基于模糊免疫算法的煤礦機械設(shè)備電氣自動化控制技術(shù)

0 引言

隨著現(xiàn)代工業(yè)技術(shù)的快速發(fā)展，煤礦機械設(shè)備的電氣自動化控制已成為提升生產(chǎn)效率與安全保障的關(guān)鍵。通過模糊邏輯處理煤礦機械設(shè)備不精確的系統(tǒng)信息，同時利用免疫機制增強控制器的自適應(yīng)性和魯棒性，使其能夠在面對外部擾動時迅速調(diào)整并保持穩(wěn)定，從而提高生產(chǎn)效率提升，保證作業(yè)人員的生命安全。

通過引入模糊免疫算法，可以實現(xiàn)對煤礦機械設(shè)備電氣自動化控制系統(tǒng)的優(yōu)化，提高控制精度和響應(yīng)速度，從而有效減少事故發(fā)生的概率。此外，該算法的應(yīng)用還能夠提升系統(tǒng)的抗干擾能力，確保在惡劣環(huán)境下仍能穩(wěn)定運行。

關(guān)于機械設(shè)備電氣自動化控制技術(shù)的研究，已經(jīng)取得了不少成果。馬曉紅[通過對設(shè)備和工藝的深入了解，設(shè)計出符合化工生產(chǎn)工藝要求的自動化控制系統(tǒng)，實現(xiàn)設(shè)備之間的協(xié)同配合，實現(xiàn)了遠(yuǎn)程監(jiān)控和遠(yuǎn)程操作。但技術(shù)復(fù)雜度高，企業(yè)需要投入大量資金進(jìn)行技術(shù)研發(fā)。蔡志遠(yuǎn)[2]通過配置模擬量與數(shù)字量相互轉(zhuǎn)換的數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊，實現(xiàn)對這些模擬量的精確控制。通過配備相應(yīng)的傳感器，PLC可以實現(xiàn)高精度的運動控制，但是PLC的輸出對輸入的響應(yīng)存在一定的延遲。

本文基于現(xiàn)有研究成果，從模糊PID控制器設(shè)計、模糊免疫控制器設(shè)計優(yōu)化等方面，研究了基于模糊免疫算法的煤礦機械設(shè)備電氣自動化控制技術(shù)。

1煤礦機械設(shè)備電氣自動化控制設(shè)計

1.1模糊PID控制器設(shè)計

1.1.1模糊PID控制器設(shè)計的必要性

在煤礦機械設(shè)備中引入永磁直線同步電動機，使永磁直線同步電動機與PID控制器相結(jié)合，可以實現(xiàn)煤礦機械設(shè)備的智能化控制。通過實時監(jiān)測煤礦機械設(shè)備的運行狀態(tài)和參數(shù)，控制系統(tǒng)可以自動調(diào)整電機的運行參數(shù)，確保煤礦機械設(shè)備處于最佳運行狀態(tài)[3]?；诖?，在煤礦機械設(shè)備的電氣自動化控制中，設(shè)計模糊PID控制器。

1.1.2模糊控制器設(shè)計方法

模糊控制器設(shè)計原理如圖1所示。根據(jù)免疫系統(tǒng)的穩(wěn)定性原理，利用控制方法對PID控制器的具體環(huán)節(jié)進(jìn)行在線調(diào)節(jié)，同時通過模糊控制對這些調(diào)節(jié)后的環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化。永磁直線同步電動機的控制中，易受供電電壓波動等外部干擾的影響，由于干擾因素難以量化，需要以模糊數(shù)值來表示。

圖1模糊控制器設(shè)計原理

結(jié)合模糊控制理論，設(shè)計基于模糊PID控制器。設(shè)定比例系數(shù)為，積分系數(shù)為，微分系數(shù)為。在模糊PID控制器設(shè)計過程中，設(shè)定系統(tǒng)偏差為并將其轉(zhuǎn)換為模糊集。在模糊化過程中，設(shè)定一系列模糊子集及其變化率的所有可能取值范圍[4]。利用隸屬度函數(shù)來描述每個模糊子集與具體數(shù)值之間的關(guān)聯(lián)程度，以確保模糊集之間的平滑過渡。

在模糊推理階段，控制器會依據(jù)預(yù)定義的模糊規(guī)則來調(diào)整PID參數(shù)。PID參數(shù)調(diào)整量計算公式如下：

式中： Δk 為PID參數(shù)調(diào)整量， n 為模糊規(guī)則數(shù)量。

控制器將模糊推理得出的PID參數(shù)調(diào)整量轉(zhuǎn)換為具體的數(shù)值進(jìn)行去模糊化。通過對PID參數(shù)的動態(tài)調(diào)整，設(shè)定控制輸入為 u（k） ，其計算公式如下：

u（k）=K{[1-ηf（u（k），Δu（k）]}e（k）=k_pe（k）

式中： K 為反應(yīng)速度的控制系數(shù)， η 為相對穩(wěn)定度控制系數(shù)， Δu（k） 為控制器輸出的增量， f 為預(yù)先選定的非線性函數(shù)。

為了靠近非線性函數(shù) f ，設(shè)計模糊PID的高級調(diào)節(jié)器。同時，輸入輸出變量被模糊化為正、零、負(fù)。根據(jù)模糊邏輯規(guī)則，可以推算出模糊控制器的輸出。這種控制方法能夠更有效地應(yīng)對永磁直線同步電動機受到的外部干擾，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。該模糊控制器的輸出公式如下：

o（k）=u（k-4）+k_p{[e（k）-e（k-1）]}

式中： k_p 為隨控制器的輸出的變化而變化。

1.2模糊免疫控制器設(shè)計優(yōu)化

1.2.1 模糊控制器設(shè)計優(yōu)化的必要性

如果模糊控制器中的某個環(huán)節(jié)缺失，則會導(dǎo)致煤礦機械設(shè)備電氣自動化控制過程中的精度變差。為改善控制效果，引入模糊免疫機制，通過對不同環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化，可以減少計算復(fù)雜度?；诖?，需要采用免疫算法對模糊控制器進(jìn)行優(yōu)化[5]。

1.2.2模糊免疫控制器設(shè)計優(yōu)化方法

對于模糊控制器而言，輸出比例因子的變化將直接影響控制器的增益，而輸入比例因子的改變本質(zhì)上是模糊控制規(guī)則論域的變化。因此將比例因子作為全局變量，采取免疫算法對受全局變量影響的控制規(guī)則進(jìn)行尋優(yōu)。將輸入變量 x 映射到對應(yīng)的模糊論域，在該論域中進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，確定不同的模糊小數(shù)據(jù)集。映射到模糊論域上變量值的計算公式如下：

式中： F 為映射到模糊論域上的變量值。

在設(shè)計的免疫PID控制器中，引入了B細(xì)胞接收的總刺激 S（k） 。B細(xì)胞接收的總刺激 S（k） 的計算公式如下：

S（k）=T_H（k）-T_s（k）

式中： T_H（k） 為TT細(xì)胞的輸出； T_s（k） 為TY細(xì)胞對B細(xì)胞的影響。

計算每次變異所得B細(xì)胞的親和力，并選擇群體中最優(yōu)的B細(xì)胞進(jìn)行克隆復(fù)制，生成新的臨時群體。對該群體執(zhí)行操作形成逐漸成熟的群體，并對原有群體中親和度較低的個體進(jìn)行替換。對每一部分都進(jìn)行免疫尋優(yōu)的操作，直至滿足尋優(yōu)要求「6。選定最優(yōu)比例因子所對應(yīng)的隸屬函數(shù)當(dāng)前值，并不斷更新，最終得到精確的隸屬函數(shù)，以此確定最優(yōu)解進(jìn)行輸出。

在實際應(yīng)用中，煤礦機械設(shè)備會受到干擾導(dǎo)致轉(zhuǎn)速存在誤差情況。因此在控制過程中，如果誤差較大時，運用模糊免疫PID控制器減小穩(wěn)態(tài)誤差。如果誤差較小時，可以用模糊PID控制器進(jìn)行控制。設(shè)定進(jìn)行預(yù)判控制的加權(quán)因子，代入控制器中得到控制器的輸出表達(dá)式如下：

式中： φ 為加權(quán)因子； e 為輸出與預(yù)期的誤差值。

當(dāng)誤差較大時， φ 趨近于1，輸出 u^′（k） 值由模糊免疫PID控制；當(dāng)誤差較小時， φ 趨近于0，輸出值由模糊控制進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)節(jié)。這樣就實現(xiàn)了模糊控制的粗調(diào)和模糊免疫PID的細(xì)調(diào)的優(yōu)化控制階段，從而達(dá)到良好的控制效果。

2實驗與分析

2.1搭建實驗環(huán)境

為了驗證模糊免疫PID算法的實用性，本文選擇了某礦區(qū)的電氣設(shè)備作為控制對象，并對本文提出的基于模糊免疫算法的煤礦機械設(shè)備電氣自動化控制技術(shù)進(jìn)行驗證。

采用MATLAB數(shù)學(xué)軟件的數(shù)據(jù)實時通訊，結(jié)合MATLAB的動態(tài)復(fù)雜控制系統(tǒng)建模與仿真能力，將模糊免疫PID算法成功應(yīng)用到實驗中。搭建實驗所用的環(huán)境，控制系統(tǒng)硬件環(huán)境配置如下：服務(wù)器主機處理器Intelcorei7，內(nèi)存容量12G，硬盤容量1TB，JVM虛擬機采用JDK3.5.1。

在開發(fā)環(huán)境下，通過數(shù)據(jù)采集板對電氣設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸至PLC進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換，并存入背景數(shù)據(jù)中。從背景數(shù)據(jù)塊中實時讀取數(shù)據(jù)后，由OPC接口傳遞給MATLAB。

MATLAB將其值與設(shè)定值進(jìn)行比較，進(jìn)行控制算法運算，并將運算結(jié)果通過0PC接口傳入主機。根據(jù)計算結(jié)果得出數(shù)字量，設(shè)定特定的采樣周期，并針對輸入的參考信號進(jìn)行350s的仿真，獲取足夠的采樣點，以全面評估系統(tǒng)的性能。

2.2實驗數(shù)據(jù)與分析

針對特定的被控對象，實驗采用本文提出的基于模糊免疫算法的電氣自動化控制技術(shù)，并對其控制性能進(jìn)行了全面評估。

2.2.1干擾信號下系統(tǒng)響應(yīng)效果

在實驗過程中，首先向控制系統(tǒng)輸入階躍信號，以檢驗其基本的響應(yīng)特性。此外，考慮到煤礦現(xiàn)場環(huán)境中存在的不可預(yù)測擾動因素，在第200s時向系統(tǒng)加入了一個單位階躍擾動信號，以模擬實際運行中的干擾情況。通過對仿真結(jié)果的觀察與分析得出干擾信號作用下系統(tǒng)響應(yīng)曲線，如圖2所示。

圖2干擾信號作用下系統(tǒng)響應(yīng)曲線

從圖2可以看出，在無干擾條件下，系統(tǒng)響應(yīng)值與設(shè)定值幾乎保持在相同的范圍內(nèi)，且超調(diào)量被有效控制在最小范圍內(nèi)，表明本文提出的控制方法能夠提升系統(tǒng)響應(yīng)的穩(wěn)定性。

綜合看來，在加入單位階躍擾動信號后，系統(tǒng)表現(xiàn)出出色的抗干擾能力。系統(tǒng)輸出能夠在短時間內(nèi)迅速恢復(fù)到設(shè)定值，且恢復(fù)過程中的波動較小。基于模糊免疫算法的PID參數(shù)整定策略，不僅優(yōu)化了控制系統(tǒng)的基本性能，還顯著增強了其對外部干擾的魯棒性。

2.2.2方波跟蹤誤差分析

在仿真過程中，為了驗證控制系統(tǒng)的精準(zhǔn)性，在采樣點處引入了一個擾動。設(shè)置3個小組，其中運用本文控制方法的小組為實驗組。通過對本文控制器進(jìn)行參數(shù)整定，并選取了合適的控制參數(shù)。通過分析3個小組跟蹤控制過程中方波的變化情況，計算跟蹤誤差，得到方波跟蹤誤差的具體結(jié)果如圖3所示。

圖3的仿真結(jié)果顯示，實驗組在對方波位置的跟蹤上更為準(zhǔn)確，跟蹤誤差為0～0.5之間，且控制器的控制力更強，說明本文設(shè)計的控制器表現(xiàn)出良好的穩(wěn)定性。相比之下，兩個對照組的跟蹤誤差較大，難以達(dá)到良好的控制效果。由此說明，基于免疫反饋機制的模糊PID控制器能夠?qū)γ旱V機械設(shè)備電氣實施有效控制，并取得了較為理想的控制效果。

圖3方波跟蹤誤差

綜上所述，本文基于模糊免疫算法的煤礦機械設(shè)備電氣自動化控制技術(shù)，能夠提升系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性和抗干擾能力。該方法的成功應(yīng)用，為煤礦機械設(shè)備的電氣自動化控制提供了新的思路，具有重要的應(yīng)用價值。

3結(jié)束語

本文從模糊免疫算法入手，深入研究了煤礦機械設(shè)備電氣自動化控制的相關(guān)問題，提出了基于模糊免疫算法的煤礦機械設(shè)備電氣自動化控制設(shè)計。該算法在提升控制精度，增強抗干擾能力等方面具有顯著優(yōu)勢。模糊免疫算法通過模糊邏輯和免疫機制的有機結(jié)合，實現(xiàn)了對復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng)的精確控制，為煤礦機械設(shè)備的電氣自動化控制提供了新的思路和方法。未來，煤礦機械設(shè)備電氣自動化控制，將朝著更加智能化的方向發(fā)展。基于模糊免疫算法的控制方法，將在自動化、智能化發(fā)展過程中發(fā)揮重要作用，不斷推動煤礦行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級。

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