Применение адаптивного ПИ-регулятора в системе регулирования нагрузки очистного комбайна
DOI:
https://doi.org/10.17213/0136-3360-2020-5-46-54Ключевые слова:
очистной комбайн, привод подачи, привод резания, перегрузка, математическая модель, переходные процессы, сопротивляемость угля резанию, система управления, нейронная сеть, ПИ-регуляторАннотация
Рассматривается вопрос замены классического ПИ-регулятора в системе управления очистного комбайна (ОК) адаптивным, в котором осуществляется подстройка коэффициентов регулятора в зависимости от изменения нагрузки (крепости угля). Классический ПИ-регулятор в системе управления имеет постоянные значения пропорционального и интегрального коэффициентов. Однако, несмотря на простоту настройки и практической реализации, а также относительно высокую робастность, данный класс управляющих устройств не может обеспечить оптимальное функционирование системы управления во всех режимах в силу нелинейности объекта управления и случайного характера изменения сопротивляемости угля резанию по мере перемещения ОК в лаве. Для преодоления указанных недостатков предлагается нейросетевая реализация подстройки коэффициентов ПИ-регулятора. Предложена и экспериментально доказана возможность коррекции коэффициентов ПИ-регулятора, управляющего скоростью подачи ОК, при случайном характере изменения сопротивляемости угля резанию. Показано, что коэффициенты регулятора изменяются по достаточно сложному закону. В качестве корректора коэффициентов ПИ-регулятора предложено применить нейронную сеть типа многослойный персептрон. Обучение нейронной сети осуществлялось методом Левенберга-Марквардта. Корректность полученных результатов была подтверждена результатами компьютерного моделирования. Показано, что применение ПИ-регулятора с нейросетевым подстройщиком в системе управления позволит повысить быстродействие регулятора нагрузки в среднем от 1,5 до 3 раз по сравнению с классическим регулятором, что позволит избежать критических перегрузок, а значит, и возможной поломки механических частей в трансмиссии ОК при внезапной встрече его исполнительного органа (ИО) с твердым включением. Предложенный адаптивный ПИ-регулятор может быть в дальнейшем использован для совершенствования системы управления ОК, способной эффективно функционировать в различных режимах.Библиографические ссылки
Шпрехер Д.М., Бабокин Г.И., Колесников Е.Б. Математическое моделирование электропривода очистного комбайна с встроенной системой перемещения // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2019. № 3. С. 645 - 651.
Стариков Б.Я., Азарх В.Л., Рабинович З.М. Асинхронный электропривод очистных комбайнов. М.: Недра, 1981. 288 с.
Liu C., Qin D., Liao Y. Electromechanical dynamic analysis for the drum driving system of the long-wall shearer. //Advances in Mechanical Engineering. Vol. 7. № 10. 2015. P. 1 - 14
Дубинин С.В. Снижение динамических нагрузок и повышение эффективности вынесенной системы подачи очистного комбайна: дис. … канд. техн. наук. Донецк, 1991. 209 с.
Бойко Н.Г. Оптимизация параметров силовых систем очистных комбайнов: монография. Донецк: ГВУЗ ДонНТУ, 2012. 214 с.
Горбатов П.А., Перинский М.В. Математические модели для прогнозирования максимальных нагрузок в подсистемах привода очистных комбайнов на основе имитационного моделирования // Мехатронное горное оборудование - 2010 : науч. тр. междунар. науч.-техн. конф. Донецк, 2010. С. 25 - 34.
Зубарев С.Г. Совершенствование системы подачи угольного комбайна путем прогнозирования нагрузки // Технологический аудит и резервы производства. 2014. Т. 6. № 4(20). С. 17 - 20.
Иванов А.С. Разработка нелинейной системы управления нагрузкой электропривода резания проходческого комбайна: дис. … канд. техн. наук. Новокузнецк, 2010. 160 с.
Колесников Е.Б. Разработка и исследование механизма подачи очистного комбайна с частотно-регулируемым электроприводом: дис. … канд. техн. наук. М., 1996. 249 с.
Ткачев В.В., Бубликов А.В. Использование имитационного моделирования для исследования системы автоматического управления добычным комбайном: монография. Днепропетровск: НГУ, 2015. 182 с.
Исследование системы автоматического регу-лирования нагрузки электропривода резания очистного комбайна / Д.М. Шпрехер, Г.И. Бабокин, Е.Б. Колесников, А.В. Зеленков // Изв. вузов. Электромеханика. 2020. Т. 63. № 2 - 3. С. 30 - 37.
Zhao Yi-hui. Constant Power Automatic Control System of Electric Haulage Shearer Based on Fuzzy Control // Coal mine electromechanical. 2012. Vol. 12. PP. 41 - 43.
Zhou Yuan-hua, Ma Hong-wei, Wu Hai-yan, Zhao You-jun. Constant Cutting-Power Control of Shearer Based on Neural Network Model Predictive Control // Switzerland. Trans Tech Publication. 2013. Vol. 823. PP. 340 - 344.
Zhou Yuan-hua, Ma Hong-wei, Wu Hai-yan, Zhao You-jun. The power optimization control of shearer based on ANFIS // Switzerland. Trans Tech Publication. 2014. Vols. 496 - 500. PP. 1727 - 1731.
Об интеллектуальной адаптации параметров ПИД регулятора для снижения энергопотребления управляемого процесса / Ю.И. Еременко, Д.А. Полещенко, А.И. Глущенко, Д.Ю. Ямуратий // Научные ведомости. Сер. История. Политология. Экономика. Информатика. 2013. № 22(165). Вып. 28. С. 210 - 217.
Шубладзе А.М., Кузнецов С.И. Автоматически настраивающиеся промышленные ПИ и ПИД регуляторы // Автоматизация в промышленности. 2007. № 2. С. 15 - 17.
Leva А., Cox C., Ruano A. Hands-on PID autotuning: a guide to better utilization. Laxenburg: IFAC. 2002. 84 p.
Omatu S., Khalid M., Yusof R. Neuro-Control and its applications. London (UK): Springer, 1995, 255 p.
Еременко Ю.И., Глущенко А.И. О разработке метода выбора структуры нейронной сети для решения задачи адаптации параметров линейных регуляторов // Управление большими системами: Сборник трудов. 2016. № 62. С. 75 - 123.
Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. М.: Вильямс, 2006. 1104 с
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
