張金銘，于 波

（1.晉能控股煤業(yè)集團忻州窯礦，山西 大同 037021；2.大同煤炭職業(yè)技術學院，山西 大同 037001）

引言

煤炭是我國主要的能源形式，在煤炭的開采過程中，瓦斯是危害煤礦安全的主要因素。針對瓦斯事故的分析顯示，瓦斯爆炸與礦井內的通風不暢有關，瓦斯事故大多發(fā)生在掘進工作面，這是由于掘進工作面是獨頭的巷道，掘進中產(chǎn)生的大量瓦斯及煙塵等危險氣體不能有效的排除，造成安全隱患。礦井局部通風系統(tǒng)是保證巷道掘進必備的通風系統(tǒng)，將工作面的瓦斯等氣體排出，輸入新鮮的空氣，可保證生產(chǎn)的安全[1]。在使用過程中，局部通風系統(tǒng)的控制長期處于恒定轉速的狀態(tài)，不能依據(jù)工作面瓦斯?jié)舛鹊淖兓M行風量的自動調節(jié)，使用效果不好[2]。對局部通風機的控制系統(tǒng)進行設計，實現(xiàn)智能化的通風控制，保證工作面進行自動化的瓦斯?jié)舛日{節(jié)，提高煤礦的安全生產(chǎn)水平。

1 礦井局部通風智能控制算法的設計

礦井內部對通風系統(tǒng)進行控制時，由于井下的環(huán)境較為復雜，受到多種因素的影響，無法建立準確的數(shù)學模型，常規(guī)的PID 控制無法及時反應被控對象的變化，模糊控制系統(tǒng)采用基于規(guī)則的控制方式，不需要準確的數(shù)學模型，將兩者之間進行結合，在常規(guī)的PID 控制中，利用模糊控制對其參數(shù)進行自整定[3]，建立模糊自適應控制算法。

通風機對工作面瓦斯?jié)舛冗M行調節(jié)，還受到井下多種環(huán)境因素的作用，將井下多種不確定因素進行考慮，采用T-S 模型的模糊預測控制算法，從模糊模型及模糊規(guī)則兩方面提高礦井局部通風控制的精度[4]。T-S模型利用線性系統(tǒng)理論與模糊理論相結合，從結構及參數(shù)兩方面對模型進行定義，包括模型的輸入輸出量、模糊規(guī)則及隸屬函數(shù)，建立T-S 模糊預測控制器，實現(xiàn)對通風系統(tǒng)控制的時間預測。在Simulink 環(huán)境中搭建模糊預測控制系統(tǒng)的模型如圖1 所示。

圖1 模糊預測系統(tǒng)模型

采用仿真的形式對通風系統(tǒng)的控制進行模擬分析，設定系統(tǒng)的輸出風量為350 m3/min，設置系統(tǒng)的延時分別為1 s 及10 s，控制時域及預測時域為3，對T-S 模糊預測及模糊自適應控制方式進行仿真分析，得到系統(tǒng)的響應曲線如圖2 所示。從圖2 中可以看出，在系統(tǒng)的延時為1 s 時，T-S 模糊預測控制的調節(jié)時間要小于模糊自適應控制，且輸出結果沒有超調量；在系統(tǒng)延時為10 s 時，T-S 模糊預測控制的調節(jié)時間同樣小于模糊自適應控制，系統(tǒng)存在6%的超調量，超調量小于模糊自適應控制，且超調時間短。由此可知，采用基于T-S 模糊預測控制的局部通風控制系統(tǒng)具有較好的控制效果，能夠依據(jù)瓦斯?jié)舛鹊淖兓M行預測性自動化調節(jié)，較快的達到系統(tǒng)的穩(wěn)定狀態(tài)[5]，實現(xiàn)對礦井工作面風量的調節(jié)。

圖2 通風系統(tǒng)不同控制算法響應曲線

2 通風智能控制系統(tǒng)的設計及應用

采用基于T-S 模糊預測控制建立礦井局部通風系統(tǒng)的智能控制系統(tǒng)，實現(xiàn)對礦井局部通風的自動調節(jié)，控制系統(tǒng)主要包括井下的控制分站、變頻器調速系統(tǒng)、瓦斯?jié)舛葯z測的傳感器系統(tǒng)及上位機組成[6]，系統(tǒng)的主要架構如圖3 所示。

圖3 礦井局部通風智能控制系統(tǒng)主要架構

礦井工作面的瓦斯?jié)舛燃皽囟?、風速等狀態(tài)信息通過傳感器系統(tǒng)的采集，將數(shù)據(jù)傳輸至井下的控制分站，控制分站將數(shù)據(jù)傳輸至上位機中，上位機通過設定的T-S 模糊預測系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行匯總及處理，并將計算的結果輸出至井下的變頻調速系統(tǒng)，對通風機的電機進行變頻控制，實現(xiàn)速度的調整，以適應井下的工作條件。礦井局部通風智能控制系統(tǒng)采用工業(yè)以太網(wǎng)的形式進行數(shù)據(jù)的傳輸，井下控制分站通過CAN協(xié)議接入井下的通信線路中，控制分站是系統(tǒng)的核心組件，對數(shù)據(jù)的上傳及指令的下發(fā)起到中轉的作用。

井下控制分站是礦井局部通風智能控制系統(tǒng)的核心組件，為保證井下分站使用過程中的安全及持續(xù)，針對控制系統(tǒng)設計采用不間斷的供電系統(tǒng)，當?shù)V井內供電正常時，控制分站的電源可將其轉化為直流電使用，當?shù)V井內的供電異常時，控制分站采用鋰電池供電，并可對鋰電池的狀態(tài)信息進行監(jiān)測，保證控制分站工作的安全性。

對于上位機軟件系統(tǒng)及界面，常采用LabView 與MATLAB 進行混合編程的形式實現(xiàn)，實現(xiàn)可視化編程，并可結合Matlab 強大的工具箱，兩者采用ActiveX技術實現(xiàn)在Labview中對Matlab 程序的調用，從而實現(xiàn)混合編程。系統(tǒng)內共有的10 臺通風機的工作狀態(tài)均可進行顯示，通過相應的選項卡可查看通風機的運行狀態(tài)，且顯示主風機及備用風機的狀態(tài)，分別為“有電”“運行”及“故障”，對風機的風速有實時的動態(tài)顯示，并記錄當前的瓦斯?jié)舛葼顟B(tài)，對系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)進行記錄，可對歷史數(shù)據(jù)進行查詢。系統(tǒng)中設置有故障報表，可對系統(tǒng)的故障進行排查及記錄，便于對系統(tǒng)進行維護，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。

在煤礦的工作面巷道掘進過程中，存在著大量的瓦斯及煙塵等危險氣體，由于空氣不能及時流通，容易造成積聚，對煤礦的安全生產(chǎn)及作業(yè)人員的身體健康造成威脅。在巷道掘進中應用礦井智能通風控制系統(tǒng)，監(jiān)控系統(tǒng)能夠實時記錄通風機的工作狀態(tài)，當瓦斯?jié)舛茸兓瘯r，基于T-S 模糊預測的控制系統(tǒng)能夠在10 s 內完成對通風機系統(tǒng)的調節(jié)，并達到穩(wěn)定狀態(tài)，及時為工作面輸送新鮮的空氣，保證煤礦及人員的安全。當通風機系統(tǒng)出現(xiàn)故障時，監(jiān)控系統(tǒng)能夠及時檢測并進行動態(tài)顯示，啟動備用風機運行，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。并且在一年的使用過程中，以運行時間為20 h/d，每年工作時間300 d 計，基于T-S 模糊預測的通風機控制系統(tǒng)運行過程中可節(jié)約電能2 600 kW·h，提高了煤礦的經(jīng)濟效益及安全性。

3 結語

在煤炭的開采過程中，工作面存在著瓦斯等危險氣體，需要局部通風系統(tǒng)依據(jù)瓦斯?jié)舛鹊冗M行實時智能化的調節(jié)。針對現(xiàn)在通風機控制系統(tǒng)不能進行智能調節(jié)的問題，采用T-S 模型的模糊預測控制算法將工作面的瓦斯?jié)舛?、溫度、風速等因素進行綜合考慮，通過仿真分析可知，T-S 模型可對通風系統(tǒng)進行預測性的調節(jié)，具有較好的控制效果。采用T-S 模糊預測控制建立礦井局部通風系統(tǒng)的智能控制系統(tǒng)，系統(tǒng)設計相應的井下控制分站、不間斷供電系統(tǒng)、上位機監(jiān)控系統(tǒng)、傳感器系統(tǒng)等，采用LabView 與MATLAB 混合編程的形式實現(xiàn)上位機的控制。通過礦井局部通風智能控制系統(tǒng)的應用，可依據(jù)工作面的瓦斯?jié)舛?，對通風機進行針對性的控制，實現(xiàn)對工作面的動態(tài)調節(jié)，滿足生產(chǎn)的需求，提高煤礦的安全開采水平。