,,
(1.上海理工大學(xué) 光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院,上海 200093;2.太原理工大學(xué) 電氣與動(dòng)力工程學(xué)院,山西 太原 030024)
由于不同礦井瓦斯?jié)舛炔顒e很大,從節(jié)能和瓦斯超限排放角度出發(fā),變頻通風(fēng)系統(tǒng)[1-5]逐漸提上日程。文獻(xiàn)[2]采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法控制風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速,該方法雖可模擬實(shí)際情況,但需大量數(shù)據(jù)修正。文獻(xiàn)[3,4]提出一種模糊PID變頻調(diào)速控制系統(tǒng),由于PID控制系統(tǒng)建立在被控對(duì)象準(zhǔn)確的傳遞函數(shù)或狀態(tài)空間模型基礎(chǔ)上,而現(xiàn)實(shí)中,局部通風(fēng)機(jī)所需風(fēng)量跟巷道長(zhǎng)度、風(fēng)阻、煤塵和瓦斯?jié)舛鹊戎T多因素有關(guān),且巷道內(nèi)瓦斯?jié)舛鹊挠砍鲇钟袆?dòng)態(tài)性和隨機(jī)性,所以很難在瓦斯?jié)舛扰c電機(jī)頻率之間建立精確數(shù)學(xué)模型,即使模糊PID控制,也很難確定3個(gè)最優(yōu)參數(shù)。模糊(fuzzy)控制用來(lái)直接描述非線(xiàn)性系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性,文獻(xiàn)[5]基于該方法實(shí)現(xiàn)了電機(jī)轉(zhuǎn)速與瓦斯?jié)舛鹊膶?duì)應(yīng)關(guān)系。由于電機(jī)轉(zhuǎn)速通常受控于多傳感器信號(hào),上述文獻(xiàn)均沒(méi)有考慮多個(gè)輸入因素對(duì)輸出頻率(或轉(zhuǎn)速)的影響權(quán)重問(wèn)題。
層次分析法[6-7]建立在專(zhuān)家咨詢(xún)基礎(chǔ)上,把多指標(biāo)的權(quán)重賦值簡(jiǎn)化為各指標(biāo)重要性的兩兩比較,然后進(jìn)行數(shù)學(xué)處理,具有可信、實(shí)用的特點(diǎn)。本文基于AHP確定了4個(gè)輸入量的權(quán)重,之后對(duì)4個(gè)子模糊控制器的輸出加權(quán)平均,得到集節(jié)能和瓦斯超限排放于一體的、適用于不同礦井通風(fēng)的雙模式控制系統(tǒng)。
本文采用雙模式互相轉(zhuǎn)換的控制策略,以全風(fēng)壓風(fēng)流混合處的瓦斯?jié)舛葹榭刂颇J睫D(zhuǎn)換信號(hào),即當(dāng)瓦斯?jié)舛仍?~1%變化時(shí),變頻器頻率隨著瓦斯?jié)舛鹊脑黾佣龃螅藭r(shí)采用fuzzyⅠ控制模式;當(dāng)瓦斯?jié)舛仍?%~2%變化時(shí),為了避免全風(fēng)壓風(fēng)流混合處瓦斯?jié)舛确e聚發(fā)生爆炸,變頻器頻率應(yīng)隨著瓦斯?jié)舛鹊脑黾佣鴾p少,此時(shí)啟動(dòng)fuzzyⅡ控制模式。當(dāng)瓦斯?jié)舛却笥?%時(shí),系統(tǒng)自動(dòng)停止運(yùn)行并報(bào)警。從安全角度出發(fā),系統(tǒng)設(shè)有3個(gè)瓦斯?jié)舛葌鞲衅鱐1,T2,T3和1個(gè)煤塵濃度傳感器D。其中,T1在掘進(jìn)頭附近,T2在掘進(jìn)巷口,T3在全風(fēng)壓風(fēng)流混合處,D在掘進(jìn)巷道中。
本文以控制模式fuzzyⅠ中T3模糊控制器的設(shè)計(jì)為例,T1,T2,D的模糊控制器設(shè)計(jì)類(lèi)似。這里采用二維模糊控制器,是一個(gè)雙輸入單輸出的控制系統(tǒng)。具體描述如下。
2.2.1 輸入、輸出變量的確立
根據(jù)系統(tǒng)控制的具體情況,將瓦斯?jié)舛葘?shí)際值和預(yù)測(cè)值的偏差e以及瓦斯?jié)舛绕钭兓蔱c作為模糊控制器輸入,電機(jī)所需頻率作為輸出。
本文將T3瓦斯?jié)舛仍O(shè)定值取為0.6,則濃度偏差e的實(shí)際值為{-0.6,0,0.1,0.2,0.3,0.4},模糊語(yǔ)言表示為{ZE,PS,PM,PL,PG},具體描述為瓦斯?jié)舛龋?,稍高,較高,很高,非常高}。e的隸屬函數(shù)曲線(xiàn)如圖1所示。
圖1 e的隸屬函數(shù)曲線(xiàn)Fig.1 The membership function curves of e
偏差變化率ec按一次采樣時(shí)間計(jì)算,ec=et-et-1,ec的實(shí) 際值為{-1,-0.5,-0.25,0,0.25,0.5,1},模糊語(yǔ)言為{NL,NS,ZE,PS,PL},具體描述為瓦斯?jié)舛龋陆岛芸?,下降,正常,上升,上升很快}。ec的隸屬函數(shù)曲線(xiàn)如圖2所示。
圖2 ec的隸屬函數(shù)曲線(xiàn)Fig.2 The membership function curves of ec
為了使輸出量更加直觀(guān),其論域直接取為頻率的實(shí)際值,為{10,20,30,40,50},即變頻器在10~50Hz變化。最低頻率選為10Hz,一是為了使局部通風(fēng)機(jī)在很低瓦斯?jié)舛惹闆r下保持正常通風(fēng),二是避免變頻器頻繁啟停給電網(wǎng)帶來(lái)沖擊并增加故障率。論域?qū)?yīng)的模糊語(yǔ)言為{ZE,PS,PM,PL,PG},具體描述為{低頻,中低頻,中頻,中高頻,工頻}。f的隸屬函數(shù)曲線(xiàn)如圖3所示。
圖3 f的隸屬函數(shù)曲線(xiàn)Fig.3 The membership function curves of f
2.2.3 建立模糊規(guī)則
模糊控制的核心就是建立模糊規(guī)則,這里充分反映了人的智能活動(dòng),所以其本質(zhì)是一種專(zhuān)家智能控制。本文根據(jù)實(shí)際可能出現(xiàn)的情況,共得出以下25條規(guī)則,如表1所示。
表1 模糊控制規(guī)則Tab.1 Fuzzy control rules
在Matlab里利用GUI建立上述模糊推理系統(tǒng),進(jìn)入FIS Editor進(jìn)行構(gòu)建,通過(guò)View-Surface查看輸入輸出關(guān)系曲面,如圖4所示。
圖4 輸入輸出的關(guān)系曲面圖Fig.4 The surface plot of input and output
完成fuzzyⅠ的設(shè)計(jì)后,建立了基于Matlab/Simulink的仿真模型[8],如圖5和圖6所示。T3設(shè)定值為0.6%,實(shí)際瓦斯?jié)舛扔脠D7所示的在0~1%變化的隨機(jī)波代替。
圖5 fuzzyⅠ的仿真模型Fig.5 Simulation model of fuzzyⅠ
圖6 fuzzyⅠ控制器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)Fig.6 Internal structure of fuzzyⅠcontroller
圖7 瓦斯?jié)舛入S時(shí)間變化曲線(xiàn)Fig.7 The curve of gas concentration with time
仿真結(jié)果如圖8所示,從變化曲線(xiàn)可以看出,當(dāng)T3瓦斯?jié)舛茸兓瘯r(shí),系統(tǒng)輸出能快速響應(yīng),并實(shí)時(shí)調(diào)整變頻器頻率,使風(fēng)機(jī)高效節(jié)能運(yùn)轉(zhuǎn)及瓦斯安全無(wú)超限排放。
根據(jù)曳引機(jī)的轉(zhuǎn)速、功率等參數(shù),選用額定功率P =10 kW,轉(zhuǎn)速n =1 440 r/min的交流異步電動(dòng)機(jī),要求行星輪系傳動(dòng)比i=4.8,其內(nèi)齒圈齒輪、中間太陽(yáng)輪和行星輪的材料均為40Cr,滲氮處理,齒面硬度為32-36HRC。
圖8 頻率隨瓦斯?jié)舛茸兓那€(xiàn)Fig.8 The curve of frequency with gas concentration
fuzzyⅡ的設(shè)計(jì)與fuzzyⅠ類(lèi)似,只是控制策略相反,這里不再贅述。
由于T1-T3及D的4個(gè)模糊控制器對(duì)應(yīng)不同風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速,本文采用層次分析法把一個(gè)受多個(gè)因素影響的系統(tǒng),按其重要程度的大小,定量表示出來(lái),然后通過(guò)加權(quán)平均得到唯一輸出頻率。具體計(jì)算過(guò)程如下。
首先對(duì)4個(gè)因素進(jìn)行標(biāo)度量化,本文采用1~7標(biāo)度,如表2所示。
表2 1~7標(biāo)度及其描述Tab.2 Scale and description of 1~7
在fuzzyⅠ控制模式時(shí),該模式以節(jié)能和通風(fēng)為目的,因此位于掘進(jìn)頭的T1占主導(dǎo)地位,它反映了瓦斯涌出量并在最大程度上影響風(fēng)速高低,掘進(jìn)巷口的T2對(duì)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速影響也比較重要,T3重要性最低,控制過(guò)程需要保證煤塵濃度D在安全范圍內(nèi),以此構(gòu)造如表3所示的判斷矩陣A。
表3 fuzzyⅠ判斷矩陣ATab.3 Estimation matrix Aof fuzzyⅠ
在fuzzyⅡ控制模式時(shí),該模式以瓦斯安全排放為目的,首先要保證混合風(fēng)流處的T3濃度不能超限,其次是T2和T1,以此構(gòu)造的判斷矩陣B如表4所示。
表4 fuzzyⅡ判斷矩陣BTab.4 Estimation matrix Bof fuzzyⅡ
計(jì)算判斷矩陣特征值λmax和特征向量W以A為例,利用方根法:
對(duì)向量Wi歸一化:
其中
由式(1)~式(4)可得2種模式下輸入量的特征向量,見(jiàn)表5。
表5 兩種控制模式下的特征向量Tab.5 The eigenvectors of two modes
式(5)中,RI與矩陣維數(shù)n有關(guān),當(dāng)判斷矩陣A的維數(shù)為4時(shí)取0.9。一般情況下CR的值越小,說(shuō)明判斷矩陣的一致性越好,當(dāng)CR≤0.1時(shí),就可認(rèn)為判斷矩陣一致性良好。A的特征值λmax為4.118,CR為0.043,符合一致性條件,因此特征向量可作為權(quán)重向量,同理可驗(yàn)證B判斷矩陣滿(mǎn)足一致性。
結(jié)合礦井實(shí)際運(yùn)行工況,利用已有設(shè)備,搭建圖9所示實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。
圖9 性能實(shí)驗(yàn)平臺(tái)Fig.9 The platform of performance test
考慮到雙模糊控制器運(yùn)算量較大,且要便于通信,選用了TI公司的TMS320F2812微處理器作為中央控制單元,負(fù)責(zé)4路傳感器信號(hào)的采樣、處理、各子模糊控制器輸出頻率及綜合輸出頻率計(jì)算,并將運(yùn)算結(jié)果通過(guò)RS485總線(xiàn)送至ACS-800-04-0175-7-P90ABB 變 頻 器,驅(qū) 動(dòng) 2 臺(tái) 690 V/55kW三相異步電動(dòng)機(jī)(模擬礦井對(duì)旋風(fēng)機(jī))進(jìn)行變頻調(diào)速性能實(shí)驗(yàn)。
上述傳感器信號(hào)的大小通過(guò)調(diào)整電位器來(lái)模擬,各子模糊控制器輸出頻率通過(guò)查表法[9]計(jì)算,然后與層次分析法確定的權(quán)重加權(quán)平均即可得到最終輸出頻率。如:D=5g/m3,T3=0.8%,T2=0.8%,T1=1.0%時(shí),各模糊控制器輸出f4=20 Hz,f3=40Hz,f2=40Hz,f1=47Hz,結(jié)合表5權(quán)重f=20×0.057+40×0.098+40×0.291+47×0.554=42.73Hz。其他fuzzyⅠ和fuzzyⅡ的部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表6和表7所示。
表6 fuzzyⅠ部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.6 Part test results of fuzzyⅠ
表7 fuzzyⅡ部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.7 Part test results of fuzzyⅡ
在fuzzyⅠ控制模式時(shí),當(dāng)T1濃度在0.7%以下,T2和T3濃度分別在0.5%和0.8%以下時(shí),電機(jī)頻率均低于30Hz,處于節(jié)能運(yùn)行狀態(tài)。當(dāng)T1濃度在0.7%~1.0%,T2和T3濃度低于1.0%時(shí),此時(shí)需要提高風(fēng)速?zèng)_淡瓦斯,電機(jī)在30~50Hz頻段運(yùn)行,處于正常通風(fēng)狀態(tài)。在fuzzyⅡ控制模式時(shí),T1和T2達(dá)到極限,為了避免T3處瓦斯積聚爆炸,電機(jī)運(yùn)行頻率也隨之降低,處于排放瓦斯?fàn)顟B(tài)。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,這種雙模式控制方式合理有效,既在低瓦斯?jié)舛葧r(shí)達(dá)到了節(jié)能效果,又在高瓦斯?jié)舛葧r(shí)保證了通風(fēng)安全。
本文提出了一種礦井掘進(jìn)工作面智能通風(fēng)系統(tǒng),采用模糊控制建立了瓦斯、煤塵濃度與電機(jī)頻率之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,驗(yàn)證了模糊控制在非線(xiàn)性和時(shí)變性控制系統(tǒng)中的應(yīng)用價(jià)值;采用層次分析法確定4個(gè)輸入因素的權(quán)重,使權(quán)重的確定更加條理化和科學(xué)化;上述研究成果已成功應(yīng)用于礦井智能排瓦斯控制系統(tǒng),3個(gè)月的工業(yè)運(yùn)行試驗(yàn)表明:所設(shè)計(jì)的雙模式控制系統(tǒng)兼顧了經(jīng)濟(jì)性和安全性,在低瓦斯礦井和高瓦斯礦井均具有極高的應(yīng)用價(jià)值。
[1]Wang H Q,Chen Q,Chen T.Study of Energy Saving of Long Distance Tunnelling Fan with Frequency Control in Coal Mines[J].Mining Technology,2009,119(1):42-45.
[2]Iryna Turchenko,Volodymyr Kochan,Anatoly Sachenko.Neural-based Control of Mine Ventilation Networks[C]∥2007 4th IEEE Workshop on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems:Technology and Applications,2009,Sep.6-Sep.8:219-224.
[3]陳永亮.基于模糊PID控制的煤礦風(fēng)量調(diào)節(jié)系統(tǒng)研究[D].武漢:武漢理工大學(xué),2007.
[4]傅周興,郝帥,劉麗卓.局部通風(fēng)機(jī)智能控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J].工礦自動(dòng)化,2009,8(8):29-32.
[5]戴良軍.基于模糊控制的局部通風(fēng)機(jī)瓦斯智能排放研究[D].西安:西安科技大學(xué),2008.
[6]林振智,文福栓,薛禹勝.黑啟動(dòng)決策中指標(biāo)值和指標(biāo)權(quán)重的靈敏度分析[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2009,33(9):20-25.
[7]葉珍.基于AHP的模糊綜合評(píng)價(jià)方法研究及應(yīng)用[D].廣州:華南理工大學(xué),2010.
[8]夏瑋,李朝暉,常春藤,等.MATLAB控制系統(tǒng)仿真與實(shí)例詳解[M].北京:人民郵電出版社,2008.
[9]楊玉巍.基于DSP的無(wú)刷直流電機(jī)模糊控制系統(tǒng)研究[D].西安:西北工業(yè)大學(xué),2006.