带式输送机调速节能控制研究

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带式输送机具有传输距离长，输送机量大，且连续输送，易于实现自动化和集中控制，吞吐量大，构造相对简单等特点，在各行业中得到广泛的应用。带式输送机是-个复杂的机电系统，它有输送带、驱动电机、滚筒等组件，其受力分析非常复杂。目前，根据载荷及受力分析控制输送带速度，而达到节能的研究在国内少有报道，大多研究的是关于带式输送机平稳启动的速度控制问题↑年来，国外已有相关方面的研究，但大多是基于输送带满负荷运行情况下的速度控制问题。德国专家提出-种计算方法DIN22l01，证明了通过调速保持物料充填率，可以达到节能效果。还有专家是以 DIN22101为基础，研究指出：如果控制带速保持额定体积流量下填充率为 100%，能耗降低有可能达到30%。而德国知名专家 HansLauhof，从带式输送机实际主要阻力组成的角度进行研究，通过 能量消耗率”(输送单位质量物料经过单位长度所消耗的能量)的比较，证明了通过调速来保持物料充填率的方法，并不能达到节能的效果，还应由其运行情况决定。因此，为了明确带式输送机速度 、煤流量及消耗电能之间的关系，从科学问题的严谨性出发，应该做大量的实验，再在实验的基础上做深入分析，进而得出带式输送机的节能模型。在所得模型的基础上，运用模糊智能控制方法，根据不同的煤流量去选择合理的带速，真正实现带式输送机的节能控制。

2 基于神经网络的带式输送机速度、负载与能耗模型的建立选择径向基(RBF)O经网络结构。网络的输入输出可以表示为如下形式： ∑ 西 ( ) (1)其中，n是隐层神经元的个数，W 是第 i个隐层神经元至输出层神经元的网络权值 ，西 是第 i个隐层神经元的激活函数，通常采用高斯函数：exp ) (2)其中，C ， 分别是高斯函数的中心向量和形状参数。

图 1 径 向基 函数神经 网络结构由于输人量带式输送机速度、煤流量及消耗电能单位不-致，需进行归-化处理，归-化公式如下：xi： ， ： 蔓 (3)Nimx- y -其中，i1，2，托表示带式输送机速度， ， ，-分别表示带式输送机的最型最大速度 表示煤流量， ， 分别表示煤流量的最型最大值；y表示。 92。 何仲波：带式输送机调速节能控制研究 第2期消耗电能，Y Y。 分别表示消耗电能的最型最大值； ， 表示归-化后的值。通过试验取得数据 2000组，取 1500组作为样本进行网络训练，剩余500组作为测试样本进行验证。这样就得到了-个网络模型，如图 2所示。

皮带速度(m ) 、 5 2 煤流量(100t/h)图2 带式输送机节能网络模型图3 智能模糊控制算法实际输煤过程中，煤流量是不均匀的，控制的 目标就是根据煤流量调整带式输送机速度 ，从而减少能源浪费，延长设备使用寿命。而煤流量通常检测的是输煤流线前-条带式输送机的煤流量 ，有-定的时间滞后。因此，对煤流量的确定，是-个模糊的概念。另外，带式输送机速度究竟该设置为多少最佳，也是-个模糊的概念。按照前面得到的模型，可以先根据煤流量，确定-个带式输送机速度，然后采用模糊控制，来控制带式输送机速度∝制系统如图3所示。

蛤定值 控制 输出 电机 皮带图3 模糊控制 系统框 图3.1 模糊控制输入量的确定选取运行速度偏差 、运行速度偏差变化率作为模糊控制器的输入量，控制器的输出量是变频器的控制电压u。运行速度偏差、运行速度偏差变化率、输出量的模糊语言变量为E、E。、u，因此便构成了-个二输入-输出的带式输送机输送机电气节能运行模糊控制器。

3.2 输入输出变量的模糊论域和模糊语言变量选定 E的论域为-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6；Ec的论域为-3，-2，-1，0，1，2，3；U的量化论域都是4，5，6，7，8，9，10。

E和 E 的语言变量为负大，负中，负小，零 ，正小，正中，正大 ，即NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB。

3.3 模糊变量赋值表的建立- 般来说，隶属函数的形状越陡，分辨率就越高，控制灵敏度也越高。相反，若隶属函数的变化很缓慢，则控制特性也较平缓，系统的稳定性较好。因此，在选择语言值的隶属函数时，-般在误差为零的附近区域，采用分辨率较高的隶属函数，而在误差较大的区域，为使系统具有良好的鲁棒性，常采用分辨率较低的隶属函数。图 4、图 5、图 6分别为速度偏差、速度偏差率，以及控制电压的隶属度函数。

dE图4 E的隶属函数dEe图5 E 的隶属函数dU图6 U的隶属函数3.4 带式输送机调速节能运行系统模糊控制规则的建立带式输送机调速节能模糊控制规则，-般是根据经验归纳总结得来的，这里所说的经验归纳法 ，就是凭借人的控制经验和直觉判断 ，经过加工调整后构成的模糊规则系统的方法。

选蓉制量变化的原则是：当误差大或较大时，选择控制量以眷消除误差为主；而当误差序较小时，选择控制量要注意防止超调。以系统的稳定性为主要出发点，根据带式输送机自动节能运行的要求，若带式输送机的运量增加，则输送机的带速相应增加，控制变频器的控制电压也随之增加。反之，则相反。总结这些模糊控制规则，得出模糊控制规则语句。

3.5 模糊判决模糊计算的结果是-个模糊向量即模糊子集，反应了控制语言的不同取值的-种组合，用于控制时需要将模糊量转化为精确量，判决出-精确的控第 2期 ·93·制量 ，这个过程称为模糊判决，即为反模糊化。其常用的方法有最大隶属度法、加权平均法和中位数法等，笔者采用加权平均法。

3.6 算法实现根据前面步骤，得到模糊控制规则表，存人PLC中。在每个控制周期中，将采样得来的实际测量误差E和E 计算得来的误差变化率经过量化转化，变成查表所需要的 E和 E。值 ，再与表中行与列相比较，可立即输出所需要的控制量 U，把查询结果再做输出处理，送给变频器，进行实时控制。其工作流程如图7所示。

(翌 1速度采样 1 图7 模糊控制算法流程4 结论由于带式输送机系统实际阻力分析比较复杂 ，而通过简单根据负载调速的方法，并不-定能达到节能的效果。运用神经网络首先建立带式输送机速度、流量与能耗之间的模型，而后采用模糊智能控制方法，可以大幅度降低带式输送机系统的电能消耗，减少设备的机械磨损，从而达到节能的效果，而且可延长带式输送机的使用寿命。