采煤機智能控制系統的優化研究

王振東

（晉能控股煤業集團燕子山礦，山西 大同 037037）

引言

煤炭開采作為勞動密集型產業，在綜采掘進過程中存在著綜采效率低、安全性差的不足，嚴重影響了煤礦的產業升級[1]。采煤機是煤礦井下綜采作業的核心，但目前國內多數采煤機均采用了人工控制模式，在截割作業過程中受操作人員的經驗影響無法實現對截割作業過程的監測，導致采煤機截割作業穩定性差、故障率高，制約了井下綜采作業效率的進一步提高。因此，提出了一種優化的采煤機智能控制系統并展開分析。

1 采煤機智能控制系統

采煤機主要包括機身、進給驅動機構、截割驅動機構、截割滾筒等部分，在截割作業過程中由控制系統輸出控制信號，控制搖臂上下擺動完成截割作業。截割滾筒在截割到不同的煤層時因煤層硬度不同會導致截割載荷突變，若不及時調整截割狀態會導致截割電機燒毀等。因此該智能控制系統在實現采煤機截割作業自動化的過程中加入了截割經濟性判斷邏輯，在截割載荷突變后自動對截割轉速、采煤機進給速度等進行分析，獲取最佳的截割參數，在確保截割安全性的前提下有效提升截割作業效率，該采煤機智能控制系統結構如圖1 所示[2]。

圖1 采煤機智能截割控制系統結構示意圖

由于采煤機長期在煤礦井下高濕、高塵的環境中工作，因此要求控制系統和各類傳感器設備具有較高的穩定性，同時還要考慮到對掘進機控制系統改造的經濟性和可行性。通過對多種控制方案的對比，最終選擇了以PLC 作為該智能控制系統的“大腦”，以數字通信模塊來對采煤機運行過程中的各類數據信號進行采集、存儲和分析。同時該控制模塊還要滿足高擴展性的需求，便于后續的升級和更新，PLC 采用S7-300型，不僅具有多種標準協議接口，而且還具有高可靠性。各類傳感器設備在布置時需要考慮防止落石沖擊的影響，在上側需要設置防落石擋板。

2 截割及牽引控制系統

采煤機的牽引系統和截割系統雖然分離，但實際工作過程中截割阻力的大小和截割速度、牽引速度均密切相關，因此需要對截割系統和牽引系統進行聯合控制，滿足聯動運行控制需求。由于煤礦井下地質環境復雜，采煤機的作牽引電機和右牽引電機在工作過程中極易出現牽引負荷不平衡而導致的電機損壞情況，因此在該控制系統中，提出了一種新的以電機輸出轉矩平衡為核心的牽引負載調節系統[3]，將左牽引電機和右牽引電機的控制變頻器之間采用modbus 通信協議連接，將左、右電機的輸出轉矩作為控制輸入量，根據兩者之間的差值實時調節對應牽引電機的變頻器，滿足功率平衡的控制需求。

對采煤機截割機構的控制，主要是利用截割負載反饋理論，作用在截割機構上的載荷變化會導致截割電機截割電流的變化和執行油缸的壓力變化，因此通過對截割電流和油缸壓力的監測即可獲取截割負載變化情況，通過提前對不同截割載荷下截割轉速、牽引速度的相互關系進行分析，獲取不同截割載荷下的最佳匹配速度，將其輸入到控制系統中，在截割作業過程中即可實現最佳控制

3 采煤機調高控制系統

對采煤機調高系統的控制主要通過記憶截割邏輯來實現，但由于煤礦井下作業環境復雜，為了避免采煤機在截割作業過程中出現觸頂事故，在記憶截割控制邏輯的基礎上增加了一個防錯系統。當采煤機的截割滾筒接觸到頂板時會導致截割壓力瞬間增加，執行油缸的工作壓力會同步增大，因此以油缸壓力為輸入控制信號，經過數字量和模擬量的轉換，傳遞給控制中心，控制中心對壓力變化情況和持續時間進行分析，若油缸壓超過正常截割范圍且持續時間超過10 s，則系統就標定截割滾筒已經觸頂，此時執行機構尚不能調整搖臂高度，系統再對此時執行油缸的伸出長度進行分析，若判定油缸已經伸出大部分，則判定滾筒已觸頂，系統發出高度調節信號，調整搖臂的高度。

該調高系統還具備記憶學習能力，對每次調節時的系統參數進行記錄，當下次出現類似情況時，系統自動進行匹配，若匹配合格則立刻判斷為觸頂并發出調節指令，從而加快調整速度，確保截割作業的安全性，該調高控制系統結構如圖2 所示[4]。

圖2 采煤機自動調高控制系統原理圖

4 應用效果

對采煤機控制系統進行改造升級，投入使用后對前后的使用情況進行對比，結果表明優化后采煤機的日進尺由45 m 提升到了53 m，比優化前提升了17.8%，投入使用以來僅發生過2 次調高偏位情況，未出現過觸頂、電機損壞等異常，截割作業過程中的故障率降低了54.6%，顯著提升了煤礦井下綜采作業的效率和安全性。

5 結論

1）該智能控制系統以PLC 為“大腦”，以數字通信模塊來對采煤機運行過程中的各類數據信號進行采集、存儲和分析，實現了對采煤機作業過程的智能調節和控制。

2）以電機輸出轉矩平衡為核心的牽引負載調節系統，能夠根據電機輸出轉矩的差值實時調節對應牽引電機的變頻器，滿足功率平衡的控制需求，避免出現電機損壞。

3）采煤機調高控制采用了雙重防錯系統，通過對油缸壓力、電機電流和油缸伸出量的分析，確定是否觸頂，安全性高，判斷精度好，同時兼有記憶學習功能，能夠顯著提升觸頂判斷的速度和準確性。

4）優化后采煤機的截割效率比優化前提升17.8%，截割作業過程中的故障率降低了54.6%。