采煤機截割電機恒功率控制功能的實現

劉 彪

（晉能控股煤業集團沁秀公司， 山西 沁水 048200）

引言

在井下截煤的過程中，滾筒式采煤機作為主要的設備已被廣泛應用。采煤機截割電機的功率主要與其牽引速度有關，牽引速度的大小直接決定截割功率[1]，因此主要通過實時控制采煤機截割的調速系統來完成截割電機恒功率的控制。采煤機截割調速系統則主要利用其電流來進行信息的反饋，當采煤機滾筒的負荷變化時其截割電機的電流也隨之變化，控制器接受信號并根據內部程序的處理和計算，通過控制變頻器的頻率來作用于牽引電機的速度，最終實現牽引機行走的速度[2]。

鑒于煤巖層的復雜性以及特殊性，并不能夠準確地建立模型[3]，單神經元自適應PID 可將數字PID控制器與有關神經網絡的基本單元結合與一體，可設計出現代化PID 控制調節器，它具有強的自調整能力、自學習以及高可靠性等優勢[4]。

1 Simulink 模塊應用特點

在Matlab 軟件中，Simulink 提供出了數據處理、模擬實驗以及構建系統模型的集成系統，它是具有直觀操作界面的仿真工具。該模塊囊括眾多仿真原件，可對各類動態系統進行仿真實驗及分析，例如連續系統、離散系統和混合系統等。該模塊具有強大的擴展功能，用戶可根據自己的獨立需求來開發相關的仿真工具，包括M 文件和S 函數的編寫以及子系統的創建與封裝。該模塊的具體特征如下：

1.1 界面窗口易操作及清楚直觀

在Simulink 仿真模塊中包括大量的通用仿真元件庫以及不同專業方向的模塊庫，整個仿真模型的表現首先通過打開Simulink 仿真的環境，從Simulink Library Browser 的窗口中選定所需要的模塊元件，常安鼠標的左鍵將選定的元件模塊拖至于新建好的界面中，最終連接各個模型元件。

1.2 模塊庫應用廣泛

Simulink 仿真模塊中包含有大量的模塊庫，例如運算模塊庫、信號源模塊庫、函數模塊庫以及離散模塊庫等供用戶選擇，根據提供的模塊庫建立的實際物理模型更為準確。

1.3 模塊庫易擴展

Simulink 仿真系統的擴展主要可依托子系統模塊。有關仿真眾多大型系統則需建立并封裝帶有獨立特性的子系統。針對較為復雜的動態系統，則需要S 函數的參與完成以及一些編寫語言，例如Matlab、C、C++ 以及 Ada。

1.4 接口豐富，仿真方法靈活

整個系統仿真模型可通過輸入命令以及界面按鈕的方式來進行實施。

2 仿真模型的建立

本文選擇某型號電牽引采煤機為研究對象，驗證單神經元自適應PID 控制的采煤機截割恒功率調速控制系統的可行性，設置傳遞函數為G（s）=（0.51s+1）/（0.001 56s2+0.12s），分析其控制效果。本文運用Matlab 軟件中的Simulink 模塊，借鑒單神經元自適應PID 的相關控制理論，建立出相關仿真模型。同時，將單神經元自適應PID 控制方法與傳統的PID 方法對比，可直觀地比較出兩種控制方法地控制效果。所設定地控制系統參數如表1。

本控制系統的單神經元自適應PID 控制算法主要是基于Simulink 中的S-Function 模塊來完成封裝，可使整個控制系統模型實現清晰簡潔的應用效果。為簡化其繁瑣的編程過程，可參考在S-Function中的示范例子，在很大程度上降低了編寫程序的難度。而且用戶可根據自己的編寫工作要求，在給與的參考示例中直接修改或添加程序，簡單便捷。

表1 控制系統參數

3 仿真實驗的結果分析

在本仿真模型中，編寫加入傳統的PID 控制方法，通過將單神經元自適應PID 控制方法與傳統的方法對比，突出前者的可行性與優勢。

將開啟系統后使之穩定運行時間設置為1 s，輸入起始電流和終止電流分別為130 A 和150 A，經過仿真試驗得到采煤機牽引速度隨時間的變化曲線，如圖1 所示。

通過分析圖1 表明，隨著煤巖的硬度增大，采煤機的牽引速度隨之下降，調速系統經由單神經元自適應PID 控制的調節時間為2.7 s，而傳統PID 控制方法其仿真曲線穩定時則需要3.3 s 的調節時間，而且無超調，比單神經元自適應PID 傳統的控制方式延長0.6 s，整個控制方式的牽引速度相對對于變化的煤巖特性響應較慢。而且，單神經元自適應PID 控制方法在當時間運行至1.5 s 時，其速度下降至13.6 m/min，后2.7 s 速度穩定在于14 m/min，由曲線表示該過程無振幅波動的現象發生。

圖1 輸入正向起始電流時采煤機牽引速度的變化曲線

圖2 輸入正向起始電流時截割電動機功率的變化曲線

在同一個的工作環境下，截割電動機功率隨時間的變化曲線如圖2 所示。通過分析圖2 表明，基于單神經元自適應PID 控制方法，截割電機的在運行1.25 s 時，其功率增加到最大值為1 608 kW，超調的功率值為108 kW，該值占額定功率的7.2%，能夠根據煤巖變化的特性表現出快速的反應，具有可靠的系統。反之，基于傳統的PID 控制方法，截割電機的在運行1.52 s 時，其功率增加到最大值為1 647 kW，超調的功率值為147 kW，該值占額定功率的9.8%，調整時間延長了0.27 s，工作環境變換于“超載”和“欠載”狀態，功率幅度變化較大，控制效果差。

針對截割電動機，反向輸入起始電流和終止電流分別為130 A 和150 A，選擇設置1 s 為系統穩定運行時間，經過仿真試驗得到采煤機牽引速度隨時間的變化曲線，如圖3 所示。

圖3 輸入反向起始電流時采煤機牽引速度的變化曲線

由圖3 分析可知，隨著降低的煤巖硬度，采煤機的牽引速度隨之增加（由14 m/min 上升到18 m/min），調速系統經由單神經元自適應PID 控制的調節時間仍為2.7 s，雖然當在運行時間1～1.5 s 時間段內，牽引速度表現出輕微的波動，但響應速度仍保持較快。與之相對比的傳統PID 控制方法其仿真曲線穩定時仍需要3.3 s 的調節時間，而且無超調，比單神經元自適應PID 傳統的控制方式延長0.6 s，整個控制方式的牽引速度相對于變化的煤巖特性響應較慢。

截割電動機功率隨時間的變化曲線如圖4 所示?；趥鹘y的PID 控制方法，截割電機的在運行1.52 s 時，其功率增加到最大值為1 638 kW，超調的功率值為138 kW，該值占額定功率的9.2%，整個工作環境變換于“超載”和“欠載”狀態，功率幅度變化較大，控制效果差。

基于單神經元自適應PID 控制方法，截割電機的在運行1.25 s 時，其功率增加到最大值為1 604kW，超調的功率值為104 kW，該值占額定功率的6.9%，能夠根據煤巖變化的特性做出快速的反應。

圖4 輸入反向起始電流時截割電動機功率Pj 的變化曲線

4 結論

基于Matlab 軟件建立了電牽引采煤機截割恒功率調速系統的仿真模型，并通過Simulink 模塊的仿真，對比傳統PID 控制方法，驗證了單神經元自適應PID 控制方法能夠根據煤巖變化的特性做出快速的反應，具有可靠性，完成了采煤機截割電機恒功率控制功能的實現，提高了生產效率。