煤礦局部通風機智能調速設計與仿真

曹建文

（1.中國煤炭科工集團太原研究院有限公司，山西 太原 030006；2.煤礦采掘機械裝備國家工程實驗室，山西太原 030006）

0 引 言

煤礦局部通風機控制系統是煤礦生產安全的重要環節之一，該系統能夠為井下工作面提供良好的生產環境，保證煤礦安全生產。對于高瓦斯礦井，瓦斯濃度變化速度較塊，對局部通風機調速性能的要求更高。目前，煤礦井下局部通風機普遍采用“一風吹”工作模式，最大程度滿足通風需求，但長期運行時存在安全隱患、穩定性不高、節能效果差。有些煤礦采用基于PID 控制的局部通風機控制系統，但無法根據井下瓦斯濃度實時調節局部通風機電動機轉速，調速算法落后[1-2]。因此，研究煤礦局部通風機智能調速系統對于提高煤礦井下生產安全性、改善井下工作環境、節約電能具有重要的意義。隨著國家智能化礦井建設的不斷推進，模糊控制技術、神經網絡技術逐漸應用于煤礦智能調速控制系統，如文獻[3]設計了一種基于GK 算法的T-S 模糊控制模型的通風機調速系統，增強了通風機調速系統的穩定性；文獻[4]設計了一種模糊自調整控制算法，優化了風電機組的運行模式。文章以煤礦局部通風機為研究對象，設計基于T-S 模糊神經網絡控制的通風機智能調速方案并完成系統仿真。

1 局部通風機調速方案分析

1.1 PID 調速方案

局部通風機PID 調速是在煤礦井下應用較為廣泛的調速方案，將局部通風機的給定轉速與反饋轉速的差值作為PID 控制系統的輸入，表示為式（1）：

式中；r（t）為給定轉速；y（t）為實際輸出轉速；e（t）為PID 控制系統輸入，即局部通風機轉速差值。e（t）變量經比例、積分、微分環節處理后生成PID 處理結果輸出量u（t），可表示為式（2）：

式中：KP、TI、TD分別為 PID 系統的比例系數、積分時間常數以及微分時間常數。局部通風機控制系統實際實用PID 調速方案時，需將PID 算法進行離散化處理，增量式PID 離散數學公式表示為式（3）：

式中：k為采樣序號。

采用PID 調速方案對局部通風機進行調速時，只有當系統遲滯性、干擾因素較小時調速效果較好；當系統遲滯性較大、干擾因素較多時，速度超調控制效果較差；在調速穩定性、實時性方面也表現不好。

1.2 模糊調速方案

局部通風機模糊調速是將人工調速經驗轉化為模糊控制規則，根據模糊控制規則對局部通風機進行調速。局部通風機模糊調速方案不需要建立通風機調速精確模型，適用于非線性、大遲滯性、多干擾源的系統。局部通風機模糊調速方案的一般過程為精確量的模糊化、建立規則庫和推理機以及輸出量解模糊。清晰化后的輸出量可直接作用于被控對象，建立的模糊控制規則庫可提高局部通風機調速的可靠性、容錯性和魯棒性。模糊控制原理框圖見圖1 所示。

圖1 模糊控制原理框圖

基于模糊控制的局部通風機調速方案效果優于PID 調速方案。局部通風機調速過程與巷道長度、巷道溫濕度、瓦斯濃度、風阻等因素息息相關，是典型的非線性、大遲滯、多干擾且復雜的控制系統，要根據巷道內瓦斯濃度的變化實時、自適應的調節風量、風速。經查閱文獻發現，要達到局部通風控制系統穩定性高、實時性強、安全性好且節能降耗的目的，必須將神經網絡學習與PID 控制、模糊控制相結合進行優化。

2 局部通風機智能調速方案設計

2.1 T-S 模糊控制原理

T-S 模糊控制是由Takagi 和Sugeno 提出的改進型模糊控制模型，由多個模糊控制規則集合組成，其模糊控制規則可由式（4）表示[5]：

式中：Rj為規則集合中的第j 條模糊規則；if之后then 之前部分為前件部分，x為輸入量，Aij為第j條模糊規則下的第i個模糊子集，為前件參數；yj為第j 條模糊規則下的系統輸出。then 之后為后件部分，pij為第j 條模糊規則下的第i 個參數，為后件參數[6]。T-S 模糊模型的輸出可表示為式（5）：

其中假定輸入變量xj的取值范圍為0≤xj≤1，μj為第j 條模糊規則對那個的隸屬度，且μj可表示為式（6）：

2.2 T-S 模糊神經網絡結構設計

T-S 模糊神經網絡結構如圖2 所示，由前件網絡、后件網絡2 部分組成。

2.2.1 前件網絡

圖2 下半部分為T-S 模糊神經網絡的前件網絡，為4 層結構，分別為輸入層、模糊化層、模糊規則層以及清晰化層。輸入層的輸入量為x＝[x1,x2,...,xn]T，網絡節點數為n。模糊化層中的一個節點為一個語言變量，節點數為隸屬度函數可表示為式（7）：

式中：xi為第i組m個節點的輸入變量，一般選取為高斯函數[7]。

模糊規則層中的每一個節點代表一條模糊規則，完成規則匹配并計算適應度數值，節點數為N3=m，該層的模糊規則按照式（8）進行計算：

清晰化層主要完成歸一化，采用加權平均算法完成，如式（9）所示：

2.2.2 后件網絡

圖2 上半部分為T-S 模糊神經網絡的后件網絡，為3 層結構，分別為輸入層、規則層以及輸出層。規則層需盡心規則匹配，按照式（10）進行：

圖2 T-S 模糊神經網絡結構

輸出層輸出結果yi為各條規則的加權值，可表示為式（11）：

2.3 T-S 模糊神經網絡學習過程

1）后件網絡連接權值的確定。

2）前件網絡隸屬度函數的確定。

前件網絡需對隸屬度函數cij、σij參數進行確定，其中cij為隸屬度函數中心值，由式（13）確定：

式中：β為學習速率[8]，為cij的一階梯度計算式；為隸屬度函數寬度，由式（14）確定：

3 局部通風機智能調速方案實現

根據煤礦井下局部通風機工作工藝流程、需風量控制原理，基于T-S 模糊神經網絡控制技術，設計的煤礦井下局部通風機T-S 模糊神經網絡控制結構如圖3 所示，輸入參數為電動機轉速的偏差e以及轉速偏差變化率ec；經T-S 模糊神經網絡模糊化、校正、清晰化后輸出用于控制變頻器運行的頻率參數f，由變頻器作用于局部通風電動機后輸出轉速。由轉速傳感器實時監測電動機實際轉速并反饋至輸入端進行轉速偏差e以及轉速偏差變化率ec的計算并實時更新。在本方案中，設定局部通風機給定轉速為2 900 r/min，額定風量為625 m3/min。

圖3 局部通風機T-S 模糊神經網絡控制結構

根據圖3 設計的T-S 模糊神經網絡控制結構，在仿真平臺搭建仿真模型并設定ke值為0.01，kec值為0.000 5，ku值為24。將局部通風機轉速偏差e以及偏差變化率ec進行模糊化；然后利用T-S 模糊神經網絡對e以及ec進行辨識，并對隸屬度函數進行訓練，使得輸入、輸出之間建立精確的映射關系；通過設計的模糊規則輸出模糊量并進行清晰化操作，達到對局部通風機電動機轉速精確、實時控制的目的。建立的局部通風機T-S 模糊神經網絡模型經200 次訓練后，誤差已達0.078 5，如圖4 所示。

圖4 局部通風機T-S 模糊控制模型訓練誤差

4 系統仿真

根據設計的局部通風機智能調速方案T-S 模糊神經網絡控制結構、仿真模型以及設定的仿真參數，在軟件平臺進行系統仿真，以驗證該T-S 模糊神經網絡控制模型的正確性和有效性。圖5 所示為局部通風機需風量與時間的關系曲線圖，在0～10 s 時間內，系統經約2 s 延時后達到穩定輸出，為額定風量為625 m3/min，超調時間短。在20 s 時，將局部通風機的需風量突變為525 m3/min，經約2 s 延時后，達到穩定輸出；在30 s 時，將局部通風機的需風量突變為575 m3/min，經約2 s 延時后，達到穩定輸出。圖5 說明，設計的局部通風機T-S 模糊控制之模型的跟隨性較好，需風量突變時，在較短時間內能達到溫度輸出，跟隨性好，實時性強，調速效果明顯。

圖5 基于T-S 控制的局部通風機需風量仿真

為驗證設計的局部通風機智能調速方案的優越性，與PID 調速模型進行仿真對比，如圖6 所示。調速系統經5 s 延時后，基于T-S 模糊控制模型在較短時間內達到系統穩定輸出，且超調量小；基于PID控制模型的超調量較大，且達到系統穩定輸出的時間較長。由圖6 可知，T-S 模糊控制模型與PID 控制模型相比，在實時性、系統跟隨性以及系統超調等方面都具有較大的優越性、安全性和穩定性。

圖6 局部通風機需風量仿真對比

5 結束語

1）對煤礦井下局部通風機PID、模糊調速方案進行介紹，并對T-S 模糊神經網絡控制原理、結構設計、學習過程機行詳細分析。

2）設計基于T-S 模糊神經網絡控制的煤礦井下局部通風機智能調速系統，并搭建仿真模型，確定仿真參數。

3）基于仿真平臺，對搭建的煤礦井下局部通風機模型進行仿真，繪制局部通風機需風量與時間關系，需風量突變時的響應速度，T-S 模糊神經網絡控制方案與傳統PID 控制方案效果對比。

4）經仿真對比發現，基于T-S 模糊神經網絡控制的局部通風機智能調速方案在實時性、穩定性、跟隨性方面表現優越，調速效果較好。