基于有功功率微變檢測的采煤機煤巖識別系統(tǒng)研究

姜慶學，王海艦

（1.本鋼設(shè)計研究院有限責任公司，遼寧 本溪 117000；2.遼寧工程技術(shù)大學，遼寧 阜新 123000）

0 引言

綜采工作面采煤機在截割煤巖過程中，由于每層走向錯綜復(fù)雜，在截割過程中常常會遇到巖石斷層或煤層夾矸的情況[1，2]，通常采用的方法是隨煤層一同截割，保證其進給速度和出煤產(chǎn)量。但由于滾筒截齒在由煤層過渡到巖層時，其截割硬度發(fā)生巨大變化，導致采煤機截齒受到的載荷發(fā)生突變，對截齒的磨損程度和剩余壽命影響較大[3]，嚴重時還會發(fā)生斷齒現(xiàn)象[4]，造成采煤機在截割過程中振動幅度增大，不但降低滾筒的截割效率，還會對整個采煤機的工作性能和使用壽命造成影響[5，6]，因此實現(xiàn)對綜采工作面煤巖層的有效快速識別，實現(xiàn)采煤機滾筒高度的快速調(diào)整，對延長綜采工作面采煤機的使用壽命，降低礦山經(jīng)濟投入和提高煤炭輸出效率具有深遠的意義。

1 功率微變化煤巖識別方法

1.1 采煤機功率信號的采集

采煤機在截割過程中雖然普遍存在 “大馬拉小車”的現(xiàn)象，即采用大轉(zhuǎn)矩進給截割方法，但其在截割煤、巖過程中，其有功功率勢必發(fā)生微小變化，因此，通過對采煤機截割過程中有功功率的實時檢測，信號放大處理和分析，就會得到采煤機在截割煤、巖過程中的特征變化，因而實現(xiàn)對煤巖界面的有效識別。

采煤機功率檢測系統(tǒng)分為檢測和采集兩個部分。檢測元件采用EDA9033A 電參數(shù)采集模塊，它可以實現(xiàn)對采煤機的電壓，電流，有功功率，功率因數(shù)等多個參數(shù)的實時采集，由于采煤機在工作過程中電流較大，因此還需增設(shè)有電流互感器模塊，將電流互感器分別套在滾筒驅(qū)動電機的三相線進線端上，再將其與電參數(shù)采集模塊鏈接，電參數(shù)采集模塊布線方法如圖1 所示。

圖1 EDA9033A 電參數(shù)采集模塊布線方法Fig.1 EDA9033A electrical parameter acquisition module wiring method

系統(tǒng)的采集部分采用S7-200 可編程序控制器作為CPU，其型號為224XP CN，共含有兩個九針通訊串口，可實現(xiàn)對電參數(shù)信號的實時采集與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和處理。可編程序控制器與電參數(shù)采集模塊通過RS-485 總線連接，采用MUDBUS 通訊協(xié)議實現(xiàn)其數(shù)據(jù)通訊?？删幊绦蚩刂破髦休d入編寫好的電參數(shù)模塊數(shù)據(jù)采集與轉(zhuǎn)換程序，實現(xiàn)對各項電參數(shù)的實時采集與處理。其核心采集程序如圖2 所示。

1.2 煤巖識別特征樣本提取

由于采煤機截割過程中其截割功率發(fā)生的是微小變化，因此需要對煤、巖以及煤巖混合界面截割過程中的功率信號進行分別檢測，得到采煤機不同截割工況下有功功率信號的變化規(guī)律，為實現(xiàn)采煤機的自動調(diào)高控制提供依據(jù)和方法。因此，采用實驗室等比例模擬截割實驗方法，分別構(gòu)建全煤、全巖和半煤半巖三種煤巖試件，分別對滾筒截割煤巖比例為全煤、煤巖比為4:1、2:1、1:1、1:2、1:4 以及全巖七種工況下煤巖界面截割時的有功功率數(shù)據(jù)進行采集，得到的有功功率數(shù)據(jù)如表1 所示。

2 采煤機自調(diào)高模糊控制系統(tǒng)

煤巖界面的識別是實現(xiàn)采煤機自動調(diào)高控制的關(guān)鍵技術(shù)，采用模糊控制方法實現(xiàn)采煤機的自動調(diào)高控制，能夠大大提高采煤機系統(tǒng)的控制精度。

2.1 最小模糊度隸屬度函數(shù)

在信息理論中，信息熵是一個一般性的概念，它度量了系統(tǒng)或信息的不確定性，是基于概率函數(shù)；而在模糊理論里，熵被用來測量模糊集或模糊系統(tǒng)信息的模糊程度，基于隸屬度函數(shù)[7]。分明集（0、1）是不模糊的，其模糊熵為0；0.5 是隸屬性最難確認的模糊集，因此，0.5的模糊性最大。

圖2 電參數(shù)核心采集程序Fig.2 Electrical parameters of core collection procedures

表1 不同煤巖截割比例的有功功率特征樣本值Tab.1 Different coal cutting ratio of the active power characteristics of samples

由表1 可知系統(tǒng)的模糊集X 共有56 個特征樣本，其隸屬度函數(shù)分別為A（xi），則其模糊熵E（A）的表達式為：

式中： k 為大于0 的常數(shù)，通常取值為1/n，n 為模糊系統(tǒng)中所有特征樣本的個數(shù)。根據(jù)最小模糊度原則[8]，采用Matlab 編程對隸屬度函數(shù)的未知參數(shù)進行優(yōu)化求解，得到優(yōu)化后的隸屬度函數(shù)如圖3 所示。

圖3 優(yōu)化后的模糊隸屬度函數(shù)圖Fig.3 The optimized fuzzy membership function chart

2.2 模糊控制調(diào)高系統(tǒng)

圖4 采煤機煤巖識別與自動調(diào)高模糊控制系統(tǒng)Fig.4 Shearer coal-rock identification and automatic adjusting fuzzy control system

基于煤巖識別的采煤機滾筒模糊控制調(diào)高系統(tǒng)控制原理如圖4 所示，采用雙重模糊系統(tǒng)方法，通過對實時截割有功功率的模糊化，模糊規(guī)則查詢以及解模糊[9]，識別當前的實時煤巖截割比例，計算出與全煤比例狀態(tài)的偏差E 及偏差變化率Ec，采用二維模糊控制系統(tǒng)實現(xiàn)對采煤機滾筒的精確調(diào)高控制[10]。

3 實驗驗證

為了驗證基于有功功率煤巖識別自動調(diào)高控制系統(tǒng)的精確性與可靠性，實驗室建立隨機煤巖分布軌跡的相似材料試件進行截割實驗，得到的截割軌跡如圖5 所示，由圖5 可以看出，基于有功功率煤巖識別的自動調(diào)高控制系統(tǒng)可根據(jù)煤巖界面的變化實時調(diào)節(jié)滾筒高度，滾筒截割軌跡與煤巖界面軌跡基本一致，部分截割偏差可能受滾筒調(diào)高系統(tǒng)的滯后性影響，結(jié)果表明系統(tǒng)具有非常好的動態(tài)性能。

4 結(jié)論

圖5 實驗截割軌跡Fig.5 The experiment cutting track

（1）采用基于有功功率微變檢測方法實現(xiàn)煤巖界面的有效識別，分析了采煤機截割功率的數(shù)據(jù)采集方法，對采煤機截割過程中的實時有功功率特征樣本進行提取，建立基于最小模糊度的隸屬度函數(shù)優(yōu)化模型。

（2）采用模糊識別與模糊控制雙重模糊系統(tǒng)實現(xiàn)采煤機截割過程中的煤巖動態(tài)識別與滾筒自動調(diào)高控制，實驗結(jié)果表明，基于有功功率微變檢測的采煤機煤巖識別系統(tǒng)具有較高的精確度和可靠性，調(diào)高控制效果顯著，具有非常好的實際應(yīng)用價值。

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