礦井局部通風(fēng)機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能調(diào)速控制研究

孫 穎

（晉能控股集團煤峪口礦， 山西 大同 037003）

引言

煤炭是我國當前及一定時期內(nèi)的主要能源形式，對于煤炭的開采要保證足夠的安全及可靠。在煤礦的安全事故中，因瓦斯?jié)舛冗^高造成的事故占到1/2 以上。瓦斯大量存在于煤層中，工作面的瓦斯分布較多，在進行采掘時，極易造成瓦斯的泄露，若瓦斯氣體不能及時有效排除，則容易造成煤礦的安全事故[1]。針對工作面的瓦斯氣體，采用局部通風(fēng)機的方式對工作面進行通風(fēng)，及時將瓦斯等有害氣體排除，輸送新鮮的氧氣，保證工作面的安全，并可改善井下的工作環(huán)境[2]。在煤礦開采時，瓦斯的濃度含量不斷變化，對局部通風(fēng)機的速度要求能夠及時準確進行調(diào)節(jié)。局部通風(fēng)機的速度調(diào)節(jié)大多采用公式計算或者定速的方式，調(diào)節(jié)周期長，且明顯滯后[3]，在一定程度上造成了電能的浪費，不能依據(jù)瓦斯的濃度進行針對性的調(diào)節(jié)速度，不利于瓦斯氣體的有效排出，造成安全隱患。針對礦井的局部通風(fēng)機系統(tǒng)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)對瓦斯的濃度等數(shù)據(jù)進行分析[4]，從而預(yù)測所需的風(fēng)量，并采用模糊控制技術(shù)進行通風(fēng)機風(fēng)速的智能調(diào)節(jié)[5]，并可節(jié)省一定的電能，保證煤礦生產(chǎn)的安全可靠。

1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)速控制器的設(shè)計

對礦井局部通風(fēng)機進行調(diào)速，大多采用PID 和模糊控制的方式。PID 調(diào)速方式作為應(yīng)用最多的算法，其算法結(jié)構(gòu)簡單，便于實現(xiàn)。模糊調(diào)速能夠?qū)⑷藶椴僮鞯慕?jīng)驗轉(zhuǎn)變?yōu)槟：?guī)則的控制方式，對系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型要求不高[6]，適用于復(fù)雜的、有一定滯后性的非線性系統(tǒng)進行控制。模糊控制的方式對系統(tǒng)的控制參數(shù)依賴性小，控制的速度快，采用大量的模糊語句，提高了系統(tǒng)的魯棒性。隨著模糊控制的發(fā)展，在多種不同的模糊模型中，T-S 模型在基本的模糊規(guī)則的基礎(chǔ)上，對輸入空間進行劃分[7]，形成多個模糊規(guī)則集合共同組成控制系統(tǒng)。T-S 模糊控制系統(tǒng)不需要對系統(tǒng)進行數(shù)學(xué)模型的建立，僅收集系統(tǒng)的過程參數(shù)即可，可以依據(jù)人工經(jīng)驗進行控制系統(tǒng)的調(diào)節(jié)，在實際應(yīng)用中具有較好的控制效果，使用較為廣泛。

由于礦井局部通風(fēng)系統(tǒng)中，瓦斯氣體的濃度變化隨機，對通風(fēng)機的速度調(diào)節(jié)具有較強的非線性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對非線性問題具有較強的處理能力，廣泛的應(yīng)用于各種辨識系統(tǒng)中。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對辨識過程無需進行建模[8]，可由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身進行訓(xùn)練完成，節(jié)省了大量的復(fù)雜計算所需的時間。局部通風(fēng)機的調(diào)速系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法作為T-S 模糊控制的前件辨識，可以結(jié)合兩者的優(yōu)點，適用于對之后的非線性系統(tǒng)進行描述求解[9]。依據(jù)通風(fēng)機風(fēng)量的調(diào)節(jié)原理，T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制結(jié)構(gòu)如圖1 所示。系統(tǒng)的輸入量為控制誤差e 及控制誤差的變化率ec，模糊控制器的輸出為變頻器的頻率f，通過變頻器控制電機的轉(zhuǎn)速，從而調(diào)節(jié)通風(fēng)機的轉(zhuǎn)速[10]，以實現(xiàn)通風(fēng)量的調(diào)節(jié)。輸入中給定的轉(zhuǎn)速r 為2 900 r/min，此時相對應(yīng)的額定風(fēng)量為625 m3/min。

圖1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器

2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能調(diào)速控制系統(tǒng)仿真分析

采用Matlab 對所建立的T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器進行仿真分析，建立仿真系統(tǒng)的模型如圖2 所示。在仿真模型中，設(shè)定相應(yīng)的參數(shù)Ke為0.01，Kec為0.000 5，Ku為24。對T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器進行仿真分析[11]，將輸入?yún)?shù)誤差及誤差率進行模糊化處理，設(shè)置相應(yīng)的隸屬度函數(shù)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行辨識，改變模糊化的效果，通過模糊規(guī)則計算得到相應(yīng)的模糊結(jié)果，將模糊量轉(zhuǎn)變?yōu)榭刂屏窟M行輸出，實現(xiàn)對風(fēng)速的智能控制。

圖2 T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制仿真模型

輸入?yún)?shù)誤差及誤差率采用高斯型的隸屬函數(shù)，設(shè)定數(shù)量為7，輸出量的隸屬度函數(shù)采用線性函數(shù)。模糊控制的模糊規(guī)則中，在輸入?yún)?shù)誤差及誤差率與輸出量之間建立多條模糊規(guī)則，實現(xiàn)輸入?yún)?shù)與輸出參數(shù)之間的映射。經(jīng)過模糊化后的輸入?yún)?shù)誤差及誤差率與輸出參數(shù)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行隸屬度函數(shù)的訓(xùn)練，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法不斷逼近的能力，經(jīng)過訓(xùn)練實現(xiàn)輸入?yún)?shù)與輸出參數(shù)之間準確的映射關(guān)系，從而使得隸屬度函數(shù)可通過輸入量的變化實現(xiàn)對輸出量的準確計算。

對所建立的T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)采用Matlab 進行仿真，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)200 次的迭代訓(xùn)練后，其誤差達到0.078 5，此時可得到系統(tǒng)的風(fēng)量隨調(diào)節(jié)時間的變化曲線如圖3 所示。從圖3 中可以看出，系統(tǒng)初始階段具有2 s 的延時，經(jīng)過延時之后，系統(tǒng)能夠在10 s 時達到穩(wěn)定的系統(tǒng)風(fēng)量輸出；在20 s 的時間時，系統(tǒng)的風(fēng)量有所改變，然后在30 s 時，系統(tǒng)的風(fēng)量再次發(fā)生變化。由此可知，經(jīng)過2 s 的延時后，系統(tǒng)的風(fēng)量在10 s 內(nèi)達到穩(wěn)定值，在系統(tǒng)的條件發(fā)生變化時，也能夠在10 s 內(nèi)進行動態(tài)的調(diào)節(jié)，能夠在較短的時間內(nèi)實現(xiàn)智能調(diào)速，具有較好的調(diào)速效果。

圖3 T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)仿真

對所設(shè)計的T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)與PID控制系統(tǒng)進行對比分析，經(jīng)過仿真計算，得到如圖4所示的兩種控制方式的風(fēng)量變化曲線。從圖4 中可以看出，圖中存在5 s 的延時，T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制調(diào)速的超調(diào)量較小，調(diào)節(jié)時間短，相對于PID 控制方式能夠更快地依據(jù)環(huán)境變化達到所需的穩(wěn)定值。T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)對礦井局部通風(fēng)機進行調(diào)速，可以依據(jù)環(huán)境的變化進行智能的調(diào)速，且調(diào)節(jié)的時間快，可以隨系統(tǒng)的環(huán)境變化及時改變轉(zhuǎn)速，從而改變系統(tǒng)的風(fēng)量，能夠保證煤礦工作面的安全，且在生產(chǎn)中可節(jié)省一定的電能，保證煤礦的安全穩(wěn)定。

圖4 兩種控制方式風(fēng)量調(diào)節(jié)的對比曲線

3 結(jié)語

礦井局部通風(fēng)機在使用過程中，要依據(jù)工作面環(huán)境的變化，特別是瓦斯?jié)舛鹊淖兓M行通風(fēng)機轉(zhuǎn)速的實時動態(tài)調(diào)節(jié)，從而實現(xiàn)通風(fēng)量的變化，及時有效地排除瓦斯等有害氣體，改善工作面的工作環(huán)境。針對通風(fēng)機調(diào)速系統(tǒng)的不足，采用T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)作為通風(fēng)機智能調(diào)速控制器，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法作為模糊控制的前件參數(shù)辨識模型，設(shè)計了T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制調(diào)速模型，并采用Matlab 對模型進行仿真分析。結(jié)果表明，系統(tǒng)的風(fēng)量在10 s 內(nèi)達到穩(wěn)定值，在系統(tǒng)的條件發(fā)生變化時，也能夠在10 s 內(nèi)進行動態(tài)的調(diào)節(jié)，與PID 控制方式進行對比分析，T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)能夠更快地依據(jù)環(huán)境變化達到所需的穩(wěn)定值，從而實現(xiàn)對通風(fēng)機速度的智能調(diào)節(jié)，保證工作面的安全。