吳貝強(qiáng)

（臨汾宏大礦業(yè)有限責(zé)任公司， 山西 臨汾 041000）

引言

采煤機(jī)是煤礦自動(dòng)化開采中的重要設(shè)備，通過采煤機(jī)對(duì)煤巖進(jìn)行切割，形成原煤后裝入帶式輸送機(jī)[1]。采煤機(jī)主要采用滾筒調(diào)高機(jī)構(gòu)，在實(shí)際工作的時(shí)候，工人根據(jù)采場(chǎng)煤層的情況調(diào)節(jié)滾筒高度，調(diào)高系統(tǒng)采用液壓系統(tǒng)進(jìn)行控制，工人依靠視力觀察和噪聲判斷滾筒處的工況，據(jù)此進(jìn)行相應(yīng)換向閥的操作，無法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)高。

針對(duì)采煤機(jī)調(diào)高生產(chǎn)過程中遇到的難題，分析截割滾筒主要截割電機(jī)電流及電機(jī)轉(zhuǎn)矩等的信號(hào)，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，使用滑模控制規(guī)律自動(dòng)調(diào)高電液伺服控制系統(tǒng)，達(dá)到采煤機(jī)滾筒自適應(yīng)調(diào)高的控制目的。

1 采煤機(jī)調(diào)高機(jī)構(gòu)及自適應(yīng)自動(dòng)調(diào)高系統(tǒng)

1.1 采煤機(jī)調(diào)高機(jī)構(gòu)及原理

采煤機(jī)工作時(shí)，截割滾筒通過不停地旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)截割煤炭，并通過弧形擋板將煤炭裝入帶式輸送機(jī)。采煤機(jī)調(diào)高機(jī)構(gòu)的原理：伸縮桿在液壓缸的驅(qū)動(dòng)下進(jìn)行運(yùn)動(dòng)，小支臂和搖臂相連，伸縮桿帶動(dòng)搖臂運(yùn)動(dòng)，搖臂運(yùn)動(dòng)完成升降配合滾筒的旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)沿煤層截割煤炭的工作。

1.2 采煤機(jī)基于記憶截割的自動(dòng)調(diào)高系統(tǒng)

自適應(yīng)采煤機(jī)自動(dòng)調(diào)高系統(tǒng)[2]如圖1 所示，由圖1 可知，其主要由采煤機(jī)、檢測(cè)裝置、煤巖界面識(shí)別系統(tǒng)和控制系統(tǒng)組成。工作過程中，系統(tǒng)依據(jù)給定的環(huán)境參數(shù)及截割路徑自動(dòng)進(jìn)行截割機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)計(jì)算，并通過控制系統(tǒng)控制截割機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)，同時(shí)對(duì)采煤機(jī)的滾筒實(shí)時(shí)狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，進(jìn)行實(shí)時(shí)的反饋調(diào)節(jié)，及時(shí)適應(yīng)環(huán)境的變化。在此系統(tǒng)中需要重點(diǎn)研究的問題是采煤機(jī)煤巖界面截割模式的自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)調(diào)高控制方法。

圖1 基于記憶截割控制技術(shù)的采煤機(jī)自動(dòng)調(diào)高系統(tǒng)

2 采煤機(jī)煤巖界面截割模式的自動(dòng)識(shí)別

2.1 采煤機(jī)煤巖截割工況分析

采煤機(jī)在工作過程中，由于煤巖硬度的變化，造成滾筒截割負(fù)載的變化，會(huì)引起負(fù)載信號(hào)的變化，對(duì)煤壁進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。根據(jù)煤巖介質(zhì)的物理性質(zhì)找出滾筒在截割試驗(yàn)所拾取的電機(jī)電流及牽引電機(jī)轉(zhuǎn)矩等信號(hào)，對(duì)其數(shù)字特征及分布進(jìn)行分析。煤巖介質(zhì)的性質(zhì)主要包括煤巖的強(qiáng)度、硬度、塑性、彈性、阻抗等[3]。通過試驗(yàn)分析得出采樣電流和采樣扭矩呈正態(tài)分布的情況。

2.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)煤巖界面截割模式的自動(dòng)識(shí)別

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別過程分為兩個(gè)階段，首先神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過一定數(shù)量的樣本訓(xùn)練獲得識(shí)別信息，然后對(duì)新輸入的模式進(jìn)行識(shí)別，形成自我學(xué)習(xí)。模糊邏輯理論不需要知道輸入輸出語(yǔ)言變量間精確的數(shù)學(xué)模型，利用輸入輸出變量的隸屬度函數(shù)和模糊判斷規(guī)則來進(jìn)行推理，模糊推理的核心是模糊控制規(guī)則。模糊理論利用輸入和輸出間的非線性映射，來解決非線性系統(tǒng)信息處理問題。

模糊理論不具有自適應(yīng)和自我學(xué)習(xí)的能力，無法對(duì)隸屬度函數(shù)和規(guī)則進(jìn)行完善，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論可以通過自我學(xué)習(xí)獲得網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，模仿人腦實(shí)現(xiàn)特定向量和模式間的非線性關(guān)系，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可進(jìn)行一定的分布存儲(chǔ)，將兩者進(jìn)行結(jié)合將特定經(jīng)驗(yàn)存放于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中，通過模糊規(guī)則推理過程進(jìn)而實(shí)現(xiàn)在模糊系統(tǒng)下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接，達(dá)到既能處理模糊信息，又能通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身識(shí)別提高信息處理的效果。通過基于Mamdani 模型的多輸入和多輸出拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)建如圖2 所示。

圖2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別結(jié)構(gòu)

網(wǎng)絡(luò)第一層為多輸入層。該層節(jié)點(diǎn)直接與輸入向量相連接，表示輸入變量。

網(wǎng)絡(luò)第二層為模糊層。該層節(jié)點(diǎn)代表各模糊子集，通過隸屬度函數(shù)表達(dá)該層神經(jīng)元信息，該層節(jié)點(diǎn)越多，表示越趨于實(shí)際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算過程也就越復(fù)雜。

網(wǎng)絡(luò)第三層為模糊規(guī)則判斷層。該層各節(jié)點(diǎn)表示模糊規(guī)則，根據(jù)每條規(guī)則的適用度來進(jìn)行匹配推理，生成模糊庫(kù)。對(duì)于特定的輸入量，只有在輸入量附近的模糊子集才能生效。

網(wǎng)絡(luò)第四層為歸一化層。節(jié)點(diǎn)數(shù)與第三層一致，對(duì)于模糊規(guī)則下進(jìn)行信息歸一化計(jì)算。

網(wǎng)絡(luò)第五層為輸出量層。相當(dāng)于模糊子集隸屬度函數(shù)的中心值，將經(jīng)過模糊規(guī)則歸一后的參數(shù)變?yōu)榭奢敵龅牧俊?/p>

使用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試樣本，對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行檢驗(yàn)，經(jīng)過檢驗(yàn)輸出值和實(shí)際實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾筒截割模式識(shí)別正確率達(dá)到90%以上，說明創(chuàng)建的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是成功的。既然滾筒截割模式可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別，那么就可以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)滾筒自動(dòng)調(diào)高的控制。

3 采煤機(jī)自動(dòng)調(diào)高控制方法

在工作過程中，以采煤機(jī)截割電機(jī)電流均值、異常截割持續(xù)時(shí)間、滾筒高度為自動(dòng)識(shí)別的特征，但3個(gè)變量均為非線性的參數(shù)，控制系統(tǒng)需要能夠處理不滿足參數(shù)線性化的條件。采用滑?？刂频姆绞竭M(jìn)行變量的切換來滿足系統(tǒng)的使用[4]。

采煤機(jī)自動(dòng)調(diào)高電液伺服控制系統(tǒng)為閥控缸電液位置伺服控制系統(tǒng)，因其搖臂和滾筒所受到的負(fù)載和干擾力不影響系統(tǒng)的固有穩(wěn)定性，因此在控制系統(tǒng)中不考慮其影響。滑模面切換函數(shù)和模糊控制函數(shù)如下：

通過輸入?yún)?shù)對(duì)滑?？刂葡到y(tǒng)進(jìn)行仿真，設(shè)定系統(tǒng)的頻率、阻尼參數(shù)，采用普通PID 控制器[5]進(jìn)行仿真對(duì)比。通過給定正弦信號(hào)，采用兩種控制器進(jìn)行跟蹤仿真，效果如圖3 所示。

從圖3 中可以看出，在初始第一階段，系統(tǒng)進(jìn)入滑模階段，跟蹤具有一定的偏差，進(jìn)入滑模面之后，滑?？刂菩Ч黠@要比普通PID 控制器好，符合采煤機(jī)調(diào)高系統(tǒng)的要求，能夠?qū)崿F(xiàn)采煤機(jī)調(diào)高液壓系統(tǒng)快速平穩(wěn)的自動(dòng)調(diào)節(jié)。

圖3 滑模控制與PID 控制效果路徑跟蹤曲線

4 結(jié)語(yǔ)

通過分析工作實(shí)際工況采集的滾筒電機(jī)電流和牽引電機(jī)轉(zhuǎn)矩規(guī)律，找到了自動(dòng)調(diào)高系統(tǒng)所需的輸入變量，使用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)煤巖界面模式進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，運(yùn)用滑模控制設(shè)計(jì)了滑模面切換函數(shù)和滑?？刂坪瘮?shù)，并對(duì)其進(jìn)行仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)。采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高控制系統(tǒng)能夠完全實(shí)現(xiàn)目前采煤機(jī)自動(dòng)控制的性能要求，是提高煤礦開采效率和自動(dòng)化控制的有力手段。