高瓦斯矿井局部通风机智能控制系统研究
发布时间：2021-11-09 23:05
煤矿井下局部通风机控制系统是关系到煤矿生产安全的重要环节,该系统的正常运行能够保障掘进工作面的良好通风,为井下作业人员提供安全的生产环境。本课题的研究对象火铺煤矿是一个高瓦斯矿井,瓦斯涌出量较大且无规律,需风量计算系统复杂,无法进行实时推算和预测;局部通风机调速算法较为落后,无法实现有效的风机调速;风机控制系统缺乏应急电源装置,存在较大的安全隐患。因此本课题针对上述问题对局部通风机控制系统进行研究与设计。一般的局部通风机系统需风量计算都是采用公式定期进行推算,在高瓦斯矿井中瓦斯浓度变化较快,无法实现需风量的准确计算。因此本文根据瓦斯、煤尘、温度、湿度等参数,采用了基于遗传算法优化的Elman神经网络预测方法,实现了对需风量的实时预测,为通风机调速提供数据支持。局部通风机系统是一个非线性的复杂系统,采用常规方法难以实现良好的调速。本文采用神经网络作为辨识部件的T-S模糊控制策略,根据预测出的需风量,实现对通风机的调节,具有较好的调速效果。局部通风机控制系统缺乏有效的应急电源设备,在高瓦斯环境下容易出现失电导致无法解决瓦斯积聚的问题。因此为控制器设计了冗余供电系统,增设了UPS应急电源,并...
【文章来源】：中国矿业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：91 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
局部通风机供风方式
图 2-2 通风机特性曲线Figure 2-2 Characteristic curve of ventilator际生产中，根据通风机运行规律，可以分别得出风量Q 、风功率 P 与转速n之间的数学关系，如下所示：1 2 1 2Q / Q n /n21 2 1 2H / H ( n / n)31 2 1 2P / P ( n / n)（2-1）可知通风机风量和电机转速成正比关；由式（2-2）可与电机转速的平方成正比关系；由式（2-3）可知，通风机的立方成正比关系。因此可以对电机转速进行调节，达到改变风速电力拖动原理可知，异步电动机的转速、频率、与极对数之间060(1 )fn sp
得出最优调速方式。将挡风板调速和电机调速两种方式的特性曲线放在一张图中进行对比，如图2-3 所示。通风机正常运行时，风压和风量保持在 A 点，当采用挡风板调节，将风量降低为原来的一半即hQ 处时，风阻曲线由原来的R变为hR ，平衡点由 A点转移至1A点。采用电机调速时，当风量降为原来的一半，则风压曲线由H 变为hH ，平衡点变为2A 。图 2-3 通风机特性曲线对比图Figure 2-3 Contrast chart of characteristic curve for ventilator通风机的轴功率公式如下所示：102QHP （2-5）式中 P 表示通风机功率，Q和H 分别表示风量和风压。根据轴功率公式可知
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于T-S模型的模糊神经网络光伏MPPT控制[J]. 赵剑飞,卢航宇,丁朋飞. 电机与控制应用. 2018(11)
[2]矿井通风安全动态数据整合平台[J]. 李冠华. 煤矿安全. 2018(10)
[3]现代煤矿通风可靠与安全生产研究[J]. 乔进. 能源与节能. 2018(10)
[4]基于优化算法的六自由度气浮台垂向控制[J]. 陈保秀,王岩. 计算机仿真. 2018(09)
[5]基于云计算的煤矿瓦斯浓度短期预测[J]. 刘晓悦,刘婉晴,郭强. 控制工程. 2018(08)
[6]基于自适应GAElman神经网络的短时交通预测[J]. 邝先验,周扬栋,宋二猛. 计算机仿真. 2018(07)
[7]基于T-S模糊加权的风电机组变桨距的双模切换优化控制[J]. 张强,侯涛. 电机与控制应用. 2018(07)
[8]遗传算法优化的BP神经网络压电陶瓷蠕变预测[J]. 范伟,林瑜阳,李钟慎. 电机与控制学报. 2018(07)
[9]基于GA-Elman神经网络的煤矿突水水源判别[J]. 徐星,田坤云,李凤琴,赵新涛. 西南大学学报(自然科学版). 2018(04)
[10]改进的EMD-Elman采煤工作面瓦斯涌出预测[J]. 张吉林. 采矿技术. 2018(02)
博士论文
[1]矿井通风系统风流参数动态监测及风量调节优化[D]. 司俊鸿.中国矿业大学 2012
硕士论文
[1]智能交通流量预测系统的研究与实现[D]. 吴松泽.电子科技大学 2018
[2]基于T-S模型的非线性系统模型预测控制器设计[D]. 王永婧.河北科技大学 2018
[3]基于神经网络的锂离子电池SOC估算[D]. 黄磊.湘潭大学 2017
[4]基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股价预测模型[D]. 任浩然.延安大学 2017
[5]煤矿海量通风安全数据挖掘算法及智能分析系统研究[D]. 裴秋艳.太原理工大学 2017
[6]基于T-S模糊模型的水轮机调节系统广义预测控制研究[D]. 刘翔.华中科技大学 2016
[7]局部通风机智能控制系统研究[D]. 侯秀杰.中国矿业大学 2016
[8]基于改进的GA优化BP-NN在电网故障区域诊断中的研究[D]. 袁圃.昆明理工大学 2016
[9]基于ANFIS-PID控制的局部通风机风量自动调节系统仿真研究[D]. 韩艳杰.南华大学 2015
[10]局部通风机变频调速模糊控制器的开发[D]. 李婧.太原理工大学 2015
本文编号：3486072
【文章来源】：中国矿业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：91 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
局部通风机供风方式
图 2-2 通风机特性曲线Figure 2-2 Characteristic curve of ventilator际生产中，根据通风机运行规律，可以分别得出风量Q 、风功率 P 与转速n之间的数学关系，如下所示：1 2 1 2Q / Q n /n21 2 1 2H / H ( n / n)31 2 1 2P / P ( n / n)（2-1）可知通风机风量和电机转速成正比关；由式（2-2）可与电机转速的平方成正比关系；由式（2-3）可知，通风机的立方成正比关系。因此可以对电机转速进行调节，达到改变风速电力拖动原理可知，异步电动机的转速、频率、与极对数之间060(1 )fn sp
得出最优调速方式。将挡风板调速和电机调速两种方式的特性曲线放在一张图中进行对比，如图2-3 所示。通风机正常运行时，风压和风量保持在 A 点，当采用挡风板调节，将风量降低为原来的一半即hQ 处时，风阻曲线由原来的R变为hR ，平衡点由 A点转移至1A点。采用电机调速时，当风量降为原来的一半，则风压曲线由H 变为hH ，平衡点变为2A 。图 2-3 通风机特性曲线对比图Figure 2-3 Contrast chart of characteristic curve for ventilator通风机的轴功率公式如下所示：102QHP （2-5）式中 P 表示通风机功率，Q和H 分别表示风量和风压。根据轴功率公式可知
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于T-S模型的模糊神经网络光伏MPPT控制[J]. 赵剑飞,卢航宇,丁朋飞. 电机与控制应用. 2018(11)
[2]矿井通风安全动态数据整合平台[J]. 李冠华. 煤矿安全. 2018(10)
[3]现代煤矿通风可靠与安全生产研究[J]. 乔进. 能源与节能. 2018(10)
[4]基于优化算法的六自由度气浮台垂向控制[J]. 陈保秀,王岩. 计算机仿真. 2018(09)
[5]基于云计算的煤矿瓦斯浓度短期预测[J]. 刘晓悦,刘婉晴,郭强. 控制工程. 2018(08)
[6]基于自适应GAElman神经网络的短时交通预测[J]. 邝先验,周扬栋,宋二猛. 计算机仿真. 2018(07)
[7]基于T-S模糊加权的风电机组变桨距的双模切换优化控制[J]. 张强,侯涛. 电机与控制应用. 2018(07)
[8]遗传算法优化的BP神经网络压电陶瓷蠕变预测[J]. 范伟,林瑜阳,李钟慎. 电机与控制学报. 2018(07)
[9]基于GA-Elman神经网络的煤矿突水水源判别[J]. 徐星,田坤云,李凤琴,赵新涛. 西南大学学报(自然科学版). 2018(04)
[10]改进的EMD-Elman采煤工作面瓦斯涌出预测[J]. 张吉林. 采矿技术. 2018(02)
博士论文
[1]矿井通风系统风流参数动态监测及风量调节优化[D]. 司俊鸿.中国矿业大学 2012
硕士论文
[1]智能交通流量预测系统的研究与实现[D]. 吴松泽.电子科技大学 2018
[2]基于T-S模型的非线性系统模型预测控制器设计[D]. 王永婧.河北科技大学 2018
[3]基于神经网络的锂离子电池SOC估算[D]. 黄磊.湘潭大学 2017
[4]基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股价预测模型[D]. 任浩然.延安大学 2017
[5]煤矿海量通风安全数据挖掘算法及智能分析系统研究[D]. 裴秋艳.太原理工大学 2017
[6]基于T-S模糊模型的水轮机调节系统广义预测控制研究[D]. 刘翔.华中科技大学 2016
[7]局部通风机智能控制系统研究[D]. 侯秀杰.中国矿业大学 2016
[8]基于改进的GA优化BP-NN在电网故障区域诊断中的研究[D]. 袁圃.昆明理工大学 2016
[9]基于ANFIS-PID控制的局部通风机风量自动调节系统仿真研究[D]. 韩艳杰.南华大学 2015
[10]局部通风机变频调速模糊控制器的开发[D]. 李婧.太原理工大学 2015
本文编号：3486072
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