智能排瓦斯控制系統(tǒng)，3個月的工業(yè)運(yùn)行試驗(yàn)表明：所設(shè)計的雙模式控制系統(tǒng)兼顧了經(jīng)濟(jì)性和安全性，在低瓦斯礦井和高瓦斯礦井均具有極高的應(yīng)用價值。

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