液压支架智能控制系统的优化研究.pdf

CHINA COAL VISION煤炭新视界煤 矿 机 电0引言液压支架是煤矿生产中的一种重要装备。随着科技的发展，液压支架控制技术得到快速发展和广泛应用，但仍然需要不断提高液压支架的控制精度和稳定性，进一步保障煤矿的安全生产。围绕液压支架智能控制系统的优化研究展开，通过探讨控制算法、控制策略、硬件优化设计和实验测试等方面，旨在提高液压支架控制系统的性能和适应性，为液压支架控制技术的进一步发展提供理论和实践支持。1液压支架智能控制系统的基本原理1.1 液压支架的结构和工作原理液压支架是煤矿采煤机械的重要组成部分，主要由顶梁、底架、油缸、液压管路和控制系统等组成。其主要工作原理是通过液压缸的作用将支架顶梁抬升至煤壁上方，以支撑煤壁并保护采煤机，以确保煤矿生产的安全和高效进行1。1.2 智能控制系统的组成和工作原理液压支架智能控制系统是一种通过计算机或 PLC等设备对液压支架进行控制和监测的系统，其主要组成部分包括传感器、执行机构、控制器和人机界面等。其工作原理是通过传感器采集液压支架的相关参数，如液压缸的伸缩长度、液压油的压力和流量等，然后将这些数据传输到控制器中，根据设定的控制算法和控制策略进行处理和判断，最终控制液压支架的运动和工作状态，实现对液压支架的智能化控制和管理。2控制算法的优化策略研究2.1 液压支架的控制算法PID 控制算法是一种经典的反馈控制算法，它基于对误差信号进行比例、积分、微分三个方面的控制调节，实现对系统的控制和调节。在液压支架控制中，PID 控制算法可以通过对液压支架的位移、速度和力的控制来实现对煤壁的支撑和保护。控制算法通过对比目标输出信号与实际输出信号之间的差异来产生控制量，然后根据比例、积分、微分系数对液压支架进行调节，最终实现对液压支架的控制。除了 PID 控制算法，模糊控制、神经网络控制等算法也逐渐应用于液压支架控制中。模糊控制算法适用于复杂、非线性系统的控制，其主要思想是将输入和输出之间的关系建立一组模糊规则，然后通过模糊推理和模糊逻辑运算实现对系统的控制。神经网络控制算法则基于神经元之间的连接关系，通过训练神经网络来实现对系统的控制和优化。这些算法各有特点，可根据具体的液压支架控制需求进行选择2。2.2 算法优化的方法和策略在液压支架智能控制系统中，算法优化是提高系统性能和稳定性的重要手段。为了实现算法的优化，可以采用以下方法和策略。第一，基于经验和规则的优化。在实际应用中，通过调整控制参数和规则，对控制算法进行手动优化。这种方法需要有丰富的经验和知识作为支撑，且调整过程耗时较长，效率较低。第二，基于仿真的优化。建立液压支架的数学模型，通过仿真软件进行仿真分析和优化设计，以评估算法的控制效果和性能。仿真可以快速、准确地评估算法的性能，同时可以快速进行多次优化实验。第三，基于遗传算法的优化。遗传算法是一种优化方法，可应用于控制算法的参数调节和优化设计。该方法模拟生物进化过程，通过交叉、变异和选择等操作，寻找最优解。遗传算法可以避免传统优化方法液压支架智能控制系统的优化研究徐艳红，李磊，罗洪恩（山东兖矿智能制造有限公司，山东 邹城 273500）摘 要：为了提高液压支架的控制精度和稳定性，首先，介绍液压支架的基本原理和控制方法；其次，重点探讨控制算法和控制策略的优化研究；再次，对系统硬件进行优化设计，并通过硬件优化和仿真验证提高液压支架的控制精度和稳定性；最后，结合研究结果，总结液压支架智能控制系统的优化策略。关键词：液压支架；智能控制系统；控制算法；控制策略；系统硬件优化中图分类号：TD42文献标识码：A79煤炭新视界CHINA COAL VISION煤 矿 机 电中陷入局部最优解的问题。第四，基于模糊控制的优化。模糊控制算法是一种适用于非线性系统的控制方法，通过建立一组模糊规则和基于规则的模糊推理来实现对系统的控制。模糊控制可根据实际系统状态和需求，自适应地调整参数和控制规则，以适应复杂、非线性系统的变化3。第五，基于深度学习的优化。近年来，深度学习技术逐渐应用于控制算法的优化中。通过训练神经网络来实现控制算法的优化和自适应控制。这种方法需要大量数据和计算资源，但具有较高的控制精度和稳定性。2.3 仿真实验和测试结果分析仿真实验和测试是液压支架控制算法优化的重要手段，通过仿真实验和测试可以评估算法的性能和效果，进而选择最优的控制算法。在液压支架控制系统中，常用的仿真实验和测试方法包括 MATLAB/Simu-link 仿真、LabVIEW 实验平台和 HIL 仿真测试等。通过仿真实验和测试，可以对不同算法的控制效果和性能进行评估和比较。例如，可以比较不同算法的控制精度、控制稳定性、控制延迟、响应速度等指标，以评估算法的优劣。同时，还可以通过仿真实验和测试来分析系统的鲁棒性和抗干扰能力，以评估系统在复杂环境下的控制效果和性能。在仿真实验和测试的过程中，还需要注意模型的准确性和仿真参数的设置。模型的准确性直接影响仿真实验和测试的结果，因此需要根据实际情况对模型进行精细调整和验证。同时，在仿真参数的设置上，需要根据实际情况进行合理设定，以确保仿真实验和测试的准确性和可靠性。最终，通过仿真实验和测试结果的分析和比较，可以选择最优的控制算法，并将其应用于液压支架智能控制系统中，以提高系统的控制精度和性能4。同时，还可以对控制算法进行进一步的优化和改进，以适应不同的工作环境和应用场景。3系统硬件优化3.1 液压支架的硬件组成和现状液压支架是采用液压驱动技术来实现对工作面顶板和煤壁的支撑和保护的设备。液压驱动硬件组成主要包括液压缸、泵站、阀组、传感器等部件。其中，液压缸是液压支架的主要执行机构，通过液压马达将液体压缩、放松来实现对煤壁的支撑；泵站是提供液压能源的设备，将电能转化为液压能，向液压缸输送液体；阀组是液压支架控制的重要组成部分，通过控制液体的流量、压力和方向等参数，实现对液压支架的控制；传感器则用于采集液压支架的状态信息，例如液压缸的位移、速度和力等参数，以反馈给控制系统。目前，液压支架的硬件技术已经相对成熟，硬件设备和部件的质量和性能均有较大提升。例如，液压缸的制造工艺和材料的改进，提高其承载能力和工作寿命；泵站的节能技术和智能控制技术的应用，提高其能源利用效率和控制性能；阀组的微电脑控制技术的应用，提高系统的控制精度和稳定性；传感器的微型化和智能化，提高系统的数据采集和信息反馈能力。液压支架的硬件组成和技术水平已经能够满足各种工作环境和应用场景的需求。3.2 系统硬件的优化设计液压支架硬件优化设计的目的是提高系统的工作效率、可靠性和安全性。在硬件优化设计方面，主要从以下方面入手：第一，液压缸的优化设计。液压缸是液压支架的主要执行机构，其性能直接影响液压支架的工作效率和可靠性。液压缸的优化设计主要包括材料的选择、制造工艺的改进和减少泄漏等方面，以提高其承载能力、工作寿命和可靠性。第二，泵站的优化设计。泵站是液压支架提供液压能源的设备，其性能直接影响液压支架的工作效率和能源利用效率。泵站的优化设计主要包括节能技术的应用、智能控制技术的改进和降噪技术的实现等方 面，以 提 高 其 能 源 利 用 效 率、控 制 性 能 和 环 境 适应性。第三，阀组的优化设计。阀组是液压支架控制的重要组成部分，其性能直接影响液压支架的控制精度和稳定性。阀组的优化设计主要包括微电脑控制技术的应用、先进的阀门设计和结构改进等方面，以提高系统的控制精度和稳定性。第四，传感器的优化设计。传感器是液压支架状态信息的采集设备，其性能直接影响系统的数据采集和信息反馈能力。传感器的优化设计主要包括传感器的微型化、智能化和多参数采集等方面，以提高系统的数据采集和信息反馈能力。第五，系统集成优化设计。液压支架系统集成是液压支架硬件优化的重要环节5。在系统集成优化设计方面，需要考虑系统的稳定性、可靠性、安全性和工作 效 率 等 因 素，以 实 现 系 统 的 最 优 化 设 计 和 性 能提升。3.3 硬件优化实验和测试结果分析在硬件优化设计完成后，需要进行实验和测试以评估其效果和性能。硬件优化实验和测试主要包括以下内容：第一，液压缸的测试。液压缸的测试主要包括静态负荷测试、动态负荷测试和密封性测试等，以评估液压缸的承载能力、工作寿命和泄漏情况。第二，泵站的测试。泵站的测试主要包括性能测试、效率测试和噪声测试等，以评估泵站的能源利用效率、控制性能和环境适应性。第三，阀组的测试。阀组的测试主要包括响应测80CHINA COAL VISION煤炭新视界煤 矿 机 电试、稳定性测试和控制精度测试等，以评估阀组的控制精度和稳定性。第四，传感器的测试。传感器的测试主要包括精度测试、可靠性测试和反馈测试等，以评估传感器的数据采集和信息反馈能力。第五，系统集成的测试。系统集成的测试主要包括系统稳定性测试、可靠性测试和安全性测试等，以评估系统的整体性能和工作效率。通过硬件优化实验和测试，可以对系统的硬件组成和性能进行全面的评估和比较，进而选择最优的硬件优化设计方案。同时，还可以发现和解决硬件设计中存在的问题和缺陷，以不断提高系统的性能和可靠性。4控制策略优化分析4.1 液压支架的控制策略PID 控 制 是 指 通 过 对 被 控 对 象 的 输 出 值 进 行 比较，以得到一个误差值，再根据这个误差值进行一定的比例、积分、微分的运算，得到一个控制量，将其作为输入量输入被控对象中，从而实现对被控对象的控制。在液压支架中，PID 控制可以通过调整控制量来控制支架的运动速度和位置，以达到期望的控制效果。4.2 控制策略的优化方法和策略液压支架的控制策略优化方法和策略主要包括以下几个方面：第一，参数调整优化。针对 PID 控制策略可以通过优化调整比例、积分、微分参数，以提高控制系统的动态响应速度和稳态误差，从而优化控制效果。第二，控制策略组合优化。不同的控制策略各有优缺点，因此可以将多种控制策略进行组合，利用各种控制策略的优势，形成更加有效的控制策略，以提高系统的控制性能和适应性。例如，可以将 PID 控制与模糊控制相结合，以实现更加稳定的控制效果。第三，先进的控制算法应用。除了 PID 控制、模糊控制和神经网络控制等常见的控制策略，还可以利用一些先进的控制算法，如模型预测控制、自适应控制等，以实现更加高效和精确的液压支架控制。第 四，仿 真 优 化。通 过 建 立 液 压 支 架 的 控 制 模型，并进行仿真优化，可以在较短的时间内评估控制策略的优劣，并确定最优的控制策略。同时，仿真还可以探究液压支架在不同工况下的控制特性和动态响应规律，为控制策略的优化提供依据。第五，硬件优化。液压支架的硬件优化也是控制策略优化的重要环节。通过优化硬件设计，如改进液压系统的压力控制阀、提高执行机构的响应速度等，可以提高液压支架的控制精度和稳定性。第六，实验验证。最终需要通过实验来验证所优化的控制策略的效果和性能。实验包括静态测试和动态测试，通过测量液压支架的动态响应和控制精度等指标，来评估控制策略的优劣。4.3 控制策略优化实验和测试结果分析液压支架控制策略优化实验和测试是验证优化效果和性能的重要环节，通常包括静态测试和动态测试两个方面。一是静态测试。通常采用单个指标或多个指标进行测试，如测量液压支架的位置、速度、加速度、压力等指标，评估不同控制策略下的控制精度和稳定性。在测试过程中，可以通过改变 PID 控制的参数或采用其他控制策略进行比较分析，从而找到最优控制策略。二是动态测试。通常采用复杂的控制策略进行测试，如 PID 控制策略、模糊控制策略和神经网络控制策略的组合等，以验证控制策略在复杂工况下的适应性和控制精度。测试结果可以通过液压支架的运动轨迹、控制精度、控制响应速度等指标来进行评估和分析，从而确定最优控制策略。通过实验和测试结果的分析，可以得出以下结论：第一，在液压支架控制中，PID 控制是最常用的控制策略，但采用其他先进的控制算法，如模糊控制、神经网络控制可以获得更好的控制效果和稳定性。第二，通过对 PID 控制参数的调整优化，可以提高液压支架控制系统的动态响应速度和稳态误差，进一步优化控制效果。第三，不同控制策略的组合可以形成更加优化的控制策略，可以利用各种控制策略的优势，形成更加有效的控制策略，以提高系统的控制性能和适应性。第四，通过硬件优化设计和仿真验证，可以提高液压支架的控制精度和稳定性，进一步优化控制效果。5结语液压支架智能控制系统的优化研究是液压支架控制技术发展的重要方向之一。通过对控制算法、控制策略、硬件优化设计和实验测试等方面的探讨，可以不断提高液压支架的控制精度和稳定性，进一步提高煤矿的安全生产水平。该论文主要从多个角度阐述液压支架智能控制系统的优化研究，总结液压支架智能控制系统的优化策略。参考文献：1原铖.液压支架乳化液泵站智能控制系统的应用研究J.山东煤炭科技，2022（5）：18-20.2李杰，闫润生.智能控制系统在液压支架回撤绞车中的研究与应用J.煤矿机械，2022（1）：184-187.3仝部雷.SAC 型液压支架智能控制系统的分析与应用J.机械管理开发，2021（2）：234-236.4梁海东.液压支架智能推移控制系统的优化研究J.机械管理开发，2018（12）：208-209+254.5付翔.支架运行自适应智能供液理论与技术研究D.太原：太原理工大学，2017.责任编辑：张梦81