基于模糊數(shù)學的掘進機截割頭轉(zhuǎn)速分檔預測方法

楊 陽，王鵬江，吉曉冬，沈 陽，王東杰

(1.石家莊煤礦機械有限公司，河北 石家莊 0500311；2.中國礦業(yè)大學(北京)機電與信息工程學院，北京 100083)

近年來，世界主要采煤國家的煤礦開采深度逐年增加，為數(shù)不少的礦井開采深度已經(jīng)達到700～1000m。深部危險煤層的采掘作業(yè)條件極為惡劣，置于瓦斯、粉塵的易爆環(huán)境，處于高濕、強震、沖擊工況，這種條件下采掘信息準確獲取和裝備可靠調(diào)控是實現(xiàn)無人采掘的技術(shù)瓶頸，也是煤礦井下采掘裝備特有的難題[1-4]。

掘進機是煤礦井下掘進工作的核心設(shè)備，主要用于巷道的挖掘，為布置采煤工作面做準備[5-8]。截割頭是掘進機的核心截割部件，依靠截割電機驅(qū)動，掘進機的工作過程就是利用截割頭截割煤巖。在巷道掘進過程中，斷面內(nèi)煤巖賦存條件和物理機械性質(zhì)復雜多變，導致所截割煤巖的密度和硬度不斷變化且具有較大的隨機性。截割頭受到的負載在連續(xù)無規(guī)律地變化，且極易受到?jīng)_擊性的載荷[9-13]。這就會導致截割電機的功率極其不穩(wěn)定，長時間處于過載或欠載狀態(tài)，造成截割頭和電器件的損傷和破壞，或者導致掘進機驅(qū)動冗余，截割效率低下[14-16]。此外，不確定的載荷會在截割過程中產(chǎn)生大量的粉塵，嚴重危害礦工的安全。因此，實現(xiàn)截割載荷預測和轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)方法，對延長掘進機的使用壽命和提高巷道掘進效率，最終實現(xiàn)機器人化智能截割有著極為重要的意義。

目前，世界范圍內(nèi)掘進機的截割頭大都采用固定轉(zhuǎn)速或者兩檔轉(zhuǎn)速，在掘進機智能化和機器人化的要求下，已經(jīng)難以滿足生產(chǎn)力的需要。蒲志新[17]通過檢測截割電機電流的變化來對截割載荷進行判斷，利用PLC和模糊PID算法實現(xiàn)對掘進機截割電機的控制；李曉豁[18]將截割電機電流的變化作為判斷載荷的依據(jù)，利用遺傳算法對截割電機進行模糊控制，降低了掘進機功率損失、提高了工作效率；馮婧[19]提出將直接轉(zhuǎn)矩控制技術(shù)應用于煤礦井下巷道掘進截割電機的調(diào)速控制，仿真結(jié)果驗證了該方案的可行性與可靠性，但是并沒有對截割載荷信息可靠提取和判斷的方案。以上方法沒有考慮單一傳感器信號不全面、不穩(wěn)定的問題，不能充分、準確地反映和表征截割載荷的變化，從而無法精確識別煤巖載荷，保證截割頭合理調(diào)速。

本文提出一種基于模糊數(shù)學的掘進機截割頭轉(zhuǎn)速分檔預測方法。分析了掘進機截割頭工作過程，采集了井下多傳感器數(shù)據(jù)。基于模糊數(shù)學方法，將井下實測的多傳感器信息進行多傳感器信息融合，得到截割頭載荷預測輸出，依據(jù)不同工況將截割頭轉(zhuǎn)速分為四個檔位。

1 多傳感器信息采集實驗

1.1 掘進機截割頭工作過程分析

懸臂式掘進機截割巷道斷面是由截割頭旋轉(zhuǎn)與截割臂擺動共同動作來完成截割斷面煤巖的破碎。其中截割臂固聯(lián)于回轉(zhuǎn)臺上，截割頭位于截割臂的前端，通過截割減速器與截割電機相連，截割電機一般采用三相異步電動機。掘進機截割系統(tǒng)的作用是破落煤(巖)。截割系統(tǒng)(圖1)由截割頭、伸縮部、截割減速箱、截割電機等組成。

圖1 掘進機截割系統(tǒng)

掘進機在截割過程中，由于所截割煤巖硬度的不同，截割頭負載也在不斷變化，導致截割電機的輸出功率不穩(wěn)定，使截割電機處于過載和欠載的狀態(tài)。

1.2 采集實驗方案

井下實驗選取的機型為EBZ160型懸臂式掘進機，實驗地點為冀中能源邢東煤礦，該礦井深度在580～1200m之間，具有較好的綜掘工作面條件，比較適合安裝各類傳感器對掘進機井下工作狀態(tài)進行監(jiān)測。根據(jù)掘進機的結(jié)構(gòu)特點，以及煤礦綜掘工作面的實際狀況，在此基礎(chǔ)上選用符合煤安標準的BYD-60型礦用隔爆型壓力變送器測取升降和回轉(zhuǎn)驅(qū)動油缸油路中的壓力P。選用實驗室自主研發(fā)的本安型GBC1000加速度傳感器檢測截割臂的振動信號Acc。選用EBZ160型掘進機截割電機機載的狀態(tài)監(jiān)測傳感器，實時檢測截割電機電流I。所有數(shù)據(jù)均存儲在機載大容量數(shù)據(jù)記錄儀(黑匣子)中。

由于掘進機在工作時振動較大，不便于將油壓變送器加在平衡閥與油缸之間，所以采取在油路里加裝壓力變送器的方法采集油壓信號。串聯(lián)兩只回轉(zhuǎn)油缸的有桿腔以及無桿腔，依靠壓力變送器采集輸出的兩路油壓信號，該油壓信號是由三通連接之后引出的。油缸壓力采集如圖2所示。

圖2 油缸壓力采集示意圖

實驗測取的振動信號位于振動最強烈的截割臂前段，為保護安裝在掘進機表面露出位置的振動傳感器，設(shè)計并制作了振動傳感器保護罩測取時需用保護罩保護。選用實驗室自主研發(fā)的本安型GBC1000加速度傳感器檢測截割臂振動信號，所有數(shù)據(jù)均存儲在機載大容量數(shù)據(jù)記錄儀中。如圖3所示。

圖3 振動傳感器保護裝置設(shè)計圖(mm)

該掘進機在井下掘進工作面正常工作兩周，存儲了大量的有效數(shù)據(jù)，為利用智能控制算法對掘進機進行控制提供了豐富、有效的數(shù)據(jù)集。

1.3 多傳感器信息數(shù)據(jù)集

在井下經(jīng)過幾十個完整的工作周期，所采集的多傳感器信息可以真實且完整的記錄掘進機在井下實際工作時的多傳感器信息，為掘進機智能控制提供了完備的數(shù)據(jù)集。剔除測取數(shù)據(jù)中不可避免的異常值，選取能完整表述各個截割工況的有效值點。對井下實測數(shù)據(jù)進行整理，部分樣本數(shù)據(jù)見表1。

表1 井下實測部分樣本數(shù)據(jù)

2 多傳感器信息模糊隸屬函數(shù)

2.1 模糊數(shù)學的基本原理

模糊數(shù)學是解釋和研究模糊性現(xiàn)象的一種理論和方法，又稱Fuzzy數(shù)學。A(u)用來描述集合A到集合{0，1}上的映射，該映射表示所描述對象屬于某模糊集合的程度，用區(qū)間[0，1]以內(nèi)的數(shù)值來描述，模糊程度數(shù)值上愈靠近1，表示該對象符合該集合的程度愈大，反之程度愈小。

設(shè)模糊子集在域U上的映射如下：

μA：U→[0，1]

(1)

式中，A為被μ確定U上的一個模糊子集。模糊子集A的隸屬函數(shù)記為μ，對象u對子集A的隸屬度記為μA(u)，它代表u符合A的程度。特殊情況，當A(u)只取0或1兩個值時，模糊集合中的隸屬函數(shù)便退化為普通集合的特征函數(shù)，模糊集合A就同樣的退化為一個普通集合。

在工程實際應用中，通常實際問題中構(gòu)成的模糊集是由多個元素組成的，式(1)中總域U可表示為多個元素集合的Descartes乘積，即：

U=U1×U2×…×Un

(2)

模糊集融合方式常采用加權(quán)平均型、乘積平均型和混合型。本文采用加權(quán)平均型方法融合模糊信息。設(shè)模糊集A(u)包含A1(u1)，A2(u2)，…，An(un)(i=1，2，…，n)。令：

式中，δi為權(quán)重向量δ的第i個因素，反映了第i個因素的重要程度，并且滿足：

2.2 截割電機電壓U、電流I模糊隸屬函數(shù)

掘進機在工作過程中，截割頭依靠其上面截齒對煤巖施加截割作用力，截齒的切割力與切割功率、切割頭直徑、切割轉(zhuǎn)速間存在以下關(guān)系：

式中，T為切割頭轉(zhuǎn)矩，N·m；P為切割功率，kW；n為切割轉(zhuǎn)速，r/min；F為切割力，N。

由上式可推得：

截齒的切割力還與煤巖的切割阻抗以及切割深度有關(guān)，其存在如下關(guān)系：

式中，A為切割阻抗，kN/m；F為切割阻力，kN；h為切割深度，m。

切割阻抗與煤巖堅固性系數(shù)(即煤巖硬度)的關(guān)系可按經(jīng)驗公式估計：

A=100f

(8)

對于懸臂式掘進機的截割三相異步電機的有功功率為：

式中，P為截割電機有功功率，kW；U為供電電壓，V；I為截割電機負載電流，A；cosφ為截割電機的功率因素。

將式(9)代入整理得：

確定截割電機電壓U、電流I模糊隸屬函數(shù)為：

2.3 油缸壓力P模糊隸屬函數(shù)

在掘進機油路中加裝油壓傳感器測取升降油缸、回轉(zhuǎn)油缸壓力，提取油缸壓力信號作為掘進機自適應截割控制信號模糊集的子集。升降油缸和回轉(zhuǎn)油缸測得的壓力分別為P1和P2，系統(tǒng)額定壓力為P0。EBZ160型掘進機液壓系統(tǒng)的額定壓力為18MPa。

掘進機在工作時通常采用左右循環(huán)自下而上類S形的截割工藝路徑，主要考慮以下2種情況：①截割臂升降油缸保持穩(wěn)定，截割臂向左或向右擺動；②截割臂回轉(zhuǎn)油缸保持穩(wěn)定，截割臂上擺或下擺運動。當掘進機截割臂自下而上擺動時，表征截割頭載荷的影響因素主要為升降油缸壓力的變化，回轉(zhuǎn)油缸保持相對穩(wěn)定。確定此時油缸壓力信號歸一化后的模糊隸屬函數(shù)為：

同理，當掘進機截割臂左右擺動時，表征截割頭載荷的影響因素主要為回轉(zhuǎn)油缸的變化，升降油缸保持相對穩(wěn)定。確定此時油缸壓力信號歸一化后的模糊隸屬函數(shù)為：

2.4 截割臂振動加速度Acc模糊隸屬函數(shù)

對掘進機整機振動信號的研究表明：掘進機截割時遇到的載荷越大，其振動的信號越強烈，尤其在截割部處振動強度最大。將加速度傳感器安裝于截割臂前端，將其采集的截割臂振動加速度信號作為掘進機自適應截割控制信號模糊集的子集。設(shè)定測取的加速度傳感器信號為Acc，定義空載時截割加速度信號為0g，截割頂板(及巖石)時振動強度最大，依據(jù)井下實測數(shù)據(jù)設(shè)為Acc0=7.32g。將此信號歸一化后的模糊隸屬函數(shù)為：

3 井下多傳感器信息融合

依據(jù)模糊數(shù)學的基本原理，利用加權(quán)平均法對井下多傳感器信息進行融合。具體步驟為將不同傳感器的信息以模糊隸屬函數(shù)的形式進行模糊融合，根據(jù)實際工況規(guī)律和專家經(jīng)驗值分配傳感器獲得的數(shù)據(jù)權(quán)值，獲得井下多傳感器信息模糊融合判據(jù)，為截割頭轉(zhuǎn)速的進一步控制奠定理論基礎(chǔ)。

在信息融合的過程中，數(shù)據(jù)權(quán)值滿足：

在此條件下，得到多傳感器信息融合的公式為：

處理黑匣子測得的傳感器信息，根據(jù)實際工況規(guī)律和專家經(jīng)驗值分別將截割電機信號、油缸壓力信號、截割臂振動加速度信號的權(quán)值設(shè)定為：δ1=0.5、δ2=0.3、δ3=0.2。

依據(jù)上式提取黑匣子的樣本數(shù)據(jù)，井下多傳感器信息融合過程分為以下三種工況：

1)截割頭空載時。截割電機在額定功率下運行，此時截割載荷對應的煤巖硬度f=0；截割油缸壓力忽略不計，振動加速度信號也為0。

2)截割頭割煤時。提取某段實際工況截割軟煤(f=0～3)時的井下多傳感器信息，計算高速截割臨界點(f=3)時的模糊隸屬度。提取某段實際工況截割中硬煤(即煤巖夾雜(f=3～6))時的井下多傳感器信息，計算低速截割臨界點(f=6)時的模糊隸屬度。

3)截割頭割頂板時。提取某段實際工況截割巖石(即全巖(f>6))時的測試樣本，計算此時傳感器信息歸一化后的模糊隸屬度：通過模糊融合方法得到井下多傳感器信息模糊融合判據(jù)，見表2。

表2 井下多傳感器信息模糊融合判據(jù)

依據(jù)表2，將較軟介質(zhì)和煤層區(qū)間的中間值，作為截割頭轉(zhuǎn)速預測控制的高速擋；將煤巖夾雜區(qū)間分為中高速擋和中低速擋；將全巖頂板的輸出定為低速擋。截割頭載荷預測輸出見表3。

表3 截割頭轉(zhuǎn)速載荷預測輸出

4 驗證實驗

為進一步驗證該方法的有效性，在石家莊煤礦機械有限公司搭建的模擬巷道中進行了驗證實驗。由于井下已經(jīng)采集了多種傳感器信息數(shù)據(jù)，因此只需利用獲取的多傳感器信息驗證該方法的預測效果即可。實驗樣機選用EBZ160掘進機，改變截割頭轉(zhuǎn)速所需變頻器選用B1-0555F5-A礦用交流變頻器。通過安裝在掘進機上的檢測傳感器實時檢測截割頭的轉(zhuǎn)速。

在此實驗中，上位機為B&R PC2100工控機。在該計算機上編寫了模糊數(shù)學預測算法并對輸入的多傳感信息進行運算，同時在該計算機上建立了人機交互界面。下位機為B&R X90可編程邏輯控制器，用于輸出控制指令。實驗使用左上角的控制手柄模擬掘進機的切割過程。右上角的顯示實時顯示了截割頭速度的變化。將不同檔位下的多傳感信息通過計算機輸入到掘進機中，輸出轉(zhuǎn)速分為四個檔速，分別為高速擋47r/min，中高速擋36r/min，中低速擋24r/min，以及低速擋12r/min，實驗結(jié)果如圖4所示。

圖4 不同檔位的截割頭轉(zhuǎn)速預測效果

根據(jù)圖4的實驗結(jié)果，該預測方法能夠根據(jù)不同多傳感信息準確預測截割頭檔位，并能根據(jù)不同檔位改變截割頭轉(zhuǎn)速，且響應時間在0.5s左右。驗證實驗證明了該方法的有效性。

5 結(jié) 語

本文提供了一種基于多種傳感信息融合的掘進機截割頭轉(zhuǎn)速分檔預測方法。結(jié)合井下實測數(shù)據(jù)，依據(jù)不同截割工況將截割頭轉(zhuǎn)速分為四個檔位，并在模擬巷道中進行了驗證實驗，為深入研究不同工況下截割頭轉(zhuǎn)速自適應控制提供了理論和實踐基礎(chǔ)。