趙麗娟，王雅東，張美晨，金 鑫，劉宏梅

(1.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，遼寧 阜新 123000；2.遼寧省大型工礦裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧 阜新 123000)

我國(guó)90%的煤炭采用井工開采，其中復(fù)雜煤層的賦存量占總煤炭?jī)?chǔ)量的20%。采掘裝備智能化程度不高，導(dǎo)致我國(guó)煤礦開采災(zāi)害多、煤機(jī)適應(yīng)性不強(qiáng)、故障率高、效率低，提高煤機(jī)裝備的可靠性與適應(yīng)性是煤礦智能化發(fā)展的主要任務(wù)之一。采煤機(jī)是綜采工作面的核心裝備，當(dāng)采煤工作面可能存在夾矸層、硫化鐵硬結(jié)核、斷層、褶皺等復(fù)雜煤層條件時(shí)，其工況惡劣、環(huán)境復(fù)雜，被開采煤層的賦存條件、采煤機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)、動(dòng)力傳遞系統(tǒng)漸變的特征及其與煤巖相互作用關(guān)系等都會(huì)直接或間接影響采煤機(jī)截割煤巖的動(dòng)態(tài)過程。將煤巖截割狀態(tài)信息獲取、處理、識(shí)別等異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行多領(lǐng)域融合，研究煤巖截割狀態(tài)與機(jī)-電-液-控一體化的采煤機(jī)動(dòng)力傳遞系統(tǒng)導(dǎo)控機(jī)制，實(shí)現(xiàn)煤巖截割狀態(tài)的實(shí)時(shí)感知、精準(zhǔn)判別與決策控制，可有效提高采煤機(jī)對(duì)復(fù)雜煤層的適應(yīng)性，是實(shí)現(xiàn)綜采工作面智能化無人開采必要的基礎(chǔ)保障。國(guó)內(nèi)外諸多學(xué)者對(duì)采煤機(jī)高效截割及自適應(yīng)控制問題開展了研究，文獻(xiàn)[3]提出了滾筒的設(shè)計(jì)、轉(zhuǎn)速以及牽引速度和機(jī)身定位對(duì)截齒所受動(dòng)態(tài)載荷的影響；文獻(xiàn)[4]對(duì)不同形狀截齒在恒速下截割煤壁的過程進(jìn)行了數(shù)值模擬，研究煤巖截割特性；文獻(xiàn)[5-6]通過分析截割軸轉(zhuǎn)矩來反映不同的截割性能，從而對(duì)截割負(fù)載進(jìn)行測(cè)量；文獻(xiàn)[7]針對(duì)煤巖截割阻抗變化對(duì)采煤機(jī)運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，根據(jù)截割電機(jī)定子電流特征值實(shí)現(xiàn)煤層截割阻抗范圍的識(shí)別，并提出了采煤機(jī)電機(jī)調(diào)速控制方法；文獻(xiàn)[8]利用Matlab/Simulink建立了基于最佳運(yùn)動(dòng)參數(shù)匹配的采煤機(jī)調(diào)速系統(tǒng)，采用矢量控制實(shí)現(xiàn)了牽引速度與滾筒轉(zhuǎn)速對(duì)推薦速度的快速、準(zhǔn)確跟蹤；文獻(xiàn)[9]提出了基于截割路徑跟蹤和運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)的采煤機(jī)控制方法，以牽引速度調(diào)節(jié)和滾筒截割高度調(diào)節(jié)作為主要及次要控制手段，實(shí)現(xiàn)了采煤機(jī)穩(wěn)定、可靠運(yùn)行的控制；文獻(xiàn)[10]提出了截割路徑的記憶策略，以電機(jī)電流為輸入量，使用小波分解得到特征向量，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)煤巖截割狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別，結(jié)合截割危險(xiǎn)系數(shù)，獲得采煤機(jī)自適應(yīng)修正控制策略，提升了整機(jī)的高效性與安全性；文獻(xiàn)[11]通過降低滾筒截割速度、增加截割深度，獲得較高的采煤生產(chǎn)率，降低截割粉塵；文獻(xiàn)[12]根據(jù)截割電機(jī)的轉(zhuǎn)速和電流，運(yùn)用ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測(cè)量方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)截割載荷的預(yù)測(cè)，為采煤機(jī)高效截割控制奠定基礎(chǔ)；文獻(xiàn)[13]提出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)路徑記憶、跟蹤和自適應(yīng)控制3個(gè)階段的調(diào)控策略，并基于仿真驗(yàn)證了牽引調(diào)速-滾筒調(diào)高協(xié)同控制的可行性；文獻(xiàn)[14]利用震波CT煤層地質(zhì)探測(cè)技術(shù)構(gòu)建精細(xì)化三維GIS煤層地理信息系統(tǒng)，并在此基礎(chǔ)上開發(fā)了采煤機(jī)自適應(yīng)截割技術(shù)，實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)自動(dòng)調(diào)高和截割路徑自動(dòng)規(guī)劃；目前采煤工作面大多僅通過調(diào)節(jié)采煤機(jī)牽引速度實(shí)現(xiàn)其自適應(yīng)截割，但該現(xiàn)狀已嚴(yán)重影響采煤機(jī)綜合性能的發(fā)揮，制約著復(fù)雜煤層智能綜采的實(shí)現(xiàn)和煤炭工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。近年來，采用變頻調(diào)速技術(shù)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)筒轉(zhuǎn)速可調(diào)的技術(shù)需求與研究方法的提出，為采煤機(jī)牽引速度與滾筒轉(zhuǎn)速聯(lián)合調(diào)控的實(shí)現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。

復(fù)雜煤層賦存條件下，采煤機(jī)螺旋滾筒截割煤巖時(shí)的動(dòng)態(tài)過程極其復(fù)雜。以往的煤巖截割研究中大多忽略了采煤機(jī)螺旋滾筒與煤巖體間的雙向耦合作用，所構(gòu)建的理論分析模型通常偏離工程實(shí)際；在對(duì)采煤機(jī)控制系統(tǒng)研究中，大多基于Simulink建立采煤機(jī)控制系統(tǒng)模型，并以理想值作為輸入信號(hào)模擬不同煤巖截割阻抗值，得到的仿真結(jié)果過于理想，相比于實(shí)際煤巖截割獲得的研究結(jié)果有所出入；在特定煤層賦存條件下采煤機(jī)的工作性能取決于其運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)的合理匹配及滾筒高度的最優(yōu)控制，而現(xiàn)階段對(duì)采煤機(jī)牽引速度、滾筒轉(zhuǎn)速及高度聯(lián)合調(diào)控的研究比較薄弱。實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)法雖然在一定程度上能夠提高模擬煤巖截割過程的真實(shí)性，但試驗(yàn)臺(tái)的搭建耗時(shí)長(zhǎng)，試驗(yàn)樣機(jī)一旦確定，其結(jié)構(gòu)難以改變，且所搭建煤巖試樣的多樣性亦受限制，很難實(shí)現(xiàn)對(duì)其應(yīng)用的普適性研究。

筆者基于虛擬樣機(jī)技術(shù)、模糊控制技術(shù)，結(jié)合數(shù)據(jù)自適應(yīng)加權(quán)融合算法、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，采用多領(lǐng)域建模與協(xié)同仿真方法，構(gòu)建機(jī)-電-液-控一體化的采煤機(jī)自適應(yīng)截割控制系統(tǒng)，研究復(fù)雜煤層條件下煤巖截割狀態(tài)與采煤機(jī)動(dòng)力傳遞系統(tǒng)導(dǎo)控機(jī)制，實(shí)現(xiàn)煤巖截割狀態(tài)的實(shí)時(shí)感知、精準(zhǔn)判別與決策控制，以提高采煤機(jī)對(duì)復(fù)雜煤層的適應(yīng)性和動(dòng)態(tài)可靠性，促進(jìn)煤礦智能化的發(fā)展進(jìn)程。

1 采煤機(jī)自適應(yīng)截割系統(tǒng)架構(gòu)

以采煤機(jī)自適應(yīng)截割為主要研究?jī)?nèi)容，制定其控制策略的技術(shù)路線(圖1，其中，分別為采煤機(jī)牽引速度和滾筒轉(zhuǎn)速)，以此搭建采煤機(jī)自適應(yīng)截割控制系統(tǒng)。

圖1 采煤機(jī)自適應(yīng)截割控制策略技術(shù)路線Fig.1 Technical route ofstudy on self-adaptive cutting control strategy of shearer

基于EDEM建立復(fù)雜煤層離散元煤壁模型，利用RecurDyn建立采煤機(jī)剛?cè)狁詈蟿?dòng)力學(xué)仿真模型，并基于接口技術(shù)(DEM-MFBD)構(gòu)建EDEM-RecurDyn剛?cè)狁詈喜擅簷C(jī)截割煤巖雙向耦合機(jī)械系統(tǒng)模型，基于AMEsim建立液壓調(diào)高系統(tǒng)模型，并與EDEM-RecurDyn雙向耦合仿真模型集成；基于Simulink建立-協(xié)同調(diào)速、自適應(yīng)調(diào)高控制系統(tǒng)模型和電機(jī)系統(tǒng)模型；基于軟件間接口實(shí)現(xiàn)EDEM-RecurDyn-AMEsim-Simulink的耦合，搭建采煤機(jī)自適應(yīng)截割控制系統(tǒng)并進(jìn)行仿真；以協(xié)同仿真特征信號(hào)數(shù)據(jù)流為主線，實(shí)現(xiàn)對(duì)采煤機(jī)截割煤巖動(dòng)態(tài)過程的感知，并利用數(shù)據(jù)自適應(yīng)加權(quán)融合算法對(duì)特征信號(hào)融合處理，基于特征參數(shù)融合值，利用模糊控制器實(shí)現(xiàn)煤巖截割狀態(tài)識(shí)別。以采煤機(jī)綜合性能最優(yōu)為目標(biāo)，并根據(jù)截割狀態(tài)識(shí)別結(jié)果及改進(jìn)的MOGWO獲取-協(xié)同調(diào)速和自適應(yīng)調(diào)高的最優(yōu)參數(shù)組合，將控制指令傳輸至Simulink控制系統(tǒng)作為決策目標(biāo)值的輸入，實(shí)現(xiàn)對(duì)EDEM-RecurDyn-AMEsim耦合仿真模型的自適應(yīng)控制，基于物理試驗(yàn)驗(yàn)證控制策略的可行性與準(zhǔn)確性。

2 采煤機(jī)自適應(yīng)截割控制系統(tǒng)多領(lǐng)域建模

采煤機(jī)截割煤巖是一個(gè)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)過程，應(yīng)充分發(fā)揮不同領(lǐng)域仿真軟件的優(yōu)勢(shì)，搭建精度高、便于信息傳遞的協(xié)同仿真模型。

2.1 采煤機(jī)自適應(yīng)截割機(jī)-液系統(tǒng)模型構(gòu)建

以MG2×55/250-BWD型薄煤層采煤機(jī)為工程對(duì)象，基于Pro/E建立其各零部件三維實(shí)體模型并進(jìn)行虛擬裝配后導(dǎo)入RecurDyn中，添加零部件間的約束，并對(duì)直接參與截割的螺旋滾筒進(jìn)行柔性化處理，最終建立RecurDyn環(huán)境下的采煤機(jī)剛?cè)狁詈蟿?dòng)力學(xué)仿真模型，如圖2所示。

圖2 采煤機(jī)剛?cè)狁詈蟿?dòng)力學(xué)仿真模型Fig.2 Rigid-flexible coupling dynamics simulation model of shearer

結(jié)合文獻(xiàn)[18]采煤機(jī)自適應(yīng)液壓調(diào)高控制系統(tǒng)的各組成部分，基于AMEsim環(huán)境建立采煤機(jī)調(diào)高液壓系統(tǒng)模型，如圖3所示。圖3中3條紅色虛線分別為AMEsim模型的2個(gè)輸入端及1個(gè)輸出端，將調(diào)高液壓缸的活塞位移定義為輸出，由AMEsim 輸入到 Simulink中；將調(diào)高油缸作用力′作為輸入作用到AMEsim中的液壓缸活塞上，另一個(gè)輸入為實(shí)現(xiàn)調(diào)高液壓系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整的電壓信號(hào)，其控制閥口開關(guān)及開口大小，供給調(diào)高油缸穩(wěn)定的流量，并推動(dòng)油缸活塞移動(dòng)，實(shí)現(xiàn)搖臂及滾筒升降。

圖3 采煤機(jī)電液比例調(diào)高液壓系統(tǒng)AMEsim模型Fig.3 AMEsim model of the hydraulic system of the shearer electro-hydraulic proportional height adjustment

2.2 EDEM煤壁模型構(gòu)建

為使所構(gòu)建的EDEM煤壁模型能較真實(shí)地模擬實(shí)際煤壁，以兗州煤業(yè)集團(tuán)楊村煤礦4602工作面地質(zhì)條件為依據(jù)，該煤層賦含硫化鐵硬結(jié)核和多種類型夾矸，主要類型為鋁質(zhì)煤巖、灰色煤巖、砂質(zhì)巖，夾矸層厚度在51～246 mm，平均厚度為198 mm，位置大多處于煤層中部，頂板為石灰?guī)r，由于受煤層滑移的影響，滾筒存在截割頂板情況。研究發(fā)現(xiàn)，可將硫化鐵硬結(jié)核視為夾矸的一種特殊存在形式。將含夾矸煤層采用等級(jí)劃分法對(duì)煤巖體按堅(jiān)固性系數(shù)進(jìn)行劃分(圖4)，分為Ⅰ～Ⅵ 6個(gè)等級(jí)，以沙子、水泥、石膏、白灰和水為原料，以模擬煤巖試樣堅(jiān)固性系數(shù)為指標(biāo)，通過改變5種原料的配比，使試樣的力學(xué)性能發(fā)生改變，以模擬堅(jiān)固性系數(shù)為6個(gè)等級(jí)區(qū)間節(jié)點(diǎn)的含夾矸煤巖，部分試樣如圖5所示。按測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)對(duì)含夾矸煤巖進(jìn)行單軸壓縮物理力學(xué)性能測(cè)試(表1)。利用離散元法建立煤壁模型時(shí)，煤壁的整體物理力學(xué)特性與煤巖顆粒間黏結(jié)力學(xué)參數(shù)相關(guān)，利用單軸壓縮等力學(xué)特性試驗(yàn)進(jìn)行離散元模擬仿真能夠建立顆粒黏結(jié)力學(xué)參數(shù)與物理力學(xué)特性之間的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)顆粒間黏結(jié)力學(xué)參數(shù)的標(biāo)定，使得所建煤壁模型與真實(shí)含夾矸煤層力學(xué)性能具有一致性，煤巖試樣單軸壓縮仿真破壞過程和部分顆粒間黏結(jié)力學(xué)參數(shù)標(biāo)定結(jié)果如圖6、表2所示。

圖4 煤巖體按堅(jiān)固性系數(shù)等級(jí)劃分Fig.4 Classification of the firmness coefficient of coal and rock

圖5 模擬煤巖試樣Fig.5 Simulated coal and rock model

煤巖顆粒之間選用Hertz-Mindlin with bonding模型，基于單軸壓縮仿真試驗(yàn)標(biāo)定的煤巖顆粒間黏結(jié)參數(shù)，使用半徑為12 mm的顆粒建立煤壁模型，如圖7所示；賦含夾矸層、硫化鐵硬結(jié)核、斷層、頂板滑移的煤壁模型可參見文獻(xiàn)[21-22]。

表1 模擬煤巖試樣力學(xué)性能參數(shù)

圖6 煤巖試樣單軸壓縮破壞過程Fig.6 Failure of coal and rock under uniaxial compression

表2 顆粒間黏結(jié)力學(xué)參數(shù)

2.3 采煤機(jī)剛?cè)狁詈咸摂M樣機(jī)截割煤壁雙向耦合模型構(gòu)建

煤巖截割、破碎是多因素耦合作用的結(jié)果。工作機(jī)構(gòu)的幾何參數(shù)、采煤機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)以及漸變的特征、被截割煤巖的賦存條件、螺旋滾筒與煤巖相互作用關(guān)系等都會(huì)直接或間接地影響采煤機(jī)的截割破碎過程及其動(dòng)力學(xué)特性，采用DEM-MFBD雙向耦合機(jī)制，基于EDEM和RecurDyn的接口構(gòu)建采煤機(jī)剛?cè)狁詈咸摂M樣機(jī)截割各向異性復(fù)雜離散元煤壁雙向耦合模型，耦合計(jì)算原理如圖8所示。

圖7 含夾矸離散元煤壁模型Fig.7 Discrete coal wall model with gangue

EDEM-RecurDyn的雙向耦合是在EDEM每一個(gè)時(shí)間步內(nèi)，RecurDyn將耦合零部件每個(gè)時(shí)間步內(nèi)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)傳遞給EDEM中相應(yīng)的耦合零部件，在EDEM中重新計(jì)算耦合零部件位置變動(dòng)對(duì)于顆粒的影響，包括受力、運(yùn)動(dòng)參數(shù)等；EDEM根據(jù)離散元理論，計(jì)算出顆粒作用在耦合部件的力及力矩并將其傳遞給RecurDyn；RecurDyn根據(jù)多體動(dòng)力學(xué)理論重新計(jì)算耦合部件的動(dòng)力學(xué)參數(shù)，至此完成了一個(gè)時(shí)間步內(nèi)的雙向耦合，如此循環(huán)。

螺旋滾筒是采煤機(jī)的工作機(jī)構(gòu)，為在不影響聯(lián)合仿真結(jié)果的前提下縮短仿真時(shí)間，利用RecurDyn中“External SPI”菜單下的“Walls”將螺旋滾筒以.wall文件形式導(dǎo)出，利用EDEM環(huán)境下的“Import Geometry from RecurDyn”命令導(dǎo)入生成的螺旋滾筒.wall文件，仿真步長(zhǎng)設(shè)置為Rayleigh時(shí)間步長(zhǎng)的15%～25%，進(jìn)入仿真界面開啟耦合按鈕，至此，完成EDEM-RecurDyn耦合仿真相關(guān)操作，EDEM-RecurDyn耦合仿真界面如圖9所示，以采煤機(jī)前滾筒截割復(fù)雜煤壁狀態(tài)為研究對(duì)象，其截割仿真狀態(tài)如圖10所示。

圖8 EDEM-RecurDyn耦合計(jì)算原理Fig.8 EDEM-RecurDyn coupling calculation principle

圖9 EDEM-RecurDyn耦合仿真界面Fig.9 EDEM-RecurDyn coupling simulation interface

圖10 EDEM-RecurDyn雙向耦合仿真狀態(tài)Fig.10 State picture of EDEM-RecurDyn bi-directional coupling simulation

2.4 雙向耦合仿真可行性驗(yàn)證

基于EDEM-RecurDyn雙向耦合仿真獲取的特征信息與煤巖截割物理試驗(yàn)獲得的特征信息吻合程度，決定了基于該方法研究采煤機(jī)自適應(yīng)截割控制的理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值，據(jù)此通過采煤機(jī)綜合試驗(yàn)臺(tái)對(duì)基于EDEM-RecurDyn雙向耦合仿真的可行性與結(jié)果準(zhǔn)確性進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。

圖11 基于仿真和試驗(yàn)的滾筒振動(dòng)特性Fig.11 Drum vibration characteristics based on simulation and experiment

基于相似理論搭建與圖7的EDEM煤壁模型相一致的試驗(yàn)煤壁模型，以采煤機(jī)牽引速度為4 m/min、螺旋滾筒轉(zhuǎn)速為90 r/min進(jìn)行模擬仿真與試驗(yàn)截割，并以截割過程中螺旋滾筒截割阻力方向振動(dòng)特性為驗(yàn)證指標(biāo)，獲取2者時(shí)域信號(hào)結(jié)果如圖11所示，振動(dòng)特性特征值統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表3，其中振動(dòng)特性的試驗(yàn)值通過安裝于滾筒上的三向振動(dòng)加速度傳感器獲得，傳感器裝置如圖12所示。

表3 滾筒振動(dòng)特性特征值

圖12 振動(dòng)加速度傳感器及其布置Fig.12 vibration acceleration sensor and its arrangement

對(duì)比分析圖11中滾筒振動(dòng)特性曲線及表3滾筒振動(dòng)特性特征值可知：2者的滾筒振動(dòng)特性波形呈高度一致性，僅在振動(dòng)幅度上仿真值略大于試驗(yàn)值，滾筒振動(dòng)特性特征值的最大相對(duì)誤差僅為4.71%，處于合理范圍內(nèi)，綜上，驗(yàn)證了基于EDEM-RecurDyn雙向耦合仿真的可行性與結(jié)果的可靠性。

3 采煤機(jī)自適應(yīng)截割最優(yōu)決策與控制

3.1 基于改進(jìn)的MOGWO算法的最優(yōu)決策方案

最優(yōu)決策方案的選擇依賴于采煤機(jī)的截割狀態(tài)及其綜合性能指標(biāo)。不同煤層賦存條件下使采煤機(jī)綜合性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)的運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)組合的獲取至關(guān)重要，通過選取圖4各等級(jí)區(qū)間中點(diǎn)對(duì)應(yīng)的煤巖堅(jiān)固性系數(shù)及=9(視為“堅(jiān)硬煤巖層或硬結(jié)核”)對(duì)采煤機(jī)牽引速度和滾筒轉(zhuǎn)速進(jìn)行優(yōu)化，假定當(dāng)識(shí)別到煤巖堅(jiān)固性系數(shù)>7時(shí)，首先考略滾筒可能截割煤層頂板，為保證采煤機(jī)具有最優(yōu)性能及其關(guān)鍵零部件安全可靠運(yùn)行，需結(jié)合自適應(yīng)調(diào)高策略避開頂板，以滾筒調(diào)高過程中其振動(dòng)特性波動(dòng)情況判斷其是否處于截頂狀態(tài)，反之判定為截割堅(jiān)硬煤巖層或硬結(jié)核狀態(tài)，將僅通過-協(xié)同調(diào)速實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)截割。以獲取采煤機(jī)綜合性能最優(yōu)為目標(biāo)，基于改進(jìn)的MOGWO算法尋求采煤機(jī)最優(yōu)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)組合。根據(jù)煤巖體堅(jiān)固性系數(shù)等級(jí)劃分范圍，建立采煤機(jī)不同和下煤巖體堅(jiān)固性系數(shù)分別為1.5,2.5,3.5,4.5,5.5,6.5和9.0時(shí)采煤機(jī)各項(xiàng)性能指標(biāo)的評(píng)價(jià)模型，并以=45工況為例進(jìn)行說明。

..多目標(biāo)優(yōu)化模型構(gòu)建

采煤機(jī)綜合性能指標(biāo)包括切削面積、生產(chǎn)率、裝煤率、截割比能耗、截割阻力和載荷波動(dòng)系數(shù)等，利用采煤機(jī)滾筒輔助設(shè)計(jì)及載荷計(jì)算軟件分別建立其性能指標(biāo)評(píng)價(jià)模型。

切削面積(,mm)評(píng)價(jià)模型：

(1)

生產(chǎn)率(,t/h)評(píng)價(jià)模型：

()=5061

(2)

裝煤率(，%)評(píng)價(jià)模型：

(3)

截割比能耗(,kW·h/m)評(píng)價(jià)模型：

(4)

截割阻力(，N)評(píng)價(jià)模型：

(5)

載荷波動(dòng)系數(shù)(,無量綱)評(píng)價(jià)模型：

(6)

選取采煤機(jī)和為設(shè)計(jì)變量，則

=(,)=(,)

(7)

以切削面積、生產(chǎn)率和裝煤率最大，截割比能耗、截割阻力和載荷波動(dòng)系數(shù)最小為目標(biāo)，考慮工程實(shí)際中采煤機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)(和)的取值范圍、截割功率及裝煤能力的約束構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型(式(8))。

(8)

式中，為螺旋滾筒總力矩，N·m；為機(jī)械效率；為電機(jī)額定功率，kW；，分別為理論落煤量和理論裝煤量，t/h。

..最優(yōu)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)組合求解

MOGWO作為智能優(yōu)化算法，其設(shè)計(jì)理念是根據(jù)灰狼種群等級(jí)制度劃分情況及狩獵行為，并以數(shù)學(xué)表達(dá)式的形式對(duì)其進(jìn)行表達(dá)。首先在搜索空間內(nèi)依據(jù)等級(jí)制度隨機(jī)產(chǎn)生具有特定比例的一群灰狼，分別將α-灰狼、β-灰狼和δ-灰狼視為最優(yōu)解、次優(yōu)解和第三最優(yōu)解，ω-灰狼視為候選解，然后由α-灰狼、β-灰狼和δ-灰狼來負(fù)責(zé)估計(jì)獵物的位置，ω-灰狼則跟隨著α-灰狼、β-灰狼和δ-灰狼的位置不斷調(diào)整自己與獵物之間的位置，進(jìn)而通過搜尋獵物、包圍獵物和攻擊獵物來完成獵物的捕獲(優(yōu)化)，最終獲得一組Pareto最優(yōu)解。

為了提高M(jìn)OGWO算法的全局搜索能力和優(yōu)化精度，采用佳點(diǎn)集初始化種群對(duì)MOGWO算法進(jìn)行改進(jìn)，圖13為利用隨機(jī)法和佳點(diǎn)集方法在二維搜索空間中生成所設(shè)定的初始種群個(gè)體分布示意。

對(duì)比分析圖13可見：基于隨機(jī)法生成的初始種群個(gè)體不能均勻遍歷整個(gè)搜索空間，分布的隨機(jī)性較強(qiáng)；而佳點(diǎn)集方法生成的初始種群個(gè)體在搜索空間內(nèi)分布均勻，豐富了初始種群個(gè)體的多樣性，為MOGWO算法的全局搜索奠定基礎(chǔ)，改進(jìn)的MOGWO算法流程如圖14所示。

結(jié)合改進(jìn)的MOGWO算法流程設(shè)置基本參數(shù)，初始化狼群規(guī)模=100，Archive種群規(guī)模=50，輪盤賭系數(shù)=2，最大迭代次數(shù)=1 000，進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，得到50組Pareto最優(yōu)解(表4)。

圖13 生成初始種群Fig.13 Generate initial population

圖14 改進(jìn)的MOGWO算法流程Fig.14 Improved MOGWO algorithm flow

表4 采煤機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)最優(yōu)組合

基于TOPSIS法對(duì)得到的50組Pareto最優(yōu)解進(jìn)行相對(duì)優(yōu)劣的評(píng)價(jià)，得到不同煤巖體堅(jiān)固性系數(shù)等級(jí)下所對(duì)應(yīng)的一組最優(yōu)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)組合。同理，計(jì)算其他5組煤巖堅(jiān)固性系數(shù)等級(jí)及=9條件下的最優(yōu)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)，最終得到采煤機(jī)截割不同堅(jiān)固性系數(shù)等級(jí)煤巖時(shí)的最優(yōu)牽引速度和滾筒轉(zhuǎn)速見表5。

表5 不同等級(jí)煤巖堅(jiān)固性系數(shù)下最優(yōu)牽引速度和滾筒轉(zhuǎn)速

..算法性能對(duì)比驗(yàn)證分析

為驗(yàn)證改進(jìn)的MOGWO算法的性能，同時(shí)選取未改進(jìn)的MOGWO算法、NSGA-Ⅱ算法進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，其中未改進(jìn)的MOGWO算法的參數(shù)設(shè)置按3.1.2節(jié)選取，NSGA-Ⅱ算法種群規(guī)模為50，進(jìn)化代數(shù)為1 000，交叉概率為0.1，變異概率為0.2，以所獲得的Pareto解分布情況作為性能評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果如圖15所示。

圖15 不同優(yōu)化算法對(duì)應(yīng)的 Pareto圖Fig.15 Pareto chart corresponding to the different optimization algorithm

由圖15可見，經(jīng)3種算法優(yōu)化后Pareto最優(yōu)解的分布情況：NSGA-Ⅱ算法的Pareto最優(yōu)解覆蓋范圍較廣，但連續(xù)性較差，分布不均勻；未改進(jìn)的MOGWO算法的Pareto最優(yōu)解分布的連續(xù)性較好，但因初始種群個(gè)體在搜索空間內(nèi)分布的隨機(jī)性較強(qiáng)，個(gè)體分布不能均勻遍歷整個(gè)搜索空間；而經(jīng)改進(jìn)的MOGWO算法的Pareto最優(yōu)解比較均勻、多樣性較好，這是由于佳點(diǎn)集方法生成的初始種群個(gè)體在搜索空間內(nèi)分布均勻，豐富了初始種群個(gè)體的多樣性，其能為MOGWO算法的全局搜索奠定基礎(chǔ)。

3.2 基于模糊控制的煤巖截割狀態(tài)識(shí)別

..最優(yōu)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)下煤巖截割狀態(tài)數(shù)據(jù)庫構(gòu)建

當(dāng)采煤機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)一定時(shí)，煤巖體堅(jiān)固性系數(shù)是影響采煤機(jī)螺旋滾筒及搖臂等部件振動(dòng)特性的主要因素，采煤機(jī)截割部作為直接截割煤巖體和煤巖截割過程中變形及振動(dòng)最劇烈的部件，能夠在一定程度上反映煤巖截割狀態(tài)，運(yùn)用數(shù)據(jù)自適應(yīng)加權(quán)LMS算法對(duì)采煤機(jī)螺旋滾筒及搖臂的時(shí)域振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行融合處理，將采樣時(shí)間(3 s)內(nèi)2者的振動(dòng)信號(hào)歸一化并融合為一個(gè)特征值，據(jù)此實(shí)現(xiàn)最優(yōu)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)下煤巖截割狀態(tài)數(shù)據(jù)庫構(gòu)建。

以煤巖體堅(jiān)固性系數(shù)范圍Ⅲ時(shí)采煤機(jī)最優(yōu)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)(=4.13 m/min，=84.36 r/min)為例，采煤機(jī)以上述牽引速度和滾筒轉(zhuǎn)速截割各堅(jiān)固性系數(shù)區(qū)間節(jié)點(diǎn)及=9(模擬頂板及堅(jiān)硬煤巖)的離散元煤壁模型，采樣頻率為2 000 Hz，步長(zhǎng)為0.001 5 s，受篇幅限制，僅列出截割堅(jiān)固性系數(shù)=3煤巖體時(shí)螺旋滾筒及搖臂在截割阻力方向的振動(dòng)加速度時(shí)域信號(hào)，如圖16所示，并僅對(duì)此工況下振動(dòng)加速度時(shí)域信號(hào)的融合過程進(jìn)行詳細(xì)敘述。

圖16 螺旋滾筒及搖臂振動(dòng)加速度時(shí)域信號(hào)Fig.16 Time domain signal of vibration acceleration of spiral drum and rocker arm

由圖16可知，螺旋滾筒及搖臂的振動(dòng)加速度時(shí)域信號(hào)中存在一些疏失誤差數(shù)據(jù)點(diǎn)，采用格羅貝斯判據(jù)對(duì)其予以剔除，同時(shí)為避免大數(shù)據(jù)掩蓋小數(shù)據(jù)，按式(9)對(duì)信號(hào)進(jìn)行歸一化處理。

(9)

基于算術(shù)平均值與分批估計(jì)對(duì)剔除疏失誤差后的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合預(yù)處理，將螺旋滾筒及搖臂的振動(dòng)加速度時(shí)域信號(hào)在采樣周期內(nèi)分為2個(gè)小組，融合過程如式(10)～(12)所示。

(10)

根據(jù)分批估計(jì)理論，計(jì)算振動(dòng)加速度時(shí)域信號(hào)融合值的方差為

(11)

式中，為測(cè)量方程的系數(shù)矩陣；為測(cè)量噪音的協(xié)方差；=∞。

分組數(shù)據(jù)的融合預(yù)處理值為

(12)

分別計(jì)算螺旋滾筒及搖臂的振動(dòng)加速度時(shí)域信號(hào)融合預(yù)處理值及方差，結(jié)果見表6。

表6 融合預(yù)處理后的數(shù)據(jù)

基于LMS 算法對(duì)經(jīng)過融合預(yù)處理的數(shù)據(jù)值以自適應(yīng)的方式融合處理，使融合后的數(shù)據(jù)總均方誤差最小，達(dá)到最優(yōu)融合的效果，自適應(yīng)加權(quán)融合計(jì)算如式(13)～(14)所示。

引入加權(quán)因子得到數(shù)據(jù)融合值acc為

(13)

式中，為加權(quán)因子；為待融合處理數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，取=2。

總均方誤差為

(14)

同理，統(tǒng)計(jì)截割其余7種堅(jiān)固性系數(shù)離散元煤壁模型的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)并計(jì)算得出其融合值，以此融合值為依據(jù)，建立該運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)下的數(shù)據(jù)庫Data作為煤巖截割狀態(tài)識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)(表7)。

利用上述方法可得到，采煤機(jī)基于其他6種最優(yōu)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)分別截割8個(gè)堅(jiān)固性系數(shù)離散元煤壁模型時(shí)的螺旋滾筒及搖臂振動(dòng)加速度時(shí)域信號(hào)融合值數(shù)據(jù)庫Data，Data，Data，Data，Data和Data。

表7 最優(yōu)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)下螺旋滾筒及搖臂振動(dòng)加速度時(shí)域信號(hào)融合值數(shù)據(jù)庫DataⅢ

..煤巖截割狀態(tài)模糊識(shí)別控制器設(shè)計(jì)

結(jié)合表7以振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)融合值acc為輸入，值域?yàn)閇0.1，0.9]；以煤巖體堅(jiān)固性系數(shù)范圍為輸出，值域?yàn)閇1，9]；設(shè)置論域數(shù)量為7，輸入輸出均選擇trapmf型隸屬度函數(shù)，如圖17所示；模糊規(guī)則見表8；建立單輸入單輸出模糊識(shí)別控制器C，同理建立C，C，C，C，C及C控制器。

圖17 控制器CⅢ隸屬度函數(shù)Fig.17 Membership function of controller CⅢ

表8 模糊控制規(guī)則(CⅢ)

3.3 采煤機(jī)自適應(yīng)截割控制系統(tǒng)模型構(gòu)建

在對(duì)煤巖體堅(jiān)固性系數(shù)進(jìn)行等級(jí)劃分和截割狀態(tài)識(shí)別以及采煤機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)分級(jí)多目標(biāo)優(yōu)化的基礎(chǔ)上，制定控制策略并基于Simulink搭建自適應(yīng)截割控制系統(tǒng)模型，實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)自適應(yīng)截割控制。

考慮煤巖的非均質(zhì)性和不連續(xù)性等因素，假設(shè)煤巖體堅(jiān)固性系數(shù)等級(jí)間可隨機(jī)變化(圖18)。

圖18 煤巖體堅(jiān)固性系數(shù)等級(jí)變化情況Fig.18 Change of coal rock firmness coefficients grade

采煤機(jī)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)截割控制的關(guān)鍵在于基于煤巖體堅(jiān)固性系數(shù)等級(jí)識(shí)別結(jié)果制定的自適應(yīng)截割控制策略。當(dāng)煤巖體堅(jiān)固性系數(shù)<7時(shí)，僅采用-協(xié)同調(diào)速實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)截割，即僅對(duì)采煤機(jī)牽引速度和滾筒轉(zhuǎn)速進(jìn)行調(diào)節(jié)，保持當(dāng)前調(diào)高油缸活塞位移不變；當(dāng)煤巖體堅(jiān)固性系數(shù)>7時(shí)，可能存在2種截割狀態(tài)，分別為截頂狀態(tài)和截堅(jiān)硬煤巖層或硬結(jié)核狀態(tài)，此時(shí)需要對(duì)截割狀態(tài)進(jìn)行判斷，若為前者，需采用-協(xié)同調(diào)速與自適應(yīng)調(diào)高聯(lián)調(diào)的方式實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)自適應(yīng)截割，即對(duì)采煤機(jī)牽引速度和滾筒轉(zhuǎn)速進(jìn)行調(diào)節(jié)的同時(shí)，調(diào)整當(dāng)前調(diào)高油缸活塞位移，使得滾筒下降，避開頂板進(jìn)行截割；若為后者，為保證采煤機(jī)動(dòng)態(tài)可靠性，需按照“堅(jiān)硬煤巖層或硬結(jié)核”下獲取的最優(yōu)-組合協(xié)同調(diào)速實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)截割。根據(jù)3.2.2節(jié)建立的模糊識(shí)別控制器與多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果的對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行合理匹配，輸出不同工況下最優(yōu)采煤機(jī)，及調(diào)高液壓缸活塞位移變化情況，據(jù)此形成采煤機(jī)自適應(yīng)截割控制策略如圖19所示。

圖19 采煤機(jī)自適應(yīng)截割控制策略Fig.19 Self-adaptive cutting control strategy of Shearer

以采煤機(jī)自適應(yīng)截割控制策略為指導(dǎo)，結(jié)合基于多目標(biāo)優(yōu)化制定的最優(yōu)決策方案，基于自適應(yīng)加權(quán)融合得到的特征數(shù)據(jù)庫及基于模糊理論輸出的煤巖堅(jiān)固性系數(shù)識(shí)別結(jié)果在Simulink中搭建采煤機(jī)自適應(yīng)截割控制系統(tǒng)模型，如圖20所示。

由圖20可知，采煤機(jī)自適應(yīng)截割Simulink控制系統(tǒng)模型主要由7個(gè)模塊組成。信號(hào)處理模塊(Signal processing)實(shí)現(xiàn)對(duì)來自EDEM-RecurDyn的采煤機(jī)螺旋滾筒及搖臂的時(shí)域振動(dòng)信號(hào)信息的采樣、歸一化處理及數(shù)據(jù)自適應(yīng)加權(quán)融合處理，為截割狀態(tài)模糊識(shí)別提供數(shù)據(jù)流；模糊控制模塊(Fuzzy Logic Controller)接受來自信號(hào)處理模塊的融合數(shù)據(jù)并基于模糊識(shí)別控制器實(shí)現(xiàn)截割狀態(tài)的判斷，根據(jù)煤巖體堅(jiān)固性系數(shù)范圍等級(jí)劃分情況，采用7個(gè)模糊識(shí)別控制器；控制決策模塊(Control decision)分為調(diào)速控制模塊(-Control decision)與調(diào)高控制決策模塊(Height Control decision)，前者根據(jù)多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果及煤巖體堅(jiān)固性系數(shù)識(shí)別結(jié)果為仿真過程提供最優(yōu)-組合；調(diào)高控制決策根據(jù)識(shí)別結(jié)果給定調(diào)高液壓缸活塞伸縮距離目標(biāo)值；控制策略選擇模塊(Control strategy selection sub module)實(shí)現(xiàn)對(duì)滾筒截頂及截割堅(jiān)硬煤巖層的判斷及采煤機(jī)牽引速度、滾筒轉(zhuǎn)速調(diào)控順序及2者與調(diào)高油缸活塞伸縮調(diào)節(jié)速率的控制，其子模型如圖21所示，筆者主要對(duì)-同時(shí)調(diào)控及牽引速度優(yōu)先于滾筒轉(zhuǎn)速的順序調(diào)控策略進(jìn)行研究，，和為根據(jù)截割工況設(shè)定的初始參數(shù)，Switch for，和為參數(shù)選擇開關(guān)，在前3 s采煤機(jī)均以初始參數(shù)進(jìn)行截割，3 s后以接收Output n caculation輸出的轉(zhuǎn)速進(jìn)行截割，Data Store Memory for，和能夠存儲(chǔ)采煤機(jī)的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)，便于與運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)目標(biāo)值進(jìn)行比較判斷調(diào)控的進(jìn)程；Delay for/和Switch for/共同作用能夠?qū)崿F(xiàn)采煤機(jī)牽引速度、滾筒轉(zhuǎn)速調(diào)控順序的控制；Output/caculation以/實(shí)時(shí)目標(biāo)值及其與最終目標(biāo)值的差值為輸入，根據(jù)2者取值情況更新計(jì)算采煤機(jī)實(shí)時(shí)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)并傳遞至DDPG自適應(yīng)調(diào)節(jié)子模塊；為減小調(diào)高過程液壓缸所受的沖擊，采用勻加速—?jiǎng)蛩佟獎(jiǎng)驕p速活塞位移調(diào)整策略；Delay Line和Fluc以接收于RecurDyn傳遞的滾筒截割阻力方向振動(dòng)加速度信號(hào)為基礎(chǔ)，計(jì)算得出采樣周期(2 s)內(nèi)滾筒振動(dòng)加速度波動(dòng)系數(shù)，并將其值實(shí)時(shí)存儲(chǔ)至Data Store Memory for Fluc中，通過對(duì)比波動(dòng)系數(shù)的變化趨勢(shì)以進(jìn)一步判斷煤巖截割狀態(tài)。若在調(diào)高過程中波動(dòng)系數(shù)持續(xù)減小，則認(rèn)為此時(shí)處于截頂狀態(tài)，按照原定的調(diào)高策略繼續(xù)調(diào)整；反之若波動(dòng)系數(shù)持續(xù)恒定或增大，則可判定此時(shí)處于截割硬質(zhì)煤巖或硬結(jié)核狀態(tài)，需將液壓缸活塞位移向初始值調(diào)整的同時(shí)按截割堅(jiān)硬煤巖或硬結(jié)核下最優(yōu)的-參數(shù)組合協(xié)同調(diào)控，從而實(shí)現(xiàn)滾筒截頂和截堅(jiān)硬煤巖層或硬結(jié)核的區(qū)分。通過多次仿真能夠確定將截頂和截堅(jiān)硬煤巖或硬結(jié)核區(qū)分開所需的最短采樣周期為2 s。狀態(tài)確定模塊(State determination)結(jié)合當(dāng)前采煤機(jī)牽引速度、滾筒轉(zhuǎn)速及調(diào)高油缸位移信息確定當(dāng)前煤巖截割狀態(tài)；狀態(tài)選擇開關(guān)模塊(State discrimination)根據(jù)截割工況的變化選擇不同模糊控制模塊。深度確定性策略梯度算法具有復(fù)雜工況條件下自學(xué)習(xí)、自整定、自適應(yīng)能力，非常適用于非線性強(qiáng)、工況復(fù)雜且具有連續(xù)動(dòng)作空間問題的采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)控系統(tǒng)，可有效解決傳統(tǒng)優(yōu)化控制算法響應(yīng)速度和跟蹤性能不好等問題。筆者將DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)控制器應(yīng)用于截割-牽引電機(jī)協(xié)同調(diào)速和滾筒高度自適應(yīng)調(diào)節(jié)中實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)的自適應(yīng)控制，DDPG自適應(yīng)調(diào)節(jié)子模塊的Simulink模型如圖22所示，其創(chuàng)建及訓(xùn)練過程可參考文獻(xiàn)[18]。

筆者僅以自適應(yīng)調(diào)高過程不同控制器控制效果進(jìn)行對(duì)比，分別利用模糊PID控制器、單神經(jīng)元PID控制器及DDPG控制器實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)液壓調(diào)高系統(tǒng)的控制，以幅值為50的階躍信號(hào)為系統(tǒng)輸入，并在仿真時(shí)間為1 s處施加幅值為5、持續(xù)時(shí)間為0.1 s的擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行仿真，驗(yàn)證3者的控制性能，結(jié)果見表9。

圖20 采煤機(jī)自適應(yīng)截割Simulink控制系統(tǒng)模型Fig.20 Model of self-adaptive cutting Simulink control system for Shearer

圖21 調(diào)控策略選擇子模塊Simulink模型Fig.21 Simulink model of control strategy selection sub module

圖22 DDPG自適應(yīng)調(diào)節(jié)子模塊Simulink模型Fig.22 Simulink model of DDPG adaptive adjustment module

表9 不同控制器控制效果對(duì)比

結(jié)合表9可分析得出：無論擾動(dòng)前亦或擾動(dòng)后，利用模糊PID控制器、單神經(jīng)元PID控制器控制的系統(tǒng)，其調(diào)整時(shí)間及穩(wěn)態(tài)誤差相近，其擾動(dòng)前所需的最短調(diào)整時(shí)間(0.150 3 s)仍為利用DDPG控制器控制所需調(diào)整時(shí)間(0.084 7 s)的1.77倍，前2者最小穩(wěn)態(tài)誤差(0.276 4 mm)為后者(0.008 1 mm)的34.12倍；對(duì)比利用同一控制器控制的系統(tǒng)在擾動(dòng)發(fā)生前后的性能亦發(fā)現(xiàn)：擾動(dòng)后利用模糊PID控制器、單神經(jīng)元PID控制器控制的系統(tǒng)調(diào)整時(shí)間及穩(wěn)態(tài)誤差分別為擾動(dòng)前調(diào)整時(shí)間的6.16倍和6.15倍、穩(wěn)態(tài)誤差的1.66倍和1.50倍，而DDPG控制器控制的系統(tǒng)值則變化不大，擾動(dòng)后調(diào)整時(shí)間及穩(wěn)態(tài)誤差僅為擾動(dòng)前的2.53倍和1.05倍?？梢奃DPG控制器能夠更好滿足自適應(yīng)控制系統(tǒng)快速性和準(zhǔn)確性的要求，且具有較強(qiáng)的抗干擾和自適應(yīng)能力。

7個(gè)模塊相互配合、協(xié)調(diào)工作即可實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)自適應(yīng)截割控制。

3.4 自適應(yīng)截割控制策略制定

..自適應(yīng)截割機(jī)電液控耦合系統(tǒng)模型構(gòu)建

多領(lǐng)域協(xié)同仿真與控制的基本流程包括：構(gòu)造動(dòng)力學(xué)模型、確定協(xié)同仿真軟件間的輸入輸出、搭建液壓系統(tǒng)模型、構(gòu)造控制系統(tǒng)、聯(lián)合仿真。

以Simulink為主環(huán)境進(jìn)行仿真，據(jù)此搭建的EDEM-RecurDyn-AMEsim-Simulink機(jī)-電-液-控多領(lǐng)域協(xié)同仿真模型如圖23所示，圖中為滾筒質(zhì)心瞬時(shí)振動(dòng)加速度；為煤巖顆粒對(duì)螺旋滾筒作用力；為用以控制電液比例換向閥的電信號(hào)；′為調(diào)高油缸作用力。

圖23 自適應(yīng)截割機(jī)-電-液-控耦合系統(tǒng)模型Fig.23 Adaptive cutting machine-electric-hydraulic-control coupling system model

..最優(yōu)控制策略制定

采用采煤機(jī)牽引速度和滾筒轉(zhuǎn)速協(xié)同調(diào)速的控制策略，而協(xié)同控制根據(jù)調(diào)控順序可分為同時(shí)調(diào)控和順序調(diào)控，順序調(diào)控可分為牽引速度優(yōu)先于滾筒轉(zhuǎn)速調(diào)控和滾筒轉(zhuǎn)速優(yōu)先于牽引速度調(diào)控2種方式，考慮到經(jīng)優(yōu)化后所得采煤機(jī)最優(yōu)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)組合均顯現(xiàn)出隨著煤巖體值增大而減小的趨勢(shì)(表5)，若選擇滾筒轉(zhuǎn)速優(yōu)先于牽引速度調(diào)控時(shí)，當(dāng)識(shí)別到煤巖體值增大時(shí)，滾筒轉(zhuǎn)速的降低在短時(shí)內(nèi)會(huì)加劇滾筒的受載，反之識(shí)別到煤巖體值降低時(shí)，滾筒轉(zhuǎn)速優(yōu)先于牽引速度調(diào)控會(huì)降低煤機(jī)的生產(chǎn)效率，據(jù)此主要針對(duì)牽引速度優(yōu)先于滾筒轉(zhuǎn)速調(diào)控和同時(shí)調(diào)控2種方式，分別以=3.5降至=1.5和=3.5升至=5.5兩種工況為例進(jìn)行控制性能分析，工況設(shè)計(jì)如圖24所示。

在Simulink控制系統(tǒng)模型中編寫同時(shí)調(diào)控和順序調(diào)控程序，并根據(jù)初始截割工況添加采煤機(jī)最優(yōu)牽引速度4.13 m/min、最優(yōu)滾筒轉(zhuǎn)速84.36 r/min，選擇斜坡調(diào)速方案對(duì)2者速度進(jìn)行調(diào)節(jié)，調(diào)控策略如圖25所示，可見，2個(gè)工況的調(diào)節(jié)過程均包含順序調(diào)控和同時(shí)調(diào)控2種策略，基于此，利用3.4.1節(jié)搭建的自適應(yīng)截割機(jī)-電-液-控耦合系統(tǒng)模型進(jìn)行聯(lián)合仿真，最終通過數(shù)據(jù)整合分析2種調(diào)控策略下采煤機(jī)各性能指標(biāo)，結(jié)果如圖26所示。

圖24 模擬截割工況Fig.24 Simulated cutting condition

圖25 采煤機(jī)vq-n調(diào)控策略Fig.25 vq-n control strategy of shearer

圖26 f=3.5～1.5,3.5～5.5調(diào)節(jié)過程采煤機(jī)性能指標(biāo)變化情況Fig.26 Changes of shearer performance indexes during the regulation process of f =3.5-1.5,3.5-5.5

由圖26(a)可知，在采煤機(jī)截割過程中，隨著煤巖堅(jiān)固性系數(shù)的減小，相比于同時(shí)調(diào)控策略，順序調(diào)控策略在增大切削面積、降低能耗2個(gè)方面占據(jù)優(yōu)勢(shì)，而在提升裝煤率、降低滾筒受載和減小載荷波動(dòng)3個(gè)方面處于劣勢(shì)，在提升生產(chǎn)率方面2者具有相同的貢獻(xiàn)，但考慮到使采煤機(jī)綜合性能最優(yōu)，雖然順序調(diào)控策略相比于該工況下同時(shí)調(diào)控策略能夠?qū)⑶邢髅娣e提升9.7%、能耗降低15.2%，但以裝煤率降低13.21%、滾筒受載增加16.9%、載荷波動(dòng)增加28.6%為代價(jià)，因此在識(shí)別到煤巖體值減小的工況下選用同時(shí)調(diào)控策略更合適。

由圖26(b)可以看出，在采煤機(jī)截割過程中，隨著煤巖堅(jiān)固性系數(shù)的增大，相比于同時(shí)調(diào)控策略，順序調(diào)控策略在降低滾筒受載和減小載荷波動(dòng)2個(gè)方面占據(jù)優(yōu)勢(shì)，而在提升裝煤率、增大切削面積和降低能耗3個(gè)方面處于劣勢(shì)，在提升生產(chǎn)率方面兩者具有相同的貢獻(xiàn)，但考慮到采煤機(jī)工作過程中遇到煤巖體值增大的工況時(shí)，其通常處于載荷過大工作狀態(tài)，易對(duì)采煤機(jī)動(dòng)態(tài)可靠性造成威脅，此時(shí)首要的是進(jìn)行降載，減小煤機(jī)過載時(shí)間，而順序調(diào)控策略相比于同時(shí)調(diào)控策略在該工況下能夠使?jié)L筒受載降低23.7%、載荷波動(dòng)減小28.1%，因此在識(shí)別到煤巖體值增大的工況下，為保證采煤機(jī)動(dòng)態(tài)可靠性，選用順序調(diào)控策略更為合適，研究結(jié)果表明，所提出的調(diào)控策略具有普適性。

4 采煤機(jī)自適應(yīng)截割系統(tǒng)性能分析

4.1 采煤機(jī)自適應(yīng)截割工況設(shè)計(jì)

為驗(yàn)證采煤機(jī)自適應(yīng)截割控制系統(tǒng)及其控制策略的可行性，基于兗州煤業(yè)集團(tuán)楊村煤礦4602工作面煤層賦存條件，搭建EDEM模擬仿真煤壁模型，其煤巖體物理力學(xué)參數(shù)見表10，同時(shí)為縮短仿真時(shí)間、減小計(jì)算量并降低對(duì)計(jì)算機(jī)硬件的要求，采用建立分段煤壁模型方法將整體煤壁進(jìn)行拆分，來模擬采煤機(jī)截割過程，搭建的煤壁模型如圖27，28所示。

表10 煤巖體物理力學(xué)參數(shù)

圖27 自適應(yīng)截割系統(tǒng)性能驗(yàn)證工況Fig.27 Performance verification condition of self-adaptive cutting system

圖28 分段模擬截割工況模型Fig.28 Model of section simulation cutting condition

4.2 自適應(yīng)截割仿真及性能分析

根據(jù)圖27，在Simulink控制系統(tǒng)模型中添加采煤機(jī)最優(yōu)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)(=2.87 m/min,=68.54 r/min)，調(diào)整滾筒高度至最優(yōu)位置，進(jìn)行EDEM-RecurDyn-AMEsim-Simulink多領(lǐng)域協(xié)同仿真，得到基于自適應(yīng)截割控制策略下采煤機(jī)牽引速度和滾筒轉(zhuǎn)速、滾筒受載、截割電機(jī)定子電流、截割電機(jī)輸出轉(zhuǎn)速、調(diào)高液壓缸活塞位移變化情況如圖29～33所示。

由圖29～31可知，在0～9 s，采煤機(jī)以最優(yōu)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)=2.87 m/min，=68.54 r/min運(yùn)行，且在8.36 s前滾筒受載均值都在48 kN左右，定子電流幅值穩(wěn)定在79 A左右；而在8.36～9.00 s滾筒受載突然降低，低至23 kN左右，定子電流幅值亦從79 A降至48 A左右，說明此時(shí)截割工況發(fā)生了變化；在9 s開始采煤機(jī)牽引速度和滾筒轉(zhuǎn)速同時(shí)升高，表明系統(tǒng)僅經(jīng)過0.64 s即感知到工況的變化，具備較好的實(shí)時(shí)性和響應(yīng)的快速性；在9.0～13.2 s，采煤機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)調(diào)至=4.13 m/min，=84.36 r/min，此運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)組合恰好對(duì)應(yīng)煤巖堅(jiān)固性系數(shù)等級(jí)為Ⅲ級(jí)的最優(yōu)運(yùn)動(dòng)參數(shù)，結(jié)合驗(yàn)證工況設(shè)計(jì)情況，說明此時(shí)截割工況為=3.5的含夾矸煤，表明系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確的感知到工況變化并能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)調(diào)控，在9.0～13.2 s調(diào)節(jié)過程中滾筒受載亦隨著牽引速度和滾筒轉(zhuǎn)速的升高而增大，在13.2 s時(shí)趨于穩(wěn)定，定子電流幅值由48 A逐漸增至70.5 A左右；滾筒在13.2～27.1 s處于穩(wěn)定截割狀態(tài)，受載均值在42 kN左右，定子電流幅值穩(wěn)定在70.5 A；在27.10～27.62 s，滾筒受載劇增，高達(dá)90 kN左右，定子電流幅值從70.5 A突增至141 A左右，說明此時(shí)工況變得惡劣，根據(jù)調(diào)控策略需采用順序調(diào)速對(duì)其進(jìn)行控制；在13.20～27.62 s，采煤機(jī)均以=4.13 m/min，=84.36 r/min穩(wěn)定運(yùn)行，在27.62 s時(shí)開始對(duì)牽引速度進(jìn)行調(diào)節(jié)，表明此時(shí)系統(tǒng)經(jīng)過0.52 s感知到工況的變化；在27.62～33.02 s，牽引速度由4.13 m/min降至2.39 m/min，滾筒受載降至30.5 kN左右，定子電流幅值降至60 A左右，表明采煤機(jī)遇到惡劣工況時(shí)降低牽引速度能夠達(dá)到迅速降載的目的，起到保護(hù)采煤機(jī)、延長(zhǎng)其使用壽命的作用；在33.02～38.32 s，牽引速度保持2.39 m/min不變，滾筒轉(zhuǎn)速由84.36 r/min降至64.92 r/min，滾筒受載逐漸增大，定子電流幅值增至84 A左右，這是由于在牽引速度不變的情況下，轉(zhuǎn)速的降低使最大切削厚度增大，滾筒受載增大，在38.32～55.80 s滾筒處于穩(wěn)定截割狀態(tài)，受載均值在54 kN左右，定子電流幅值恒定在84 A左右；在55.80～56.61 s，滾筒受載突增至82 kN左右，定子電流幅值增至117 A左右；在56.61～62.41 s滾筒受載迅速下降，定子電流幅值降至42 A左右；而在38.32～62.41 s，采煤機(jī)均以=2.39 m/min，=64.92 r/min運(yùn)行并未進(jìn)行調(diào)整，表明此時(shí)滾筒降載并非經(jīng)-協(xié)同調(diào)速所實(shí)現(xiàn)，結(jié)合圖33可知，在0～56.61 s，液壓缸活塞伸出位移恒定在255 mm左右，說明滾筒并未進(jìn)行高度調(diào)節(jié)；在56.61～62.41 s，液壓缸活塞伸出位移開始減小，最終恒定在191 mm左右，表明此階段系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確感知到截割頂板的工況，且能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)滾筒高度的自適應(yīng)調(diào)整；在62.41～68.61 s，牽引速度及滾筒轉(zhuǎn)速分別由2.39 m/min，64.92 r/min升至4.92 m/min，95.43 r/min，定子電流幅值升至48 A左右，滾筒受載均值升至35 kN左右，說明此時(shí)系統(tǒng)感知到煤巖堅(jiān)固性系數(shù)等級(jí)為II級(jí)，結(jié)合驗(yàn)證工況設(shè)計(jì)情況，說明此時(shí)截割工況為=2.38的煤，再次驗(yàn)證了自適應(yīng)截割系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。此外，由圖29，32可以看出，2者保持高度一致性，說明基于DDPG對(duì)電機(jī)調(diào)速的可行性。

圖29 最優(yōu)牽引速度-滾筒轉(zhuǎn)速Fig.29 Optimal traction speed-drum speed

圖30 自適應(yīng)截割控制策略條件下滾筒受載Fig.30 Drum load under the condition of self-adaptive cutting control strategy

圖31 截割電機(jī)定子電流變化情況Fig.31 Change of stator current of cutting motor

圖32 截割電機(jī)輸出轉(zhuǎn)速Fig.32 Cutting motor output speed

圖33 液壓缸活塞位移變化曲線Fig.33 Variation curve of piston displacement of hydraulic cylinder

綜上，自適應(yīng)截割控制系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)針對(duì)不同工況精準(zhǔn)判斷所處煤巖堅(jiān)固性系數(shù)的等級(jí)，并能夠?qū)Σ擅簷C(jī)牽引速度、滾筒轉(zhuǎn)速及滾筒高度按照預(yù)期調(diào)控策略進(jìn)行精準(zhǔn)控制，且具有調(diào)節(jié)的實(shí)時(shí)性和響應(yīng)的快速性，表明所搭建的自適應(yīng)截割系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)煤巖截割狀態(tài)的實(shí)時(shí)感知、精準(zhǔn)判別與決策控制的可行性。

5 試驗(yàn)驗(yàn)證

根據(jù)相似準(zhǔn)則建立幾何相似比為1∶2的采煤機(jī)自適應(yīng)截割綜合試驗(yàn)系統(tǒng)平臺(tái)，如圖34所示。

采煤機(jī)牽引速度和滾筒轉(zhuǎn)速分別采用電液比例變量泵-牽引油缸和電液比例變量泵-定量馬達(dá)容積調(diào)速進(jìn)行調(diào)節(jié)，滾筒高度采用定量泵-調(diào)高油缸進(jìn)行調(diào)節(jié)；上位機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)基于LabVIEW開發(fā)。為了驗(yàn)證所提出的自適應(yīng)截割控制策略，基于組件模型(COM)技術(shù)實(shí)現(xiàn)LabVIEW對(duì)所搭建的控制系統(tǒng)Simulink模型的調(diào)用。通過數(shù)據(jù)采集卡對(duì)滾筒截割阻力方向振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行采集，并經(jīng)過信號(hào)轉(zhuǎn)換后傳輸至上位機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行分析、處理和輸出至交互式平臺(tái)顯示，根據(jù)煤巖堅(jiān)固性系數(shù)等級(jí)識(shí)別結(jié)果向機(jī)載控制系統(tǒng)發(fā)出控制指令；將SIMATIC S7-200 SMART PLC作為機(jī)載測(cè)控系統(tǒng)的核心，基于OPC建立與上位機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)的通訊，以自適應(yīng)截割控制策略為指導(dǎo)，結(jié)合接收的控制指令設(shè)計(jì)PLC控制程序，實(shí)現(xiàn)對(duì)馬達(dá)、牽引油缸和調(diào)高液壓缸的控制，自適應(yīng)截割綜合控制試驗(yàn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖35所示。

圖34 采煤機(jī)自適應(yīng)截割綜合試驗(yàn)系統(tǒng)平臺(tái)Fig.34 Shearer self-adaptive cutting comprehensive test system platform

根據(jù)相似準(zhǔn)則推導(dǎo)相似夾矸煤巖性能參數(shù)，將砂子、水泥、石膏、水按不同比例混合澆筑得到與4.1節(jié)結(jié)構(gòu)及性能相一致的相似煤壁實(shí)體模型。

圖35 自適應(yīng)截割控制綜合試驗(yàn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.35 Structure block diagram of integrated test system for adaptive cutting

采用采煤機(jī)自適應(yīng)截割控制綜合試驗(yàn)系統(tǒng)平臺(tái)，整理采集數(shù)據(jù)，獲取試驗(yàn)條件下采煤機(jī)牽引速度、滾筒轉(zhuǎn)速、液壓缸活塞位移變化及其相似反推數(shù)據(jù)，如圖36，37所示，基于相似準(zhǔn)則，確定牽引速度、滾筒轉(zhuǎn)速、時(shí)間相似比分別為1∶0.6，1∶1.2，1∶0.83。

圖36 vq-n試驗(yàn)結(jié)果及相似反推結(jié)果數(shù)據(jù)Fig.36 vq-n test results and the data of similar back deduction results

圖37 液壓缸活塞位移試驗(yàn)結(jié)果及相似反推結(jié)果數(shù)據(jù)Fig.37 Hydraulic cylinder piston displacement test results and back deduction results data

由圖36，37可知，試驗(yàn)過程中采煤機(jī)牽引速度、滾筒轉(zhuǎn)速及液壓缸活塞位移在較小范圍內(nèi)波動(dòng)，變化趨勢(shì)與仿真過程保持高度一致，采煤機(jī)牽引速度、滾筒轉(zhuǎn)速及液壓缸活塞位移相似反推結(jié)果數(shù)據(jù)與仿真結(jié)果最大誤差分別為4.76%，5.35%和3.98%，驗(yàn)證了采煤機(jī)自適應(yīng)截割控制策略的可行性與正確性。

6 結(jié) 論

(1)基于虛擬樣機(jī)技術(shù)、模糊控制技術(shù)，結(jié)合數(shù)據(jù)自適應(yīng)加權(quán)融合算法、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，采用多領(lǐng)域建模與協(xié)同仿真方法，搭建了機(jī)-電-液-控一體化的采煤機(jī)自適應(yīng)截割控制系統(tǒng)。

(2)基于EDEM-RecurDyn-AMEsim構(gòu)建多領(lǐng)域協(xié)同仿真機(jī)-液耦合模型，基于仿真結(jié)果為自適應(yīng)截割控制系統(tǒng)提供仿真數(shù)據(jù)流，為制定最優(yōu)控制策略并實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)-液耦合模型的精準(zhǔn)控制提供數(shù)據(jù)保障。

(3)利用Simulink建立采煤機(jī)自適應(yīng)截割控制系統(tǒng)及電機(jī)模型，利用改進(jìn)的MOGWO算法獲得使采煤機(jī)綜合性能最優(yōu)的運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)組合，基于模糊控制技術(shù)、DDPG算法搭建煤巖截割狀態(tài)識(shí)別模型，并采用基于接口的技術(shù)實(shí)現(xiàn)EDEM-RecurDyn-AMEsim-Simulink的耦合，搭建了采煤機(jī)自適應(yīng)截割控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)機(jī)-電-液系統(tǒng)與控制系統(tǒng)深度融合。

(4)基于搭建的系統(tǒng)，研究不同工況下采煤機(jī)的最優(yōu)控制策略。所遇工況煤巖堅(jiān)固性系數(shù)增大時(shí)，相比于同時(shí)調(diào)控策略，牽引速度優(yōu)先滾筒轉(zhuǎn)速的順序調(diào)控策略可使?jié)L筒受載降低23.7%、載荷波動(dòng)減小28.1%；所遇工況煤巖堅(jiān)固性系數(shù)減小時(shí)，相比于同時(shí)調(diào)控策略，順序調(diào)控策略雖能將切削面積提升9.7%、能耗降低15.2%，但以裝煤率降低13.21%、滾筒受載增加16.9%、載荷波動(dòng)增加28.6%為代價(jià)，此工況下，為使采煤機(jī)綜合性能最優(yōu)，選用同時(shí)調(diào)控策略。

(5)以兗州煤業(yè)集團(tuán)楊村煤礦4602工作面煤層參數(shù)為依據(jù)，以仿真過程中采煤機(jī)牽引速度及滾筒轉(zhuǎn)速、滾筒受載和液壓缸活塞位移的變化為性能評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)所搭建的系統(tǒng)進(jìn)行性能分析及可行性驗(yàn)證，結(jié)果表明，系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)判斷所處的煤巖堅(jiān)固性系數(shù)等級(jí)，并按照預(yù)期調(diào)控策略進(jìn)行精準(zhǔn)控制，最長(zhǎng)僅0.64 s便能感知到工況變化，具有較優(yōu)的調(diào)節(jié)實(shí)時(shí)性和響應(yīng)快速性，表明所搭建的自適應(yīng)截割控制系統(tǒng)的可行性與正確性，并通過了物理試驗(yàn)平臺(tái)的驗(yàn)證，表明系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)煤巖截割狀態(tài)的實(shí)時(shí)感知、精準(zhǔn)判別與決策控制，可有效提高采煤機(jī)對(duì)復(fù)雜煤層的適應(yīng)性，為推動(dòng)煤炭智能化開采探索一種先進(jìn)有效的途徑。

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