基于虛擬儀器的采煤機自動調高系統研究

曾慶良，許德山，逯振國，張海忠

(山東科技大學機械電子工程學院，山東 青島 266590)

礦業縱橫

基于虛擬儀器的采煤機自動調高系統研究

曾慶良，許德山，逯振國，張海忠

(山東科技大學機械電子工程學院，山東 青島 266590)

摘要：本文結合傳統的記憶截割法，并結合采煤機的振動信號和截割電機電流信號，提出了一種基于虛擬儀器系統的采煤機自動調高方法。分析了傳統的記憶截割法的優劣，對振動信號進行了分析描述；對截割電機的工作特性進行了分析，包括采煤的調速狀態和截割電流變化，為電流檢測方法提供了更加合理的理論依據。最后根據信號的變化特性建立了基于虛擬儀器的采煤機信號檢測系統，搭建了基于虛擬儀器的采煤機自動調高硬件系統；通過LABVIEW軟件建立了振動信號和電流信號的分析程序和自動調高控制程序，可以進行煤巖識別，從而對搖臂擺角進行相應的調整；運用LABVIEW建立模擬電流信號和振動信號，對控制過程進行了仿真。仿真結果表明建立的基于虛擬儀器的采煤機自動調高控制系統是可行的。

關鍵詞：振動信號；電流信號；自動調高；煤巖識別；虛擬儀器

采煤機的自動化水平的提高的突破口是煤巖識別技術，當前已經有20多種煤巖識別的方法[1]。其中最主要的有振動法、紅外線法、天然γ射線法、人工射線法、超聲波法、高壓水射流法、雷達探測法等。

當前對采煤機自動調高研究最多的是記憶截割技術，傳統的記憶截割技術在當前的一些大功率從采煤機中得以應用，在這些采煤機上一般都配有位置傳感器、同步位置傳感器、調高油缸傳感器用來記憶截割的路徑[2]，但由于沒有能夠判別煤巖的傳感器，采煤機無法實現完全的自動化調高。

多傳感器融合技術、神經網絡技術和以記憶截割技術為基礎的一系列深入研究等也是常采用的研究方法[3-4]，這些方法對于硬件設備上的要求過于苛刻，過多的干擾因素使得這些方法不能很好的實現。

而虛擬儀器是近些年來興起的一種計算機儀器系統，以軟件代替硬件電路是虛擬儀器的核心，通過計算機平臺，用戶可以通過LABVIEW來編寫設計一些虛擬的面板、信號分析程序和控制程序，從而結合相關硬件實現信號的采集和設備的驅動。

1采煤機自動調高方法的提出

本文在傳統記憶截割方法的基礎上，通過分析采煤機截割電機電流信號與振動信號，建立基于虛擬儀器的采煤機自動調高系統。基本的思路是：采煤機正常工作時，先按記憶調高系統設定好的路徑開始截割。此時由采煤機的振動傳感器和電流傳感器檢測振動信號和截割電機的電流信號，經過信號調理電路后，由數據采集卡進行數據的采集，將數據送入計算機的LABVIEW處理程序中進行信號的分析處理和調高判斷(振動信號與電流信號同時滿足條件進行調高)，將調高指令發到驅動器，由驅動器驅動電磁換向閥動作，調高液壓缸動作經機械結構的運動對搖臂和滾筒的高度進行調節。此時記憶調高系統的位置傳感器、調高油箱傳感器、同步位置傳感器會記錄采煤機的截割路徑并經計算機儲存，采煤機在完成一次工作面的截割后，在下一次截割的時候采用新儲存的截割路徑并重復以上步驟，從而實現采煤機的自動調高。

提出的基于虛擬儀器的采煤機自動調高方法如圖1所示。

圖1　基于虛擬儀器的采煤機自動調高示意圖

2采煤機信號檢測系統的構建

2.1振動信號的處理

振動信號作為采煤機的自動調高系統的判別信號已經被廣泛接受，振動信號的處理一般有預處理、時域分析、頻域分析，自1988年Mallat提出多分辨率分析理論以來，小波包分析又成為振動信號的重要處理手段[5]。

1)振動信號預處理。由于采煤機的惡劣、復雜工作環境，在振動信號通過加速度傳感器然后經變送器(集成的加速度傳感器不需要變送器)傳入計算機時，其中會夾雜很多干擾信號，這時可以采用編程的形式來降低干擾：采用積分電路進行加速度與速度位移的轉換；添加數字矢量濾波器、低通濾波器來實現去噪濾波；采用窗函數減少泄漏等。

2)時域分析與頻域分析。一般采用的手段有對信號進行積分、微分、濾波，通過觀察信號的最值、頻率特性、信號均值等得出相關的結論；還有一些情況需用到信號相關性分析來得到信號周期特性、信號因果關系和振源等。振動信號的頻域分析主要是通過傅立葉變換，將信號分成多個正弦函數的和從而得到信號的頻譜，然后再對正弦分量的響應得出頻譜，最后通過反變換得出信號的頻響[6]。通過添加幅值譜、倒頻譜、包絡譜、功率譜、窗函數等來得出物體的振動特性。

3)小波分析。小波分析可以用于分析原始信號的各種變化特性，具體的可以應用于邊界的處理、濾波、時域、頻域、提取弱信號、信噪分離等多種方面[7]。小波變換中多分辨率分析是振動信號的一種常用的處理方法，但它只能實現對振動信號的低頻部分的分析。而小波包分析則能彌補這一不足，它是一種改進了的多分辨率分析方法，可以同時對信號的低頻部分和高頻部分實現分解，從而能夠獲得每個頻段上的信號。

基于以上振動信號的處理方法，決定以小波包分析為主提取振動信號的能量分布特征作為第一調高變量，其它分析方法的結果作為輔助變量建立振動信號的分析程序。

2.2截割電機工作特性及電流信號的分析

目前的采煤機的截割電機一般采用大功率的三相交流感應電機，而且都配有變頻調速系統[8]。在調速系統中廣泛采用低速重載恒轉矩調速，高速輕載恒功率調速的方式，也就是說在采煤機正常的割煤狀態下是處于恒功率調速狀態下的。一般來講恒功率調速的工作范圍比較窄，適合它的工作速度變化范圍較小，若是超出此工作范圍就會發生電流過載的情況。

首先計算機會給控制器一個參照功率，經控制器分析后將指令發送到變頻器中，變頻器將控制電壓轉化為供給截割電機應有的頻率脈沖，從而控制電機的轉速。當負載變化時，傳感器把來自截割電機的負載電流信號傳輸給控制器并與給定的額定功率進行比較，最后控制器給出恒定的控制電壓。

根據以上的恒功率控制系統得出的采煤機割煤時恒功率調速的基本原理見式(1)。

P=kTn

(1)

可以判斷出：在采煤機恒功率調節中，假定牽引部的速度不變，功率就與煤層硬度和截割電機轉速成正比，這樣在遇到硬煤的時候，轉速自動降低，適當地增大了轉矩；而遇到軟煤時，負載降低，電機轉速就會自動提升，以提高割煤效率。

與割軟硬煤不同，采煤機在割巖的情況下，恒功率的調速狀態就被打破了，因為當滾筒遇到巖石的時候，負載會急劇上升，從而會導致轉速大幅度降低，這時就超出了恒功率調節的變化范圍，具體的表現是截割部振動加大，截割電機電流大幅度增大，時間長了就會使整個截割部受到損害。所以此時必須及時調整采煤機的搖臂高度，以避開巖石。經過探討，以電流的變化作為判斷煤巖的變化情況是可行的。

異步電動機變壓變頻調速的控制特性見圖2。其中f1為定子電流的頻率，Φ為磁通，從圖2中可以看出，在恒功率調速狀態下，磁通是隨定子電流的變化而變化的，而且呈反比關系。因為在恒功率調速狀態之下截割電機的電壓是不會有變化的，截割電機的電壓遵循式(2)，而轉子電流始終遵循式(3)。根據電動勢E不變，可得(4)。

E=4.44f1N2Φ

(2)

(3)

(4)

可以看出轉子電流的變化只與轉差率S和轉子的感抗X20有關(X20是轉差率為1時的轉子感抗，轉子感抗會隨著轉差率的變化而變化的)。這時考慮采煤機的工作狀態，當正常采煤的截割部遇到堅硬的巖石時，轉速就會急劇下降，此時轉差率就會急速增大。

當S=0時，即n0-n1=0時，I2=0，當S很小時，有R2，與S近似的成正比；而當S接近1時，有SX20為一常數。而功率因數cosφ2也是與轉差率有很大關系的，轉差率越小功率因數越大[9-10]。 具體的轉子電流、功率因數與轉差率的關系如圖3所示。

從圖3不難看出，在轉差率較小時，也就是截割電機正常工作時，若轉速突然降低就會使電流產生很大的變化，這時就可以通過檢測電流的突變從而判斷煤巖的變化。

3采煤機自動調高虛擬儀器系統構建

本文選擇了虛擬儀器作為采煤機自動調高控制的開發系統，構建的虛擬儀器的測試控制系統包括被測對象、傳感器、信號調理設備、數據采集卡、計算機、驅動器、控制對象組成。根據前面的分析，需要采集的信號有振動信號、電流信號，而采煤機的截割部的調高是通過調高液壓缸來實現的，當前控制調高液壓缸常采用電磁換向閥，所以調高系統的輸出量是電磁換向閥的控制信號。基于虛擬儀器的采煤機自動調高系統框架如圖4所示。

圖2異步電動機變壓變頻調速的控制特性圖

圖3轉子電流、功率因數與轉差率的關系圖

圖4基于虛擬儀器的采煤機自動調高系統框架圖

被測對象的信號監測點的布置要遵循接近與信號源、受干擾小、不影響設備的正常工作的原則。對于振動信號來講，它需要用振動加速度傳感器來進行檢測，振動加速度傳感器需要安裝在接近于振源的截割滾筒和搖臂的連接處為宜，這里可以最大程度的接受振動的原始信號，并且不會干擾采煤機的正常工作。對于截割電機的電流信號的檢測，可以直接將電流傳感器卡在電線上就可以測出。

傳感器選擇以MG2×100/460-WD型采煤機為例，根據采煤機的振動信號的頻率范圍在0～2000Hz[11-13]，選擇型號為CTC-AC102的壓電式加速度傳感器，它的頻響為10000Hz完全滿足采煤機振動信號的測量要求。

經過計算采煤機的堵轉電流為600A左右，所以這里采用Honeywell的CSLA1EL型電流傳感器，它的測量范圍為±625A，響應時間為3μs，完全滿足使用要求。

根據要求的采樣頻率，設定的信號通道數、信號的頻響特性、頻響附加系數等因素選擇PCI2006數據采集卡作為信號的采集卡。

選用PC作為編程控制平臺，選擇基于芯片L9349的電路系統來作為驅動器控制電磁換向閥。

4采煤機自動調高系統軟件系統開發

軟件系統是基于LABVIEW的控制程序，其中包含了系統管理模塊、數據采集模塊、信號分析模塊、輸出驅動模塊。

系統管理模塊完成對采煤機的工作狀態的實時觀察，觀測系統處理后的采煤機的實時振動頻率、烈度，監控電機的轉速、電流狀況截割電機溫度，實行對采煤機的遠程調控等等。

數據的采集程序完成設備的數據采集組態，這里LABVIEW與PCI數據采集卡的連接方式調用了LABVIEW程序中的端口讀寫功能節點來編寫VI，采用動態數據(DDE)方式。

信號的分析模塊包含主程序診斷模塊和子程序分析模塊，主程序用來對信號作系統的分析，而子VI則用于信號的詳細剖析。

開發的采煤機自動調高診斷主程序如圖5所示。程序首先完成對數據的采集和保存，然后送入子程序中進行分析處理，提取信號的相關特征，將分析后的振動特征和電流特征保存，然后對振動特征和電流進行各自的判定并輸出電流和振動信號的曲線圖，若是振動能量有明顯的加強同時電流信號也有明顯的上升，則判定為遇到巖石。從而進行調高，系統默認接近頂板的滾筒先向下調，而接近底板的滾筒先向上調，當振動特征和電流均恢復正常后停止調高。

圖5　簡易采煤機自動調高診斷主VI后面板

子VI處理程序包含振動信號的濾波、去噪處理、時域分析、頻域分析、小波包分析。其中濾波可以采用LABVIEW自帶的濾波程序進行處理，這里采用切比雪夫濾波器，去噪程序可以通過設計小波去噪程序來實現。

信號的時域分析包括了數學表達式、信號的圖表、信號的波形圖等，這里運用包絡處理程序，并加入概率密度函數使振動的瞬時特性能很好地表現出來。

頻域分析采用希爾伯特變換對采煤機的振動信號先進行一系列的解調，然后再運用窗函數對信號由與泄漏所帶來的不準確性測量進行修正，并修正信號的非周期性，結合功率譜分析與FFT分析方法進行幅值譜分析、倒頻譜分析。

小波包分析模塊采用3層分解的方式，將采樣的信號按整頻段分到8個頻段，然后再提取信號的特征，分解樹狀圖如圖6所示。其中0代表原始信號，每一層的每個結點代表其特有的信號特征。

然后將信號進行重構，提取每個頻段的信號，然后對每個頻段的信號的能量進行求解，這樣在輸入的信號的強度有變化時，變化的信號在同一個頻帶的能量變化會比較明顯，這樣就能更準確地判斷出信號的變化情況。小波重構的子VI如圖7所示。

圖6三層小波分解樹狀圖

圖7三層小波重構

驅動方面利用其LBAVIEW專用的子VI驅動程序庫來實現對芯片L9349的控制從而驅動電磁換向閥。

5采煤機自動調高系統仿真

基于虛擬儀器的采煤機自動調高系統就建立后，由于不方便在現場采集信號，我們建立了模擬信號來進行系統的仿真，對于電流信號，由于突變時間段較短，就直接省掉了變化過程，直接以階梯變化的電流信號，代替真實的信號，0～2s內為割煤區(判定區間50～300A)，2～5s為割巖緩沖區(判定區間300～600A)，再到5～7s又轉為割煤。這樣建立起來的電流信號如圖8所示。

模擬振動信號的建立思路與電流基本相同，為了描述程序的判定性能，將突變區提前了0.3s，建立的振動信號的模擬如圖9所示。

圖8模擬電流信號

圖9模擬振動信號

將建立的信號導入系統軟件中，經過仿真(以上搖臂為例)得出采煤機的上搖臂擺角的輸出控制信號，如圖10所示。

圖10仿真后的上搖臂擺角控制信號

從圖10中可以看出控制信號可以很好的跟隨輸入信號的變化，在1.7s時沒有進行調高，而在2s時電流信號和振動信號同時滿足要求時才發出控制指令，進行上搖臂的下調，當電流和振動信號均恢復正常值時，系統停止調高，仿真結果滿足控制要求。

6結論

1)本文結合記憶截割方法提出了基于虛擬儀器的采煤機自動調高方法。

2)對采煤機自動調高系統可以利用的振動信號和電流信號進行了分析，并采用小波分析提取振動特性為主，其他方法為輔，作為振動信號的分析方法；對處于恒功率調速狀態的截割電機的電流進行了分析，證實了電流可以作為調高的變量。

3)開發了基于虛擬儀器的采煤機自動調高軟硬件系統，通過建立模擬信號對采煤機的割煤過程進行了仿真，得出的仿真結果基本滿足采煤機自動調高的要求。

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Study on Auto-height adjustment system for shearer based on virtual instrument

ZENG Qing-liang，XU De-shan，LU Zhen-guo，ZHANG Hai-zhong

(School of Mechanic and Electric Engineering，Shandong University of Science and Technology，Qingdao 266590，China)

Abstract:The paper put forward a new automatic adjustment method based on Virtual Instrument ，considering the traditional memory cutting method ， the combination of shearer vibration signal and cutting motor current signal. We analyzed the advantages and disadvantages of traditional memory cutting method, and the vibration signal was also analyzed; work characteristics of the cutting motor was analyzed, including the changes of cutting speed and change of current ,provided a more reasonable theoretical basis for the current detection method. Finally, we established shearer signal detection system based on Virtual Instrument according to the characteristics of signal, and hardware system was settled; for identification of coal and rock and adjustment we also set up the vibration signal and the current signal analysis program and automatic control program based on LABVIEW. We simulated the control process by establishing the analog current signal and vibration signal based on LABVIEW. The results show that the automatic control system based on Virtual Instrument is feasible.

Key words：vibration signal；current signal；automatic adjustment；identification of coal and rock；Virtual Instrument

收稿日期：2015-09-21

基金項目：國家自然科學基金項目資助(編號：51375282)；長江學者和創新團隊發展計劃“煤礦復雜條件開采成套裝備關鍵技術”項目資助(編號：IRT1266)；山東省自主創新專項“ 煤礦綜采智能化成套裝備關鍵技術及產業化”資助(編號：2013CXB40203)；中國博士后科學基金項目資助(編號：2013M541936)；山東省自然科學基金項目資助(編號：2014ZRB019KN)

作者簡介：曾慶良(1965-)，男，山東高密人，教授，博士生導師。E-mail：qlzeng@163.com。

中圖分類號：TD421；TP273

文獻標識碼：A

文章編號：1004-4051(2016)05-0129-05