一种对煤矿井下风门实时线性调控的模糊智能控制方法与流程

1.本发明涉及矿井风门的技术领域，尤其是一种对煤矿井下风门实时线性调控的模糊智能控制方法。


背景技术：

2.对于传统矿井风门的开关控制，无法满足现有智能通风系统对需风量的调节，同时无法满足对矿井风门开关角度的线性控制。目前，需要对井下矿用风门开合角度位置进行实时监测，并运用模糊控制算法对气动伺服进行输出调节，从而实现对气动伺服输出位置的控制，进而实现对矿用风门开合角度的线性控制。然而，由于气动系统的强非线性和时间滞后特性的存在，传统线性化控制技术难以在气动伺服系统中取得良好的控制效果。
3.通风系统是保障矿井安全和生产的重要基石，若出现故障往往会导致风流紊乱、用风地点风量不足等安全隐患。矿井风门作为调风的设施，根据通风系统在分支巷道的需风量，并实时监测分支巷道的风量。将实际的需风量与监测风量对比，运用模糊控制算法对矿井风门的开合角度进行实时线性调控，实现了局部需风量的调控，全面提升了井下通风系统的控制性能，对于煤矿安全生产具有重要的现实意义。


技术实现要素：

4.本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。
5.为此，本发明提出一种对煤矿井下风门实时线性调控的模糊智能控制方法，采用了模糊控制用于控制矿井风门开合的角度，解决传统pid控制风门开合角度位置控制系统控制精度低、控制滞后响应慢的问题。
6.根据本发明实施例的对煤矿井下风门实时线性调控的模糊智能控制方法，包括以下步骤：第1步骤、利用位置传感器测量双出杆双作动气缸输出杆的实测位置y，计算给定位置yr和实测位置y的差值，得到位置误差e，并通过微分器计算位置误差变化率ec；第2步骤、模糊控制器根据位置误差e和位置误差变化率ec的大小，将输入的精确量转换为模糊化量，即模糊化，模糊化将对已变换到论域范围的位置误差e和位置误差变化率ec进行模糊处理，使原先精确的输入量转换为模糊量，并使用相对应的模糊集合来表示；第3步骤、设置模糊规则表，对模糊控制器输出r、位置误差e和位置误差变化率ec进行模糊推理运算，得到模糊控制器输出r的模糊值；第4步骤、对模糊推理得到的模糊控制器输出r进行清晰化，得到论域范围内的清晰值，采用面积重心法对模糊控制器输出r进行清晰化计算，即取模糊控制器输出r的模糊化隶属度函数曲线与横坐标围成的面积的重心作为清晰化计算的最终输出值；第5步骤、通过非线性增益函数模块，对模糊控制器输出r的清晰值和位置误差进行计算，得到非线性增益值，模糊控制器输出r和位置误差e经过非线性增益函数模块的修正；第6步骤、通过滑模控制器对非线性增益值进行滑模控制，再通过数字信号板卡输出数字信号控制四个高速开关阀的通断，并带动双出杆双作动气缸及风门主体中的输出杆运动到给定位置yr。
7.本发明的有益效果是：最大限度的利用模糊控制器改善了控制系统的误差变化，能够降低了启动段摩擦力造成的影响，使位置控制启动阶段更加平滑及平缓，在误差较大的阶段能够有效提高系统的响应时间；使误差较大段更加陡峭，提高了系统的响应速度，降低了响应时间；模糊非线性增益控制器能够有效的提高系统响应精度和稳定性；模糊非线性增益控制器能够有效地提高系统响应精度和稳定性，即提高系统稳态控制精度、极限位置的控制精度以及控制的稳定性，大幅度提高气动伺服位置控制的可靠性。
8.根据本发明一个实施例，所述的位置误差e的论域为[-3,3]。
[0009]
根据本发明一个实施例，所述的位置误差变化率ec的论域为[-1,1]。
[0010]
根据本发明一个实施例，所述的模糊控制器输出r的论域为[25,40]。
[0011]
根据本发明一个实施例，在所述的第2步骤中，位置误差e和位置误差变化率ec的模糊语言值取为{nb,nm,ns,z,ps,pm,pb}。
[0012]
根据本发明一个实施例，在所述的第2步骤中，模糊语言值取为{r1,r2,r3,r4,r5}。
[0013]
根据本发明一个实施例，在所述的第5步骤中，模糊控制器与非线性增益函数模块共同组成了模糊非线性增益控制器。
[0014]
根据本发明一个实施例，所述位置误差e的计算公式如下：
[0015]
e＝yr-y
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0016]
其中，e表示位置误差，且位置误差的单位是cm；yr表示给定位置；y表示实测位置。
[0017]
根据本发明一个实施例，所述位置误差变化率的计算公式如下：
[0018][0019]
其中，ec表示位置误差变化率；de表示误差的差值；dt表示时间间隔，即采样频率；
[0020]
误差的差值de的计算公式如下：
[0021]
de＝e1-e2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0022]
其中，e1表示前一段时间的位置误差值；e2表示后一段时间的位置误差值。
[0023]
根据本发明一个实施例，在所述的第5步骤中，非线性增益函数模块中设置的计算公式如下：
[0024]
f(e,λ)＝(eλ)2+1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0025]
其中，f表示隶属函数；e表示位置误差；λ表示模糊关系。
[0026]
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0027]
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0028]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，
还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0029]
图1是位置误差的模糊化隶属度函数曲线；
[0030]
图2是位置误差变化率的模糊化隶属度函数曲线；
[0031]
图3是模糊控制器输出隶属度函数曲线。
具体实施方式
[0032]
为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0033]
本发明的一种对煤矿井下风门实时线性调控的模糊智能控制方法，包括以下步骤：
[0034]
第1步骤、利用位置传感器测量双出杆双作动气缸输出杆的实测位置y，计算给定位置yr和实测位置y的差值，得到位置误差e，并通过微分器计算位置误差变化率ec；
[0035]
其中，位置误差e的计算公式如下：
[0036]
e＝yr-y
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0037]
其中，e表示位置误差，且位置误差的单位是cm；yr表示给定位置；y表示实测位置。
[0038]
位置误差变化率ec的计算公式如下：
[0039][0040]
其中，ec表示位置误差变化率；de表示误差的差值；dt表示时间间隔，即采样频率；
[0041]
误差的差值de的计算公式如下：
[0042]
de＝e1-e2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0043]
其中，e1表示前一段时间的位置误差值；e2表示后一段时间的位置误差值。
[0044]
第2步骤、模糊控制器根据位置误差e和位置误差变化率ec的大小(位置误差e和位置误差变化率ec的大小值均是精确量)，模糊控制器将输入的精确量转换为模糊化量，即模糊化，模糊化将对已变换到论域范围的位置误差e和位置误差变化率ec进行模糊处理，使原先精确的输入量转换为模糊量，并使用相对应的模糊集合来表示。位置误差e的论域为[-3,3]，位置误差变化率ec的论域为[-1,1]，位置误差e和位置误差变化率ec的模糊语言值取为{nb,nm,ns,z,ps,pm,pb}。其中，
[0045]
nb是negative big的英文缩写，表示负大；
[0046]
nm是negative medium的英文缩写，表示负中；
[0047]
ns是negative small的英文缩写，表示负小；
[0048]
z是zero的英文缩写，表示零；
[0049]
ps是positive small的英文缩写，表示正小；
[0050]
pm是positive medium的英文缩写，表示正中；
[0051]
pb是positive big的英文缩写，表示正大。
[0052]
图1为位置误差e的模糊化隶属度函数曲线。
[0053]
图2为位置误差变化率ec的模糊化隶属度函数曲线。
[0054]
图3为模糊控制器输出r隶属度函数曲线。
[0055]
模糊控制器输出r的论域为[25,40]，模糊语言值取为{r1,r2,r3,r4,r5}。其中，r1、r2、r3、r4、r5均表示模糊化的输出量。
[0056]
第3步骤、设置模糊规则表，对模糊控制器输出r、位置误差e和位置误差变化率ec进行模糊推理运算，得到模糊控制器输出r的模糊值；模糊推理规则可以使用表格形式进行表达，模糊控制器输出r与位置误差e和位置误差变化率ec之间的模糊规则表如下所示：
[0057][0058]
第4步骤、对模糊推理得到的模糊控制器输出r进行清晰化，得到论域范围内的清晰值，采用面积重心法对模糊控制器输出r进行清晰化计算，即取模糊控制器输出r的模糊化隶属度函数曲线与横坐标围成的面积的重心作为清晰化计算的最终输出值；
[0059]
第5步骤、通过非线性增益函数模块，对模糊控制器输出r的清晰值和位置误差e进行计算，得到非线性增益值，模糊控制器输出r和位置误差e经过非线性增益函数模块的修正，模糊控制器与非线性增益函数模块共同组成了模糊非线性增益控制器。非线性增益函数模块中设置的计算公式如下：
[0060]
f(e,λ)＝(eλ)2+1
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0061]
其中，f表示隶属函数；e表示位置误差；λ表示模糊关系。
[0062]
第6步骤、通过滑模控制器对非线性增益值进行滑模控制，再通过数字信号板卡输出数字信号控制四个高速开关阀的通断，并带动双出杆双作动气缸及风门主体中的输出杆运动到给定位置yr。在工业级嵌入式控制器的高精度控制周期支持下，控制周期的精度有保证。
[0063]
该对煤矿井下风门实时线性调控的模糊智能控制方法，用于高速开关阀精确位置控制，相比采用传统pid(比例、积分、微分控制)控制器的位置控制系统具有明显的优势，具体为：
[0064]
(1)运用模糊控制算法对矿井风门的开合角度进行实时线性调控，实现了局部需风量的调控，全面提升了井下通风系统的控制性能，对于煤矿安全生产具有重要的现实意义；
[0065]
(2)最大限度的利用模糊控制器改善了控制系统的误差变化，能够降低了启动段摩擦力造成的影响，使位置控制启动阶段更加平滑及平缓，在误差较大的阶段能够有效提高系统的响应时间；
[0066]
(3)使误差较大段更加陡峭，提高了系统的响应速度，降低了响应时间；模糊非线性增益控制器能够有效的提高系统响应精度和稳定性；
[0067]
(4)模糊非线性增益控制器能够有效地提高系统响应精度和稳定性，即提高系统稳态控制精度、极限位置的控制精度以及控制的稳定性，大幅度提高气动伺服位置控制的可靠性。
[0068]
以上所述的，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。