膏体充填系统在线监控技术研究

发布时间：2017-10-18 07:13

  本文关键词：膏体充填系统在线监控技术研究

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【摘要】：煤炭是国家重要的能源与原材料,为了充分回收“三下”压煤和边角残煤,延长矿井使用年限,削减耕地占用和矿区村庄搬迁,保护和改良矿区生态环境,促进资源开发与生态环境的协调发展,利用煤矸石膏体充填技术进行充填开采。膏体充填要求连续性强,通过自动化控制系统控制、监控膏体制备和膏体泵送的设备运行状况,有效地保证膏体充填系统的高效运行。地下采煤产生了大量易成为水及瓦斯积聚空间的采空区,从而引发瓦斯爆炸、有害气体外泄等安全事故;采空区的存在还将导致地面下陷,严重破坏地面建筑物;煤炭开采还会产生大量煤矸石,不但严重污染环境,而且还占用耕地。近年来出现的充填采煤技术可以根除上述现象的发生。膏体充填是目前使用较为普遍的一种充填技术,这种技术使用大量的煤矸石(或建筑垃圾)、粉煤灰等材料,使得固体废物得以资源化利用,从而改善矿区生态环境,促进资源的开发与生态环境的协调发展,具有广阔的前景。但目前的充填系统设计和建设都很粗放,而且膏体充填技术产能偏低,远远不能满足大范围的充填需要。本文详细介绍了膏体充填的工艺流程,对膏体充填管道流量在线计量进行了研究和开发,运用超声波检测方法实现对充填过程中膏体流量的检测,严格充填计量,满足各种物料配比的精度要求,提高膏体充填开采过程的在线监控能力,实现了膏体充填控制系统的闭环控制。膏体充填系统要求对物料配比计量精确,本文首先对膏体充填过程进行建模并对其产生配料误差的原因进行分析,然后采用遗传-神经网络算法对膏体误差进行补偿,使其计量精度满足物料配比的要求,并运用MATLAB进行仿真。采用组态软件WinCC设计膏体充填系统的在线监控界面,实时显示物料称重质量,监控膏体状态与管道压力,提高膏体充填效率。
【关键词】：膏体充填 流量检测 配料称重 组态软件 遗传算法 神经网络
【学位授予单位】：河北工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD823.7
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-15
• 1.1 课题的来源和意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12
• 1.3 目前膏体充填系统在线监控技术存在的问题12-13
• 1.4 主要研究内容13-14
• 1.5 本章小结14-15
• 第2章 膏体充填系统工艺流程15-21
• 2.1 膏体充填系统概述15-16
• 2.2 膏体充填工艺流程16-17
• 2.3 矸石破碎加工技术17-18
• 2.4 配比称重搅拌技术18-20
• 2.4.1 配比称重过程18
• 2.4.2 称重技术18-19
• 2.4.3 配料精度要求19-20
• 2.5 本章小结20-21
• 第3章 膏体充填管道流量在线计量系统研究与设计21-33
• 3.1 膏体充填管道流量检测问题21
• 3.2 膏体充填管道流量检测方法21-22
• 3.3 超声波检测法22-24
• 3.4 在线检测系统24-26
• 3.4.1 在线检测系统流程图24-25
• 3.4.2 系统工作过程25-26
• 3.5 系统误差分析26-32
• 3.5.1 未知有理数方法26
• 3.5.2 未确知有理数的运算方法26-27
• 3.5.3 未确知有理数方法的可行性27-29
• 3.5.4 膏体流量检测数据分析处理29-32
• 3.6 本章小结32-33
• 第4章 膏体充填自动控制系统设计33-39
• 4.1 可编程控制器的选型33-35
• 4.2 PLC模块选取35-36
• 4.3 膏体充填控制要求及功能设计36-38
• 4.3.1 控制要求36-37
• 4.3.2 控制功能设计37-38
• 4.4 系统控制工艺设计38
• 4.5 本章小结38-39
• 第5章 膏体充填人机交互界面设计39-52
• 5.1 人机交互界面功能39-40
• 5.2 组态软件的选择40-41
• 5.3 WinCC软件41-43
• 5.3.1 WinCC软件简介41
• 5.3.2 WinCC的性能特点41-42
• 5.3.3 Win CC 系统组成42-43
• 5.4 WinCC与PLC的通讯方式43-46
• 5.4.1 WinCC通讯结构43-44
• 5.4.2 建立WinCC与PLC间通讯的步骤44
• 5.4.3 WinCC与SIMATIC S7 PLC的通讯方式44-46
• 5.5 膏体充填系统人机交互界面及通讯设计46-51
• 5.5.1 控制主界面48-49
• 5.5.2 监控系统子界面49-51
• 5.5.3 WinCC与PLC间的通讯51
• 5.6 本章小结51-52
• 第6章 配料误差补偿52-65
• 6.1 膏体充填配料过程分析52-54
• 6.2 遗传-神经网络算法54-57
• 6.2.1 BP人工神经网络54-55
• 6.2.2 遗传算法55-57
• 6.2.3 遗传-神经网络算法57
• 6.3 遗传-神经网络算法对膏体充填配料系统的优化57-61
• 6.3.1 建立BP神经网络57-58
• 6.3.2 遗传-神经网络优化过程58-61
• 6.4 数据的归一化预处理及样本训练61-64
• 6.4.1 数据的归一化预处理61
• 6.4.2 样本训练61-63
• 6.4.3 结果分析63-64
• 6.5 本章小结64-65
• 结论与展望65-67
• 1 本文工作结论65-66
• 2 工作展望66-67
• 致谢67-68
• 参考文献68-71
• 作者简介71
• 攻读硕士学位期间发表的论文71-72

【参考文献】

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