礦井綜采工作面智能綜采控制系統研究

王 瑋

（同煤集團四老溝礦，山西大同 037001）

0 引言

目前，大部分煤礦在生產中所采用的綜采作業模式均為人工控制采煤機，受到作業人員工作能力及井下條件的制約，當采煤機處于工作狀態時極易出現過采等問題，對綜采作業完成嚴重的影響，為煤炭企業的經濟帶來了較大的損失。本文提出了一種智能綜采控制系統，該系統是以人工記憶截割為工作原理，再與遠程自動化控制相互結合，促使采煤作業實現智能化控制，不僅可以減少作業人員的數量，而且可以使綜采作業具備較高的效率[1]。

1 控制系統原理及構造

通過對采煤機運行過程中各個單元之間存在的關系進行詳細分析，再與礦井的實際狀況及綜采作業的控制要求相結合，本文采用了如圖1所示的智能綜采控制系統。由圖可知，該系統的構成部分主要分為機械、驅動、修正和控制。在應用該系統的過程中，首先需要請專業人員來分析礦井下煤層的分布及地質條件，以礦井的實際狀況為基礎來制定一套行之有效的截割路線圖，促使綜采的效率得以提升、截割實現自動化，在確定有效的方案之后，可以通過工作人員來人為控制截割機，并開展人為控制條件下的截割作業，此時這個系統可以將人工控制狀態下的截割路徑及其所處部位進行詳細的記錄，有助于后期截割作業的控制。在將相關信息進行錄入之后，基于事先制定的修正方案來修正采煤機的路徑信息，同時利用采煤機的進給速度和截割滾筒來完成綜采作業的智能化控制[2]。

圖1 采煤機智能綜采控制系統結構示意圖

就該系統而言，不僅要依靠記憶來進行截割作業，而且主要利用采煤機開展截割作業的轉速和進給的速度來進行監控。對于以記憶為依據的截割路徑，在其開展作業的過程中，對進給與截割的速度加以優化，以增強各個工況下采煤機的截割效率，滿足相應的經濟要求，加強該系統在礦井中各種環境下的適應能力[3]。

2 控制系統記憶策略

傳統記憶截割的控制方案主要通過對人為控制條件下截割滾筒所采用的截割路徑進行記錄來完成截割工作，但因為礦井下方的環境較為復雜，采煤機作用于截割設備上的阻力會產生較大的變化。

在應用傳統記憶截割的方案時，其存在較多的問題，如綜采效率、靈活度較差等。本文基于該方案提出了一種與煤層截割阻力預判體系相結合的智能記憶截割方案，通過對煤層的地質條件進行檢查，對每個路徑上煤炭的硬度進行評估，再與礦井中所采用的定位技術相結合，以有效控制各個階段下采煤機的進給速度和截割轉速，并以此為基礎與記憶截割原理相結合，以完成綜采作業的控制[4]。

3 智能控制過程

3.1 液壓支架順序控制

對液壓支架的順序控制的過程如圖2所示。根據采煤機所處的部位、運行的速度及方向、工作面的生產技術要求來有效判斷活動液壓支架的序號，同時對采煤機前部及后部液壓支架所進行的作業加以指導，以實現液壓支架在采煤機行走方向上的姿態控制。將采煤機前部第m架液壓支架的護幫進行收起，避免截割滾筒與支架之間形成干涉；根據相應的次序來完成采煤機后部第n架液壓支架降柱、移架等一系列相關操作。對綜采工作面的液壓支架順序所開展的控制工作與采煤機運行的速度及方向、技術要求等存在一定的關系，是對支架序號進行智能判斷的前提[5]。

圖2 工作面液壓支架控制順序圖

對采煤機前部及后部的液壓支架進行判斷，確定其分別為m和n。在將采煤機前部的液壓支架進行明確之后，對支架收護幫進行控制，若護幫收到位，則第m個液壓支架的工作完成，若工作不到位，則需要繼續進行收護幫。在采煤機后部明確第n個液壓支架之后，根據液壓支架的第1個順序來實施操作，結束之后開始推溜[6]。

3.2 采煤機自動調高控制

采煤機自動調高控制過程如圖3所示。基于采煤機所處的部位、運行的速度及方向來優化采煤機記憶截割的精準度，以實現生產需求，再與滾筒截割理論中所具有的記憶路徑及現存狀況相結合，對截割路徑進行判斷，明確其是否具備較強的平整性，同時對其進行優化。系統通過檢測發現目前所有的工況無法滿足平整性的要求，應當對截割路徑進行改善優化，以實現采煤機自動調高控制的要求。系統還應當對目前的工況進行檢測，判斷其是否與支架的限制要求相符合，若不相符，就需要適當調節截割路徑，以實現采煤機對液壓支架提出的限制要求。

圖3 采煤機自動調高控制系統圖

3.3 刮板輸送機對直控制

采煤機自動調高控制流程如圖4所示，首先，為將活動區域中的液壓支架護幫進行打開，避免破碎煤幫出現掉落，這種對直控制工作是基于液壓支架相對齊的背景下所實現的，根據現階段采煤機所處的位置及速度來調節活動區域內的液壓支架，通過對采煤機后部液壓支架的電液控制閥進行控制，使其維持對齊狀態。在對齊之后，液壓支架根據相應的行程要求來實現推溜動作，完成刮板輸送機的推移，對刮板輸送機進行自動化的對直控制。在該控制過程中，液壓支架發揮著極其重要的作用。液壓支架需要對該過程進行巡檢控制，并根據相應的結果來調節液壓支架的狀態及所處部位，同時應當有效控制各個液壓支架的推溜行程，使其偏差值維持在可控制的范圍之內[7]。

圖4 刮板輸送機對直控制圖

4 控制系統仿真分析

為了對該控制系統的應用效果進行有效的分析，本研究構建了有效的仿真分析模型，用于分析各個控制系統下采煤機的控制效果，其結果如圖5所示。通過對仿真結果進行詳細的分析得出，基于傳統控制方案的背景下，隨著截割阻抗力不斷增加，采煤機工作中所形成的比能耗也會不斷提高，其最大值為0.036 kW·h/m3。在對智能綜采控制方案進行優化改善并加以運用之后，采煤機運行過程中產生的比能耗會隨著截割阻抗的提升而提升，但其最大值為0.022 kW·h/m3，與改良之前相比，大約減少了38.9%，在進行截割的過程中，所產生的比能耗要明顯低于未改良的，說明該控制系統具有較高的有效性。

圖5 不同控制方案采煤機耗能變化曲線圖

圖6 各種控制方案下采煤機所產生的載荷波動

圖6所表示的是處于不同控制系統下采煤機所具有的載荷波動系數。由圖可知，采煤機在采用傳統控制與智能控制2種方案的時候，其所產生的載荷波動系數均會隨著阻抗力的增加而不斷減少，但是兩者相比，采用智能控制方案的載荷波動系數要遠遠低于傳統控制方案，并且該系數的變化幅度較小，可以使采煤機處于載荷突變條件下的穩定性得以提升[8]。

5 結束語

目前，綜采工作面中的控制系統大多是人為控制，但這種方式存在較多的缺陷，如效率較低、穩定性較差等。為了改善這些問題，本研究提出了一種智能綜采控制系統，并對該系統的原理及結構進行了詳細分析，同時對處于各個控制方案下的應用效果進行了模擬研究，得出如下結果。

（1）在這個智能控制系統中，它不僅需要借助于記憶來進行截割作業，而且主要利用采煤機開展截割作業的轉速和進給的速度來進行監控。對于以記憶為依據的截割路徑，在開展作業的過程中，對進給與截割的速度進行優化，極大提高了各種工況下采煤機的截割效率，并且確保了截割作業的經濟性。

（2）在智能綜采控制方案的應用過程中，比能耗的最大值與優化之前相比大大降低。在進行截割作業的過程中，其比能耗要明顯小于優化之前，表明智能綜采控制系統具有較強的有效性。