变频驱动刮板输送机负载特性及调速的智能控制策略研究

刮板输送机变频驱动是当前现代综采设备的需要。基于采煤机采煤量的随机变化,研究了刮板输送机生产过程中的负载特性。通过将模糊集合的概念及PID控制思想应用到刮板输送机的实时调速控制系统,并采用回归神经网络(DRNN)在线调整PID控制器的参数,使得刮板输送机的速度能随采煤机采煤量的不断变化,作出相应合适的调节。计算机仿真结果表明,该调速方法确保了输送机沿中部槽方向单位长度的载煤量恒定,同时也降低了能源损耗,减小了设备磨损,延长了设备使用寿命。     

基于综采设备协同工作的采煤机调速系统

采煤机是采煤的重要设备,运行过程中可能出现故障,将导致刮板输送机的负载变大,严重时将导致过载,为了妥善解决这种问题,引入采煤机与刮板输送机协调控制技术,对其负载做出准确的预测,进而给出两者协同控制的具体方案,研发出基于刮板输送机负载预测的采煤机调速系统。     

基于粗糙径向基神经网络的刮板输送机负载预测方法研究

刮板输送机负载的准确预测对实现采煤机和刮板输送机的协同控制至关重要。刮板输送机短期负载受工作面环境、冲击载荷等不确定性因素的影响,具有很强的非线性和非平稳性,难以准确预测。针对此问题,本研究提出一种基于粗糙径向基神经网络的刮板输送机负载预测方法。该方法首先建立刮板输送机电流去噪模型,得到反映综采工作面刮板输送机真实负载的电流分量;然后针对刮板输送机负载电流波动大导致的神经网络预测模型训练误差增大、预测精度低的问题,引入表征负载变化波动的上下输入粗糙神经元,提出一种粗糙径向基神经网络(RRBFNN)模型;最后基于粗糙径向基神经网络建立刮板输送机短期负载预测模型,并进行仿真实验验证。结果表明：本研究提出的RRBFNN刮板输送机短期负载预测模型,比传统RBF模型的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别降低26.22%,25.39%和14.72%,该方法能有效提高刮板输送机负载的预测精度。     

刮板输送机负载预测方法的研究

刮板输送机电动机电流的波动反映了负载的变化,为研究刮板输送机负载与电流关系,准确预测刮板输送机负载,建立了小波神经网络模型进行分析,并通过工程试验验证,刮板输送机机尾和机头电流预测的平均误差均小于5%;样本测试时间在0. 1 s左右,可以满足刮板输送机的实时性和精度要求。     

基于PSO优化刮板输送机调速系统设计

针对采煤机与刮板输送机采运速度不匹配的问题,设计模糊PID控制器对刮板输送机运行速度进行在线实时调节,并利用粒子群(PSO)算法对模糊PID控制器的控制参数进行优化。通过Simulink软件仿真,结果表明,模糊PID控制器在误差允许的范围内能够实现对刮板输送机速度在线调整的效果,而经PSO算法优化后的模糊PID控制器其动态性能有明显提高,且具有响应速度快、达到峰值时间短、超调量小以及过渡时间短的特点,其控制性能明显更优。     

改进BP神经网络的综采设备协同控制方法

井下采煤作业环境复杂,刮板输送机负载经常突变,电机瞬间负荷忽增忽减,易造成电力资源浪费或者设备堵转和负重重启,还会对设备造成伤害,降低设备使用寿命。基于此,提出了一种基于BP神经网络的综采设备协同的控制方法,采用模糊控制与BP网络相结合,提高其学习能力,改善其收敛速度慢、易导致局部极值极小化等问题。建立了基于模糊BP神经网络的PID协同控制系统。实验表明：能够更好地解决采煤机与刮板输送机协同控制问题,节约能耗,避免了刮板输送机工作状态中负载量起伏变化,适应性强,提高了非正常工作状况下的快速恢复,实验结果较为理想。     

刮板输送机双机变频驱动功率平衡控制研究

针对双机驱动时刮板输送机易出现驱动功率不平衡现象,以某矿重型刮板输送机为例,研究了双机驱动时刮板输送机的负载特性曲线,同时基于MATLAB/Simulink软件建立刮板输送机仿真模型,分析了负载及启动间隔是刮板输送机功率不平衡的影响因素,并提出了一种模糊PID控制技术。经过现场试验得出,该技术能够有效改善双电机驱动时刮板输送机由于电机的差异性引起的功率不平衡现象,保证设备的正常使用。     

基于BP神经网络的刮板输送机变频控制系统优化研究

针对刮板输送机的负载预测,利用电动机电流为表征量,设计了一种预估电机定子电流的BP神经网络模型,并用于刮板输送机的变频控制优化。以称重信号和电机电流为输入,通过BP神经网络开发预测刮板输送机负载的非线性控制模型。根据预估的负载电流,通过变频控制优化主从驱动电机的工作状态,使刮板输送机的转矩与负载状态相匹配,降低电能损耗。根据主从驱动电机的使能,干预采煤机截割,使其匹配刮板输送机工作状态,提高煤矿生产效率,并降低过载或重载引起的故障率。     

煤矿井下带式输送机智能控制系统研究

为了提升煤矿带式输送机运行效率并降低能耗,基于视频识别、模糊控制技术提出了一种带式输送机智能控制系统。该系统采用高清摄像头获取输送带上煤流信息,通过视频图像处理技术掌握输送带上瞬间煤流量;为了避免输送机频繁调速将输送带煤流量划分成若干区段,每个区段有对应的输送带运行速度;将煤流量信息及输送带张紧信息输入到模糊控制器,通过模糊控制器及变频器控制带式输送机运行速度。现场应用后,输送机负载变化较小时运行速度保不变、负载有较大变化时则采取阶梯调速策略调整输送机运行速度,从而达到降低输送机能耗及磨耗目的,并充分发挥变频器功能。     

模糊PID控制器在刮板机链条的张力控制

本文建立了刮板机张力控制模型,并结合模糊控制和PID控制技术设计了模糊PID控制器,分析了模糊PID控制器对链条张力的控制原理,研究了参数非线性、时变性对刮板输送机链条张力控制系统的影响,制定了模糊控制规则以及模糊推理的方法。利用MATLAB软件对建立的模型进行的仿真,表明模糊PID控制有较好的执行性能,较好地满足刮板机链条的张力控制要求。     

煤矿采运一体化机械设备协同调速系统研究

针对煤矿采运一体化机械设备在负载变化大和恶劣条件下存在运行能耗大、事故频发等问题,研究了煤矿采运一体化机械设备协同调速系统,分析了刮板输送机和采煤机的结构以及刮板输送机和采煤机的配套过程,设计了刮板输送机—采煤机协同调速控制系统总体构架,并分析了刮板输送机载调速系统、采煤机机载调速系统和巷道远程协同调速系统等3个子系统。研究提高了煤矿的工作效率和提升了煤矿安全度。     

煤矿刮板输送机自动校直控制技术研究

为了满足综采工作面自动化要求,需将刮板输送机直线度控制在许可范围内,分析了煤矿刮板输送机自动校直技术,在刮板输送机构成及形态的基础上,分析了刮板输送机直线度控制误差以及检测误差。采用模糊自适应PID控制器系统,研究了刮板输送机的直线度控制,设计了刮板输送机直线度控制仿真试验,分析了2种刮板输送机的形态的调整。研究表明,该方法可有效地对刮板输送机直线度进行准确调整。研究可为实现煤矿智能化开采提供技术支持。     

刮板输送机—采煤机协同调速系统研究

为了保障矿井安全、快速运输,采用S7-300 PLC,分析了试验平台硬件配置和通信连接,采用WinCC设计了协同调速监控平台,进行了协同速度规划和跟踪试验以及刮板输送机负载电流对比,试验结果表明,刮板输送机负载电流精度为93%,完成了刮板输送机—采煤机协同调速的功能,避免了刮板输送机煤量的堆积,有效控制了刮板输送机负载恢复的稳定。     

矿井带式输送机运行速度控制系统设计研究

矿井输送系统是采煤系统最常见的传输系统之一,在有限的工作面巷道内将煤炭物料从一个点转移到另一个点。利用嵌入式网络和单片机,设计了一种基于“互联网+”的带式输送机速度控制系统。通过监测带式输送机的运行状态,调整带式输送机两级之间的速度,实时监测带式输送机两级之间的速度和两级速度差,以PID算法作为速度控制的输入参数计算方式,用于实现带式输送机两级之间的平稳过渡。与以前的方法相比,提出的基于粒子群算法的网络PID控制器具有更低的瞬态波动和更小的稳态误差。该系统具有可扩展性强、便携性强、高效、环保等优点。     

基于PID模糊控制的煤矿主运胶带机控制系统研究

胶带机是煤矿生产中重要的运输装备,胶带机的运行过程会对煤矿输送效率产生直接影响。以DTL100/80/2×400型胶带机为对象,基于先进的PID模糊控制技术设计了胶带机控制系统,此项技术融合了PID控制技术和模糊控制技术的优势,性能更优,选用的控制箱型号为KXJ-9,以S7-300型PLC控制器为核心,配套其他硬件设施具有良好的控制性能,能在复杂的工况环境下应用。对系统的网络构架进行了介绍,重点分析了胶带机软启动过程的软件设计,以及胶带速度自动调节控制的工作流程。实践应用表明,胶带机的运行稳定性和可靠性显著提升,创造了良好的安全效益和经济效益。     

矿用带式输送机变频自动张紧系统设计与应用

张紧系统是带式输送机的构成部分,其性能会影响设备的运行可靠性。以煤矿工作面中使用的DSJ160/350/3×500型带式输送机为研究对象,基于先进的变频技术设计了自动张紧系统。系统主要是通过电机、张紧滚筒、钢丝绳和滑轮组等对张紧小车的行程进行控制。整个过程中利用张力传感器对钢丝绳张力进行检测,并将结果实时传输到控制器中进行分析,控制器下达指令控制变频器输出电压,进而控制电机输出转速,实现闭环控制。使用的神经网络模糊PID控制技术具有良好的性能,工程实践应用表明,变频自动张紧系统达到了预期效果,创造了较好的安全、社会和经济效益。     

带式输送机梯度调速系统研究

针对目前带式输送机智能控制系统根据煤流量实时变化连续频繁调速导致的输送带易磨损和疲劳损伤问题,基于张紧力变化率和煤流量设计了一种梯度调速控制系统。通过采用有限元法建立带式输送机动力学模型计算滚筒处输送带的张紧力,结合检测装置实时获取的煤流量信息和输送带速度,采用模糊控制器实现带式输送机梯度调速。应用结果表明,该系统在负载波动较小时不改变输送带速度,负载变化较大时梯度调速,能够降低输送带磨损和疲劳损伤。     

基于模糊神经网络的刮板输送机故障诊断

对刮板输送机常见故障类型进行总结与分类,介绍基于模糊神经网络的故障诊断流程,分析刮板输送机故障的影响因素,建立基于模糊神经网络的刮板输送机故障诊断模型,研究模糊聚类的依据以及RBF神经网络的学习流程。为了验证基于模糊神经网络故障模型的有效性,以刮板输送机减速器的诊断过程为例,采用MATLAB进行仿真,仿真结果表明,基于模糊神经网络的故障诊断结果与实际情况一致,相比传统RBF神经网络,迭代次数更少,性能更优。     

基于滑模变结构的刮板输送机调速系统设计

针对传统的刮板输送机依靠齿轮减速器调速带来维护周期短、整体效率低等问题,设计了刮板输送机滑模变结构调速系统。将滑模变结构方法运用到刮板输送机调速系统中,采用速度滑模观测器对刮板输送机转速进行观测,同时采用滑模控制器对刮板输送机进行直接转矩控制。最后构建仿真系统,结果表明:滑模变结构调速系统可有效降低刮板输送机转矩脉动,系统的鲁棒性和动态性能得到巨大提升。