基于有功功率微變檢測的采煤機煤巖識別系統研究

姜慶學，王海艦

（1.本鋼設計研究院有限責任公司，遼寧 本溪 117000；2.遼寧工程技術大學，遼寧 阜新 123000）

0 引言

綜采工作面采煤機在截割煤巖過程中，由于每層走向錯綜復雜，在截割過程中常常會遇到巖石斷層或煤層夾矸的情況[1，2]，通常采用的方法是隨煤層一同截割，保證其進給速度和出煤產量。但由于滾筒截齒在由煤層過渡到巖層時，其截割硬度發生巨大變化，導致采煤機截齒受到的載荷發生突變，對截齒的磨損程度和剩余壽命影響較大[3]，嚴重時還會發生斷齒現象[4]，造成采煤機在截割過程中振動幅度增大，不但降低滾筒的截割效率，還會對整個采煤機的工作性能和使用壽命造成影響[5，6]，因此實現對綜采工作面煤巖層的有效快速識別，實現采煤機滾筒高度的快速調整，對延長綜采工作面采煤機的使用壽命，降低礦山經濟投入和提高煤炭輸出效率具有深遠的意義。

1 功率微變化煤巖識別方法

1.1 采煤機功率信號的采集

采煤機在截割過程中雖然普遍存在 “大馬拉小車”的現象，即采用大轉矩進給截割方法，但其在截割煤、巖過程中，其有功功率勢必發生微小變化，因此，通過對采煤機截割過程中有功功率的實時檢測，信號放大處理和分析，就會得到采煤機在截割煤、巖過程中的特征變化，因而實現對煤巖界面的有效識別。

采煤機功率檢測系統分為檢測和采集兩個部分。檢測元件采用EDA9033A 電參數采集模塊，它可以實現對采煤機的電壓，電流，有功功率，功率因數等多個參數的實時采集，由于采煤機在工作過程中電流較大，因此還需增設有電流互感器模塊，將電流互感器分別套在滾筒驅動電機的三相線進線端上，再將其與電參數采集模塊鏈接，電參數采集模塊布線方法如圖1 所示。

圖1 EDA9033A 電參數采集模塊布線方法Fig.1 EDA9033A electrical parameter acquisition module wiring method

系統的采集部分采用S7-200 可編程序控制器作為CPU，其型號為224XP CN，共含有兩個九針通訊串口，可實現對電參數信號的實時采集與數據轉換和處理?？删幊绦蚩刂破髋c電參數采集模塊通過RS-485 總線連接，采用MUDBUS 通訊協議實現其數據通訊?？删幊绦蚩刂破髦休d入編寫好的電參數模塊數據采集與轉換程序，實現對各項電參數的實時采集與處理。其核心采集程序如圖2 所示。

1.2 煤巖識別特征樣本提取

由于采煤機截割過程中其截割功率發生的是微小變化，因此需要對煤、巖以及煤巖混合界面截割過程中的功率信號進行分別檢測，得到采煤機不同截割工況下有功功率信號的變化規律，為實現采煤機的自動調高控制提供依據和方法。因此，采用實驗室等比例模擬截割實驗方法，分別構建全煤、全巖和半煤半巖三種煤巖試件，分別對滾筒截割煤巖比例為全煤、煤巖比為4:1、2:1、1:1、1:2、1:4 以及全巖七種工況下煤巖界面截割時的有功功率數據進行采集，得到的有功功率數據如表1 所示。

2 采煤機自調高模糊控制系統

煤巖界面的識別是實現采煤機自動調高控制的關鍵技術，采用模糊控制方法實現采煤機的自動調高控制，能夠大大提高采煤機系統的控制精度。

2.1 最小模糊度隸屬度函數

在信息理論中，信息熵是一個一般性的概念，它度量了系統或信息的不確定性，是基于概率函數；而在模糊理論里，熵被用來測量模糊集或模糊系統信息的模糊程度，基于隸屬度函數[7]。分明集（0、1）是不模糊的，其模糊熵為0；0.5 是隸屬性最難確認的模糊集，因此，0.5的模糊性最大。

圖2 電參數核心采集程序Fig.2 Electrical parameters of core collection procedures

表1 不同煤巖截割比例的有功功率特征樣本值Tab.1 Different coal cutting ratio of the active power characteristics of samples

由表1 可知系統的模糊集X 共有56 個特征樣本，其隸屬度函數分別為A（xi），則其模糊熵E（A）的表達式為：

式中： k 為大于0 的常數，通常取值為1/n，n 為模糊系統中所有特征樣本的個數。根據最小模糊度原則[8]，采用Matlab 編程對隸屬度函數的未知參數進行優化求解，得到優化后的隸屬度函數如圖3 所示。

圖3 優化后的模糊隸屬度函數圖Fig.3 The optimized fuzzy membership function chart

2.2 模糊控制調高系統

圖4 采煤機煤巖識別與自動調高模糊控制系統Fig.4 Shearer coal-rock identification and automatic adjusting fuzzy control system

基于煤巖識別的采煤機滾筒模糊控制調高系統控制原理如圖4 所示，采用雙重模糊系統方法，通過對實時截割有功功率的模糊化，模糊規則查詢以及解模糊[9]，識別當前的實時煤巖截割比例，計算出與全煤比例狀態的偏差E 及偏差變化率Ec，采用二維模糊控制系統實現對采煤機滾筒的精確調高控制[10]。

3 實驗驗證

為了驗證基于有功功率煤巖識別自動調高控制系統的精確性與可靠性，實驗室建立隨機煤巖分布軌跡的相似材料試件進行截割實驗，得到的截割軌跡如圖5 所示，由圖5 可以看出，基于有功功率煤巖識別的自動調高控制系統可根據煤巖界面的變化實時調節滾筒高度，滾筒截割軌跡與煤巖界面軌跡基本一致，部分截割偏差可能受滾筒調高系統的滯后性影響，結果表明系統具有非常好的動態性能。

4 結論

圖5 實驗截割軌跡Fig.5 The experiment cutting track

（1）采用基于有功功率微變檢測方法實現煤巖界面的有效識別，分析了采煤機截割功率的數據采集方法，對采煤機截割過程中的實時有功功率特征樣本進行提取，建立基于最小模糊度的隸屬度函數優化模型。

（2）采用模糊識別與模糊控制雙重模糊系統實現采煤機截割過程中的煤巖動態識別與滾筒自動調高控制，實驗結果表明，基于有功功率微變檢測的采煤機煤巖識別系統具有較高的精確度和可靠性，調高控制效果顯著，具有非常好的實際應用價值。

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