煤礦局部通風(fēng)機(jī)智能調(diào)速設(shè)計(jì)與仿真

曹建文

（1.中國(guó)煤炭科工集團(tuán)太原研究院有限公司，山西 太原 030006；2.煤礦采掘機(jī)械裝備國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室，山西太原 030006）

0 引 言

煤礦局部通風(fēng)機(jī)控制系統(tǒng)是煤礦生產(chǎn)安全的重要環(huán)節(jié)之一，該系統(tǒng)能夠?yàn)榫鹿ぷ髅嫣峁┝己玫纳a(chǎn)環(huán)境，保證煤礦安全生產(chǎn)。對(duì)于高瓦斯礦井，瓦斯?jié)舛茸兓俣容^塊，對(duì)局部通風(fēng)機(jī)調(diào)速性能的要求更高。目前，煤礦井下局部通風(fēng)機(jī)普遍采用“一風(fēng)吹”工作模式，最大程度滿足通風(fēng)需求，但長(zhǎng)期運(yùn)行時(shí)存在安全隱患、穩(wěn)定性不高、節(jié)能效果差。有些煤礦采用基于PID 控制的局部通風(fēng)機(jī)控制系統(tǒng)，但無(wú)法根據(jù)井下瓦斯?jié)舛葘?shí)時(shí)調(diào)節(jié)局部通風(fēng)機(jī)電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速，調(diào)速算法落后[1-2]。因此，研究煤礦局部通風(fēng)機(jī)智能調(diào)速系統(tǒng)對(duì)于提高煤礦井下生產(chǎn)安全性、改善井下工作環(huán)境、節(jié)約電能具有重要的意義。隨著國(guó)家智能化礦井建設(shè)的不斷推進(jìn)，模糊控制技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)逐漸應(yīng)用于煤礦智能調(diào)速控制系統(tǒng)，如文獻(xiàn)[3]設(shè)計(jì)了一種基于GK 算法的T-S 模糊控制模型的通風(fēng)機(jī)調(diào)速系統(tǒng)，增強(qiáng)了通風(fēng)機(jī)調(diào)速系統(tǒng)的穩(wěn)定性；文獻(xiàn)[4]設(shè)計(jì)了一種模糊自調(diào)整控制算法，優(yōu)化了風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行模式。文章以煤礦局部通風(fēng)機(jī)為研究對(duì)象，設(shè)計(jì)基于T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的通風(fēng)機(jī)智能調(diào)速方案并完成系統(tǒng)仿真。

1 局部通風(fēng)機(jī)調(diào)速方案分析

1.1 PID 調(diào)速方案

局部通風(fēng)機(jī)PID 調(diào)速是在煤礦井下應(yīng)用較為廣泛的調(diào)速方案，將局部通風(fēng)機(jī)的給定轉(zhuǎn)速與反饋轉(zhuǎn)速的差值作為PID 控制系統(tǒng)的輸入，表示為式（1）：

式中；r（t）為給定轉(zhuǎn)速；y（t）為實(shí)際輸出轉(zhuǎn)速；e（t）為PID 控制系統(tǒng)輸入，即局部通風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速差值。e（t）變量經(jīng)比例、積分、微分環(huán)節(jié)處理后生成PID 處理結(jié)果輸出量u（t），可表示為式（2）：

式中：KP、TI、TD分別為 PID 系統(tǒng)的比例系數(shù)、積分時(shí)間常數(shù)以及微分時(shí)間常數(shù)。局部通風(fēng)機(jī)控制系統(tǒng)實(shí)際實(shí)用PID 調(diào)速方案時(shí)，需將PID 算法進(jìn)行離散化處理，增量式PID 離散數(shù)學(xué)公式表示為式（3）：

式中：k為采樣序號(hào)。

采用PID 調(diào)速方案對(duì)局部通風(fēng)機(jī)進(jìn)行調(diào)速時(shí)，只有當(dāng)系統(tǒng)遲滯性、干擾因素較小時(shí)調(diào)速效果較好；當(dāng)系統(tǒng)遲滯性較大、干擾因素較多時(shí)，速度超調(diào)控制效果較差；在調(diào)速穩(wěn)定性、實(shí)時(shí)性方面也表現(xiàn)不好。

1.2 模糊調(diào)速方案

局部通風(fēng)機(jī)模糊調(diào)速是將人工調(diào)速經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為模糊控制規(guī)則，根據(jù)模糊控制規(guī)則對(duì)局部通風(fēng)機(jī)進(jìn)行調(diào)速。局部通風(fēng)機(jī)模糊調(diào)速方案不需要建立通風(fēng)機(jī)調(diào)速精確模型，適用于非線性、大遲滯性、多干擾源的系統(tǒng)。局部通風(fēng)機(jī)模糊調(diào)速方案的一般過(guò)程為精確量的模糊化、建立規(guī)則庫(kù)和推理機(jī)以及輸出量解模糊。清晰化后的輸出量可直接作用于被控對(duì)象，建立的模糊控制規(guī)則庫(kù)可提高局部通風(fēng)機(jī)調(diào)速的可靠性、容錯(cuò)性和魯棒性。模糊控制原理框圖見(jiàn)圖1 所示。

圖1 模糊控制原理框圖

基于模糊控制的局部通風(fēng)機(jī)調(diào)速方案效果優(yōu)于PID 調(diào)速方案。局部通風(fēng)機(jī)調(diào)速過(guò)程與巷道長(zhǎng)度、巷道溫濕度、瓦斯?jié)舛取L(fēng)阻等因素息息相關(guān)，是典型的非線性、大遲滯、多干擾且復(fù)雜的控制系統(tǒng)，要根據(jù)巷道內(nèi)瓦斯?jié)舛鹊淖兓瘜?shí)時(shí)、自適應(yīng)的調(diào)節(jié)風(fēng)量、風(fēng)速。經(jīng)查閱文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，要達(dá)到局部通風(fēng)控制系統(tǒng)穩(wěn)定性高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、安全性好且節(jié)能降耗的目的，必須將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與PID 控制、模糊控制相結(jié)合進(jìn)行優(yōu)化。

2 局部通風(fēng)機(jī)智能調(diào)速方案設(shè)計(jì)

2.1 T-S 模糊控制原理

T-S 模糊控制是由Takagi 和Sugeno 提出的改進(jìn)型模糊控制模型，由多個(gè)模糊控制規(guī)則集合組成，其模糊控制規(guī)則可由式（4）表示[5]：

式中：Rj為規(guī)則集合中的第j 條模糊規(guī)則；if之后then 之前部分為前件部分，x為輸入量，Aij為第j條模糊規(guī)則下的第i個(gè)模糊子集，為前件參數(shù)；yj為第j 條模糊規(guī)則下的系統(tǒng)輸出。then 之后為后件部分，pij為第j 條模糊規(guī)則下的第i 個(gè)參數(shù)，為后件參數(shù)[6]。T-S 模糊模型的輸出可表示為式（5）：

其中假定輸入變量xj的取值范圍為0≤xj≤1，μj為第j 條模糊規(guī)則對(duì)那個(gè)的隸屬度，且μj可表示為式（6）：

2.2 T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2 所示，由前件網(wǎng)絡(luò)、后件網(wǎng)絡(luò)2 部分組成。

2.2.1 前件網(wǎng)絡(luò)

圖2 下半部分為T(mén)-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前件網(wǎng)絡(luò)，為4 層結(jié)構(gòu)，分別為輸入層、模糊化層、模糊規(guī)則層以及清晰化層。輸入層的輸入量為x＝[x1,x2,...,xn]T，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)為n。模糊化層中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)為一個(gè)語(yǔ)言變量，節(jié)點(diǎn)數(shù)為隸屬度函數(shù)可表示為式（7）：

式中：xi為第i組m個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸入變量，一般選取為高斯函數(shù)[7]。

模糊規(guī)則層中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一條模糊規(guī)則，完成規(guī)則匹配并計(jì)算適應(yīng)度數(shù)值，節(jié)點(diǎn)數(shù)為N3=m，該層的模糊規(guī)則按照式（8）進(jìn)行計(jì)算：

清晰化層主要完成歸一化，采用加權(quán)平均算法完成，如式（9）所示：

2.2.2 后件網(wǎng)絡(luò)

圖2 上半部分為T(mén)-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的后件網(wǎng)絡(luò)，為3 層結(jié)構(gòu)，分別為輸入層、規(guī)則層以及輸出層。規(guī)則層需盡心規(guī)則匹配，按照式（10）進(jìn)行：

圖2 T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

輸出層輸出結(jié)果yi為各條規(guī)則的加權(quán)值，可表示為式（11）：

2.3 T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程

1）后件網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值的確定。

2）前件網(wǎng)絡(luò)隸屬度函數(shù)的確定。

前件網(wǎng)絡(luò)需對(duì)隸屬度函數(shù)cij、σij參數(shù)進(jìn)行確定，其中cij為隸屬度函數(shù)中心值，由式（13）確定：

式中：β為學(xué)習(xí)速率[8]，為cij的一階梯度計(jì)算式；為隸屬度函數(shù)寬度，由式（14）確定：

3 局部通風(fēng)機(jī)智能調(diào)速方案實(shí)現(xiàn)

根據(jù)煤礦井下局部通風(fēng)機(jī)工作工藝流程、需風(fēng)量控制原理，基于T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)，設(shè)計(jì)的煤礦井下局部通風(fēng)機(jī)T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制結(jié)構(gòu)如圖3 所示，輸入?yún)?shù)為電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的偏差e以及轉(zhuǎn)速偏差變化率ec；經(jīng)T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊化、校正、清晰化后輸出用于控制變頻器運(yùn)行的頻率參數(shù)f，由變頻器作用于局部通風(fēng)電動(dòng)機(jī)后輸出轉(zhuǎn)速。由轉(zhuǎn)速傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電動(dòng)機(jī)實(shí)際轉(zhuǎn)速并反饋至輸入端進(jìn)行轉(zhuǎn)速偏差e以及轉(zhuǎn)速偏差變化率ec的計(jì)算并實(shí)時(shí)更新。在本方案中，設(shè)定局部通風(fēng)機(jī)給定轉(zhuǎn)速為2 900 r/min，額定風(fēng)量為625 m3/min。

圖3 局部通風(fēng)機(jī)T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制結(jié)構(gòu)

根據(jù)圖3 設(shè)計(jì)的T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制結(jié)構(gòu)，在仿真平臺(tái)搭建仿真模型并設(shè)定ke值為0.01，kec值為0.000 5，ku值為24。將局部通風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速偏差e以及偏差變化率ec進(jìn)行模糊化；然后利用T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)e以及ec進(jìn)行辨識(shí)，并對(duì)隸屬度函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，使得輸入、輸出之間建立精確的映射關(guān)系；通過(guò)設(shè)計(jì)的模糊規(guī)則輸出模糊量并進(jìn)行清晰化操作，達(dá)到對(duì)局部通風(fēng)機(jī)電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速精確、實(shí)時(shí)控制的目的。建立的局部通風(fēng)機(jī)T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型經(jīng)200 次訓(xùn)練后，誤差已達(dá)0.078 5，如圖4 所示。

圖4 局部通風(fēng)機(jī)T-S 模糊控制模型訓(xùn)練誤差

4 系統(tǒng)仿真

根據(jù)設(shè)計(jì)的局部通風(fēng)機(jī)智能調(diào)速方案T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制結(jié)構(gòu)、仿真模型以及設(shè)定的仿真參數(shù)，在軟件平臺(tái)進(jìn)行系統(tǒng)仿真，以驗(yàn)證該T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型的正確性和有效性。圖5 所示為局部通風(fēng)機(jī)需風(fēng)量與時(shí)間的關(guān)系曲線圖，在0～10 s 時(shí)間內(nèi)，系統(tǒng)經(jīng)約2 s 延時(shí)后達(dá)到穩(wěn)定輸出，為額定風(fēng)量為625 m3/min，超調(diào)時(shí)間短。在20 s 時(shí)，將局部通風(fēng)機(jī)的需風(fēng)量突變?yōu)?25 m3/min，經(jīng)約2 s 延時(shí)后，達(dá)到穩(wěn)定輸出；在30 s 時(shí)，將局部通風(fēng)機(jī)的需風(fēng)量突變?yōu)?75 m3/min，經(jīng)約2 s 延時(shí)后，達(dá)到穩(wěn)定輸出。圖5 說(shuō)明，設(shè)計(jì)的局部通風(fēng)機(jī)T-S 模糊控制之模型的跟隨性較好，需風(fēng)量突變時(shí)，在較短時(shí)間內(nèi)能達(dá)到溫度輸出，跟隨性好，實(shí)時(shí)性強(qiáng)，調(diào)速效果明顯。

圖5 基于T-S 控制的局部通風(fēng)機(jī)需風(fēng)量仿真

為驗(yàn)證設(shè)計(jì)的局部通風(fēng)機(jī)智能調(diào)速方案的優(yōu)越性，與PID 調(diào)速模型進(jìn)行仿真對(duì)比，如圖6 所示。調(diào)速系統(tǒng)經(jīng)5 s 延時(shí)后，基于T-S 模糊控制模型在較短時(shí)間內(nèi)達(dá)到系統(tǒng)穩(wěn)定輸出，且超調(diào)量小；基于PID控制模型的超調(diào)量較大，且達(dá)到系統(tǒng)穩(wěn)定輸出的時(shí)間較長(zhǎng)。由圖6 可知，T-S 模糊控制模型與PID 控制模型相比，在實(shí)時(shí)性、系統(tǒng)跟隨性以及系統(tǒng)超調(diào)等方面都具有較大的優(yōu)越性、安全性和穩(wěn)定性。

圖6 局部通風(fēng)機(jī)需風(fēng)量仿真對(duì)比

5 結(jié)束語(yǔ)

1）對(duì)煤礦井下局部通風(fēng)機(jī)PID、模糊調(diào)速方案進(jìn)行介紹，并對(duì)T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制原理、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)過(guò)程機(jī)行詳細(xì)分析。

2）設(shè)計(jì)基于T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的煤礦井下局部通風(fēng)機(jī)智能調(diào)速系統(tǒng)，并搭建仿真模型，確定仿真參數(shù)。

3）基于仿真平臺(tái)，對(duì)搭建的煤礦井下局部通風(fēng)機(jī)模型進(jìn)行仿真，繪制局部通風(fēng)機(jī)需風(fēng)量與時(shí)間關(guān)系，需風(fēng)量突變時(shí)的響應(yīng)速度，T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案與傳統(tǒng)PID 控制方案效果對(duì)比。

4）經(jīng)仿真對(duì)比發(fā)現(xiàn)，基于T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的局部通風(fēng)機(jī)智能調(diào)速方案在實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定性、跟隨性方面表現(xiàn)優(yōu)越，調(diào)速效果較好。