楊錦濤，吳金塵

（長沙礦山研究院有限責(zé)任公司，湖南 長沙 410000）

隨著國民經(jīng)濟對礦產(chǎn)資源需求的日益增長和淺表資源的日漸枯竭，我國對地下更深層次的礦產(chǎn)資源的開采變得極為迫切，尤其是在金屬礦產(chǎn)資源領(lǐng)域，超深豎井礦山已經(jīng)開始向1500m～2000m的深度開采[1]。

礦井提升機系統(tǒng)是一種具有時變、非線性和強耦合等特點的復(fù)雜不確定動態(tài)系統(tǒng)。同時，由于外界環(huán)境等不確定因素對工礦的影響，礦井提升的動力學(xué)參數(shù)也會隨之發(fā)生變化[2]。傳統(tǒng)的普通礦井提升機系統(tǒng)采用的PID控制系統(tǒng)，但是在超深井這種特殊的工礦環(huán)境下，礦井提升機將面對更加復(fù)雜的使用環(huán)境，不確定性的增加對礦井提升機的控制系統(tǒng)提出了更高的要求。如何在特殊工況環(huán)境下滿足礦井提升系統(tǒng)的需求，成為了目前亟待解決的問題。本文通過采用模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制結(jié)合的控制方式，提出了一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方式，充分利用了模糊控制的專家經(jīng)驗性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的可調(diào)整性，本文首先分析提升機控制系統(tǒng)動力學(xué)，從動力學(xué)研究中找到提升控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，從而研究適合的控制方式。

1 提升機控制系統(tǒng)動力學(xué)分析

1.1 提升機運行分析

提升機罐籠運行速度曲線分為：①主加速度階段。當(dāng)罐籠啟動后，為提高運行效率，速度加快，以較大加速度運行，直至達到最大提升速度。②等速階段。罐籠在此階段以最大速度運行，直至罐籠接近井口減速段；③減速階段。罐籠斗接近井口時，開始以減速度運行，實現(xiàn)減速。④爬行階段。罐籠將要進入卸載曲軌時，為了減輕罐籠對井架的沖擊便于準確停車，以低速爬行，到達停車位后，提升機施閘制動停車。

1.2 提升機動力學(xué)數(shù)學(xué)模型建立

提升電動機輸出適當(dāng)?shù)耐蟿恿?，提升系統(tǒng)才會按照設(shè)計曲線進行運行。提升系統(tǒng)電動機作用在卷筒圓周處的力F應(yīng)能克服提升系統(tǒng)產(chǎn)生的靜阻力和慣性力兩種力，其表達式為：

式中，F(xiàn)d為提升控制系統(tǒng)中所有能產(chǎn)生運動部分作用在卷筒圓周處慣性力之和。慣性力Fd可用下式公式表示：

式中：Σm為提升控制系統(tǒng)所有能運動部分變位到卷筒圓周處總的變位質(zhì)量，a為卷筒圓周處的線加速度。

Fj為提升系統(tǒng)靜阻力，提升系統(tǒng)靜阻力包括罐籠內(nèi)裝載載荷、罐籠自重、提升鋼絲繩重量加上礦井阻力。礦井阻力包含罐籠在井筒中運行時，氣流對罐籠產(chǎn)生的阻力、滾輪罐耳與罐道產(chǎn)生的摩擦阻力以及提升機卷筒、天輪的軸承阻力等。在分析時近似認為井口至天輪的鋼絲繩重力等于鋼絲繩繩的重力，靜阻力Fj等于兩根鋼絲繩上因為不平衡載荷導(dǎo)致的靜拉力差，即Fj=Fs-Fx。

式中Fs為上升端鋼絲繩端產(chǎn)生的靜拉力；Fx為下降端鋼絲繩產(chǎn)生的靜拉力。在提升任一瞬間Fs為：

而下降端鋼絲繩靜拉力Fx為：

式中：Q為罐籠提升一次提升量，kg；Qz為罐籠本身自重，kg；p為鋼絲繩單位長度產(chǎn)生的重力，N/m；q為尾繩單位長度產(chǎn)生的重力，N/m；H為井筒提升高度，m；hx為提升開始至瞬間產(chǎn)生的距離，m；hw為井底車場至尾繩底部的距離，m；Gs為上升側(cè)礦井阻力，N；Gx為下放側(cè)礦井阻力,N。

Gs+Gx在礦山生產(chǎn)過程中近似認為礦井阻力為常數(shù)，可以以罐籠一次提升量Q為比例，

表1 模糊變量子集取值

式中k為礦井阻力系數(shù)，罐籠提升k=1.2。

1.3 變位質(zhì)量

提升罐籠運行時，提升系統(tǒng)產(chǎn)生直線運動和旋轉(zhuǎn)運動。提升罐籠、載荷、鋼絲繩運動時的加速度就是卷筒圓周處的加速度，無需變位。天輪、卷筒、減速器齒輪、電動機轉(zhuǎn)子做旋轉(zhuǎn)運動，需要變位到卷筒圓周處，這樣可以獲得更簡便的計算，變位的前提是前后的動能必須相等。

實際應(yīng)用中，由于運動部位狀態(tài)不同，變位質(zhì)量有一個變化量，但用于超深井大載重工況環(huán)境下，變化量可以忽略不計。所以理論計算公式如下：

式中g(shù)為重力加速度，Q為載荷,N；Qz為罐籠自重,N；n1為首繩根數(shù)，n2為尾繩根數(shù)，p為鋼絲繩單位長度的重力，N/m；q為尾繩單位長度的重力，N/m；Lp為首繩懸掛長度，m；Lp為尾繩懸掛長度，m；Gi為天輪的變位重力，N；Gj為卷筒變位重力，N；Gd為電機轉(zhuǎn)子變位重力，N。Gi、Gj、Gd一般由生產(chǎn)廠家參數(shù)表中已有提供。

通過分析提升控制系統(tǒng)動力學(xué)公式，得到提升系統(tǒng)電動機作用在卷筒圓周處的力F,由F可以得出調(diào)節(jié)控制信號M，使提升機的實際角速度輸出ω跟蹤設(shè)計好給定的理想速度曲線，使其在主加速度階段加速、等速階段、減速階段、爬行階段各階段都獲得較好的瞬態(tài)和穩(wěn)態(tài)跟蹤調(diào)節(jié)性能。

2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由很多種方式，我們本文設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種BP結(jié)構(gòu)的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，信號傳輸特點是信號前向傳遞，而誤差后向傳播。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過不斷調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重值，使得最終輸出與期望值輸出盡可能接近。模糊控制是將操作人員或?qū)＜医?jīng)驗編成模糊規(guī)則，運用模糊規(guī)則去代替人對系統(tǒng)的控制。本文將模糊控制網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)能力來提取模糊控制網(wǎng)絡(luò)中的規(guī)則，通過上文中推導(dǎo)出的根據(jù)不同時刻的輸入力矩的誤差和誤差變化率運用模糊規(guī)則實時整定輸入?yún)?shù)。這樣既改善了單獨模糊控制系統(tǒng)的實時性不高，又使得BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)有了指導(dǎo)依據(jù)。

2.1 模糊控制器結(jié)構(gòu)

模糊控制器是二維的，其輸入是角速度輸出偏差和角速度變化率，輸出為控制量。K1、K2為量化因子，K3是控制量的比例因子。模糊變量E、ΔE的模糊子集取值為{PL PB PM PS O NS NM NB NL}{—6-5-4-3-2-1 0 1 2 3 4 5 6}其中，PL PB PM PS O NS NM NB NL分別表示正很大、正大、正中、正小、零、負小、負中、負大、負很大。論域分別取為 {—6-5-4-3-2-1 0 1 2 3 4 5 6}。

表2 模糊控制器的輸出偏差值

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，反向傳播（BP）算法是一種有導(dǎo)師學(xué)習(xí)算法，BP算法的學(xué)習(xí)過程由正向傳播和反向傳播兩部分組成，在正向傳播過程中，輸入模式從輸入層經(jīng)過隱含層神經(jīng)元的處理后，傳向輸出層，每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元狀態(tài)。如果在輸出層得不到期望的輸出，則轉(zhuǎn)入反向傳播，此時誤差信號從輸出層向輸入層傳播并沿途調(diào)整各層間連接權(quán)值和閾值，以使得誤差不斷減小，直到達到精度要求。該算法實際上是求誤差函數(shù)的極小值，它通過多個樣本的反復(fù)訓(xùn)練，并采用最快下降法使得權(quán)值沿著誤差函數(shù)的負梯度方向改變，并收斂于最小點。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)借助模糊控制規(guī)則，實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)、同時控制系統(tǒng)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來彌補模糊規(guī)則的學(xué)習(xí)功能，模糊控制規(guī)則可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的節(jié)點數(shù)與模糊區(qū)間數(shù)一致。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)采用三層，網(wǎng)絡(luò)隱含層的節(jié)點數(shù)與模糊區(qū)間數(shù)一致，而各節(jié)點上的接受函數(shù)就是對應(yīng)的模糊區(qū)間的隸屬度函數(shù)。

3 結(jié)論

經(jīng)過大量的實驗證明，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的系統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制轉(zhuǎn)矩，轉(zhuǎn)矩響應(yīng)快，控制精度高，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡潔明了，動靜態(tài)系統(tǒng)優(yōu)良。特別對于超深井、大載重這種特殊的工礦環(huán)境下的交流調(diào)速系統(tǒng)是一種有效的控制策略。