基于單神經(jīng)元PID的采煤機(jī)滾筒調(diào)高控制系統(tǒng)

候德安

(山西焦煤集團(tuán) 西山煤電屯蘭煤礦， 山西 太原 030052)

0 引言

由于地下煤層的地質(zhì)賦存條件復(fù)雜，回采過程中，沿傾向的煤層厚度、傾角等存在較大變化，因此，為防止采煤機(jī)滾筒截割到煤巖，同時最大化采收當(dāng)前位置煤炭資源，應(yīng)依據(jù)煤層厚度等因素及時調(diào)整采煤機(jī)前后滾筒的高度。采煤機(jī)司機(jī)可采用人工調(diào)整方式，但這種方法對工作人員的經(jīng)驗(yàn)和操作準(zhǔn)確性都有較高要求，隨著煤炭開采自動化技術(shù)的發(fā)展，滾筒自動調(diào)高控制技術(shù)已得到廣泛應(yīng)用。

由于工作面實(shí)際工況的復(fù)雜性，采煤機(jī)自動調(diào)高控制系統(tǒng)具有顯著的時變性和非線性特點(diǎn)，為提高控制過程的穩(wěn)定性，一般采用PID閉環(huán)反饋算法進(jìn)行優(yōu)化控制。常規(guī)PID控制結(jié)構(gòu)簡單，易于實(shí)踐，但其控制參數(shù)仍依賴于人為經(jīng)驗(yàn)設(shè)定，對于較為復(fù)雜的采煤機(jī)調(diào)高控制，可能因參數(shù)設(shè)置不當(dāng)而出現(xiàn)控制不穩(wěn)定現(xiàn)象[1-3]，因此仍需尋找一種效率更高和更穩(wěn)定的滾筒調(diào)高閉環(huán)控制方法，本文將對此進(jìn)行研究。

1 采煤機(jī)滾筒調(diào)高系統(tǒng)組成

如圖1所示，采煤機(jī)滾筒調(diào)高系統(tǒng)主要由液壓控制系統(tǒng)、電氣控制系統(tǒng)、檢測裝置和機(jī)械執(zhí)行機(jī)構(gòu)等組成。其中，液壓控制系統(tǒng)包括電液比例換向閥、泵、電動機(jī)、安全閥、液壓鎖等，電氣控制系統(tǒng)包括控制器(具有PID算法功能)、D/A轉(zhuǎn)換器、功率放大器等，檢測裝置采用線性傳感器，機(jī)械執(zhí)行機(jī)構(gòu)則包括調(diào)高油缸、擺臂等[4-6]。

圖1 采煤機(jī)滾筒調(diào)高系統(tǒng)

滾筒調(diào)高控制過程如下：控制器接收外部調(diào)整指令，經(jīng)過D/A轉(zhuǎn)換，將數(shù)字控制信號放大后作用在電液比例閥相應(yīng)位置的電磁鐵上，控制閥芯按指定數(shù)值位移，然后液壓泵將高壓乳化液注入閥芯移動后形成的液壓管路，并進(jìn)入調(diào)高油缸的相應(yīng)腔體內(nèi)，控制油缸桿伸出或縮回，滾筒高度相應(yīng)調(diào)整，同時，油缸內(nèi)的線性傳感器將位移信號傳回電氣控制系統(tǒng)，經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換后進(jìn)入控制器，控制器將實(shí)際位移信號與輸入位移指令進(jìn)行對比，得出位移偏差，然后經(jīng)過PID處理后再次輸出控制信號，閥芯微動，滾筒位置做出微調(diào)，上述過程呈動態(tài)進(jìn)行，由此可保證滾筒調(diào)高過程的自動化和穩(wěn)定性。

2 閉環(huán)控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型

2.1 控制原理

若要對控制系統(tǒng)的特性進(jìn)行分析，應(yīng)首先繪制控制原理圖。滾筒調(diào)高控制系統(tǒng)的控制過程及原理如圖2所示，在此基礎(chǔ)上，需進(jìn)一步建立方框內(nèi)各控制元件的傳遞函數(shù)，以便后續(xù)建模計(jì)算和分析。

圖2 滾筒調(diào)高系統(tǒng)控制過程及原理

2.2 傳遞函數(shù)模型

2.2.1 功率放大器

由于控制器輸出功率較小，因此需通過功率放大器將輸出的電壓信號按比例放大為電流信號，特定大小的電流作用在電液比例閥的電磁鐵上產(chǎn)生磁力，并控制閥芯按比例位移值移動。由于該環(huán)節(jié)主要是通過比例運(yùn)算進(jìn)行功率放大，因此其傳遞函數(shù)表示如下：

G1=Km

(1)

式中,Km為功率放大系數(shù)，取Km=0.75 A/V。

2.2.2 電液比例換向閥

相比于調(diào)高液壓缸，電液比例換向閥的響應(yīng)速度更快，頻率更高，其在控制系統(tǒng)中的作用類似于比例環(huán)節(jié)，因此該元件的傳遞函數(shù)如下：

G2=Ksv

(2)

式中,Ksv為比例閥增益系數(shù)，取Ksv=0.89×10-3m3(s·A)-1。

2.2.3 閥控調(diào)高液壓缸

閥控非對稱調(diào)高液壓缸是控制系統(tǒng)的重要組成部分，假設(shè)系統(tǒng)供液的壓力、溫度、密度均恒定不變，回液壓力為零，且換向閥的閥口為紊流，液壓缸各處泄漏為層流，則該部分的傳遞函數(shù)表示如下：

(3)

式中:Kq為流量增益系數(shù)，Kq=1.6×103L/(s·m)；Xv為換向閥閥芯位移值，Xv=0.01 m；Kce為總流量系數(shù)，取Kce=7.96×10-11m5/(N·s)-1；Am為非對稱液壓缸兩腔的平均面積，Am=21.7×10-3m2；A1為非對稱液壓缸無桿腔面積，A1=25.4×10-3m2；Vt為液壓缸的等效容積，Vt=6.10×10-3m3；βe為壓力介質(zhì)的體積彈性模量，取βe=7×108N/m2；FL為外負(fù)載力，F(xiàn)L=2×105N；Wh為液壓缸的固有頻率，Wh=194.9 r/s；ξh為液壓缸的阻尼比，取ξh=0.2。

2.2.4 位移傳感器

位移傳感器安裝在液壓缸活塞尾部，一般采用磁致伸縮式，可將活塞的位移信號轉(zhuǎn)化輸出為電壓信號，其響應(yīng)速度較快，可簡化處理為比例環(huán)節(jié)，傳遞函數(shù)表示如下：

G4=Kf

(4)

式中，Kf為傳感器增益，取Kf=40 V/m。

2.2.5 PID控制器

當(dāng)前PID控制算法種類較多，相應(yīng)傳遞函數(shù)也不相同，功能差異較大，以常規(guī)PID算法為例，其傳遞函數(shù)如式(5)所示，式中Kp、Ti、Td3個參數(shù)一般需根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行設(shè)定。

(5)

式中:Kp為常規(guī)PID算法的比例常數(shù)，取Kp=0.6；Ti、Td分別為積分和微分常數(shù)，取Ti=0.9、Td=0.8。

2.3 控制系統(tǒng)傳遞函數(shù)

采煤機(jī)調(diào)高控制系統(tǒng)的傳遞函數(shù)框圖如圖3所示。

圖3 調(diào)高控制系統(tǒng)傳遞函數(shù)框圖

3 單神經(jīng)元PID優(yōu)化算法

常規(guī)PID算法可滿足一般線性控制系統(tǒng)要求，但對于滾筒調(diào)高控制，其系統(tǒng)非線性、時變性特點(diǎn)明顯，且外負(fù)載擾動較大，因此常規(guī)PID算法的參數(shù)取值尤為困難，實(shí)際的控制精度和性能已無法滿足現(xiàn)代采煤工藝要求。神經(jīng)元算法是近年來工業(yè)應(yīng)用較多的優(yōu)化算法，可實(shí)現(xiàn)在線模型參數(shù)自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等功能，從而適應(yīng)復(fù)雜系統(tǒng)的精確控制。單神經(jīng)元PID優(yōu)化算法將神經(jīng)元法和常規(guī)PID算法相結(jié)合，可對常規(guī)PID算法中的Kp、Ti、Td3個參數(shù)進(jìn)行在線自適應(yīng)調(diào)整，提高系統(tǒng)響應(yīng)速度和適應(yīng)能力。

單神經(jīng)元PID優(yōu)化算法的控制原理如圖4所示，其中W1(k)、W2(k)、W3(k)為神經(jīng)元權(quán)值，對應(yīng)常規(guī)算法的Kp、Ti、Td3個參數(shù)，控制偏差e(k)是單神經(jīng)元PID算法的輸入信號，令X1(k)=e(k)-e(k-1),X2(k)=e(k),X3(k)=e(k)-2e(k-1)+e(k-2)，則該P(yáng)ID算法的輸出信號為：

(6)

式中:k為反饋循環(huán)次數(shù)；K為神經(jīng)元的比例系數(shù)，取K=0.2，K對系統(tǒng)較為敏感，K越大，系統(tǒng)響應(yīng)越快，超調(diào)量增大；K越小，系統(tǒng)響應(yīng)越慢，超調(diào)量減小。

圖4 單神經(jīng)元PID優(yōu)化算法控制原理

4 基于數(shù)學(xué)模型的仿真分析

4.1 仿真模型

根據(jù)上述研究結(jié)果，利用MATLAB/Simulink軟件分別建立基于常規(guī)PID算法和單神經(jīng)元PID優(yōu)化算法的滾筒調(diào)高控制系統(tǒng)模型，其中，單神經(jīng)元PID優(yōu)化算法仿真模型如圖5所示。

(a) 優(yōu)化算法總模型

4.2 仿真結(jié)果分析

4.2.1 系統(tǒng)響應(yīng)

為對比兩種算法對系統(tǒng)響應(yīng)的影響，分別給定相同的目標(biāo)階躍信號和外負(fù)載擾動，仿真時間10 s，調(diào)高油缸位移響應(yīng)曲線如圖6所示。由圖6可見,單神經(jīng)元PID算法的響應(yīng)速度更快，約1.6 s即達(dá)到系統(tǒng)穩(wěn)定，超調(diào)量也更小，最大超調(diào)量為0.11 mm；而常規(guī)PID算法的響應(yīng)速度為4.2 s,超調(diào)量為0.23 mm。由此可知，通過合理設(shè)置單神經(jīng)元PID算法的相關(guān)參數(shù)，可使其控制系統(tǒng)的響應(yīng)速度加快、穩(wěn)定性增強(qiáng)。

圖6 不同PID算法對系統(tǒng)響應(yīng)的影響

4.2.2 抗負(fù)載擾動能力

為對比兩種算法在外負(fù)載擾動下的抗干擾能力，在上述階躍信號的基礎(chǔ)上，在6 s時將外負(fù)載由200 kN突變至400 kN，響應(yīng)曲線如圖7所示。由圖7可見,單神經(jīng)元PID算法可在1.5 s內(nèi)快速恢復(fù)穩(wěn)定，且波動幅度較小，而常規(guī)PID算法的平衡時間達(dá)到2.3 s，因此說明單神經(jīng)元PID算法對負(fù)載較大擾動工況有良好的適應(yīng)性。

圖7 不同PID算法對抗負(fù)載擾動能力的影響

5 結(jié)論

相比于常規(guī)PID算法，單神經(jīng)元PID優(yōu)化算法可對PID算法中的Kp、Ti、Td3個參數(shù)進(jìn)行在線自適應(yīng)調(diào)整，從而適應(yīng)滾筒調(diào)高控制系統(tǒng)的非線性、時變性、強(qiáng)擾動等特征，使控制過程更穩(wěn)定。

系統(tǒng)建模仿真結(jié)果顯示，單神經(jīng)元PID優(yōu)化算法比常規(guī)PID算法有更快的響應(yīng)速度和更小的超調(diào)量，且抗負(fù)載干擾能力更強(qiáng)，能快速達(dá)到系統(tǒng)穩(wěn)定狀態(tài)，因此更適合滾筒調(diào)高自動控制。