朱守健,喬 棟,董志民,趙政宏

(1.山西大同大學(xué) 煤炭工程學(xué)院,山西 大同 037009;2.山西大同大學(xué) 建筑與測(cè)繪工程學(xué)院,山西 大同 037009)

0 引言

煤炭是我國(guó)最安全、經(jīng)濟(jì)、可靠的基礎(chǔ)能源,其資源的儲(chǔ)備總量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過石油和天然氣資源的儲(chǔ)備量,是我國(guó)主要基礎(chǔ)能源之一[1]。實(shí)現(xiàn)煤炭的智能化開采,提升煤炭運(yùn)輸?shù)闹悄芑?、高速?成了目前的技術(shù)關(guān)鍵。實(shí)現(xiàn)煤炭運(yùn)輸智能化、高速化的技術(shù)難點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)輸送機(jī)電機(jī)控制系統(tǒng)的研究。采煤機(jī)將煤塊投放到輸送機(jī)上,輸送機(jī)電機(jī)需要根據(jù)輸送量以及皮帶運(yùn)行狀態(tài),對(duì)輸送機(jī)電機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整,從而提升輸送機(jī)的傳輸速率以及與采煤機(jī)的同步率。此外,煤礦輸送機(jī)電機(jī)在達(dá)到期望輸出功率的同時(shí),也要防止其他不可控因素影響輸送機(jī)電機(jī)的輸出功率,以避免造成輸送機(jī)速率過快引發(fā)煤塊滑動(dòng),造成人員危險(xiǎn)等不必要的風(fēng)險(xiǎn)。

在礦用輸送機(jī)的電機(jī)控制中,較為普遍的算法是傳統(tǒng)的PID控制算法。傳統(tǒng)的PID控制算法較其他控制算法具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、魯棒性好且較為可靠等特點(diǎn),但傳統(tǒng)的PID控制算法要求被控制對(duì)象的反饋參數(shù)以及輸出參數(shù)必須具有高精確度,同時(shí)對(duì)被控對(duì)象反饋的數(shù)據(jù)整定較為復(fù)雜,難度較高,無法做到輸送機(jī)電機(jī)的實(shí)時(shí)調(diào)整,會(huì)產(chǎn)生一定的滯后性。除此之外,人工手動(dòng)調(diào)整電機(jī)有著嚴(yán)重的處理不及時(shí)的問題,可能會(huì)引起輸送機(jī)電機(jī)故障,從而導(dǎo)致生產(chǎn)停滯,影響生產(chǎn)產(chǎn)能。當(dāng)各種問題交錯(cuò)疊加到一起時(shí),對(duì)帶式輸送機(jī)電機(jī)的控制以及性能會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的影響。因此,本文將模糊自適應(yīng)控制理論和傳統(tǒng)PID控制算法相結(jié)合,集取2個(gè)算法的優(yōu)點(diǎn),彌補(bǔ)各自的缺點(diǎn),從而進(jìn)行了基于模糊自適應(yīng)整定PID的煤礦輸送機(jī)電機(jī)控制技術(shù)的研究。

模糊自適應(yīng)整定PID控制系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)在于它不需要精確的數(shù)學(xué)模型或者精確的數(shù)據(jù)參數(shù),本文中的控制系統(tǒng)主要通過人工制定的模糊規(guī)則實(shí)時(shí)調(diào)整控制器的控制參數(shù),以達(dá)到更好的控制效果。這恰恰滿足了礦井綜采工作面由于作業(yè)環(huán)境惡劣、灰塵濃度大導(dǎo)致無法人為判斷輸送機(jī)電機(jī)工作狀態(tài)并做出調(diào)整的情況以及防止各種不可控的干擾因素。此外,相較于傳統(tǒng)PID控制算法,模糊自適應(yīng)整定PID控制算法在一些復(fù)雜的非線性系統(tǒng)中可以更好地處理系統(tǒng)參數(shù)變化和外來噪聲干擾,展現(xiàn)了算法極強(qiáng)的自適應(yīng)特性。算法主要通過模糊規(guī)則將控制誤差參數(shù)和系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行模糊推理和參數(shù)調(diào)整。因此,系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)調(diào)整PID控制器的3個(gè)控制參數(shù),以便更好地適應(yīng)電機(jī)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)變化。這使得模糊自適應(yīng)整定PID算法在某些應(yīng)用中能夠更快地、更好地達(dá)到期望的控制效果。

1 帶式輸送機(jī)電機(jī)控制系統(tǒng)

帶式輸送機(jī)電機(jī)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)主要是由電機(jī)驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)、機(jī)械驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、控制系統(tǒng)及算法、人機(jī)交互界面和保護(hù)裝置組成。其中起主要作用的就是控制系統(tǒng)及算法,礦用輸送機(jī)電機(jī)控制系統(tǒng)通過控制系統(tǒng)和算法控制電機(jī)的輸出功率、方向和運(yùn)行參數(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)輸送機(jī)的精確控制和保護(hù),確保礦石等物料的安全、高效輸送。

電機(jī)速率控制的主要工作機(jī)理是電機(jī)通過運(yùn)算器得到當(dāng)前的電機(jī)轉(zhuǎn)速與設(shè)定的期望電機(jī)轉(zhuǎn)速的誤差,經(jīng)過比例控制器將誤差信號(hào)放大后經(jīng)過電機(jī)電流控制閥,從而通過控制,積分控制器,微分控制器控制電機(jī)的電流或電壓來實(shí)現(xiàn)電機(jī)的轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)向和負(fù)載控制[3]。其控制結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 電機(jī)控制系統(tǒng)

2 基于模糊自適應(yīng)控制算法的設(shè)計(jì)與仿真

對(duì)于無法構(gòu)建準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)參數(shù)模型,模糊控制是一個(gè)非常好的控制工具[4]。

模糊算法是一種基于智能推理的算法,雖然稱之為模糊算法,實(shí)際上是一種逐步求精的思想。模糊控制器主要由模糊化、模糊推理機(jī)和精確化3個(gè)功能模塊和知識(shí)庫(kù)所構(gòu)成。

輸入值的模糊化是將用于計(jì)算的輸入量對(duì)應(yīng)到標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)值區(qū)間,并根據(jù)量化結(jié)果與模糊化子集得到該輸入量對(duì)子集的隸屬度。本文使用偏差e和偏差增量ec作為輸入,在實(shí)際控制參數(shù)調(diào)整時(shí)則需要對(duì)e和ec進(jìn)行模糊化[2]。本文定義偏差e和偏差增量ec的模糊子集均為{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},其中NB為負(fù)大,NM為負(fù)中,NS為負(fù)小,ZO為零,PS為正小,PM為正中,PB為正大。本文引入模糊集的論域是[-6,6],采用mamdani推理法進(jìn)行解模糊。

本文采用MATLAB軟件中模糊工具箱進(jìn)行數(shù)據(jù)的仿真,本文中主要運(yùn)用到的仿真方法是扭矩法,同時(shí)在仿真中設(shè)置了49條相關(guān)模糊規(guī)則。為了測(cè)試模糊系統(tǒng)的抗干擾能力,在仿真第50 s時(shí)施加了一個(gè)強(qiáng)度固定的干擾信號(hào),并觀測(cè)信號(hào)加入后模糊算法的表現(xiàn)情況。如圖2所示,在模糊系統(tǒng)的自我調(diào)節(jié)下,信號(hào)在約5 s的時(shí)間內(nèi)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。因此,本文設(shè)置的49條模糊規(guī)則的模糊控制算法擁有十分強(qiáng)大的抗干擾功能。

圖2 模糊控制的仿真

3 傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)

常規(guī)的PID控制是最早發(fā)展起來的控制策略之一,由于其算法簡(jiǎn)單、魯棒性好且可靠性高等特點(diǎn)廣受歡迎[7]。傳統(tǒng)PID控制算法是通過比較輸入的期望值與實(shí)際輸出值之間的誤差,通過調(diào)整Kp、Ki、Kd參數(shù)來調(diào)節(jié)輸出。它的主要特點(diǎn)是結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,穩(wěn)定性好,運(yùn)行可靠。其數(shù)學(xué)公式為:

e(t)=rin(t)-yout(t)

(1)

(2)

(3)

Kp代表比例,Ki代表積分,Kd代表微分,e代表偏差。公式(1)為偏差的計(jì)算,公式(2)為連續(xù)PID公式,公式(3)為離散PID公式?？刂葡到y(tǒng)主要結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)

4 模糊自適應(yīng)整定PID控制系統(tǒng)

實(shí)際的煤礦運(yùn)輸工作環(huán)境有著諸多的影響因素,它們相互干擾,時(shí)變性和非線性是他們最大的特點(diǎn),對(duì)電機(jī)穩(wěn)定輸出有著不同的影響。若只采用傳統(tǒng)PID控制算法,雖然它的結(jié)構(gòu)較為簡(jiǎn)單,具有較強(qiáng)的控制性,但是它需要精度較高的調(diào)節(jié)參數(shù),且需要耗費(fèi)一定的時(shí)間,同時(shí)傳統(tǒng)的PID控制算法在各種時(shí)變、非線性的干擾信號(hào)相互疊加下,電機(jī)恢復(fù)穩(wěn)態(tài)的時(shí)間將會(huì)拉長(zhǎng)。如圖2所示,用在只使用模糊算法控制的情況下,模糊控制系統(tǒng)的靜態(tài)誤差較大,達(dá)到穩(wěn)態(tài)的時(shí)間較長(zhǎng)。將模糊自適應(yīng)控制算法與傳統(tǒng)的PID控制算法相結(jié)合,取各自的優(yōu)點(diǎn),補(bǔ)對(duì)方的缺點(diǎn),達(dá)到互補(bǔ)的狀態(tài)。控制結(jié)構(gòu)如圖4所示。

自適應(yīng)模糊整定PID算法的控制原理是在傳統(tǒng)的PID控制算法的基礎(chǔ)之上,將輸入的期望值與反饋的輸出值之間的誤差及誤差變化率傳入到系統(tǒng)的模糊模塊,模糊模塊根據(jù)仿真前設(shè)定的模糊規(guī)則輸出傳統(tǒng)PID的控制參數(shù)Kp、Ki、Kd,在電機(jī)運(yùn)行過程中對(duì)傳統(tǒng)PID控制算法的參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整,使系統(tǒng)始終保持最佳參數(shù)運(yùn)行,以此實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的精確控制。本文采用MATLAB仿真軟件中模糊工具箱來進(jìn)行數(shù)據(jù)的仿真[8]。如圖5所示,可以得出系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)態(tài)之前最大超量約為102,僅超過穩(wěn)態(tài)值2%,完全符合電機(jī)控制系統(tǒng)的精度要求。模糊自適應(yīng)整定PID系統(tǒng)從開始至達(dá)到穩(wěn)態(tài)的時(shí)間約為6 s,遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)PID控制算法開始至達(dá)到穩(wěn)態(tài)的時(shí)間,并且在系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)態(tài)后,系統(tǒng)的輸出信號(hào)較為平穩(wěn)?；诖丝梢缘贸?模糊自適應(yīng)整定PID控制系統(tǒng)在控制輸出方面的響應(yīng)速度更快,超出穩(wěn)定值較小,達(dá)到穩(wěn)態(tài)后輸出平穩(wěn)。

圖5 普通PID與模糊PID性能比較

5 仿真比較及實(shí)驗(yàn)分析

通過對(duì)帶式輸送機(jī)電機(jī)控制系統(tǒng)的建模分析,將傳統(tǒng)PID與模糊自定義整定PID算法相互比較。如圖6所示,將這2種算法同時(shí)加入模擬井下干擾的噪聲信號(hào)后,觀察2種算法信號(hào)的曲線變化。因此,本研究可以得出,模糊自適應(yīng)整定PID控制算法有著更加快的響應(yīng)速度,加入干擾后超過穩(wěn)定值的最大值,響應(yīng)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制算法。

圖6 兩種算法加入干擾信號(hào)后的響應(yīng)

因此,將模糊自適應(yīng)整定PID控制技術(shù)運(yùn)用到帶式輸送機(jī)電機(jī)控制系統(tǒng)中,不僅能有效增強(qiáng)系統(tǒng)的抗干擾能力,還能大大簡(jiǎn)化設(shè)備的人工操作,從而降低調(diào)節(jié)時(shí)間。

6 結(jié)語(yǔ)

本文提出了將模糊自適應(yīng)算法與傳統(tǒng)的PID控制算法相結(jié)合,并借助MATLAB進(jìn)行了數(shù)據(jù)仿真。從基于得到的仿真數(shù)據(jù)可以看出,傳統(tǒng)的PID控制算法調(diào)控過程中誤差的最大值約為40。此精度只能滿足基本的帶式輸送機(jī)電機(jī)控制系統(tǒng)的要求,并且傳統(tǒng)的PID控制算法的缺點(diǎn)主要表現(xiàn)為傳入?yún)?shù)的精確度要求較高,實(shí)時(shí)性相對(duì)較差。模糊自適應(yīng)整定PID控制算法與傳統(tǒng)PID算法相比較,模糊自適應(yīng)整定PID的最大調(diào)控誤差約為5,在煤礦帶式輸送機(jī)電機(jī)控制中,采用模糊自適應(yīng)整定PID控制算法比傳統(tǒng)PID控制算法的最大調(diào)控誤差減少了35,降低了系統(tǒng)的出錯(cuò)率。在一定范圍內(nèi),提升了輸送機(jī)的安全性[10]。