揚程特性關聯下礦井主泵排水智能控制方法研究

陳 剛

（1.安徽煤礦安全監察局安全技術中心，合肥 230088；2.安徽礦安檢測技術服務有限公司，合肥 230088）

在礦井工作環境中，主泵排水是確保礦井安全運行的重要工作[1-2]。然而，在傳統的人工監控和控制模式下，傳統的主泵系統通常采用恒速運行，無法根據實際需求進行調節，這樣一來，可能導致排水量不足或者浪費能源，無法滿足礦井排水的變化需求。然而，在無人值守環境下，主泵排水控制面臨更大的挑戰。因此，適用于煤炭開采的大功率變頻式主泵投入應用。為了提高礦井的安全性、經濟性，控制主泵出水壓力成為一個具有重要意義的課題。

文獻[3]建立了變流量空氣源熱泵建筑供暖的數學模型，通過模型對水泵以及末端展開控制；文獻[4]深入分析各個泵組之間的參數耦合程度，獲取非定常流動對水泵效率的影響，引入前饋補償技術的耦合控制方法給出對應的控制策略；文獻[5]深入分析泵站的具體組成結構，通過均值偏移算法實時跟蹤泵站基本參數，獲取泵站運行規律，以此為依據建立泵站自動化控制模型。但以上方法受到傳感信號干擾等因素的影響，排水控制智能化實現難度較大。提出一種揚程特性關聯下礦井主泵排水智能控制方法。

1 主泵出水壓力智能控制方法

1.1 主泵工作揚程特性-排水關聯特征分析

礦井主泵排水智能控制是提高礦井安全性能和效率的關鍵。為了保證礦井的正常運行并提高安全性能，采用大功率變頻式主泵，并通過調整主泵的出水壓力，達到供壓穩定的目的。但在不同工況下，主泵的工作特性會發生變化，形成智能化控制。因此需要對主泵的傳感特性進行分析，為后續實現智能控制提供依據。

揚程特性（H-Q）曲線指礦井下大功率變頻式主泵在不同水流量壓力條件下的揚程特性曲線，了解主泵在不同水流量壓力下的表現，從而實現最佳控制效果。主泵調速過程中的H-Q 曲線如圖1 所示。

圖1 主泵調速過程中的H-Q 曲線Fig.1 H-Q curve during the speed regulation process of the main pump

為了確定主泵在不同透水壓力下的表現，從而分析主泵在各種水流量下的揚程特性，根據葉輪相似定律，獲取H-Q 曲線中各個曲線對應的計算式：

式中：P2和P0為不同泵軸的功率；H2和H0為揚程曲線；Q1和Q0為水流量曲線；z0和z2為不同的工況點。

利用獲取的主泵在各種透水流量下的揚程運行特性，計算其對應的揚程傳感特征C 表示為

式中：p 為水的密度；g 為重力加速度；Q 為礦井下大功率變頻式主泵的流量；H 為泵站的揚程；β 為泵站的工作效率。

根據主泵的能源消耗情況，利用得到的輸入功率結果，分析礦井下大功率變頻式主泵管網的意外情況，從而確定合理的出水壓力，實現智能控制。確定主要意外影響因素如下所示：

（1）透水壓力突變：礦井透水[6-7]主要通過透水壓力控制主泵運行。透水壓力、泵站揚程和單位耗電量三者之間的關系成正比，通過輸入功率，獲取透水壓力在設定時間范圍內的突變參數B：

式中：t 為時間。

（2）泵站工作效率：為了解泵站的整體性能表現，提高工作效率，減少能源消耗。計算泵站工作效率為

式中：β1、β2和β3分別為電機效率、主泵效率以及管路效率。

（3）主泵轉速：通過計算主泵的轉速，在變頻控制下實現出水壓力的控制[8-9]。計算泵出口控制的主泵轉速n1：

式中：n0為礦井下不利點主泵恒壓控制情況下的轉速；m 為采樣點總數；zx表示第x 個工況點。

通過以上3 個約束條件，獲取出水壓力和電耗兩者之間的關系Δσ～，揚程傳感閾值計算式為

式中：I 為固定時間段內礦井下大功率變頻式主泵的出水壓力。

1.2 主泵出水壓力智能控制

通過分析主泵的工作特性，考慮流量、揚程、效率等參數，實現出水壓力的穩定控制和能耗的合理優化。將大功率變頻式主泵輸出的電流直接傳輸至DC/DC 環節，最終將其傳輸至三相異步電動機，進而控制主泵的流量和出水壓力。煤礦井下大功率變頻式主泵出水壓力智能控制模型結構如圖2 所示。

圖2 主泵出水壓力智能控制模型結構圖Fig.2 Structure diagram of intelligent control model for main pump outlet pressure

通過神經網絡[10-11]在線整定PID 參數，將整個控制系統劃分為2 個部分，分別為

（1）自適應PID 控制器[12]：PID 控制器中的參數（ke1，kf1，kd1，kp1，kq1，ku1）一部分是根據系統的工作特性確定的，另外一部分則是利用埃爾曼（Elman）神經網絡學習得到的，需要確保PID 控制器參數為最優。

（2）神經元解耦補償器：通過神經元解耦補償器分別對大功率變頻式主泵的轉速以及DC/DC 環節輸出電壓對應的控制量兩者展開解耦處理，計算神經元解耦補償器解耦處理結果如下：

構建輸出誤差Ei（k）作為目標函數，對網絡展開訓練，從而提高大功率變頻式主泵出水壓力智能控制精度。其中，Ei（k）對應的計算式如下所示：

設定Lij為補償器權系數ωij對應的函數，同時對ωij展開自學習，使Lij的取值最小。利用梯度下降算法展開搜索，計算補償器權系數ωij對應的函數Lij如下：

式中：si（k）和ui（k）為取值不同的相乘因子；λ 為收斂速度。

根據函數Lij的自學習結果，針對PID 控制器以及Elman 神經網絡兩者的不同特性，結合揚程傳感閾值獲取控制器對應的學習算法Δcp1（k）的結果為

式中：θ1和θ2為2 個控制器揚程傳感閾值參數的整定結果。

2 實驗分析

2.1 實驗條件設置

為了驗證礦井主泵排水智能控制方法的有效性，將LabVIEW 作為實驗的軟件環境。通過LabVIEW，可以實現礦井下大功率變頻式主泵出水壓力智能控制信息可視化呈現。選取A 城市中隨機一個礦井作為研究對象，選取的最大出口壓力為25 MPa、額定揚程為15 m、額定流量為35 m3/h、轉速為350 r·min-1的大功率變頻式主泵，如圖3 所示。以和利時集團DCS 設備中的控制器作為算法導入承接硬件。

圖3 實驗用大功率變頻式主泵Fig.3 Experimental high-power variable frequency main pump

2.2 揚程傳感關聯性實驗分析

測試采用TruStabilityTMHSC 是壓力傳感器系列：這是Honeywell 的高精度、數字I2C 地址（0x28）、SMT RR（雙軸向帶刺端口）、差壓傳感器，可在指定的滿量程壓力跨度和溫度范圍內提供壓力讀數。采集硬件與對應結果如圖4 所示。

圖4 實驗用傳感器與特性曲線Fig.4 Experimental sensors and characteristic curves

通過圖4 可以看出，所提方法可以很好地體現排水量出現變化后，揚程閾值變化?？梢暂p松突破預警閾值，實現后期傳感信號的控制。

2.3 真實控制結果統計實驗

為了驗證所提方法的智能控制性能，將控制時間統一設定為50 s，在無任何干擾的情況下，采用所提方法展開礦井下大功率變頻式主泵出水壓力智能控制，如圖5 所示。

圖5 所提方法的主泵出水壓力智能控制Fig.5 Intelligent control of main pump outlet pressure using the proposed method

通過分析圖5 可以看出，所提方法展開礦井下大功率變頻式主泵出水壓力智能控制處理后，在22 s 左右達到最佳狀態。由此可見，采用所提方法可以更好地對主泵出水壓力展開控制，具有良好的控制性能。相對誤差是一種定量指標，用來評估控制器在穩態和動態工況下的精度和性能。將相對誤差作為實驗評價指標，相對誤差越小表示方法控制效果越好。采用所提方法對于礦井下大功率變頻式主泵出水壓力智能控制過程中的相對誤差變化情況，如圖6 所示。

圖6 所提方法的相對誤差實驗結果Fig.6 Experimental results of relative error of the proposed method

通過分析圖6 可以看出，采用所提方法展開礦井下大功率變頻式主泵出水壓力智能控制過程中產生的相對誤差均在0.5%以下，說明其更加適用于控制變頻式主泵的出水壓力。通過這個實驗分析結果，證實了所提方法能夠顯著降低相對誤差，提高控制精度和性能。

主泵出水壓力的智能控制延誤是評估控制系統性能的重要指標之一。較低的延誤值表示系統對變化工況的快速響應能力更強，能夠更及時地對主泵進行調節，并保持穩定的出水壓力。為了驗證所提方法在不同工況和不同控制次數下主泵出水壓力智能控制延誤進行了分析。選取10 種不同工況，采用所提方法對主泵出水壓力智能控制延誤展開分析，實驗結果如表1 所示。

通過對表1 的分析可知，所提方法在不同工況下均實現了較小的控制延誤，說明系統對于變化工況具有快速響應能力，并能夠及時調節主泵以保持穩定的出水壓力。無論是在200 次、300 次還是400 次的控制次數下，所提方法都實現了較低的控制延誤，進一步驗證了所提方法在控制系統性能方面的優越性。

選用主泵轉速進行測試，實時監測礦井排水工況和礦井特征參數，自動調整主泵轉速來實現最佳排水效果。通過實驗測量和記錄主泵轉速，所提方法的主泵轉速實驗結果如圖7 所示。

圖7 所提方法的主泵轉速實驗結果Fig.7 Experimental results of the main pump speed of the proposed method

根據圖7 的實驗結果可知，所提方法在礦井主泵排水過程中能夠保持較為穩定的轉速，且轉速保持在380 r/min 上下。這個結果進一步驗證了所提方法能夠通過實時監測礦井排水工況和礦井特征參數來自動調整主泵轉速，使得主泵能夠適應不同的排水需求，并實現最佳排水效果。

3 結語

針對傳統主泵出水壓力智能控制存在的控制結果不理想等問題，因此提出一種新的礦井主泵排水智能控制方法。通過實驗分析表明，所提方法可以有效降低變頻式主泵出水壓力在智能控制過程中的相對誤差，同時還能夠減少控制延誤，使其能夠更好地實現變頻式主泵出水壓力智能控制。由于研究時間有限，后續所提方法將重點針對礦井下大功率變頻式主泵出水規律展開深入分析，使其控制性能得到進一步提升。