井下液壓支架自適應(yīng)控制系統(tǒng)研究

前言：想要寫出一篇引人入勝的文章？我們特意為您整理了井下液壓支架自適應(yīng)控制系統(tǒng)研究范文，希望能給你帶來靈感和參考，敬請閱讀。

摘要：針對井下液壓支架自適應(yīng)控制系統(tǒng)開展探究。在分析井下液壓支架自適應(yīng)控制系統(tǒng)工作原理的基礎(chǔ)上，對自適應(yīng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)做出全面分析總結(jié)，希望能為其他礦井相似工作的開展提供借鑒和參考。

關(guān)鍵詞：礦井；液壓支架；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；自適應(yīng)控制系統(tǒng)

液壓支架電液控制系統(tǒng)作為確保井下安全生產(chǎn)的重要保障，長期以來在眾多礦井得到了廣泛應(yīng)用[1]。但在不同礦區(qū)的實(shí)際應(yīng)用效果卻有著較大差別。這是因?yàn)?，雖然液壓支架電液控制系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的程序、參數(shù)、流程等均為靜態(tài)，但其開采作業(yè)環(huán)境、運(yùn)行系統(tǒng)和設(shè)備狀況等卻都處于動(dòng)態(tài)變化中，而實(shí)現(xiàn)靜態(tài)的支架控制軟件與動(dòng)態(tài)的支架運(yùn)行環(huán)境間的相互協(xié)調(diào)，便是進(jìn)一步提升支架運(yùn)行智能化水平的關(guān)鍵所在。本次研究探索構(gòu)建一種應(yīng)用于支架控制的自適應(yīng)軟件，使其能根據(jù)外界環(huán)境的改變對支架運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)，確保支架始終保持良好狀態(tài)。

1液壓支架自適應(yīng)控制系統(tǒng)工作原理

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是一種能廣泛應(yīng)用于非線性操控中的控制系統(tǒng)，將基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的控制軟件應(yīng)用在液壓支架控制系統(tǒng)中，能有效消除外界各類干擾因素，從而實(shí)現(xiàn)支架的實(shí)時(shí)高效運(yùn)行，最大程度提升運(yùn)行綜合效益。在BP控制網(wǎng)絡(luò)中，通常含有1個(gè)或多個(gè)隱層，這些隱層借助權(quán)值進(jìn)行互聯(lián)，其主要作用是基于輸入信號提取不同的信號特征進(jìn)而傳遞至輸出層，從而使得整個(gè)網(wǎng)絡(luò)具備復(fù)雜的非線性映射能力。完整的自適應(yīng)控制系統(tǒng)主要分為自校正控制和模型參考控制[1-2]，其中前者是借由對參數(shù)的預(yù)估，結(jié)合相關(guān)結(jié)果的在線辨識，實(shí)現(xiàn)對預(yù)估值的持續(xù)調(diào)整，從而獲得最優(yōu)的運(yùn)行參數(shù)，確保系統(tǒng)保持最優(yōu)狀態(tài)，此類系統(tǒng)多應(yīng)用于結(jié)構(gòu)一致但參數(shù)不定的隨機(jī)系統(tǒng)中；后者則是在自校正系統(tǒng)基礎(chǔ)上增設(shè)參考模型（結(jié)構(gòu)示意圖見圖1），所增設(shè)模型是具有固定結(jié)構(gòu)與恒定參數(shù)的理想模型。該模型在輸入?yún)?shù)的影響下，其輸出值被限定為系統(tǒng)受控對象所具備的理想輸出。不過該系統(tǒng)受內(nèi)外界擾動(dòng)的影響，實(shí)際輸出與理想輸出存在差異，這就需要借助誤差最小優(yōu)化法對其進(jìn)行糾正，確保結(jié)果最佳。結(jié)合礦井生產(chǎn)實(shí)際，液壓支架電液控制系統(tǒng)自適應(yīng)軟件的設(shè)計(jì)中可引入模型參考控制技術(shù)，從而有效提升支架運(yùn)行有效性。圖1中，yr為輸入?yún)?shù)；ym為理想?yún)?shù)；y為輸出參數(shù)；e為誤差。

2自適應(yīng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)分析

使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對液壓支架自適應(yīng)控制系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)[3]，要結(jié)合受控對象，對液壓支架運(yùn)行時(shí)的外部環(huán)境要素進(jìn)行收集，并配置針對性的感知手段，從而構(gòu)建針對控制過程的質(zhì)量目標(biāo)通訊，使得軟件可以針對質(zhì)量不達(dá)標(biāo)的情況進(jìn)行自動(dòng)智能調(diào)控。圖2為液壓支架自適應(yīng)控制系統(tǒng)模型示意圖。分析圖2可知，對支架運(yùn)行操控有影響的主要感知對象包括開采條件、配套設(shè)備、控制主體等，在支架運(yùn)行過程中一旦這些因素發(fā)生變化，便會對支架控制造成程度不一的干擾，這時(shí)就需要在系統(tǒng)運(yùn)行中動(dòng)態(tài)加載相應(yīng)的控制模型庫，從而使得軟件可以自行控制支架應(yīng)對環(huán)境變化。譬如在傾角較大煤層的仰采（俯采）中，通過加載支架失穩(wěn)模型與支架上竄下滑模型，便能實(shí)現(xiàn)對回采作業(yè)過程中支架傾倒、下滑等問題的有效防控。系統(tǒng)中的配套設(shè)備包括采煤機(jī)、運(yùn)輸機(jī)、供液系統(tǒng)等，常規(guī)作業(yè)時(shí)供液系統(tǒng)流量和壓力越大，則支架的動(dòng)作速度越快，因此當(dāng)供液系統(tǒng)的供液能力穩(wěn)定不變時(shí)，要想提高采煤機(jī)截割速率，便需要提升液壓支架跟機(jī)速度，這種情況下一旦采煤機(jī)截割速度超過某一閾值，則需要作業(yè)面的多臺液壓支架同時(shí)供液，以滿足支架的跟機(jī)控制要求。這種支架同步作業(yè)數(shù)量的增多，會使得作業(yè)面管道壓力降低，流量減小，從而造成支架移動(dòng)速度減慢，通過增加支架作業(yè)時(shí)長確保支架動(dòng)作的安全性和有效性。在系統(tǒng)正式投入使用前要借助模型參考自適應(yīng)的方法對所涉及支架電液控制系統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練[4-5]，其訓(xùn)練過程如下：a)先開展針對性的人工操作，借由支架電液控制系統(tǒng)配設(shè)的記憶程序?qū)χЪ茏鳂I(yè)時(shí)的各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行記錄，并對作業(yè)所用的樣本集特性予以提取。b)結(jié)合所提取出的樣本集特性，為控制系統(tǒng)動(dòng)態(tài)加載相應(yīng)作業(yè)模塊，對作業(yè)模塊的初始作業(yè)參數(shù)予以確定。c)選取1組訓(xùn)練樣例，所選樣例應(yīng)當(dāng)包含輸入信息和期望輸出兩部分，并將預(yù)設(shè)的輸入信息輸入作業(yè)網(wǎng)絡(luò)。譬如所選取的訓(xùn)練樣例為大傾角作業(yè)樣例，則輸入的信息為作業(yè)面傾角參數(shù)。d)針對神經(jīng)元處理后的各層節(jié)點(diǎn)輸出值進(jìn)行計(jì)算。譬如在大傾角作業(yè)面中，作業(yè)面傾角的存在會導(dǎo)致支架發(fā)生上竄下滑現(xiàn)象，可針對性計(jì)算液壓支架可能發(fā)生的下滑角度，得出哪些情況容易造成支架的歪斜，進(jìn)而影響支架正常移動(dòng)。e)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出實(shí)際值和期望值間的誤差進(jìn)行測算，并對支架運(yùn)移速度和目標(biāo)行程間的差值進(jìn)行檢測。f)由輸出層開始進(jìn)行反向計(jì)算直至第一個(gè)隱層，并依照能使誤差向減小的原則，對整個(gè)網(wǎng)絡(luò)各神經(jīng)元的連接權(quán)值進(jìn)行調(diào)整。借助底調(diào)機(jī)構(gòu)對支架運(yùn)行角度進(jìn)行調(diào)整，確保其同相鄰支架平行后再進(jìn)行移架作業(yè)。g)如果無法實(shí)現(xiàn)同相鄰支架的平行，則不斷重復(fù)d)和e)，直至達(dá)到平行位置。針對整個(gè)訓(xùn)練樣集中的所有樣例重復(fù)進(jìn)行c)到f)，直至達(dá)到最終理想控制目標(biāo)。

3結(jié)語

支架作為確保作業(yè)面運(yùn)行安全的關(guān)鍵要素，確保其運(yùn)行安全對于生產(chǎn)高效開展意義重大。基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，設(shè)計(jì)應(yīng)用于液壓支架電液控制系統(tǒng)的自適應(yīng)控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了支架電液控制系統(tǒng)運(yùn)行伴隨環(huán)境變化而自動(dòng)調(diào)控相關(guān)運(yùn)行參數(shù)，提升了整個(gè)支架系統(tǒng)對現(xiàn)場作業(yè)環(huán)境的適應(yīng)性。

參考文獻(xiàn)：

［1］薛光輝，管健，柴敬軒，等.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID綜掘巷道超前支架支撐力自適應(yīng)控制［J］.煤炭學(xué)報(bào)，2019，44(11)：3596-3603.

［2］張杰文.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)支架壓力監(jiān)測數(shù)據(jù)自適應(yīng)擬合方法［J］.煤礦機(jī)電，2019，40(1)：61-63.

［3］李海鋒.基于粒子群算法的電液控制液壓支架自適應(yīng)調(diào)節(jié)方法［J］.煤礦開采，2018，23(6)：28-31.

［4］任懷偉，杜毅博，侯剛.綜采工作面液壓支架-圍巖自適應(yīng)支護(hù)控制方法［J］.煤炭科學(xué)技術(shù)，2018，46(1)：150-155.

［5］王國法.工作面支護(hù)與液壓支架技術(shù)理論體系［J］.煤炭學(xué)報(bào)，2014，39(8)：1593-1601.

作者：高全軍 單位：陽泉煤業(yè)（集團(tuán)）有限責(zé)任公司