考慮任務協(xié)作的煤礦掘進配套多設備協(xié)同控制方法

李 波，劉 賓，高 明，胡成軍

(中煤(天津)地下工程智能研究院有限公司，天津 300131)

0 引言

隨著工業(yè)的不斷發(fā)展，煤炭開采挖掘技術[1]無法滿足國家發(fā)展需求時，如何有效提升煤炭挖掘效率，成為煤炭開采部門急需解決的問題。提升煤炭開采效率，就必須優(yōu)化煤炭開采技術，使其走向無人化、少人化，以此降低開采時的事故發(fā)生率，實現煤炭綜采的智能化。系統(tǒng)控制方法作為煤礦掘進配套設備的主要控制方法，在煤礦挖掘中作用巨大。當傳統(tǒng)的控制方法無法有效完成機械的系統(tǒng)控制時，提出更加高效的煤炭掘進多設備協(xié)同控制方法[2]，成為人們亟待解決的問題。

文獻[3]提出一種智能最優(yōu)組合補償策略來控制掘進姿態(tài)?；趹冶凼骄蜻M機的拓撲結構分析，建立了空間姿態(tài)偏差的結構環(huán)補償模型。應用主成分分析(PCA)和多目標粒子群優(yōu)化(MPSO)算法來提高姿態(tài)偏差的分析速度和精度。并通過并行協(xié)同策略實現，最終實現了懸臂掘進機在截割過程中空間動態(tài)姿態(tài)偏差的分析和執(zhí)行。文獻[4]提出高效快速掘進系統(tǒng)的協(xié)同控制。該方法依據設備協(xié)同控制需求，將掘進系統(tǒng)與各項設備之間實施數據雙向交互，實現設備的聯動，從而達到設備的協(xié)同控制。

上述2種協(xié)同控制方法由于未能在設備控制前，對設備能耗影響因素展開具體分析，所以存在控制時間長、控制精度差等問題，因此，本文提出考慮任務協(xié)作的煤礦掘進配套多設備協(xié)同控制方法。

1 煤礦掘進設備能耗分析

由于煤礦的開采系統(tǒng)較為復雜，所以在對煤礦掘進設備展開協(xié)同控制前，需要對煤礦掘進配套設備能耗展開具體分析[5]?；诿旱V實際產量，將煤礦掘進時的設備能耗影響因素大致劃分成自然環(huán)境、設備、生產管理以及科學技術幾部分，具體影響因素如圖1所示。

圖1 煤礦掘進配套設備能耗影響因素

由于煤礦掘進配套設備中，掘進系統(tǒng)、運輸系統(tǒng)、排水系統(tǒng)和通風系統(tǒng)[6]處于并聯做工方式，所以煤礦掘進設備會一直維持流水線式工作狀態(tài)。煤礦掘進配套設備的總能耗表示為

(1)

Q為設備總能耗；m為設備數量；ai為設備負荷量;β為設備能耗系數；gi為設備i的運輸高度；μi為設備i的工作效率函數；li為設備i的運輸距離；si為設備i的損耗；at為煤礦掘進配套設備的總流量。

由于煤礦配套設備需要協(xié)同運行，煤礦掘進過程中，部分設備運行、部分設備停止、部分設備備用，所以開展設備損耗分析[7]時，需要獲取掘進設備的能量函數值，表達式為

(2)

Qt為設備的能量函數值；tj為煤礦掘進設備j的工作狀態(tài)；αj為能量要素。配套設備的控制系統(tǒng)的總負荷值為

(3)

δ為設備總負荷；n為常數?；谏鲜霁@取的設備能耗、能量函數值以及總負荷值，完成煤礦掘進配套設備的總體效率值，結果為

(4)

μt為總體效率值；φj為煤礦掘進設備j的負荷；μj為設備j效率值。設備的總體效率函數表示為

(5)

Wt為煤礦掘進設備最佳負荷點的目標函數[8]；fj為目標價值系數；μt(μj)為設備總體效率函數；b為常數；μj為設備j效率值。由于獲取的效率函數為二次凸函數，所以可依據極值求取方法[9]對效率函數值展開推算。依據推算結果，完成煤礦大型掘進設備最佳負荷值以及總體最優(yōu)效率、最優(yōu)能耗值的獲取，分別表示為

(6)

φn為煤礦掘進設備最佳負荷值；μbest為總體最優(yōu)效率效率；Qbest為最佳能耗。

依據上述計算結果可知，煤礦掘進配套多設備在工作時，設備負荷一定時，設備在工作時負荷量為最佳狀態(tài)，設備的工作能耗較小。

2 煤礦掘進配套多設備的協(xié)同控制方法

基于上述煤礦掘進配套多設備的能耗分析結果，建立煤礦掘進配套多設備協(xié)同控制模型，通過控制模型獲取最佳控制策略，從而實現煤礦掘進配套多設備的協(xié)同控制。

2.1 建立煤礦掘進配套多設備的協(xié)同控制模型

設定煤礦巷道的橫截面坐標系為poq，巷道左側鉆孔位置為Lms，左側掘進機為JLm[10-11]，煤礦右側巷道鉆孔位置為Rms，右側掘進機位置為JRm，巷道頂部鉆孔位置為Dm，掘進機操作半徑為α，建立的協(xié)同控制模型如圖2所示。

圖2 煤礦掘進配套設備的協(xié)同控制模型

由圖2可知，煤礦巷道內，巷道截面和挖掘設備數量已知情況下，可以依據巷道尺寸計算煤礦掘進配套設備中掘進機數量，過程表示為

(7)

K為煤礦巷道寬度；G為煤礦巷道高度；β為煤礦掘進配套設備中掘進機數量。設煤礦巷道的左右側掘進機工作時間分別為TR和TL，依據Ti=TR+TL，完成煤礦中掘進機數量的計算[12-13]，并以此獲取煤礦掘進設備的相關任務數量，表示為

(8)

Ti為設備i的掘進土方量；Tj為掘進機j的挖掘時間；Si為獲取的任務數量。使用最優(yōu)分配方法對任務總數量實施最優(yōu)分配，獲取掘進機的最佳組合數，并通過最佳組合數制定煤礦掘進配套設備的組合策略判定矩陣，即

(9)

ZL,ZR,ZD為煤礦掘進配套設備的最佳組合數；ZL為煤礦挖掘時配套設備的左側最佳組合數量；ZR為巷道右側的配套設備數量；ZD為巷道頂部的配套設備數量；s=X+Y為巷道側面與頂部的設備總數量；PX為巷道側面部分的策略判定矩陣；PY為頂部策略判定矩陣；Eij為矩陣參數；P為煤礦總判定矩陣。

依據上述計算結果，制定煤礦掘進配套設備在協(xié)同工作過程中的負荷約束條件[14]，表示為

(10)

φn為煤礦掘進設備最佳負荷值；μbest為總體最優(yōu)效率；Qbest為最佳能耗；OX,Y為最佳歐氏距離。

通過建立的約束條件，獲取煤礦掘進配套設備多任務協(xié)作的最佳組合策略，表示為

ρ=Zcdest+Zddest

(11)

Zcdest為煤礦巷道內的側面最佳掘進組合數量[15]；Zddest為頂部最佳組合數；ρ為煤礦掘進配套設備多任務協(xié)作的最佳組合策略。

2.2 協(xié)同控制流程

基于煤礦掘進配套設備多任務協(xié)作的最佳組合策略完成煤礦掘進配套設備的協(xié)同控制。流程如下所述：

a.分析煤礦設備耗，建立煤礦掘進配套設備協(xié)同控制模型。

b.獲取煤礦巷道內，各掘進配套設備數量以及挖掘點數量。

c.通過最佳組合算法獲取煤礦掘進配套設備組合總數量。

d.建立策略判定矩陣，并對其歸一化處理。

e.計算煤礦巷道內各方向的組合策略值。

f.制定設備負荷約束條件，獲取最佳組合策略值，完成煤礦掘進配套設備協(xié)同控制。

3 仿真實驗

在設備協(xié)同控制過程中，控制方法的控制性能是檢測方法是否有效的關鍵。設定控制時間、控制精度控制效果3個控制性能測試指標，對本文方法、文獻[3]方法和文獻[4]方法開展控制性能測試。

3.1 控制時間測試

在開展設備協(xié)同控制時，控制時間的長短是測試協(xié)同控制方法控制性能的關鍵，控制時間越長，說明控制方法的控制性能越差，控制時間越短，說明控制性能越好。3種控制方法的控制時間測試結果如圖3所示。

圖3 不同控制方法的控制時間測試結果

由圖3可知，隨著設備的增加，3種控制方法的控制時間均呈現不同程度的增長趨勢。其中，本文方法控制時間是3種控制方法中最短的，平均小于12 s，這主要是因為本文方法計算了煤礦掘進配套設備的總能耗與能量函數值，并利用極值求取方法推算了設備效率函數，減少了掘進設備協(xié)同控制的計算量，從而縮短了控制時間，所以該方法在多設備協(xié)同控制的控制時間短。

3.2 設備控制精度測試

在開展設備協(xié)同控制時，控制方法的控制精度是證明方法性能的重要測試指標。選取設備掘進機頭部軌跡曲線為設備精度控制目標，3種控制方法的設備控制精度測試結果如圖4所示。

圖4 不同控制方法掘進機頭部軌跡測試結果

在協(xié)同控制掘進設備時，掘進機頭部掘進軌跡與實際軌跡越接近，設備控制的性能越好，反之則越差。由圖4可知，本文方法的掘進機頭部軌跡與實際掘進機頭部軌跡相接近，而文獻[3]方法以及文獻[4]方法測試出的掘進機頭部軌跡與實際的掘進機頭部軌跡相差較大，由此可證明本文方法在設備控制時的控制精度高于其他2種方法。

3.3 控制效果測試

開展設備協(xié)同控制時，控制效果能夠直觀地體現出協(xié)同控制方法的控制性能。測試3種控制方法協(xié)調控制后設備功率振蕩幅值，結果如圖5所示。

圖5 設備控制后設備功率曲線

設備協(xié)同控制后，設備功率值浮動越小，說明控制方法的控制效果越好，反之則越差。由圖5可知，本文方法在設備協(xié)調控制后，測試出的設備功率幅值無大幅度振蕩情況，而其他2種方法測試出的設備功率幅值振蕩情況明顯。由此可證明，本文方法開展設備協(xié)同控制后控制效果好。

4 結束語

隨著煤炭挖掘設備技能的不斷提升，對煤炭掘進配套設備提出多設備協(xié)同控制，變得愈加重要。針對傳統(tǒng)設備協(xié)同控制方法中存在的問題，提出基于考慮任務協(xié)作的煤礦掘進配套多設備協(xié)同控制方法。該方法依據設備能耗影響因素分析結果，建立煤礦掘進配套設備協(xié)同控制模型；通過控制模型獲取了設備最佳控制策略，實現了煤礦掘進配套多設備的協(xié)同控制。該方法在任務數量較多的情況，存在些許控制誤差，今后會針對該項缺陷繼續(xù)優(yōu)化此協(xié)同控制方法。