朱志英

（烏蘭察布職業(yè)學(xué)院，內(nèi)蒙古自治區(qū)烏蘭察布市，012000）

基于模糊PID算法的采煤機(jī)記憶截割路徑自適應(yīng)研究

朱志英

（烏蘭察布職業(yè)學(xué)院，內(nèi)蒙古自治區(qū)烏蘭察布市，012000）

針對(duì)綜采工作面采煤機(jī)滾筒截割路徑不確定的特點(diǎn)，以采煤機(jī)記憶截割路徑相應(yīng)位置的截割參數(shù)為基礎(chǔ)，利用模糊PID算法對(duì)截割滾筒油缸進(jìn)行控制，使得在記憶截割路徑的對(duì)應(yīng)參數(shù)和實(shí)際路徑對(duì)應(yīng)參數(shù)不一致時(shí)，實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)滾筒截割路徑自適應(yīng)調(diào)整。通過輸入現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的采煤機(jī)滾筒截割路徑仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可以使采煤機(jī)在復(fù)雜地質(zhì)條件的煤層中快速調(diào)整截割路徑，調(diào)整后的路徑平穩(wěn)且可靠。

采煤機(jī) 記憶截割 模糊PID控制 路徑自適應(yīng)

隨著煤炭開采技術(shù)的提高，煤礦綜采工作面無人化開采將成為煤炭生產(chǎn)的必然發(fā)展趨勢(shì)。采煤機(jī)作為煤礦綜采工作面的核心設(shè)備，其自動(dòng)化運(yùn)行是實(shí)現(xiàn)綜采工作面無人化生產(chǎn)的關(guān)鍵，而實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)的自動(dòng)化運(yùn)行的前提是采煤機(jī)滾筒截割路徑的自適應(yīng)調(diào)整。采煤機(jī)滾筒截割路徑自適應(yīng)調(diào)整的根本目的就是在復(fù)雜地質(zhì)結(jié)構(gòu)的煤層中，截割滾筒能夠自動(dòng)適應(yīng)煤層頂板和底板的起伏變化，并判斷煤層的厚度，進(jìn)而調(diào)整截割滾筒的高度，實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)滾筒截割路徑的自適應(yīng)調(diào)整。

1　記憶截割路徑自適應(yīng)控制方案

采煤機(jī)滾筒截割路徑自適應(yīng)控制系統(tǒng)由記憶截割、路徑跟蹤和路徑自適應(yīng)3個(gè)部分組成，其控制流程如圖1所示。

1.1采煤機(jī)記憶截割原理

采煤機(jī)沿水平方向牽引行走以及截割滾筒在垂直方向的高度調(diào)節(jié)是采煤機(jī)截割過程中最重要的兩個(gè)動(dòng)作，其中通過截割滾筒的高度變化實(shí)現(xiàn)滾筒截割路徑的改變，進(jìn)而使得采煤機(jī)截割滾筒避開煤層頂板、底板和斷層，避免采煤機(jī)截割到硬度較高的巖石而造成損壞。

采煤機(jī)記憶截割過程由操作人員控制采煤機(jī)沿工作面煤層進(jìn)行切割，機(jī)載控制器記錄采煤機(jī)截割路徑中各記錄點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)、姿態(tài)數(shù)據(jù)、狀態(tài)數(shù)據(jù)和動(dòng)作指令。在自動(dòng)化截割采煤時(shí)，采煤機(jī)按照存儲(chǔ)的采集數(shù)據(jù)和指令自動(dòng)控制滾筒調(diào)高，實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)自動(dòng)運(yùn)行。

圖1　采煤機(jī)滾筒割路徑自適應(yīng)控制流程

1.2截割路徑跟蹤

在采煤機(jī)記憶截割過程中，機(jī)載控制器實(shí)時(shí)讀取當(dāng)前滾筒位置和滾筒推移油缸位移量。在截割滾筒移動(dòng)到a記憶點(diǎn)時(shí)，機(jī)載控制器會(huì)讀取記憶路徑中的a+1記憶點(diǎn)對(duì)應(yīng)地調(diào)高油缸位移量，根據(jù)a與a+1記憶點(diǎn)油缸推移量差值和水平距離，機(jī)載控制器計(jì)算油缸調(diào)控電磁換向閥的通斷時(shí)間。在采煤機(jī)截割滾筒運(yùn)行到a+1記憶點(diǎn)時(shí)，機(jī)載控制器制定a+1到a+2點(diǎn)間的運(yùn)行方案，以此類推。這種控制方案計(jì)算量小且無累計(jì)誤差，從而保證截割路徑跟蹤精度。

1.3模糊PID控制組成和原理

采煤機(jī)截割路徑的自適應(yīng)依據(jù)是記憶截割過程中采煤機(jī)的狀態(tài)信息，其中主要數(shù)據(jù)為滾筒截割負(fù)載，其調(diào)整的對(duì)象為截割滾筒的高度。在路徑的自適應(yīng)過程中，判斷是否截割到硬度較高的巖石是控制的關(guān)鍵，在滾筒截割到巖石后其截割電機(jī)電流將迅速升高并超出正常范圍。試驗(yàn)表明截割電機(jī)電流與截割負(fù)載存在對(duì)應(yīng)關(guān)系，因此建立截割電機(jī)電流與截割負(fù)載的數(shù)學(xué)模型，由機(jī)載控制器采集到的截割電機(jī)電流計(jì)算出采煤機(jī)的截割負(fù)載。根據(jù)機(jī)載控制器采集到的采煤機(jī)狀態(tài)信息，運(yùn)用模糊PID控制算法調(diào)整推移油缸電磁換向閥通斷時(shí)間。通過調(diào)節(jié)電磁換向閥通斷時(shí)間實(shí)現(xiàn)截割滾筒高度的自適應(yīng)調(diào)節(jié)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)截割路徑自適應(yīng)。模糊PID控制流程圖如圖2所示，滾筒調(diào)高機(jī)構(gòu)工作原理如圖3所示。

圖2　模糊PID控制流程圖

圖3　滾筒調(diào)高機(jī)構(gòu)原理

2　模糊PID控制器的設(shè)計(jì)

為了使路徑自適應(yīng)控制結(jié)果達(dá)到要求，本控制結(jié)構(gòu)采用二維輸入和三維輸出控制器，把滾筒記憶截割高度與實(shí)際截割高度誤差e及其變化率ec作為輸入，PID控制的3個(gè)調(diào)節(jié)參數(shù)變化值ΔkP、ΔkI和ΔkD作為輸出。通過PID控制的3個(gè)調(diào)節(jié)參數(shù)變化值與截割高度誤差e及其變化率ec的模糊關(guān)系，機(jī)載控制器對(duì)采集的信息和記憶信息不斷檢測(cè)并計(jì)算偏差e及其變化率ec的值，然后根據(jù)專家整理好的模糊關(guān)系對(duì)ΔkP、ΔkI和ΔkD進(jìn)行修改，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)3個(gè)調(diào)節(jié)參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整。

2.1輸入輸出語言變量的模糊化

設(shè)定調(diào)高偏差e及其變化率ec經(jīng)過模糊后為E和EC，其中輸入偏差e的基本論域?yàn)椋?e，e］，E論域?yàn)椋?3，-2，-1，0，1，2，3］，輸入偏差變化率ec的基本論域?yàn)椋?ec，ec］，EC論域?yàn)椋?3，-2，-1，0，1，2，3］。

輸出ΔkP基本論域?yàn)椋?m，m］，量化論域ΔkP=［-3，-2，-1，0，1，2，3］，輸出ΔkI和ΔkD的模糊量化原理與ΔkP相同。

2.2確定輸入輸出變量的模糊子集及其隸屬度函數(shù)

輸入變量E和EC與輸出變量ΔkP、ΔkI和ΔkD的模糊子集同為［NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB］，其中NB、NM、NS、ZO、PS、PM和PB分別表示負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中和正大。

通過隸屬函數(shù)實(shí)現(xiàn)精確量的模糊化，本系統(tǒng)中輸入變量E和EC與輸出變量ΔkP、ΔkI和ΔkD的隸屬函數(shù)均采用三角形隸屬函數(shù)，如圖4所示，根據(jù)三角形隸屬函數(shù)的曲線特征得到的輸入變量E和Ec隸屬函數(shù)見表1，得到的輸出變量ΔkP、ΔkI和ΔkD的隸屬函數(shù)見表2。

圖4　三角形隸屬度函數(shù)

表1　E和Ec隸屬函數(shù)表

表2　ΔkP、ΔkI和ΔkD隸屬函數(shù)表

2.3制定模糊規(guī)則

總結(jié)專家、現(xiàn)場(chǎng)人員和工程人員的技術(shù)知識(shí)和操作經(jīng)驗(yàn)，獲取3個(gè)調(diào)整參數(shù)控制規(guī)則，得到針對(duì)ΔkP、ΔkI和ΔkD自整定的模糊控制表見表3。

表3　ΔkP、ΔkI和ΔkD模糊控制表

以ΔkP為例，根據(jù)模糊推理規(guī)則得出ΔkP=（E×EC）·RP，由Mamdani型模糊控制器所采用的if…then…模糊規(guī)則可得:

根據(jù)控制系統(tǒng)得到的實(shí)際誤差量e和其誤差變化ec的模糊值E和Ec，得出控制量ΔkP1為:

同理，求出控制量ΔkP2、ΔkP3、……ΔkP49，則控制量模糊集合ΔkP表示為:

采用平均最大隸屬度法判決，將控制量由模糊量變成精確量，得到ΔkP的模糊控制查詢表見表4。依此類推可以得到ΔkI和ΔkD的模糊控制查詢表。

2.4模糊PID參數(shù)計(jì)算

采煤機(jī)在運(yùn)行過程當(dāng)中，機(jī)載控制器不斷地計(jì)算滾筒記憶截割高度與實(shí)際截割高度偏差e和偏差變化率ec，并對(duì)其模糊化，然后通過模糊控制查詢表得到ΔkP、ΔkI和ΔkD的值，根據(jù)kP=k′P+｛E，EC｝ΔkP、kI=k′I+｛E，EC｝ΔkI和kD=k′D+｛E，EC｝ΔkD調(diào)整公式得出最佳的PID參數(shù)值，最終完成對(duì)PID控制器參數(shù)的調(diào)整。

3　模糊PID控制算法截割路徑自適應(yīng)仿真和分析

為了驗(yàn)證采用模糊PID控制算法實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)滾筒調(diào)高的效果，在采煤機(jī)滾筒調(diào)高實(shí)驗(yàn)平臺(tái)對(duì)其進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，設(shè)定實(shí)驗(yàn)工作面長(zhǎng)度為100 m，走向長(zhǎng)為800 m，煤層厚度為3.5～4.5 m，得到采煤機(jī)路徑自適應(yīng)仿真路線如圖5所示。其中圖中實(shí)線為煤層與巖層的分界線，“*”所代表的曲線為經(jīng)模糊PID控制算法調(diào)整后的實(shí)際運(yùn)行曲線，由此表明使用模糊PID控制算法調(diào)整后的滾筒截割路徑能較好的避開巖層，有效地保護(hù)采煤機(jī)截割部件，并且調(diào)整后的截割路徑平滑，有利于采煤機(jī)截割路徑控制，符合截割路徑的自適應(yīng)要求。

表4　ΔkP模糊控制查詢表

圖5　路徑自適應(yīng)仿真曲線

利用Matlab中動(dòng)態(tài)系統(tǒng)仿真工具Simulink完成對(duì)控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)建模和仿真，以采煤機(jī)試驗(yàn)平臺(tái)為分析研究實(shí)例，其滾筒調(diào)高系統(tǒng)的傳遞函數(shù)為X（S）/Q（S）=50000/［S（0.94S2+2S+1000）］=50000/den（S）。得到原系統(tǒng)、常規(guī)PID控制系統(tǒng)和模糊PID控制系統(tǒng)的階躍響應(yīng)曲線對(duì)比如圖6所示。從仿真結(jié)果可以看出，采用模糊PID算法的截割路徑自適應(yīng)控制達(dá)到了調(diào)整量小和調(diào)整速度快的目的。

圖6　各系統(tǒng)階躍響應(yīng)曲線對(duì)比

4　結(jié)論

（1）基于模糊PID控制算法的采煤機(jī)記憶截割路徑自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)在MG900/2210-WD型電牽引采煤機(jī)1∶6樣機(jī)模型構(gòu)成的采煤機(jī)試驗(yàn)系統(tǒng)上進(jìn)行了驗(yàn)證，該試驗(yàn)系統(tǒng)具有和真實(shí)采煤機(jī)相同的控制功能，并完善了采煤機(jī)的原有傳感體系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該控制方法的可行性，其控制精度滿足設(shè)計(jì)要求。

（2）在Matlab進(jìn)行動(dòng)態(tài)仿真，得到原系統(tǒng)階躍響應(yīng)曲線、PID控制系統(tǒng)的階躍響應(yīng)曲線和模糊PID控制系統(tǒng)的階躍響應(yīng)曲線，通過響應(yīng)曲線對(duì)比分析，該系統(tǒng)具有超調(diào)量小、調(diào)節(jié)時(shí)間少、響應(yīng)速度快和穩(wěn)態(tài)誤差小等優(yōu)點(diǎn)，動(dòng)態(tài)特性和靜態(tài)特性能均得到明顯改善，能更好地滿足系統(tǒng)的應(yīng)用要求。

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（責(zé)任編輯 路 強(qiáng)）

Research of adaptive memory cutting path of shearer based on fuzzy PID algorithm

Zhu Zhiying
（Ulanqab Vocational College，Ulanqab，Inner Mongolia 012000，China）

Aiming at the uncertain cutting path of shearer in fully mechanized mining face，and based on the cutting parameters of corresponding memory cutting path，fuzzy PID algorithm was used to control the oil cylinder of cutting roller，which achieved the adaptive adjustment of shearer cutting path when the corresponding parameters of memory cutting path was different with the parameters of actual path.The results of cutting path simulation experiment with field data showed that the algorithm could make shearer to adjust quickly the cutting path in coal seam with complicated geological conditions，and the cutting became stable and reliable after adjustment.

shearer，memory cutting，fuzzy PID control，adaptive cutting path

TD421.6

A

朱志英（1980-），女，內(nèi)蒙古烏蘭察布人，本科學(xué)歷，現(xiàn)為烏蘭察布職業(yè)學(xué)院機(jī)電技術(shù)系講師，主要從事電子信息工程方面的研究。