变频技术和模糊控制在矿井局部通风机中的应用

分析了矿井局部通风机自动控制的必要性,并提出自调整模糊控制调节通风机转速方案。设计了二维自调整模糊控制器,系统根据瓦斯浓度偏差和偏差变化率调整模糊规则因子,实现局部通风机的变频调速控制。经仿真和实验验证,对局部通风机进行自调整模糊控制后,通风机转速随着瓦斯浓度自适应调整,且有较强的鲁棒性。大大改善掘进工作面的通风情况,提高了局部通风机的工作效率,而且节能效果非常显著。     

基于模糊PID的矿井局部通风机控制技术

局部通风机通风量是保证煤矿安全生产的关键,针对掘进工作面瓦斯涌出量的不稳定性和传统局部通风机转速控制系统的滞后性、局限性等缺点,遂提出基于模糊自适应PID的模糊转速控制系统。系统会根据瓦斯浓度偏差和偏差率调整模糊规则因子,来实现局部通风机转速的自适应控制。     

模糊控制策略在矿井瓦斯浓度偏差调节中的应用

局部通风机被普遍使用在煤矿掘进巷道的的通风中,为保证通风量的自动调控,通过模糊算法,分析讨论了局部通风机瓦斯限定模块。梳理出局部通风机调节条件,创建出瓦斯含量的模糊算法,并且绘制出模糊算法调节对照表。算法的输入值是瓦斯含量偏差和瓦斯含量偏差变化率,输出值是电机转速,设计了局部通风机的自动调控系统和系统关键环节的参数设置。以PLC的局部通风机调控装置为模糊调节的实现奠定了理论基础。     

基于模糊算法的矿井局部通风机瓦斯控制系统研究

矿用局部通风机是煤矿安全生产的主要设备,为实现通风量的智能控制,采用模糊算法,对矿井局部通风机瓦斯控制系统进行了设计研究。分析了局部通风机的控制要求,建立了瓦斯浓度的模糊算法,然后对模糊算法控制查询表进行了制作。算法以瓦斯浓度偏差变化率以及瓦斯浓度偏差为输入值,并以变频输出电压相对应的电机转速为输出值,提出了局部通风机的系统控制方案以及方案中重要部分的配置。以PLC控制器的局部通风机控制系统为模糊控制的操作提供了理论基础。     

局部通风机智能调速模糊控制系统的开发

根据掘进巷通风需求,针对目前掘进工作面局部通风机瓦斯排放控制系统所存在的实时性差、能耗大、上隅角瓦斯空气团聚积等问题,提出了一种基于双模的自调整模糊控制算法的高性能局部通风机智能调速系统的设计方法,开发了局部通风机智能调速模糊控制系统。该系统采用自调整因子优化了常规二维模糊控制器,提高了局部通风机的响应灵敏度及自动化程度。建立了以DSPTMS320FS28335与APS相结合的试验平台,并对系统进行了性能试验。试验结果表明,该系统较常规模糊控制系统响应速度快,并可自动灵活地切换于掘进工作面通风系统的2种工作状态,同时节约电能,使煤矿生产更加高效、经济。     

局部通风机自调整模糊控制系统的研究

针对目前矿用局部通风机系统存在实时性弱、抗干扰能力差、精度低的问题,提出了一种基于自调整模糊控制技术的局部通风机变频控制方案;该系统采用神经网络计算出4个输入量的权重,在此基础上将4个二维自调整模糊控制子系统相交组成系统的控制器。     

基于遗传算法的矿井局部通风机模糊控制技术

介绍了掘进工作面局部通风的要求,提出了一种新的矿井局部通风机自适应控制策略,局部通风机的速度由模糊控制器根据工作状态随时调整,其模糊控制规则基于遗传算法在线调节.该系统具有适应性强、控制灵活的优点,又具有较高的控制精度和较好的稳定性.     

井下局部通风机切换时开关断电原因分析及解决方法

文章通过分析井下局部通风机切换时开关断电原因,提出适当调整方法,解决了在每天的例行风机切换过程中,上级馈电开关经常发生的漏电跳闸现象,为矿井通风提供了可靠依据。     

基于模糊神经网络的PID控制器在矿井局部通风机调速系统中的应用

针对矿井掘进工作面通风的特点,提出了一种基于模糊神经网络的PID控制方法,用以控制矿井局部通风机。该方法利用模糊神经网络来调整PID控制器的参数,能根据瓦斯浓度的变化自适应调整通风机的转速。仿真实验表明,该控制器较传统的PID控制器,在超调量和稳定时间上,效果都要好得多,具有适应性强、控制灵活、稳定性好等优点。     

矿井局部通风机的模糊PID控制器设计

针对矿井掘进工作面通风的特点,提出了一种将模糊控制和PID控制相结合的局部通风机控制方法.该方法根据瓦斯浓度的偏差和偏差变化率,在线自动调整PID控制器的参数,使系统具有自适应能力.采用由上位机IPC和下位机TMS320F2407 DSP构成的两级计算机监控系统来实现瓦斯浓度的监测和通风机的变频调速.     

煤矿局部通风机转速控制方案设计

设计基于模糊预测控制的煤矿局部通风机转速控制系统.在分析模糊预测控制基本原理的基础上,建立局部通风机模糊预测控制模型,并完成系统设计,达到节能减排的目的,具有较好的经济、社会效益.     

基于BP神经网络和模糊控制的智能通风系统设计

针对传统的井下局部通风机恒速运行及浪费电能的缺陷,提出了一种基于BP神经网络和模糊控制的智能通风系统。将井下瓦斯浓度、温度、湿度及煤尘等参数输入到BP神经网络模型中,对井下风量进行预测,通过当前风量与预测风量的对比,运用模糊控制算法对变频器电压进行调节,从而实现对变频器输出频率的控制,有效降低了局部通风机的耗电量,对煤矿安全生产具有重要的现实意义。     

矿井局部通风机的模糊神经网络PID控制器设计

 针对矿井掘进工作面通风的特点,提出了一种将模糊神经网络、遗传算法和PID控制相结合的局部通风机控制方法。该方法运用遗传算法优化模糊神经网络隶属度函数的中心值和宽度,借助BP算法优化连接权系数。实验表明,该方法能根据瓦斯浓度的变化在线自动调整风机转速,较常规PID控制器有着明显的优点。系统采用以TMS320F2407 DSP为核心的电路来实现PID控制器的设计和通风机的变频调速。     

基于人工智能的矿井主通风机建模研究

矿井主通风机风量、风速等参数与瓦斯浓度及其它工况密切相关,参数复杂,建立其非线性数学模型比较困难,传统的辨识方法无法精确描述模型特性,文章将神经网络和模糊系统应用于矿井主通风机的模型辨识。神经网络辨识采用了一种基于径向基(RBF)的神经网络、模糊辨识采用了一种基于三角形隶属函数的T—S模糊模型。仿真结果表明,这两种方法可以同时满足对辨识精度、收敛速度、稳定性和跟踪能力的要求。     

基于PLC的矿井通风机变频调速系统设计

矿井通风机的运行效率受限于通风阻力、瓦斯涌出速度等因素。设计了以PLC为核心的通风机变频调速系统,并应用模糊Smith预估瓦斯涌出滞后通风机所需补偿的运行时间。系统功能实现建立在PLC变频调速硬件平台,通过模糊PID整定随瓦斯浓度变化的通风机输送风量增益,利用Smith预估器补偿瓦斯滞后涌出。应用效果表明,系统能根据瓦斯浓度等因素动态控制通风机的功率输出,节能效果显著,大幅提高了矿井通风效率。     

SFLA优化模糊免疫PID在煤矿风量调节系统中的应用

针对目前我国煤矿局部通风机风量调节系统结构不合理、控制方法智能化程度低及能源浪费严重等问题,采用变频器直接控制异步电动机拖动风机负载的方法组建了风量调节控制系统,针对被控对象模型较为复杂的问题,采用BP网络进行辨识,在控制器设计上,采用了自适应能力更强的模糊免疫PID控制器,并采用SFLA(混洗蛙跳算法)对智能控制器的参数进行了离线优化,不仅使整个控制系统的机构更加合理,而且实现了煤矿井下掘进工作面瓦斯浓度迅速、智能调节,既保证了安全生产,同时也极大节约了电能。