張文杰
(晉能控股煤業挖金灣煤業公司運輸區, 山西 大同 037042)
液壓支架是井下綜采面支護的核心設備,其支護可靠性直接決定了巷道的穩定性和綜采作業安全性。液壓支架在支護過程中的初撐力會隨著支護時間的增加不斷發生變化,為了確保支護安全,需要根據頂板壓力情況及時調節,但目前支架控制系統主要采用了PID 控制邏輯[1],在實際應用過程中發現其對巷道圍巖壓力變化的響應速度慢、支架初撐力調節速度慢、工作時的超調量達到了17.5%,無法滿足井下支護安全性的需求。
液壓支架主要包括頂梁、護幫板、立柱等,在工作時由液壓系統控制立柱的伸長高度和工作壓力,從而實現對不同初撐力的調節。因此對液壓支架初撐力的自動調節就是實現對支架液壓系統的智能調節控制,支架的控制系統主要包括油箱、傳感器、執行油缸等,液壓控制系統如圖1 所示[2]。
由圖1 可知,系統在工作中,由設置在巷道頂板及圍巖上的壓力傳感器對礦壓進行聯系監測,液壓支架工作時的初撐力則通過設置在油缸回路上的油壓傳感器來監測。系統對監測到的兩個壓力監測值進行對比,根據差值情況,判斷液壓支架的初撐力是否滿足當前狀態下的支護安全性需求,若初撐力過大則發出調節信號,控制液控閥來實現支架的泄壓。若初撐力不足,則系統自動計算出所應補償的壓力值和流量,通過電機帶動馬達運轉,電磁換向閥換向,通過液壓管路向油缸補充油壓,從而滿足初撐力提升的需求。

圖1 液壓系統原理圖
由于液壓支架的工作環境惡劣,礦壓波動大,再加上綜采擾動,極易造成液壓系統頻繁調節,影響系統工作穩定性和使用壽命,傳統的控制模式中主要采用了PID 控制,雖然能夠解決系統頻繁啟動的問題,但控制精度低、反應速度慢,無法滿足支護安全性的需求。因此為了確保調節的精確性,在系統中引入了神經網絡閉環調節控制邏輯,其整體結構如圖2 所示[3]。

圖2 神經網絡閉環調節控制邏輯示意圖
在該系統中,輸入信號r 表示傳感器監測到的頂板的礦壓,輸出量y 表示支架的初撐力,e 表示系統測定的頂板礦壓和支架初撐力之間的差值,de 則表示差值e 的變化率,這些輸入量經過神經網絡系統的分析處理后輸出控制變量Kp、Ki、Kd(比例、微分、積分),經過PID 控制器的分析后輸出控制信號,經過伺服放大器的放大處理,提高信號清晰度和抗干擾的能力,最終通過電磁閥來實現對執行油缸初撐力的自動調整。在整個控制過程中采用了閉環控制模式,不斷對輸出初撐力和頂板壓力對比,獲取的差值只有滿足一定量并持續一定時間后系統才會啟動調節控制,從而在保證控制精度的情況下保證了系統的調節穩定性和使用壽命。
利用AMEsim 仿真分析軟件對該自動控制系統的應用穩定性進行分析[4],不同控制方式下液壓支架的響應速度曲線如圖3-1 所示,不同控制方式下跟蹤響應精度曲線如圖3-2 所示。
由圖3-1 可知,當采用新的神經網絡PID 控制時,其調節時間約為7 s,當采用傳統的PID 控制時其調節時間約為80 s,表明優化后系統的反應時間比優化前縮短了91.25%,顯著提升了液壓支架對礦壓波動的反應速度。由圖3-2 可知,采用神經網絡PID 控制情況下的跟蹤穩定性顯著優于傳統PID 控制模式,神經網絡PID 控制的跟蹤誤差約為±0.02,采用傳統PID 控制模式下的跟蹤誤差約為±0.11,其跟蹤精度比優化前提升了5.5 倍,顯著提升了液壓支架在復雜地形條件下的工作穩定性和可靠性。

圖3 仿真分析結果示意圖
1)支架初撐力自動調節控制系統通過對支架液壓系統的控制,來實現對初撐力的靈活調整和控制。
2)神經網絡閉環調節控制邏輯不斷對輸出初撐力和頂板壓力對比,獲取的差值只有滿足一定量并持續一定時間后系統才會啟動調節控制,從而在保證控制精度的情況下保證了系統的調節穩定性和使用壽命。
3)優化后該控制系統下液壓支架的響應速度比優化前降低了91.25%,對圍巖壓力變化的跟蹤精度比優化前提升了5.5 倍。