采煤机自适应截割控制方案的设计与应用.pdf

自动化应用工业过程控制系统采煤机自适应截割控制方案的设计与应用孟磊（山西宁武榆树坡煤业有限公司，山西忻州0 36 7 0 0）摘要：本文以采煤机对夹研煤层开采时的自适应调整控制为研究对象，根据夹研参数的两种情形实现自适应截割优化控制，控制时以滚筒转速和牵引速度为优化对象；利用传感器采集采煤机截割滚筒的转矩信号，并利用Elman神经网络模型预测夹研参数，通过实践测试发现，该模型具有较高的预测精度，预测误差可控制在10%范围内。将截割控制方案应用到7 LS-06(LWS579)型采煤机工程实践中，经现场调试应用发现达到了预期效果，并且采煤机的采煤效率和故障率分别提升了5%和降低了2 4%。关键词：采煤机，自适应截割，控制方案，Elman神经网络MENG Lei中图分类号：TD632Design and Application of Adaptive Cutting Control Scheme for Shearer(Shanxi Ningwu Yushupo Coal Industry Co.,Ltd.,Xinzhou,Shanxi 036700,China)Abstract:This paper taking the adaptive adjustment control of the shearer to the mining of the gangue seam as the researchobject,the adaptive cutting optimization control is realized in two cases according to the parameters of the gangue seam,andthe drum speed and traction speed are the optimization objects during the control;The sensor is used to collect the torquesignal of the shearers cutting drum,and the Elman neural network model is used to predict the gangue parameters.Throughpractical tests,it is found that the model has high prediction accuracy,and the prediction error can be controlled within 10%.The cutting control scheme was applied to the engineering practice of 7LS-06(LWS579)shearer,and it was found that theexpected effect was achieved through field debugging and application,and the mining efficiency and failure rate of the shearerincreased by 5%and decreased by 24%respectively.Key words:shearer,adaptive cutting,control scheme,Elman neural network文献标识码：A0引言1煤层自适应截割控制方案设计近年来，随着人们对煤炭资源需求量的不断增加，我国在煤矿领域的技术水平有了很大提升，煤矿开采效率越来越高,这主要得益于采煤机综合性能的提升1。我国许多煤层相对较薄,且存在夹研的问题,这对采煤机的控制性能提出了较高要求2。在含研薄煤层中，煤壁属性存在较大波动，要求采煤机能根据现场情况智能化控制截割速度，在保证采煤机截割安全的同时,提升采煤效率3-4。在采煤机自适应截割方面，国内技术人员开展了一定研究,如张翔基于记忆截割技术详细设计了采煤机的自适应截割方案，并应用到工程实践中,发现效果很好5。本文基于采煤机截割滚筒工作时的扭矩判断煤壁夹研的形态，进而调整控制截割速度，经实践应用发现达到了预期效果，对提升采煤机的智能化水平具有一定的理论和现实意义。对于包含大量研石的薄煤层，煤壁属性呈现分布不均匀的特点，对煤壁截割过程会产生很大影响6。相比于煤层硬度，研石硬度要高很多，截割研石时会要求降低截割速度和牵引速度，以保护采煤机截割滚筒。若可以精确预测煤层中包含的研石形态，进而调整控制截割滚筒速度和牵引速度，即可实现采煤机截割过程的自适应优化，在保证采煤效率的同时，保护设备。煤层自适应截割控制方案的工作流程图如图1所示。由图1可知，此方案需要利用传感器采集采煤机滚筒的截割转矩，分析截割转矩信号变化规律，提取数据信号的特征。利用神经网络技术分析处理转矩信号,判断煤层中夹研的形态。根据夹研形态数据优化调整滚筒转速和牵引速度，使截割过程与实际情况相匹配，确保采煤过程的顺利进行。作者简介：孟磊，男，19 8 3年生，助理工程师，研究方向为矿山机电。102|自动化应用工业过程控制系统自动化应用开始10采集转矩信号6-否截割转矩信号变化？是数据信号特征提取神经网络识别判断记录数据查确定研形态？报告错误是滚筒转速和牵引速度优化继续截割结束图1煤层自适应截割控制方案工作流程图2自适应截割控制关键技术2.1煤层夹研形态预测技术神经网络技术在控制领域中具有广泛应用，普通BP神经网络主要包含输入层、隐含层和输出层。基于神经网络技术可分析处理已有的训练数据，确定各层级之间的权值系数。本文使用Elman神经网络技术预测夹研形态,其拓扑结构图如图2 所示。由图2 可知,Elman神经网络除输入层、输出层、隐含层外，还有承接层。设置承接层可更好地适应动态数据变化，提升神经网络模型的适应性。已有研究表明,相比于普通BP神经网络技术,Elman神经网络具有更好的适应能力,性能和稳定性显著提升。图2 中，x和b分别表示输人层和输出层的信号向量，u和y表示输人和输出的信号，w、w 3表示各层级之间的权值系数，权值系数可通过分析训练数据确定。图2 Elman神经网络拓扑结构图为验证Elman神经网络模型的可靠性,利用训练数据训练神经网络模型后，开展了3组测试工作，最终得到的夹研倾角误差和厚度误差如图3所示。由图3可知，利用Elman神经网络预测煤层夹研的倾角和厚度时,存在一定误差，但误差均未超过10%，在可以接受的范围内。倾角误差8.54厚度误差7.246.385.644-20-图3Elman神经网络预测结果2.2自适应截割优化控制技术不同尺寸和倾角的夹研，采煤机对其进行截割的时间存在差异，通常倾角越小截割时间越长，反之越短。当采煤机截割石时还会截割煤层，针对不同倾角的夹研，需要考虑的因素存在差异。当夹研倾角小于系统预设值时，由于对研石的持续截割时间较长，需要以电机额定功率及截割比能耗为优化目标，优化滚筒转速和牵引速度，保障煤矿开采的综合效益。当夹研倾角较大时，滚筒对夹研的截割时间较短，主要以电机额定功率为目标，优化滚筒转速和牵引速度。自适应截割优化控制流程图如图4所示。以电机额定功率与载割比滚筒运动参数继续调整否图4自适应截割优化控制流程图隐合层本文以7 LS-06(LWS579)型采煤机为对象进行分析，截割电机额定功率为50 0 kW，最大牵引速度为2 7 m/min。当优化截割过程时，以滚筒转速和牵引速度两个参数为优2化对象。优化目标视夹研倾角分两种情况：(1)当夹研倾角输出信号较小时，以截割比能耗和电机功率为优化目标,其权值分节点别为0.3和0.7；(2)当夹研倾角较大时,以电机功率为优节点化目标，其权值为1。优化时需要约束一些技术参数,其中，截割电机功率在0 50 0 kW范围内变化，滚筒转速在承接层6090r/min范围内变化，滚筒牵引速度在0 2 7 m/min范围内变化。3自适应截割控制方案的应用3.1控制方案调试为验证设计的采煤机自适应截割控制方案的可行性，根据上述方案将其部署到煤矿工程实践中，并现场调试各4.263.67组1组2开始对夹倾角和夹研厚度进行预测夹研倾角小于预设值？是能耗为目标对滚筒运动参数进行优化截割电机额定功率运行？是继续截割工结束组3否以电机额定功率为目标对滚筒运动参数进行优化2023|16期/10 3自动化应用工业过程控制系统项性能。调试阶段在系统中按一定规律设置煤岩硬度,并根据煤岩硬度反推采煤机的牵引速度、滚筒转速、液压缸活塞位移。同时，利用传感器检测采煤机的牵引速度、滚筒转速、液压缸活塞位移,将试验结果与反推结果进行对比，结果如图5所示。由图5可知，牵引速度、滚筒转速以及液压油缸活塞位移3个技术指标试验结果与反推结果之间相差较小，其最大误差分别为4.7 6%、5.35%和3.9 8%，误差在可以接受的范围内，说明自适应截割控制方案是可行的，系统可根据煤壁硬度调整控制牵引速度和滚筒转速，使其符合实际情况。8(uu/率E滚筒转速试验值6牵引速度试验值滚筒转速反推值020280260F160L图5采煤机自适应截割主要指标的试验结果3.2控制方案的实践应用完成控制方案的调试工作后正式将其应用到工程实践中，目前,控制方案在工程中的应用时间有8 个月左右。通过分析实践数据发现，控制方案具有良好的控制效果，能根据截割滚筒扭矩预测煤壁夹研的形态，并及时调整控制牵引速度和截割速度。与未使用自适应截割控制方案前的情况相比，由于采煤机可结合实际情况调整截割速度，因此,故障率有了大幅度降低，降低幅度约为2 4%,同时采煤效率也有了一定提升，提升幅度约为15%。4结语本文以7 LS-06(LWS579)型采煤机为研究对象,基于Elman神经网络和优化控制技术设计了采煤机的自适应截割控制方案,将其运用到工程实践中,达到了预期效果。所得的结论主要为：(1)采煤机自适应截割控制方案可利用传感器采集滚筒扭矩，并基于该结果利用Elman神经网络预测煤层夹杆倾角和厚度；(2)基于煤层夹研预测参数，分两种情况利用优化控制技术调整控制滚筒转速和牵引160速度，可最大限度地发挥截割效益；（3)将自适应截割方牵引速度反推值1140滚筒转速/r/min）12010080604060时间/s试验值反推值5560时间/案应用到工程实践中，经现场调试发现，该方案可有效控制牵引速度和滚筒转速，达到了预期效果。通过8 个月时间的应用，发现采煤效率提升15%，故障率降低2 4%左右。1蔡安江,刘俊强,刘亚东,等.基于隐式数字李生的采煤机自主调高策略研究J.矿业研究与开发，2 0 2 2,42(11）：18 8-19 4.2刘梁青.薄煤层综采自动化采煤技术研究与应用J.能源与节能,2 0 2 2(11):19 2-19 4.6570参考文献3侯运炳,张弘,毛善君，等.基于高精度三维动态地质模型的采煤机自适应智能截割技术研究J.矿业科学学报,2 0 2 2,8(1)：26-38.4何兴霖.采煤机智能化自适应截割控制系统的研究J.机械管理开发,2 0 2 2,37(10)：2 30-2 31.5张翔.基于记忆截割的采煤机自适应截割控制研究J.机械管理开发,2 0 2 2,37(8):139-140.6万理想.不同厚度含夹研煤层的采煤机螺旋滚筒截割性能研究J.煤矿机械,2 0 2 2,43(6):39-44.(责任编辑：黄霞）104|自动化应用