張 鵬
(山西西山煤電股份有限公司 西銘礦,山西 太原 030052)
目前礦山機械的發展方向為智能化、大型化和無人化,懸臂式掘進機已經實現了機械化施工,但是操作人員的勞動強度依然很大,勞動環境十分惡劣,事故傷亡時有發生。為了改善礦工的工作環境,提高煤炭生產環節的安全性,對掘進機的自動掘進技術進行改造十分必要,本文研究了一種基于CAN總線和神經網絡PID控制的掘進機自動掘進系統,能夠對掘進機進行遠程監視,實現預定掘進路線軌跡跟蹤和截割自主作業。
自動掘進機的工作過程可分解為三個動作:①掘進機在推進油缸的作用下向掘進方向移動;②液壓機構帶動刀盤高速旋轉,切削泥土;③螺旋輸送機把切削下來的泥土輸送到帶式輸送機上,后經由渣土車運離掘進巷道。
自動掘進機的功能有自動跟蹤掘進和人工操作掘進兩種。自動跟蹤掘進是掘進機在沒有人為干預的情況下,按照預定三維軌跡,以路徑最短、速度最快的方式完成巖石切割。人工操作掘進包含兩方面的含義:①軌跡跟蹤控制,在此控制過程中需要考慮地球切平面的控制和垂直平面的位移偏差控制;②巖石截割控制,在給定的軌跡約束內,掘進機的大臂以最優路徑切割巖石壁。
(1) 軌跡跟蹤控制。二維跟蹤控制器和軌跡誤差計算模塊是軌跡跟蹤控制中的兩個重要設備,軌跡誤差計算模塊的功能是求取預定軌跡和由慣導系統獲取的實際掘進軌跡的差值,二維跟蹤控制器的功能是對掘進機器人進行運動控制。
(2) 截割控制。截割控制的步驟依次為坐標變換、作業規劃和控制策略選擇,由于掘進機大臂的位置信息是定義在移動的掘進機坐標系中的,因此要想完成作業規劃必須將其轉換到靜止坐標系中。對慣導系統測量的掘進機位姿信息和坐標轉換后的大臂位置信息進行綜合分析,得到作業規劃,再結合掘進機自身狀態選擇相應的控制策略。
自動掘進系統的硬件由工控機(上位機)、嵌入式主機(下位機)、驅動控制模塊、慣測系統和傳感器五個部分組成,所有部分通過總線接口接入CAN總線進行數據通訊,通過加裝中繼器,CAN總線可以獲得很強的抗擾能力,傳輸距離可達數公里,完全滿足系統要求。自動掘進系統硬件結構如圖1所示。工控機采用Windows2000操作系統,配置在操作室,能夠進行掘進機初始化和工況監視,是人員與自動掘進系統的人機交互窗口。SPT-K是一款嵌入式高性能機械專用控制器,該控制器特別適應巷道內高溫高濕、高振動的工作環境,其內部集成了PLC、功率放大器、模數轉換模塊和繼電器輸出模塊。為了方便手動控制和系統調試,工控機和嵌入式主機都有手動和自動兩種工作模式,通過切換開關進行模式轉換。

圖1 自動掘進系統硬件結構圖
一個完整的自動掘進作業流程為:首先進行各裝置自檢,自檢完成后進入等待,開始按鈕動作后,將工控機下發的預定掘進軌跡下載至嵌入式主機,并判斷此時掘進機坐標是否滿足預定掘進軌跡,若不滿足則等待人工操作調整掘進機位置,待掘進機坐標滿足預定掘進軌跡后發出支架安裝指令,支架安裝完成后,掘進頭開始對斷面進行截割作業,作業完成后發出支架收起指令,待支架收起后向工控機發出應答,工控機收到后下發下一輪掘進作業的車體軌跡數據。
上位機搭載的軟件為實現系統管理目的的可視化程序,結構如圖2所示,以主程序為核心,按照功能劃分為四大功能模塊:實時通訊接口模塊、手動/自動模式切換模塊、設備初始化模塊和實時監控模塊。實時通訊接口模塊的功能是實現上位機和下位機的數據發送和接收。手動/自動模式切換模塊是為了方便系統調試或異常狀態處理而加入的,提升了系統的靈活性和安全性。初始化模塊的功能程序包括系統自檢、選擇控制策略、作業規劃和預定軌跡裝入,初始化的過程是用戶通過工控機人機界面完成的。實時監控程序通過仿真的圖形化界面多方面展現掘進機位置信息,具體包括鉆頭位置、車體姿態和位置、運動軌跡等的顯示,工作人員能夠直觀地將現場情況與預定數據進行對比,及時發現控制偏差。

圖2 上位機管理軟件結構圖
下位機控制軟件以主程序為核心,分別接收來自切換開關和傳感器的手動/自動切換指令和掘進機各項位置數據,通過實時通訊接口向上位機發送工況信息和接收控制指令。下位機的主要功能是進行車體和鉆頭控制、異常處理和地質判斷。下位機控制軟件結構如圖3所示。

圖3 下位機控制軟件結構圖
車體運動軌跡的控制對象是掘進機履帶的兩個電機,慣測系統將實際運動軌跡轉換為車體位置三維坐標,通過CAN總線發送給下位機控制器,與給定運動軌跡做差得到軌跡偏差,再次發送至CAN總線,PLC接收到軌跡偏差信息后進行基于神經網絡的PID控制,控制兩個履帶電機運動,形成完整的閉環控制回路。鉆頭控制包括旋轉平臺方位、截割頭俯仰和截割頭長度控制回路,三者不存在耦合,分別獨立控制,其控制結構類似,區別是旋轉平臺和截割頭支架采用角度傳感器測量角度,經過CAN總線發送給下位機控制器,而截割頭長度采用位移傳感器測量,不經過CAN總線,通過模數轉換處理后將數據發送給下位機控制器。
CAN通訊網絡是自動掘進系統的核心,其設計品質決定了整個系統的實時性能。在CAN通訊網絡設計中,特別是軟件和硬件層面實現CAN總線時需要著重加強數據傳輸的可靠性和穩定性。CAN通訊網絡將上位機和下位機、下位機和PLC在數據層面上雙向連接起來,在設計接收程序時按幀接收,并對每一幀進行數據分析才能清除內存。
PID控制是一種傳統的、應用廣泛的控制算法,但是其參數整定相當程度上依賴控制對象的數學模型的準確性。在自動掘進系統中,車體變形是常見的現象,當出現車體變形時,掘進機的數學模型不再準確,機械大臂會對門墻產生欠挖和超挖,導致門墻變形,因此單純的PID控制無法滿足實時控制的要求。神經網絡算法能夠逼近所有非線性函數,具有自學習和自適應能力,因此將神經網絡算法和傳統PID控制結合起來,能夠改善掘進機的自動掘進控制效果。
掘進機自動掘進控制系統具有自動和手動兩種模式,在自動模式中,系統主要完成軌跡控制和截割控制。系統主要部分是位于監控室的工控機和位于掘進機機身的嵌入式控制器,分別搭載管理軟件和控制軟件。CAN通訊網絡的品質決定了系統的實時性能,基于神經網絡算法的PID控制器決定了系統的控制性能。