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采矿技术
煤矿井下采煤机智能综采控制系统分析
2020-07-3136
摘要:鉴于人工控制采煤机进行综采作业方式极易出现过采、触顶现象等问题,分析一种采煤机智能综采控制系统。这种控制方式利用人工记忆截割原理实现对采煤机综采作业过程中截割路径的精确控制,可实现采煤机的远程控制,不仅可以减少井下作业面人员,而且可以极大地提升采煤机截割作业的精确性。

关键词:采煤机智能控制综采作业经济性

引言

由于目前多数煤矿均采用人工控制采煤机进行综采作业的方式进行生产,受人员操作水平及井下恶劣环境的限制,采煤机综采作业过程中极易出现过采、触顶现象,导致综采作业停滞,给煤炭生产企业造成了严重的经济损失[1],因此本文分析一种采煤机智能综采控制系统。该系统以人工记忆截割原理为基础,结合远程自动化控制技术,可实现对采煤机煤矿井下综采作业的智能控制,不仅降低综采面人员数量,而且极大地提升综采作业的效率和稳定性。

1煤矿井下智能综采控制系统原理及结构

通过对采煤机井下综采作业时各机构之间联动配合关系的分析,结合煤矿井下实际情况及采煤机综采作业的控制要求,本文采用了如图1所示的采煤机智能综采控制系统[2]。由图1可知,该智能化综采控制系统主要包括机械、驱动、控制及修正四大部分。该控制系统在进行应用时先由专业技术人员对井下综采面煤层的分布和地质信息进行分析,根据井下实际情况设定一个合理的截割路径方案,以满足自动截割和综采率的需求,确定方案后由控制人员手动控制截割机构进行人工控制下的截割作业,此时智能综采作业控制系统对人工控制下的采煤机的截割路径和位置坐标进行记录,用于后续自动截割控制。系统录入控制信息后根据预先设定的修正方案,对采煤机的路径信息进行修正,并通过对采煤机的截割滚筒和进给速度实现对采煤机综采作业的智能控制。在该智能控制系统中,不仅是靠记忆截割作业,而且更多的是通过对采煤机的截割转速和进给速度综合监控,在按照记忆截割路径进行截割作业的前提下,实现对进给速度和截割速度的优化,满足在各种工况下采煤机截割作业的高效性和经济性的要求,增强该智能综采控制系统对煤矿井下复杂环境的适应性。

2智能综采控制系统的记忆策略

传统的记忆截割控制策略主要是通过记录人工控制下的采煤机截割滚筒的截割路径来实现自动截割作业,但由于煤矿井下地质环境复杂,采煤机在综采作业过程中作用在截割机构上的阻力变化较大。传统的记忆截割在应用过程中存在着灵活性差、综采效率低下的问题,因此本文在传统记忆截割的基础上提出了一种融合了煤层截割阻力预判系统的智能化的记忆截割综采策略[3],其利用对煤层地质条件的勘察,评估出各个路径上的煤炭的硬度情况,结合采煤机井下定位技术,在不同的阶段实现对采煤机综采截割转速和进给速度的双重控制,在此基础上结合记忆截割原理,实现对煤矿井下综采作业的高效控制。

3综采控制系统的仿真分析

为了对该智能综采控制系统的应用效果进行分析,本文建立了采煤机截割控制系统的仿真分析模型,对采煤机在不同综采控制系统作用下的控制效果进行仿真分析。由仿真分析结果可知,采用传统的控制方案下采煤机工作过程中的比能耗随着截割阻抗的增加而增加,最大比能耗为0.036kWh/m3,当采用优化后的智能综采控制方案时,工作过程中的比能耗同样随着截割阻抗的增加而逐渐增大,但其最大比能耗约为0.022kWh/m3,比优化前降低了约38.9%,在整个截割作业过程中的截割比能耗均低于优化前,因此表明该智能综采控制系统的有效性。采煤机在不同控制系统下的载荷波动系数[4]。采用传统控制方案和智能综采控制方案下,采煤机的载荷波动系数均随着截割阻抗的增加而降低,但智能综采控制下其载荷波动系数总小于传统控制方案,且载荷波动系数的变化更为平缓,能够有效提升采煤机在载荷突变情况下的稳态特性。

4结论

针目前采煤机综采控制系统由人工控制所存在的效率低下、稳定性差的缺陷,本文提出了一种新的智能综采控制系统,对该控制系统的整体结构和工作原理进行了分析,同时对不同控制方案下的控制效果进行了仿真分析,结果表明:1)在该智能控制系统中,其不仅是靠记忆截割作业,而且更多的是通过对采煤机的截割转速和进给速度综合监控,在按照记忆截割路径进行截割作业的前提下,实现对进给速度和截割速度的优化,满足在各种工况下采煤机截割作业的高效性和经济性的要求;2)智能综采控制方案工作过程中的最大比能耗约为0.022kWh/m3,比优化前降低了约38.9%,在整个截割作业过程中的截割比能耗均低于优化前,因此表明该智能综采控制系统的有效性。

参考文献

[1]葛世荣.智能化采煤装备的关键技术智能化采煤装备的关键技术[J].煤炭科学技术,2014,42(9):7-11.

[2]刘俊利,赵豪杰,李长有.基于采煤机滚筒截割特性的煤岩识别方法[J].煤炭科学技术,2013,41(10):93-95.

[3]刘春生,陈金国.单向示范刀采煤机记忆截割的模糊自适应PID控制仿真[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2013(1):85-88.

作者:刘建飞 单位:吕梁市煤炭信息调度中心

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