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礦井局部通風智能控制系統(tǒng)的設計及應用

2022-09-25 03:57:28張金銘
機械管理開發(fā) 2022年8期
關鍵詞:系統(tǒng)

張金銘,于 波

(1.晉能控股煤業(yè)集團忻州窯礦,山西 大同 037021;2.大同煤炭職業(yè)技術學院,山西 大同 037001)

引言

煤炭是我國主要的能源形式,在煤炭的開采過程中,瓦斯是危害煤礦安全的主要因素。針對瓦斯事故的分析顯示,瓦斯爆炸與礦井內(nèi)的通風不暢有關,瓦斯事故大多發(fā)生在掘進工作面,這是由于掘進工作面是獨頭的巷道,掘進中產(chǎn)生的大量瓦斯及煙塵等危險氣體不能有效的排除,造成安全隱患。礦井局部通風系統(tǒng)是保證巷道掘進必備的通風系統(tǒng),將工作面的瓦斯等氣體排出,輸入新鮮的空氣,可保證生產(chǎn)的安全[1]。在使用過程中,局部通風系統(tǒng)的控制長期處于恒定轉(zhuǎn)速的狀態(tài),不能依據(jù)工作面瓦斯?jié)舛鹊淖兓M行風量的自動調(diào)節(jié),使用效果不好[2]。對局部通風機的控制系統(tǒng)進行設計,實現(xiàn)智能化的通風控制,保證工作面進行自動化的瓦斯?jié)舛日{(diào)節(jié),提高煤礦的安全生產(chǎn)水平。

1 礦井局部通風智能控制算法的設計

礦井內(nèi)部對通風系統(tǒng)進行控制時,由于井下的環(huán)境較為復雜,受到多種因素的影響,無法建立準確的數(shù)學模型,常規(guī)的PID 控制無法及時反應被控對象的變化,模糊控制系統(tǒng)采用基于規(guī)則的控制方式,不需要準確的數(shù)學模型,將兩者之間進行結(jié)合,在常規(guī)的PID 控制中,利用模糊控制對其參數(shù)進行自整定[3],建立模糊自適應控制算法。

通風機對工作面瓦斯?jié)舛冗M行調(diào)節(jié),還受到井下多種環(huán)境因素的作用,將井下多種不確定因素進行考慮,采用T-S 模型的模糊預測控制算法,從模糊模型及模糊規(guī)則兩方面提高礦井局部通風控制的精度[4]。T-S模型利用線性系統(tǒng)理論與模糊理論相結(jié)合,從結(jié)構(gòu)及參數(shù)兩方面對模型進行定義,包括模型的輸入輸出量、模糊規(guī)則及隸屬函數(shù),建立T-S 模糊預測控制器,實現(xiàn)對通風系統(tǒng)控制的時間預測。在Simulink 環(huán)境中搭建模糊預測控制系統(tǒng)的模型如圖1 所示。

圖1 模糊預測系統(tǒng)模型

采用仿真的形式對通風系統(tǒng)的控制進行模擬分析,設定系統(tǒng)的輸出風量為350 m3/min,設置系統(tǒng)的延時分別為1 s 及10 s,控制時域及預測時域為3,對T-S 模糊預測及模糊自適應控制方式進行仿真分析,得到系統(tǒng)的響應曲線如圖2 所示。從圖2 中可以看出,在系統(tǒng)的延時為1 s 時,T-S 模糊預測控制的調(diào)節(jié)時間要小于模糊自適應控制,且輸出結(jié)果沒有超調(diào)量;在系統(tǒng)延時為10 s 時,T-S 模糊預測控制的調(diào)節(jié)時間同樣小于模糊自適應控制,系統(tǒng)存在6%的超調(diào)量,超調(diào)量小于模糊自適應控制,且超調(diào)時間短。由此可知,采用基于T-S 模糊預測控制的局部通風控制系統(tǒng)具有較好的控制效果,能夠依據(jù)瓦斯?jié)舛鹊淖兓M行預測性自動化調(diào)節(jié),較快的達到系統(tǒng)的穩(wěn)定狀態(tài)[5],實現(xiàn)對礦井工作面風量的調(diào)節(jié)。

圖2 通風系統(tǒng)不同控制算法響應曲線

2 通風智能控制系統(tǒng)的設計及應用

采用基于T-S 模糊預測控制建立礦井局部通風系統(tǒng)的智能控制系統(tǒng),實現(xiàn)對礦井局部通風的自動調(diào)節(jié),控制系統(tǒng)主要包括井下的控制分站、變頻器調(diào)速系統(tǒng)、瓦斯?jié)舛葯z測的傳感器系統(tǒng)及上位機組成[6],系統(tǒng)的主要架構(gòu)如圖3 所示。

圖3 礦井局部通風智能控制系統(tǒng)主要架構(gòu)

礦井工作面的瓦斯?jié)舛燃皽囟取L速等狀態(tài)信息通過傳感器系統(tǒng)的采集,將數(shù)據(jù)傳輸至井下的控制分站,控制分站將數(shù)據(jù)傳輸至上位機中,上位機通過設定的T-S 模糊預測系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行匯總及處理,并將計算的結(jié)果輸出至井下的變頻調(diào)速系統(tǒng),對通風機的電機進行變頻控制,實現(xiàn)速度的調(diào)整,以適應井下的工作條件。礦井局部通風智能控制系統(tǒng)采用工業(yè)以太網(wǎng)的形式進行數(shù)據(jù)的傳輸,井下控制分站通過CAN協(xié)議接入井下的通信線路中,控制分站是系統(tǒng)的核心組件,對數(shù)據(jù)的上傳及指令的下發(fā)起到中轉(zhuǎn)的作用。

井下控制分站是礦井局部通風智能控制系統(tǒng)的核心組件,為保證井下分站使用過程中的安全及持續(xù),針對控制系統(tǒng)設計采用不間斷的供電系統(tǒng),當?shù)V井內(nèi)供電正常時,控制分站的電源可將其轉(zhuǎn)化為直流電使用,當?shù)V井內(nèi)的供電異常時,控制分站采用鋰電池供電,并可對鋰電池的狀態(tài)信息進行監(jiān)測,保證控制分站工作的安全性。

對于上位機軟件系統(tǒng)及界面,常采用LabView 與MATLAB 進行混合編程的形式實現(xiàn),實現(xiàn)可視化編程,并可結(jié)合Matlab 強大的工具箱,兩者采用ActiveX技術實現(xiàn)在Labview中對Matlab 程序的調(diào)用,從而實現(xiàn)混合編程。系統(tǒng)內(nèi)共有的10 臺通風機的工作狀態(tài)均可進行顯示,通過相應的選項卡可查看通風機的運行狀態(tài),且顯示主風機及備用風機的狀態(tài),分別為“有電”“運行”及“故障”,對風機的風速有實時的動態(tài)顯示,并記錄當前的瓦斯?jié)舛葼顟B(tài),對系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)進行記錄,可對歷史數(shù)據(jù)進行查詢。系統(tǒng)中設置有故障報表,可對系統(tǒng)的故障進行排查及記錄,便于對系統(tǒng)進行維護,保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。

在煤礦的工作面巷道掘進過程中,存在著大量的瓦斯及煙塵等危險氣體,由于空氣不能及時流通,容易造成積聚,對煤礦的安全生產(chǎn)及作業(yè)人員的身體健康造成威脅。在巷道掘進中應用礦井智能通風控制系統(tǒng),監(jiān)控系統(tǒng)能夠?qū)崟r記錄通風機的工作狀態(tài),當瓦斯?jié)舛茸兓瘯r,基于T-S 模糊預測的控制系統(tǒng)能夠在10 s 內(nèi)完成對通風機系統(tǒng)的調(diào)節(jié),并達到穩(wěn)定狀態(tài),及時為工作面輸送新鮮的空氣,保證煤礦及人員的安全。當通風機系統(tǒng)出現(xiàn)故障時,監(jiān)控系統(tǒng)能夠及時檢測并進行動態(tài)顯示,啟動備用風機運行,保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。并且在一年的使用過程中,以運行時間為20 h/d,每年工作時間300 d 計,基于T-S 模糊預測的通風機控制系統(tǒng)運行過程中可節(jié)約電能2 600 kW·h,提高了煤礦的經(jīng)濟效益及安全性。

3 結(jié)語

在煤炭的開采過程中,工作面存在著瓦斯等危險氣體,需要局部通風系統(tǒng)依據(jù)瓦斯?jié)舛鹊冗M行實時智能化的調(diào)節(jié)。針對現(xiàn)在通風機控制系統(tǒng)不能進行智能調(diào)節(jié)的問題,采用T-S 模型的模糊預測控制算法將工作面的瓦斯?jié)舛取囟取L速等因素進行綜合考慮,通過仿真分析可知,T-S 模型可對通風系統(tǒng)進行預測性的調(diào)節(jié),具有較好的控制效果。采用T-S 模糊預測控制建立礦井局部通風系統(tǒng)的智能控制系統(tǒng),系統(tǒng)設計相應的井下控制分站、不間斷供電系統(tǒng)、上位機監(jiān)控系統(tǒng)、傳感器系統(tǒng)等,采用LabView 與MATLAB 混合編程的形式實現(xiàn)上位機的控制。通過礦井局部通風智能控制系統(tǒng)的應用,可依據(jù)工作面的瓦斯?jié)舛龋瑢νL機進行針對性的控制,實現(xiàn)對工作面的動態(tài)調(diào)節(jié),滿足生產(chǎn)的需求,提高煤礦的安全開采水平。

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