采煤机滚筒调高系统建模及仿真

为提高采煤机滚筒调高系统的动态特性及跟踪可靠性,通过分析滚筒调高系统工作原理及液压机构几何参数对应关系,建立了滚筒高度与液压缸行程数学模型;结合模糊自适应PID控制器,在Automation Studio软件环境下建立了电液比例换向阀控液压缸开环和闭环控制滚筒调高系统仿真模型,研究了空载和负载情况下系统的速度响应及位置跟踪特性,结果表明提出的滚筒调高系统响应速度快,对滚筒位置跟踪的吻合度较好,且闭环控制滚筒调高系统优于开环控制滚筒调高系统。     

采煤机滚筒自动调高技术的分析

滚筒自动调高是实现采煤工作面自动化的关键技术之一,其核心是煤岩分界识别技术。采用记忆智能程控为主与传感器煤岩分界为辅的综合识别技术,不仅可弥补单一传感器识别所带来的稳定性、可靠性差和精度低等问题,又可避免记忆程控过于依赖人的行为所带来的不及时和随机现象。此种技术方法适用于大功率自动化采煤机,是首选的调高方法。     

基于预测控制的采煤机滚筒自动调高系统

为了快速跟随工作面顶板的起伏变化,提高采煤机截割滚筒调高系统的响应速度,防止截割顶板而造成部件的损坏,利用预测控制的理论和方法,建立了基于预测控制的采煤机截割滚筒自动调高控制系统,该系统通过历史数据对煤岩界面进行预测,实时调节调高油缸的位移,使采煤机的截割滚筒跟随煤岩界面。利用MATLAB/simulink构建了该系统的仿真模型,仿真试验表明:该系统对截割滚筒高度具有超前预见性,较常规传统控制系统的调节时间缩短0.25s,超调量减小4.8%,反应灵敏、波动小、工作平稳。预测算法中采样点的增多,对滚筒高度的波动和超调量有减小作用,但是调节时间增大。     

基于改进门控循环神经网络的采煤机滚筒调高量预测

采煤机自适应截割技术是实现综采工作面智能化开采的关键技术。针对采煤机在复杂煤层下自动截割精度较低的问题,提出了一种基于改进门控循环神经网络（GRU）的采煤机滚筒调高量预测方法。鉴于截割轨迹纵向及横向相邻数据之间的相关性,采用定长滑动时间窗法对获取的采煤机滚筒高度数据进行预处理,将输入数据划分为连续、大小可调的子序列,同时处理横向、纵向的特征信息。为提高模型预测效率,满足循环截割的实时性要求,提出了一种用因果卷积改进的门控循环神经网络（CC-GRU）,对输入数据进行双重特征提取和双重数据过滤。CC-GRU利用因果卷积提前聚焦序列纵向的局部时间特征,以减少计算成本,提高运算速度;利用门控机制对卷积得到的特征进行序列化建模,以捕捉元素之间的长期依赖关系。实验结果表明,采用CC-GRU模型对采煤机滚筒调高量进行预测,平均绝对误差（MAE）为43.80 mm,平均绝对百分比误差（MAPE）为1.90%,均方根误差（RMSE）为50.35 mm,决定系数为0.65,预测时间仅为0.17 s;相比于长短时记忆（LSTM）神经网络、GRU、时域卷积网络（TCN）,CC-GRU模型的预测速度较快且预测精...     

模型预测控制模型在采煤机调高系统中的应用研究

针对目前采煤机调高系统中通常使用电磁开关阀调高,存在稳定性不高、精度欠佳等问题,以MG300/700-WD型交流电牵引采煤机为研究对象,通过在其调高系统常规模型中加入模型预测控制器,建立了该采煤机调高系统模型预测控制模型;对该模型预测控制器的采样时间和预测时域长度2个参数进行调整,可减少电磁开关阀的开关次数和工作时间,使滚筒根据目标高度进行准确实时调高。仿真结果表明,与常规模型相比,基于模型预测控制模型的采煤机调高系统在给定输入后6s左右达到稳定,减少了电磁开关阀开关次数,超调量降低了28.8%,提高了系统的稳定性与实时性。     

斜切工况下采煤机滚筒截割煤岩仿真分析

为研究斜切工况下采煤机滚筒的运动规律及受力特性,利用ADAMS建立了斜切工况下采煤机虚拟样机模型,通过运动仿真得到了斜切工况下采煤机滚筒运动曲线,并以该曲线作为滚筒运动边界条件;采用LS-DYNA对斜切工况下采煤机滚筒截割煤岩进行了模拟仿真,得到了斜切工况下滚筒受力特性。仿真结果表明:斜切工况下滚筒的截割阻力和牵引阻力逐步增大并最终趋于稳定,且截割阻力约为牵引阻力的2倍;滚筒轴向力呈先增大后减小趋势,最大轴向力出现在滚筒轴向位移达到最大时,且滚筒轴向力与轴向位移密切相关;滚筒力矩主要由截割阻力和轴向力产生,且力矩大小变化趋势与产生力矩的作用力的变化趋势一致。     

基于延迟观测器的采煤机自动调高策略研究

针对采煤机调高系统中信号存在的输出延迟问题,对系统控制精度造成的影响,提出基于输出延迟观测器的滑模控制策略.通过分析采煤机自动调高系统的工作原理,建立采煤机滚筒高度和调高油缸数学模型,得到了采煤机滚筒高度和系统空间状态方程,设计了输出延迟观测器,分析了不同延迟时间内的观测误差,采用滑模控制器实现了采煤机滚筒高度的自动调节.仿真结果表明,将延迟观测器与滑模控制相结合,不仅解决了信号输出存在的延迟问题,而且相对于无延迟观测器的控制系统,跟踪误差小、控制效果理想.     

采煤机记忆割煤数学分析及实现方法

现有采煤机自动化割煤方法缺乏合适的数学模型及算法,无法实现长期、连续自动化割煤,制约了工作面自动化水平的提高。针对该问题,在三维坐标系中分析了采煤机姿态、位置与截割高度之间的函数关系,建立了基于静止坐标系和运动坐标系的采煤机运动方程,并提出了基于运动坐标系的双示范刀、单示范刀记忆割煤算法及具体实现方法。在锦界煤矿31112工作面应用单示范刀记忆割煤算法进行长期自动化割煤,实现了包括三角区在内的全工作面区域自动化割煤,证明了算法的正确性、可行性及鲁棒性。     

综采工作面采煤机和液压支架协同控制技术

针对综采工作面采煤机和液压支架协同控制效率较低问题,基于采煤机记忆割煤和液压支架跟机自动化控制技术,提出了一种综采工作面采煤机和液压支架协同控制技术。依据综采工作面生产作业工艺,对采煤机和液压支架作业工序进行划分后重新匹配,生成采煤机和液压支架协同工序,各工序中通过协同控制逻辑实现对采煤机牵引方向、速度和液压支架跟机动作的协同控制。应用结果表明,与人工干预控制模式相比,该技术降低了采煤机和液压支架控制对人工干预的依赖性,提高了综采工作面自动化水平,为实现无人化开采提供了技术支撑。     

采煤机牵引系统双电机功率平衡控制策略

随着采煤机装机功率和开采能力的提升,牵引系统控制效果及动态性能已成为影响采煤机工作稳定性的重要因素.目前,采煤机电牵引系统双电机控制策略多采用传统的主从控制,其同步性能存在滞后问题,容易导致牵引电机偏载.此外,系统在控制算法方面多采用传统PI控制,对于容易发生参数摄动及负载变化频繁的牵引系统而言,传统PI控制的控制性能不佳.为提高采煤机牵引系统驱动性能并实现牵引电机功率平衡,根据采煤机牵引系统结构,本文提出了一种基于自抗扰控制的转速主从、转矩交叉耦合控制的双电机控制策略,并对控制策略进行了仿真分析和实验研究.结果表明,本文所提出控制策略实现了牵引系统功率平衡并提升了系统的控制性能.     

改进型相邻耦合误差的多电机同步控制策略

针对目前多电机同步控制策略的发展现状,本文提出了一种基于改进型相邻耦合误差的同步控制算法,其中任意轴的控制函数不仅包含该轴的跟踪误差,同时与其相邻的两轴的同步误差及其积分量有关,该控制策略不仅能够保证多电机传动系统同步性能,而且比传统相邻耦合控制结构控制器减少了1/3.仿真结果表明,该控制策略具有更高的同步精度和更好的动态性能.     

Improved control strategy for fixed-speed compressors in parallel system

Control systems for parallel compressor trains consist of a discharge pressure, anti-surge and load-sharing regulation. Control of a parallel compressor system has proven to be challenging because the control targets usually exhibit control interactions between the different control loops. To decouple this control interference, Mitsubishi Heavy Industries has developed an advanced feed-forward control structure for parallel fixed-speed compressor systems. However, operation in the presence of an unpredictable disturbance presents a few technical challenges for this structure. Most of these problems result in poor load sharing and then operation in the recycle mode in order to protect the system from surge conditions. Moreover, an anti-surge control delay occurs when operating under a low load. To overcome these problems, an improved control structure that incorporates an additional discharge flow controller signal and a nonlinear signal calculator for anti-surge valve control is proposed. To demonstrate the benefits of the proposed method, the control performance of the conventional control structure is compared to that of the proposed control structure. The target process is a parallel fixed-speed compressor system for a fuel gas supply plant. The improved control structure allows for desired load-sharing control, which is not possible with the conventional control structure. The improved control structure manages to exit the anti-surge control region, whereas the conventional control structure activates the interlock system.     

采煤机网络化远程控制试验系统设计

针对采煤机远程控制系统在实际生产工作面上进行研究成本高、难度大等问题,提出了一种采煤机网络化远程控制试验系统的设计方案,研究了符合试验要求的采煤机内部控制结构,介绍了采煤机机载控制器和无线收发控制器、地面主机和井下主机控制软件的设计。该系统采用远程/本地控制模式搭建了采煤机远程控制系统网络,通过以太网、光纤、RS485总线、无线网络传输控制信号,实现了在地面主机(远程)、井下主机(本地)上控制采煤机动作的功能。该试验系统的搭建也为采煤机远程控制的进一步研究提供了试验平台。     

新TCP拥塞窗口调整策略

互联网的稳定性和鲁棒性离不开拥塞控制,然而目前TCP传输中广泛使用的AIMD算法因窗口波动剧烈,致使丢包明显、系统吞吐量及带宽利用率偏低。为此提出了一种新的TCP拥塞窗口调整策略A-Cwnd。该策略依据RTT采样值构建正态分布函数式,动态更新下一拥塞窗口值,能较好地适应网络实时变化特点,具有不错的响应性。从数学角度对新策略的合理性与可行性进行了分析证明。NS3仿真结果表明新策略可有效稳定窗口波动、增大发送速率、降低丢包率,同时对系统吞吐量及带宽利用率的提高也有一定贡献。     

边缘计算在采煤机控制系统中的应用

基于远端云计算的采煤机控制系统中大多数采煤机原始数据计算都是放在远端云平台中执行,存在数据传输可靠性低及延时长等问题,无法满足采煤机无人化控制中对实时计算的要求。针对上述问题,提出了一种基于KubeEdge边缘计算的采煤机控制系统。以采煤机高精度定位和机器视觉检测应用为例,介绍了基于KubeEdge的边缘计算架构在采煤机控制系统中的实现方法并进行了测试。测试结果表明,边缘计算在采煤机控制系统中的应用实现了采煤机相关数据在边缘侧的计算及计算结果在远端云平台的同步,实现了采煤机远端云平台的数据通信和同步,即边缘节点负责计算数据,远端云平台负责显示结果,解决了基于远端云计算的采煤机控制系统存在数据传输可靠性低、延时长的问题。边缘计算和远端云计算共同构建了新型采煤机控制系统网络应用平台,是采煤机控制系统无人化应用的研究方向。     

跟机自动化中采煤机自动控制方法研究

给出了采煤机自动控制系统结构;介绍了采煤机自动控制的实现:采用全截深双向跟机自动化割煤工艺和采煤机记忆截割技术,通过定义采煤机的位置参数和采煤机记忆截割参数表、液压支架跟机操作状态表,实现1个采样间隔长度内采煤机割煤流程,针对煤层条件突变采用基于人工免疫的方法处理;研究了基于灰色系统理论的采煤机自动控制优化方法。测试结果验证了该方法的可行性。     

跟机自动化中采煤机自动控制方法研究

给出了采煤机自动控制系统结构;介绍了采煤机自动控制的实现:采用全截深双向跟机自动化割煤工艺和采煤机记忆截割技术,通过定义采煤机的位置参数和采煤机记忆截割参数表、液压支架跟机操作状态表,实现1个采样间隔长度内采煤机割煤流程,针对煤层条件突变采用基于人工免疫的方法处理;研究了基于灰色系统理论的采煤机自动控制优化方法。测试结果验证了该方法的可行性。