CN101979838B - 矿井水情预测与排水智能控制系统 - Google Patents

矿井水情预测与排水智能控制系统 Download PDF

Info

Publication number
CN101979838B
CN101979838B CN2010105211104A CN201010521110A CN101979838B CN 101979838 B CN101979838 B CN 101979838B CN 2010105211104 A CN2010105211104 A CN 2010105211104A CN 201010521110 A CN201010521110 A CN 201010521110A CN 101979838 B CN101979838 B CN 101979838B
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
regimen
time
module
level
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN2010105211104A
Other languages
English (en)
Other versions
CN101979838A (zh
Inventor
赵春雨
张辉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
JINZHOU HEAVY WATER PUMP CO Ltd
Original Assignee
JINZHOU HEAVY WATER PUMP CO Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by JINZHOU HEAVY WATER PUMP CO Ltd filed Critical JINZHOU HEAVY WATER PUMP CO Ltd
Priority to CN2010105211104A priority Critical patent/CN101979838B/zh
Publication of CN101979838A publication Critical patent/CN101979838A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN101979838B publication Critical patent/CN101979838B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Abstract

一种矿山井下水情监测预测与排水智能控制系统，属于矿山井下水情管理技术领域。该系统硬件装置包括井下局部积水井积水量检测传感器群、主积水井积水量检测传感器、RS-485通信网络模块、液位检测装置、主控制室计算机、井下排水泵站和泵站主控制箱；RS-485通信网络模块包括RS-485通信控制总线、总线通信控制器和中继器；本发明的优点：以达到节能减排，降低井下排水成本，提高井下排水的安全性。增大了井下传感器通信距离；大大降低水位检测成本，提高了系统可靠性。方便了地面主控室对井下水情的全面了解与控制，提高了井下水情的安全性。

Description

矿井水情预测与排水智能控制系统
技术领域
本发明属于矿山井下水情管理技术领域，特别涉及一种矿井水情预测与排水智能控制系统。
背景技术
在煤矿生产过程中，经常可以见到地下水流入巷道和工作面，这就是矿井水。矿井水的形成一般是由于巷道揭露和采空区塌陷波及到水源所致，其水源主要是大气降水、地表水、断层水、含水层水和采空区水。
虽然各煤矿区地质与水文地质采矿条件不同，矿井水形成过程会相应的不同，但是，其机理及制约因素具有共同的特征。矿井水呈现两种贮存形式，即形式一，为保证安全煤炭生产，在采矿过程中随汇随排的，过路矿井水，是必须进行疏排的；形式二，矿井、井巷封闭后经一定时间汇集的，滞流矿井水，其在资源化取用之前交替性和循环性极差。根据矿井水的成因和贮存形式，矿井水无疑是煤矿水资源系统的特定的组成部分，是具有补给机制的含水系统的特殊单元，其补给水源主要是采动区域的地表水或浅层地下水，但是，由于采动裂隙扩展贯通，此时渗流场和渗流条件己经改变，使不同水文地质单元的地下水直接快速向采空区渗流汇集。
综上所述，不管是从矿井水的合理排放再利用方面，还是从矿井水的放任自流对煤矿开采的极大危害方面考虑，都需要全面掌握矿下水各采场及巷道水情的变化情况，进而积累矿井水情管理资料和及时有效的排出矿井。
但日前矿山井下仅有排水控制系统，对于局部水情检测还没有建立起来。现有的液位检测传感器比较昂贵，也无法建立起水渥检测系统。而由于水情变化随机情比较大，无法建立起精确的数学模型，因此，也无法预测进下水情的变化情况。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本发明提供一种矿井水情预测与排水智能控制系统。
该系统硬件装置包括井下局部积水井积水量检测传感器群、主积水井积水量检测传感器、RS-485通信网络模块、液位检测装置、主控制室计算机、井下排水泵站和泵站主控制箱；RS-485通信网络模块包括RS-485通信控制总线、总线通信控制器和中继器；
井下局部积水井积水量检测传感器群采用至少一个智能液位变送器；
智能液位变送器包括485总线插头、第一CPU、监视定时器和光电开关；监视定时器连接第一CPU，485总线插头的数据线经过转换器连接第一CPU，光电开关连接第一CPU；
总线通信控制器包括TTL与232转换器、TTL与485转换器、第二CPU、地址锁存器和RAM；TTL与232转换器的输出端通过或门与与门连接第二CPU串行输入端，第二CPU串行输出数据端经或门连接TTL与232转换器的输入端，变成232信号，由TTL与232转换器输出端输出；TTL与485转换器的输出端通过或门与与门连接第二CPU串行输入端，第二CPU串行输出数据端经或门连接TTL与485转换器的输入端，变成485信号，由TTL与485转换器输出端输出；第二CPU的地址端口连接RAM的地址总线端；第二CPU的地址与数据端分别连接地址锁存器的输入端和RAM的数据总线端，地址锁存器的输出端连接RAM的输入端；
中继器包括两个TTL与485转换器和一个反向器，分别为MAX-485-1和MAX-485-2；MAX-485-1的接收端与MAX-485-2的发送端连接，MAX-485-1的发送端与MAX-485-2的接收端连接，MAX-485-2的接收与发送使能端经反向器反向后与MAX-485-1的接收与发送使能连接，MAX-485-1和MAX-485-2的通信总线控制信号直接连接；当控制线输出低电平时，MAX485-2从传感器一侧接收数据，并将MAX485-2接收的RS485数转换成TTL电平，再由MAX485-1转换成RS485数据向主控制室计算机方向发送；
液位检测装置包括充液筒、浮子、浮子顶杆、下液位光电开关、下液位开关卡套、浮子杆导向管、上液位光电开关、上液位开关卡套、光敏二极管和发光二极管；充液筒上端连接浮子杆导向管，浮子设置在充液筒内，浮子上端连接浮子顶杆，上液位开关卡套和下液位开关卡套分别固定在浮子杆导向管外壁的上下两端，上液位光电开关和下液位光电开关分别设置在上液位开关卡套和下液位开关卡套内，发光二极管和光敏二极管分别安装在浮子杆导向管下端两侧；
液位检测装置中上液位光电开关和下液位光电开关通过导线均连接智能液位变送器，智能液位变送器连接中继器，中继器通过RS-485通信控制总线连接总线通信控制器，总线通信控制器连接主控制室计算机，主积水井积水量检测传感器和井下排水泵站连接泵站主控制箱。
该矿山井下水情监测预测与排水智能控制系统包括数据库管理单元、排水设备故障诊断与智能控制单元、通讯控制单元和井下水情预测单元；其中数据库管理单元包括水情历史数据模块、系统报警数据模块、局部排水井地理信息模块和主排水泵站设备信息模块；排水设备故障诊断与智能控制单元包括用电峰谷平设置模块、设备故障诊断模块和智能排水控制模块；通讯控制单元包括PLC通信控制模块和传感器群通信控制模块；
1、数据库管理单元采用SQL-Server软件进行数据管理，具体如下：
1）水情历史数据模块
包括井下主积水井输入流量记录和井下各局部积水井流量记录；主积水井增加流量记录用于井下全局水情预测，而局部积水井输入流量记录用于局部水情预测；
2) 系统报警数据模块
包括全局水情报警数据、局部水情报警数据及各水泵电电机轴承温度电压电流的报警数据；
水情报警信息包括：水情编号、水情警戒类型、水情警戒等级和水情系数值；
3) 局部排水井地理信息模块
包括：巷道编号、积水井编号、积水井位置、水情类型编号、积水井上下水位之间的距离、积水井截面积S 1和积水面积S 0，即局部积水井周围环境向积水井蓄水的面积； 
4)主排水泵站设备信息模块
包括：设备生产厂家、入矿时间、维修保养与故障记录，同时包括各水泵电动机运行过程中检测温度、流量、电压及电流检测历史数据；
2、排水设备故障诊断与智能排水控制单元，具体如下：
1) 用电峰谷平设置模块
包括一天用电峰值起止时间及电价即电价最高、用电谷值起止时间及电价即电价最低、用次谷值起止时间及电价即电价次低和用电平值起止时间及电价即电价较高；
2) 设备故障诊断模块
水泵检测分为温度信号检测与电器信号检测两个方面内容。每台水泵有5个温度信号，分别是水泵两个轴承温度、电机两个轴承温度及电机定子温度。这5个温度信号与设置阀值比较，如果检测值超过设定值，说明系统中关键零部件有故障，而且依据温度与温度变化规律，给出故障等级。故障等级分为7级，而温度值与温度单位时间上升值同样分为7个等级，由给出7个故障等级判别，其判别方法由如下模糊判别表下。
表1 电动机水泵温度传感器故障模糊判别表
Figure 915246DEST_PATH_IMAGE001
在表1中，不同电动机与水泵设置不同的表，依据现场经验进行设置。而每电动机两个轴承设置1个表，每台水泵轴承设置1个表，每台电动机定子温度设置1个表。表中数据值通过主控制室计算机人机接口界面输入，并随运行时间进行调整。每次调整将上次值由系统进行备份，作为系统知识积累备用。
每台电动机配置3只电流传感器和3只电压传感器，检测工作过程中的电流与电压测试。对于井下泵，扬程一定，即出口压力一定，因此，由泵出口流量与泵的输入功率可诊断管路故障。首先将三相电压与三相电流转换到(a，b)两相定子静止坐标系下，其变换公式为
Figure 310456DEST_PATH_IMAGE002
                   (1)
Figure 796932DEST_PATH_IMAGE003
                     (2)
其中，u a和u b为电动机定子电压在
Figure 822657DEST_PATH_IMAGE004
坐标系的分量；i a和i b为定子电流在
Figure 89690DEST_PATH_IMAGE004
坐标系的分量；u A、u B 和u C为定子电压A、B和C三相检测得值；i A、i B和i C为定子电流A、B和C三相检测得值。
电动机输入功率为
Figure 226273DEST_PATH_IMAGE005
           (3)
电动机输出功率为：
Figure 629573DEST_PATH_IMAGE006
               (4)
式中，Q为泵出口流量；h为水泵出口扬程，等于出口与地面高度。
实际效率为：
Figure 826199DEST_PATH_IMAGE007
                (5)
对于不同泵，设置不同η0值。工作过程中，当η<η0时，说明输送管路有故障报警维修。
另外，由检测三相电压和电流量，可求得中线电压和电流为
Figure 518211DEST_PATH_IMAGE008
                 (6)
在系统中，分别设置各电动机相电压与相电流的最大值、中线电压与电流的最大值。当检测值超出最大值时，电压故障报警。
设备故障诊断过程步骤如下：
Figure 255223DEST_PATH_IMAGE009
 从数据库中读取事先设定并存储的时间步长及诊断时间；
Figure 716291DEST_PATH_IMAGE010
 按时间步长及诊断时间，从设备信息历史数据库中读取各传感器检测信息；
Figure 146136DEST_PATH_IMAGE011
 按照当前时间温度检测传感器的温度值减去给定时间步长温度传感器的温度值等于给定诊断时间内的温度升高值计算各温度检测传感器在给定诊断时间内的温度升高值；
Figure 59865DEST_PATH_IMAGE012
 调用电动机水泵温度传感器故障模糊判别表(表1)，给出温度故障诊断结果；
 利用各电动机三相电压和电流检测值，求取两相变换结果；
首先将三相电压与三相电流转换到(a，b)两相定子静止坐标系下，其变换公式为
Figure 178792DEST_PATH_IMAGE002
                   (1)
                     (2)
其中，u a和u b分别为电动机定子电压在
Figure 180563DEST_PATH_IMAGE004
坐标系的分量；i a和i b分别为定子电流在
Figure 197061DEST_PATH_IMAGE004
坐标系的分量；u A、u B 和u C分别为定子电压A、B和C三相检测得值；i A、i B和i C分别为定子电流A、B和C三相检测得值；
Figure 695038DEST_PATH_IMAGE014
 计算各水泵的输入与输出功率，计算效率，给出管路故障诊断结果；
电动机输入功率为
Figure 138789DEST_PATH_IMAGE005
                      (3)
电动机输出功率为：
                         (4)
式中，Q为泵出口流量；h为水泵出口扬程，等于出口与地面高度；
实际效率为：
                         (5)
对于不同泵，设置不同η0值，工作过程中，当η<η0时，说明输送管路有故障报警维修；
Figure 465362DEST_PATH_IMAGE015
 求取各电动机三相电压和电流中线值，给出各电动机电器故障诊断结果；
由检测三相电压和电流量，可求得中线电压和电流为
Figure 407910DEST_PATH_IMAGE008
                                   (6)
在系统中，分别设置各电动机相电压与相电流的最大值、中线电压与电流的最大值；当检测值超出最大值时，电压故障报警；
3) 智能排水控制模块
排水控制系统软件具有自动与手动切换功能，手动功能可分手动启动井下控制各排水泵。自动控制功能则依据当地供电峰谷和水情预测结果，自动规划井下排水时间，同时给出规划结果，显示在人机界面上。
本系统将矿山用电时间分为四类，即用电峰值时间(电价最高)、用电谷值时间(电价最低)、平价用电时间(电价较高)和次谷值用电时间(电价较低)。
智能排水控制模块步骤如下： 
Figure 783528DEST_PATH_IMAGE009
 依据当前时间，计算出由当前时间到下一次用电谷值时间；然后，调用水情预测算法，预测当前时间到下次用电谷值时间内井下总出水量
Figure 614398DEST_PATH_IMAGE017
；
Figure 397022DEST_PATH_IMAGE010
 依据井下总积水井的水位，计算出积水井能够增加储水量
Figure 322252DEST_PATH_IMAGE018
；
Figure 484243DEST_PATH_IMAGE011
 比较
Figure 811320DEST_PATH_IMAGE017
与
Figure 33353DEST_PATH_IMAGE018
，若
Figure 445880DEST_PATH_IMAGE019
，是计算结束；否则转入下一步并报警；
Figure 145983DEST_PATH_IMAGE012
 计算当前时间到下一个次谷值时间，并比较与
Figure 558007DEST_PATH_IMAGE016
大小。若
Figure 124117DEST_PATH_IMAGE021
转入⑤；否则报警(2)级；
Figure 97890DEST_PATH_IMAGE013
 调用水情预测算法，计算从当前时间到下一个次谷值时间内总出水量
Figure 661726DEST_PATH_IMAGE022
；
 比较与
Figure 243996DEST_PATH_IMAGE022
，若
Figure 978733DEST_PATH_IMAGE023
，则自动启动排水系统并报警；
3、通信控制单元
包括主控制室计算机通信控制模块和总线通信控制器通信模块；
1) 主控制室计算机通信控制模块
分为两块，即主控制室计算机与S7-300 PLC 通信软件，直接由WinCC 软件完成；主控制室计算机与总线通信控制器软件，包括主控制室计算机给总线通信控制器数据打包和从总线控制器接收数据的解包与计算。
主控制室计算机传送给总线通信控制器数据包格式为：
起始符 分站数 分站号 仪表数 分站号 仪表数 …分站号 仪表数 校验字 结束符
55H    X1     N1     M1    N2     M2 …  Nn      Mn    XX  0FFH
总线通信控制器回主控制室计算机数据包格式为：
起始符  分站数 分站号1 仪表数 #0数据(双字)  #1数据(双字)… #N1数据(双字) 分站号2仪表数 #0数据(双字)  #1数据(双字)… #N2数据(双字)…校验字 结束符。
主控制室计算机向总线控制器发送数据包的步骤如下：
 查询局部水情数据库，获取传感器群分站数；
Figure 698745DEST_PATH_IMAGE010
 发送同步字符，校验字清0，发送分站数并计算校验字；
Figure 647109DEST_PATH_IMAGE011
 发送各分站号，查询各分站仪表数发送，并计算校验字；
Figure 615065DEST_PATH_IMAGE012
 发送校验字及结束符；
Figure 648880DEST_PATH_IMAGE013
 设置定时器接收回复字，若收到，则转下一步；否则，报错结束；
Figure 94905DEST_PATH_IMAGE014
 判别接收字，若正确结束；否则，报错结束。
主控制室计算机解包程序步骤为：
Figure 163355DEST_PATH_IMAGE009
 读取同步字符，请校验和；
Figure 302213DEST_PATH_IMAGE010
 判别同步字符，不对则报错结束，否则转下一步；
Figure 823324DEST_PATH_IMAGE011
 读取分站数，计算校验和；
Figure 10723DEST_PATH_IMAGE012
 依次读取各分站数据数及数据，并计算校验和；
 读取校验字及结束符，并判别是否正确，若正确结束，否则报错结束。
总线通信控制器发送给主控制室计算机数据系统通信采用MCS-51系列为单片机9位通信特点，实现主从多机通信功能。总线通信控制器的AT89C51为主控制室计算机控制站，各检测器AT89C2051分机站。其通信过程为主控制室计算机通过RS-232C串行口将通信控制内容发送给总线通信控制器，总线通信控制器将其存储在6264的0000H~01FFH 1k的存贮空间中；然后，总线通信控制器按照控制包再呼叫各分机，将各分机数据存入02FFH~2000H的存贮空间内；最后，将其传送给主控制室计算机。
每个智能液位变送器有两个字节的地址，分别为分站号与仪表号。数字00~FEH。即从0到254号，其最大号为254，按0、1、2、…依次设置。不足254，则可空着。两个字节的地址的程序写入时写在AT89C2051程序存储器中，上电后读出，存入20与21H。
总线控制器向分机发送数据直接采用地址呼叫即可，若应答则将其数据双字设置为00000000H，即为仪表故障。
仪表向总线通信控制回答数据为：
起始字 分站号 仪表号 数据1(字，上升时间字) 数据2(字，下降时间字) 校验字 结束符
注定时器T0采用0.5s中断，由内部22H和23H记录水位上升时间中断次数，由24H和25H记录下升时间中断次数。
总线通信控制器主程序工作步骤为：
Figure 240508DEST_PATH_IMAGE009
 初始化串口中断，并将串口指向主控制室计算机；
 串中断接收主控制室计算机数据，存入相应存储单元，并校验，若不正确则报警，否则转下一步；
Figure 302322DEST_PATH_IMAGE011
 将串口指向RS-485总线，按接收数据，呼叫各仪表数据，并存入相应存储单元；
 将串口指向主控制室计算机，将数据传送给主控制室计算机；
Figure 560445DEST_PATH_IMAGE013
 准备接收主控制室计算机命令数据。
智能液位变送器程序工作步骤如下：
Figure 790569DEST_PATH_IMAGE009
 设置堆栈指针，初始化串行口、T0、INT1、INT0中断；
Figure 647667DEST_PATH_IMAGE010
 读取仪表地址，存入20H和21H。
Figure 279637DEST_PATH_IMAGE011
 清22~25H，清F0位(PSW).
Figure 868881DEST_PATH_IMAGE012
 开放中断。
Figure 914197DEST_PATH_IMAGE013
 INT0中断，将A和B分别装入22H和23H，并清A和B为0；
Figure 247090DEST_PATH_IMAGE014
 INT1中断，将A和B分别装入24H和25H，并清A和B为0；
Figure 795883DEST_PATH_IMAGE015
 T0中断将A和B加1。
4、井下水情预测模块
1) 水情检测系统
每个局部积水井布置两只液位检测开关，检测积水井水位的变化情况。当积水井水位达到上水位时，自动排水装置启动，将局部积水井内水经排水道排入主井。而各局部积水井深度与截面积按井下单位面积渗水速度极值条件设计。在各局部积水井的上下液位信息由智能液位变送器输送给主控制室计算机计算水情。在检测过程中，AT89C201定时器T0做为INT0和INT1中断间隔之间计时。其中，由INT0至INT1中断时间间隔及局部积水井体积可计算出积水系数：
                                     (7)
其中，
Figure 23394DEST_PATH_IMAGE025
为水情系数；
Figure 956715DEST_PATH_IMAGE026
为积水环境面积；
Figure 563277DEST_PATH_IMAGE027
为积水井截面积；
Figure 822220DEST_PATH_IMAGE016
为INT0和INT1之间时间；
Figure 248653DEST_PATH_IMAGE028
上下开关之间的距离。
INT1与INT0中断之间时间间隔与排水流量和积水流量之间差之积为积水井体积，因此，水情系数为：
Figure 126611DEST_PATH_IMAGE029
                             (8)
其中，
Figure 649996DEST_PATH_IMAGE030
为积水井排水泵的流量；为INT1与INT0中断之间的时间间隔。
特殊情况下，当
Figure 993569DEST_PATH_IMAGE016
大于一定设定值时或
Figure 471955DEST_PATH_IMAGE020
小于一定设定值时，说明局部水情绝对安全；当小于一定设定值时或
Figure 388276DEST_PATH_IMAGE020
大于一定设定值时，说明局部水情已经达到绝对危险程度。
2) 水情预测
水预测模块有如下功能：当前局部水情计算、未来局部水情预测、当前全局水情计算、未全局水情预测、当前水情局部水情报警和全局水情报警及自动启动排水系统功能。
水情预测以前12个小时矿井水情求增长速度为基础，预测后18个小时矿井水的总量，进而依据节能减排，矿山用电峰谷平指标，降低排水能耗要求，给出合理化自动排水规划和水情报警信息。本发明提出基于支持向量机的井向时间序列预测算法，其预测算法步骤如下：
Figure 786372DEST_PATH_IMAGE009
 井下渗出水流量时间序列的不适定性
井下渗出水流量时间序列预测的理论依据是Takens和Mane提出的延迟-嵌入定理，在由一维观测序列及其适当延时值所构成的维数合适的相空间中，系统演化的动力学行为可由此空间中点的演化轨迹无歧义地表达出来。这个由观测值及其延时值所构成的空间称为重构相空间，这种由一维数据构造系统等价相空间的方法就叫做相空间重构技术。利用延迟-嵌入定理,把一维井下渗水流量时间序列{q(n)}嵌入到d维空间中(嵌入时间延迟r)，即
Figure 130765DEST_PATH_IMAGE031
(9)
利用重构的状态矢量对井下渗水流量的可观测量进行预测，实质上是对映射，
Figure 72493DEST_PATH_IMAGE033
                         (10)
的逼近问题。一个问题是Hadamard意义上适定的，必须同时满足以下三个条件:存在性、唯一性和连续性。对于水情动力系统,造成不适定问题的原因可能有：其一,由于一些未知的原因，存在性条件不满足；其二，检测水渗流时间序列没能携带反映井下渗流动力系统的足够信息。因此，不能对该系统进行唯一的重构。这种情形下,吸引子未能完全展开,将造成预测上的困难;其三,受局部地理形式的影响，系统波动剧烈，连续性条件将被破坏，导致动力重构的不确定性。
而将不适定问题转化为适定问题的根本作法是引入先验知识对映射加以限制。Tikhonov的正则化理论是解决这一问题的有效方法。因此，应该：一方面，放宽对映射
Figure 46583DEST_PATH_IMAGE035
逼近的要求；另一方面，去掉系统短期波动的影响，还系统稳定演化的本来面目。这和正则化理论通常引入的关于f的先验信息平滑是一致的。因而，我们退而求其次,对平滑后的f进行逼近，以此达到对水情趋势预测的目的。
在本发明中，井下渗水流量时间序列指数平滑的计算公式如下:
Figure 399067DEST_PATH_IMAGE036
               (11)
其中，q(n)表示第n时间的检测的渗水流量，n e 是指数平滑因子。
Figure 13719DEST_PATH_IMAGE010
 基于SVM的水情时间序列预测算法结构
根据井下水渗出过程的不确定性，首先将井下渗水流量数据进行平滑，然后采用相空间重构技术对平滑后的时间序列数据进行相空间重构，再将重构的数据作为训练数据，输入SVM，通过机器自学习分别挖掘出全局与局部渗水流量规律。其中SVM的核参数采用神经网络自动进化调整。
设获取的经平滑后的渗出流量时间序列为{Q(n)}，将其嵌入重构相空间R d 中(嵌入时间延迟t，嵌入维数d)，r为样本数；得:
Figure 451653DEST_PATH_IMAGE037
            (12)
利用重构的状态矢量对井下渗出流量的可观测量进行预测，即构造映射(回归估计函数) 
Figure 75533DEST_PATH_IMAGE034
，使得:
                          (13)
设当前数据时刻为n，训练数据容量为N(训练数据容量是可增加的)，则训练数据可表示为:
Figure 333656DEST_PATH_IMAGE039
          (14)
采用SVM方法构造回归估计函数f，将d维的输入空间变换到另一个高维特征空间，并在该特征空间中根据结构风险最小化原理，综合考虑函数复杂度和回归误差，求取最优回归曲线。该最优问题可如下描述:
Figure 196570DEST_PATH_IMAGE040
                 (15)
Figure 420877DEST_PATH_IMAGE041
                (16)
其中,常数C为惩罚系数, C > 0 ,表示对超出误差ε的样本的惩罚程度;
Figure 518645DEST_PATH_IMAGE042
与
Figure 802995DEST_PATH_IMAGE043
为松弛因子, 表示允许拟合误差的大小; w 为权重因子; b 为阈值。
采用Lagrange乘子和核方法，求得规划的Wolfe对偶规划为：
Figure 887626DEST_PATH_IMAGE044
   (17)
Figure 853308DEST_PATH_IMAGE045
               (18)
式中αi和αj均表示调整因子；表示αi *和αj *表示调整因子的目标值；
求解上述规划得到最优的Lagrange乘子
Figure 34891DEST_PATH_IMAGE046
，由此得到支持向量机（SVM）对井下渗水流量的回归估计为：
Figure 427826DEST_PATH_IMAGE047
          (19)
最优Lagrange乘子对之差(即)中相当一部分为零，只有不为零的Lagrange乘子对使上式产生运算开销。对应于Lagrange乘子大于零的训练样
Figure 831442DEST_PATH_IMAGE049
被称为支持向量，设支持向量数量为
Figure 867531DEST_PATH_IMAGE050
，
Figure 431368DEST_PATH_IMAGE051
。
3) 核函数
支持向量机的核函数主要有三种：多项式核函数、高斯核函数和Sigmoid型核函数。本发明采用高斯核函数：
Figure 490591DEST_PATH_IMAGE052
                      (20)
其中，
Figure 860392DEST_PATH_IMAGE053
表示欧氏距离，σ为核宽度。
在本发明中，采用BP神经网络算法调整核参数。
4) 水情预测步骤
水情预测分为局部水情预测和全局水情预测。局部水情预测依据局部积水井检测仪表所获得的历史数据，全局水情预测依据主积水井检测得水位流量数据。
Figure 954250DEST_PATH_IMAGE009
 给出预测时间；
Figure 751305DEST_PATH_IMAGE010
 依据预测时间，从历史数据查询前n小时水情检测数据；
Figure 294894DEST_PATH_IMAGE011
 利用式(11)对所得数据进行平滑计算；
井下渗水流量时间序列指数平滑的计算公式如下:
Figure 140491DEST_PATH_IMAGE036
               (11)
其中，q(n)表示第n时间的检测的渗水流量，n e 是指数平滑因子；
Figure 151172DEST_PATH_IMAGE012
 给定延时时间t，从平滑后数据中得到n个数据样本；其中前m个数据作为训练样本，后n-m个数据作为校验样本；
设获取的经平滑后的渗出流量时间序列为{Q(n)}，将其嵌入重构相空间R d 中(嵌入时间延迟t，嵌入维数d)，r为样本数，得:
Figure 56811DEST_PATH_IMAGE037
        (12)
Figure 152943DEST_PATH_IMAGE013
 设定误差参数e，阀值b；
Figure 802230DEST_PATH_IMAGE014
 选择径向核函数，随机产生σ值；
Figure 932997DEST_PATH_IMAGE052
               (20)
其中，
Figure 9538DEST_PATH_IMAGE053
表示欧氏距离，σ为核宽度，k为核函数；
Figure 265070DEST_PATH_IMAGE015
 调用BP算法，完成模型训练；
 输入校验样本数据，求取预测误差归一化误差，对预测结果进行评估，若不满足要求，跳回步骤
Figure 703321DEST_PATH_IMAGE014
，重新训练；若满意则进行下一步；
Figure 13080DEST_PATH_IMAGE055
 给出预测时间水情流量预测值；
得到支持向量机对井下渗水流量的回归估计为：
   (19)
式中αi和αj均表示调整因子；αi *和αj *表示调整因子的目标值；k为核函数；b为阀值。
本发明的优点：将水情预测、排水控制、系统故障诊断和用电峰谷平设置有机地结合起来，以达到节能减排，降低井下排水成本，提高井下排水的安全性。本发明特有的RS-485串行通信网结构大大在增大了井下传感器通信距离；而本发明提出的开关式水位检测仪表，可大大降低水位检测成本，提高了系统可靠性。本发明提出的水、全局水情与局部水情检测与预测，方便了地面主控室对井下水情的全面了解与控制，提高了井下水情的安全性。
附图说明
图1为本发明硬件结构框图；
图2为本发明智能液位变送器原理图；
图3为本发明总线通信控制器原理图；
图4为本发明中继器原理图；
图5为本发明液位检测装置结构示意图；
图6为本发明液位检测装置A-A向剖视图；
图7为本发明泵站主控制箱示意图；
图8为本发明控制系统结构图；
图9为本发明设备故障诊断流程图；
图10为本发明排水智能控制流程图；
图11为本发明主控制室计算机向总线通信控制器发送数据流程图；
图12为本发明主控制室计算机串行通信解包程序流程图；
图13为本发明总线通信控制器向主控制室计算机发送数据流程图；
图14为本发明总线通信控制器主程序流程图；
图中：1充液筒，2浮子，3浮子顶杆，4下液位光电开关，5下液位开关卡套，6浮子杆导向管，7上液位光电开关，8上液位开关卡套，9光敏二极管，10发光二极管，11导线。
具体实施方式  
本发明一种矿井水情预测与排水智能控制系统结合实施例及附图加以说明。
本实施例中第一CPU采用单片机AT89C2051；监视定时器采用型号为MAX690；第二CPU采用型号为单片机W78E516b；地址锁存器采用型号为74LS373；RAM采用型号为6264；反向器采用型号为74LS04；泵站主控制箱选用型号为S7-300PLC。
如图1所示，该系统硬件装置包括井下局部积水井积水量检测传感器群、主积水井积水量检测传感器、RS-485通信网络模块、液位检测装置、主控制室计算机、井下排水泵站和泵站主控制箱；RS-485通信网络模块包括RS-485通信控制总线、总线通信控制器和中继器；RS-485的最大通信距离不超过1200m，而矿井采场面积较大，有的达几公里远，采用特制的中继所以本系统利用双铰线设计出特制一套完成通信过程方向控制；RS-485通信控制总线共5条线，其中信号2线条A和B，电源线+5V和地，通信方向控制线1条。
井下局部积水井积水量检测传感器群采用120个YW01型智能液位变送器；该变送器是利用数字技术，对现场液位和温度信号实时采集，经内部CPU进行运算补偿和参数修正，由D/A电路转换为高精度两线制4～20mA模拟信号及RS485数字接口信号，保证了产品的高精度和高可靠性。液位变送器的零点、满度、单位、地址等参数对用户开放，以便用户能够在需要对产品进行调校。
如图2所示，智能液位变送器包括485总线插头、单片机AT89C2051、监视定时器MAX690和光电开关；监视定时器MAX690的Reset和WDI接口连接单片机AT89C2051的RST和P1.7接口，485总线插头的数据线经过MAX485转换器连接单片机AT89C2051的RXD、P1.6和TXD接口，光电开关连接单片机AT89C2051的INT0、INT1和T0接口，三个光电开关分别检测下液位、上液位和局部积水井排水泵工作信号。
局部积水井排水泵为采用实用新型一种煤矿气动自动排水装置。
如图3所示，总线通信控制器包括MAX232转换器、MAX485转换器、单片机W78E516b、地址锁存器74LS373和RAM6264；MAX232转换器的输出端RI OUT通过或门A5与与门A3连接单片机W78E516b串行输入端RXD，单片机W78E516b串行输出数据端TXD经或门A1连接MAX232转换器的输入端TI IN，变成232信号，由MAX232转换器输出端TI OUT输出；MAX485转换器的输出端RD通过或门A4与与门A3连接单片机W78E516b串行输入端RXD，单片机W78E516b串行输出数据端TXD经或门A2连接MAX485转换器的输入端DI，变成485信号，由MAX485转换器输出端输出；单片机W78E516b的地址端口P2.4～P2.0连接RAM6264的地址总线端A12～A8；单片机W78E516b的地址与数据端P0.7～P0.0分别连接地址锁存器74LS373的输入端D7～D0和RAM6264的数据总线端D7～D0，地址锁存器74LS373的输出端Q7～Q0连接RAM6264的输入端A7～A0。
如图4所示，中继器包括两个MAX485转换器和一个反向器74LS04，分别为MAX-485-1和MAX-485-2；MAX-485-1的接收端DI与MAX-485-2的发送端RD连接，MAX-485-1的发送端RD与MAX-485-2的接收端DI连接，MAX-485-2的接收与发送使能端RE和DE经反向器74LS04反向后与MAX-485-1的接收与发送使能RE和DE连接，MAX-485-1和MAX-485-2的通信总线控制信号直接连接；中继器控制由一条控制线控制，而对于向传感器一侧的MAX-485-2由总线通信控制器直接控制，而与通信控制器一侧的MAX-485-1由控制线通过74LS04反向器向驱动，当控制线输出低电平时，MAX485-2从传感器一侧接收数据，并将MAX485-2接收的RS485数转换成TTL电平，再由MAX485-1转换成RS485数据向主控制室计算机方向发送。
如图5和图6所示，液位检测装置包括充液筒1、浮子2、浮子顶杆3、下液位光电开关4、下液位开关卡套5、浮子杆导向管6、上液位光电开关7、上液位开关卡套8、光敏二极管9和发光二极管10；充液筒1上端连接浮子杆导向管6，浮子2设置在充液筒1内，浮子2上端连接浮子顶杆3，上液位开关卡套8和下液位开关卡套5分别固定在浮子杆导向管6外壁的上下两端，上液位光电开关7和下液位光电开关4分别设置在上液位开关卡套8和下液位开关卡套5内，发光二极管10和光敏二极管9分别安装在浮子杆导向管6下端两侧。
泵站主控制箱主要由一台PLC组成，采用SIEMENS S7-300系列PLC，如图7所示，此PLC置于柜体前侧上部；柜体顶部为一排低压配电开关，负责柜内各部分的供电，在PLC下部是中间继电器部分，集合了输入和输出等各功能的继电器。柜体最下部为变压器。
以上为保护PCL的典型配置，与实际配置可能会有所出入，例如DI模块的数量、增加AI模块、通讯模块等，因此用户需根据实际配置进行调试和维护。各模块的地址分配为：
    DI1：I0～I3；   DI2：I4～I7；   DI3：I8～I11
    DO：Q12～Q13
  AI1：320～335；  AI2：336～351
液位检测装置中上液位光电开关7和下液位光电开关4通过导线11均连接智能液位变送器，智能液位变送器连接中继器，中继器通过RS-485通信控制总线连接总线通信控制器，总线通信控制器的MAX232片通过RS232C连接主控制室计算机，主积水井积水量检测传感器和井下排水泵站连接泵站主控制箱。
上下液位检测光电开关的位置与局部积水井排水泵启动控制液位相同，泵由另外的装置控制，当水位升位上水时启动泵，当水位降至下水位时停止泵，将液位开关信号输入智能液位变送器由单片机AT89C2051记录积水井内水位由下水位到上水位的时间及局部积水井单次排水时间，将其通过RS-485网络发送给主控制室计算机，计算井下水情。浮子带动浮子顶杆上下运动，当浮子推动浮了杆上升到下浮子开关位置，图2中光电开关U5产生下降沿，AT89C2051产生INT0中断；当浮子推动浮子杆上升到上浮子开关位置时，图2中光电开关U6产生下降沿，AT89C51产生INT1中断。由监视定时器T0产生中断，记录INT0与INT1中断的时间间隔，发送给主控制室计算机，计算井下各位置水情。
如图8所示，该矿山井下水情监测预测与排水智能控制系统包括数据库管理单元、排水设备故障诊断与智能控制单元、通讯控制单元和井下水情预测单元；其中数据库管理单元包括水情历史数据模块、系统报警数据模块、局部排水井地理信息模块和主排水泵站设备信息模块；排水设备故障诊断与智能控制单元包括用电峰谷平设置模块、设备故障诊断模块和智能排水控制模块；通讯控制单元包括PLC通信控制模块和传感器群通信控制模块；
1、数据库管理单元采用SQL-Server软件进行数据管理，具体如下：
1）水情历史数据模块
包括井下主积水井输入流量记录和井下各局部积水井流量记录；主积水井增加流量记录用于井下全局水情预测，而局部积水井输入流量记录用于局部水情预测；
2) 系统报警数据模块
包括全局水情报警数据、局部水情报警数据及各水泵电电机轴承温度电压电流的报警数据；
水情报警信息包括：水情编号、水情警戒类型、水情警戒等级和水情系数值；
3) 局部排水井地理信息模块
包括：巷道编号、积水井编号、积水井位置、水情类型编号、积水井上下水位之间的距离、积水井截面积S 1和积水面积S 0，即局部积水井周围环境向积水井蓄水的面积； 
4)主排水泵站设备信息模块
包括：设备生产厂家、入矿时间、维修保养与故障记录，同时包括各水泵电动机运行过程中检测温度、流量、电压及电流检测历史数据；
2、排水设备故障诊断与智能排水控制单元，具体如下：
1) 用电峰谷平设置模块
包括一天用电峰值起止时间及电价即电价最高、用电谷值起止时间及电价即电价最低、用次谷值起止时间及电价即电价次低和用电平值起止时间及电价即电价较高；
2) 设备故障诊断模块
设备故障诊断过程步骤如下，如图9所示：
Figure 744068DEST_PATH_IMAGE009
 从数据库中读取事先设定并存储的时间步长及诊断时间；
Figure 583848DEST_PATH_IMAGE010
 按时间步长及诊断时间，从设备信息历史数据库中读取各传感器检测信息；
Figure 2191DEST_PATH_IMAGE011
 按照当前时间温度检测传感器的温度值减去给定时间步长温度传感器的温度值等于给定诊断时间内的温度升高值计算各温度检测传感器在给定诊断时间内的温度升高值；
 调用电动机水泵温度传感器故障模糊判别表(表1)，给出温度故障诊断结果；
Figure 89413DEST_PATH_IMAGE013
 利用各电动机三相电压和电流检测值，求取两相变换结果；
首先将三相电压与三相电流转换到(a，b)两相定子静止坐标系下，其变换公式为
                   (1)
Figure 638523DEST_PATH_IMAGE003
                  (2)
其中，u a和u b分别为电动机定子电压在坐标系的分量；i a和i b分别为定子电流在
Figure 751152DEST_PATH_IMAGE004
坐标系的分量；u A、u B 和u C分别为定子电压A、B和C三相检测得值；i A、i B和i C分别为定子电流A、B和C三相检测得值；
Figure 503208DEST_PATH_IMAGE014
 计算各水泵的输入与输出功率，计算效率，给出管路故障诊断结果；
电动机输入功率为
           (3)
电动机输出功率为：
Figure 530387DEST_PATH_IMAGE006
           (4)
式中，Q为泵出口流量；h为水泵出口扬程，等于出口与地面高度；
实际效率为：
Figure 666970DEST_PATH_IMAGE007
             (5)
对于不同泵，设置不同η0值，工作过程中，当η<η0时，说明输送管路有故障报警维修；
Figure 335849DEST_PATH_IMAGE015
 求取各电动机三相电压和电流中线值，给出各电动机电器故障诊断结果；
由检测三相电压和电流量，可求得中线电压和电流为
Figure 263966DEST_PATH_IMAGE008
             (6)
在系统中，分别设置各电动机相电压与相电流的最大值、中线电压与电流的最大值；当检测值超出最大值时，电压故障报警；
3) 智能排水控制模块
智能排水控制模块步骤如下：如图10所示 
 依据当前时间，计算出由当前时间到下一次用电谷值时间；然后，调用水情预测算法，预测当前时间到下次用电谷值时间内井下总出水量
Figure 419638DEST_PATH_IMAGE017
；
Figure 583903DEST_PATH_IMAGE010
 依据井下总积水井的水位，计算出积水井能够增加储水量；
Figure 303914DEST_PATH_IMAGE011
 比较
Figure 619489DEST_PATH_IMAGE017
与
Figure 220235DEST_PATH_IMAGE018
，若
Figure 621260DEST_PATH_IMAGE019
，是计算结束；否则转入下一步并报警(3级)；
Figure 903337DEST_PATH_IMAGE012
 计算当前时间到下一个次谷值时间
Figure 135735DEST_PATH_IMAGE020
，并比较
Figure 845065DEST_PATH_IMAGE020
与
Figure 795703DEST_PATH_IMAGE016
大小。若
Figure 612962DEST_PATH_IMAGE021
转入⑤；否则报警(2)级；
Figure 903129DEST_PATH_IMAGE013
 调用水情预测算法，计算从当前时间到下一个次谷值时间内总出水量
Figure 845677DEST_PATH_IMAGE022
；
Figure 221295DEST_PATH_IMAGE014
 比较
Figure 907491DEST_PATH_IMAGE018
与
Figure 52165DEST_PATH_IMAGE022
，若
Figure 103298DEST_PATH_IMAGE023
，则自动启动排水系统并报警(1级)；
3、通信控制单元
包括主控制室计算机通信控制模块和总线通信控制器通信模块；
1) 主控制室计算机通信控制模块
图11和12为发送和接收信息解包程序流程图，程序使用Microsoft公司提供的ActiveX控件 Microsoft Communications Control完成。
主控制室计算机向总线控制器发送数据包的步骤如下：
Figure 28528DEST_PATH_IMAGE009
 查询局部水情数据库，获取传感器群分站数；
Figure 190519DEST_PATH_IMAGE010
 发送同步字符，校验字清0，发送分站数并计算校验字；
 发送各分站号，查询各分站仪表数发送，并计算校验字；
Figure 474050DEST_PATH_IMAGE012
 发送校验字及结束符；
Figure 824260DEST_PATH_IMAGE013
 设置定时器接收回复字，若收到，则转下一步；否则，报错结束；
Figure 852259DEST_PATH_IMAGE014
 判别接收字，若正确结束；否则，报错结束。
主控制室计算机解包程序步骤为：
Figure 968595DEST_PATH_IMAGE009
 读取同步字符，请校验和；
Figure 423847DEST_PATH_IMAGE010
 判别同步字符，不对则报错结束，否则转下一步；
Figure 995774DEST_PATH_IMAGE011
 读取分站数，计算校验和；
Figure 561884DEST_PATH_IMAGE012
 依次读取各分站数据数及数据，并计算校验和；
Figure 801236DEST_PATH_IMAGE013
 读取校验字及结束符，并判别是否正确，若正确结束，否则报错结束。
而总线通信控制器发送给主控制室计算机数据程序流程为图13所示。
总线通信控制器主程序流程如图14所示，其工作步骤为：
Figure 365072DEST_PATH_IMAGE009
 初始化串口中断，并将串口指向主控制室计算机；
Figure 486612DEST_PATH_IMAGE010
 串中断接收主控制室计算机数据，存入相应存储单元，并校验，若不正确则报警，否则转下一步；
Figure 794097DEST_PATH_IMAGE011
 将串口指向RS-485总线，按接收数据，呼叫各仪表数据，并存入相应存储单元；
Figure 950272DEST_PATH_IMAGE012
 将串口指向主控制室计算机，将数据传送给主控制室计算机；
Figure 685009DEST_PATH_IMAGE013
 准备接收主控制室计算机命令数据。
4、井下水情预测模块
水情预测分为局部水情预测和全局水情预测。局部水情预测依据局部积水井检测仪表所获得的历史数据，全局水情预测依据主积水井检测得水位流量数据。
Figure 231528DEST_PATH_IMAGE009
 给出预测时间；
Figure 139441DEST_PATH_IMAGE010
 依据预测时间，从历史数据查询前n小时水情检测数据；
Figure 87806DEST_PATH_IMAGE011
 利用式(11)对所得数据进行平滑计算；
井下渗水流量时间序列指数平滑的计算公式如下:
Figure 55762DEST_PATH_IMAGE036
               (11)
其中，q(n)表示第n时间的检测的渗水流量，n e 是指数平滑因子；
Figure 86647DEST_PATH_IMAGE012
 给定延时时间t，从平滑后数据中得到n个数据样本；其中前m个数据作为训练样本，后n-m个数据作为校验样本；
设获取的经平滑后的渗出流量时间序列为{Q(n)}，将其嵌入重构相空间R d 中(嵌入时间延迟t，嵌入维数d)，r为样本数，得:
            (12)
Figure 601122DEST_PATH_IMAGE013
 设定误差参数e，阀值b；
 选择径向核函数，随机产生σ值；
                      (20)
其中，
Figure 714069DEST_PATH_IMAGE053
表示欧氏距离，σ为核宽度，k为核函数；
 调用BP算法，完成模型训练；
 输入校验样本数据，求取预测误差归一化误差，对预测结果进行评估，若不满足要求，跳回步骤
Figure 689612DEST_PATH_IMAGE014
，重新训练；若满意则进行下一步；
Figure 680702DEST_PATH_IMAGE055
 给出预测时间水情流量预测值；
得到支持向量机对井下渗水流量的回归估计为：
Figure 520482DEST_PATH_IMAGE047
          (19)
式中αi和αj均表示调整因子；表示αi *和αj *表示调整因子的目标值；k为核函数；b为阀值。

Claims (10)

1.一种矿井水情预测与排水智能控制系统，其特征在于：该系统硬件装置包括井下局部积水井积水量检测传感器群、主积水井积水量检测传感器、RS-485通信网络、液位检测装置、主控制室计算机、井下排水泵站和泵站主控制箱；RS-485通信网络包括RS-485通信控制总线、总线通信控制器和中继器；井下局部积水井积水量检测传感器群采用至少一个智能液位变送器；液位检测装置中上液位光电开关和下液位光电开关通过导线均连接智能液位变送器，智能液位变送器连接中继器，中继器通过RS-485通信控制总线连接总线通信控制器，总线通信控制器连接主控制室计算机，主积水井积水量检测传感器和井下排水泵站连接泵站主控制箱。
2.按权利要求1所述的矿井水情预测与排水智能控制系统，其特征在于：所述的智能液位变送器包括485总线插头、第一CPU、监视定时器和光电开关；监视定时器连接第一CPU，485总线插头的数据线经过转换器连接第一CPU，光电开关连接第一CPU。
3.按权利要求1所述的矿井水情预测与排水智能控制系统，其特征在于：所述的总线通信控制器包括TTL与232转换器、TTL与485转换器、第二CPU、地址锁存器和RAM；TTL与232转换器的输出端通过或门与与门连接第二CPU串行输入端，第二CPU串行输出数据端经或门连接TTL与232转换器的输入端，变成232信号，由TTL与232转换器输出端输出；TTL与485转换器的输出端通过或门与与门连接第二CPU串行输入端，第二CPU串行输出数据端经或门连接TTL与485转换器的输入端，变成485信号，由TTL与485转换器输出端输出；第二CPU的地址端口连接RAM的地址总线端；第二CPU的地址与数据端分别连接地址锁存器的输入端和RAM的数据总线端，地址锁存器的输出端连接RAM的输入端。
4.按权利要求1所述的矿井水情预测与排水智能控制系统，其特征在于：所述的中继器包括两个TTL与485转换器和一个反向器，分别为MAX-485-1和MAX-485-2；MAX-485-1的接收端与MAX-485-2的发送端连接，MAX-485-1的发送端与MAX-485-2的接收端连接，MAX-485-2的接收与发送使能端经反向器反向后与MAX-485-1的接收与发送使能连接，MAX-485-1和MAX-485-2的通信总线控制信号直接连接；当控制线输出低电平时，MAX485-2从传感器一侧接收数据，并将MAX485-2接收的RS485数转换成TTL电平，再由MAX485-1转换成RS485数据向上位机方向发送。
5.按权利要求1所述的矿井水情预测与排水智能控制系统，其特征在于：所述的液位检测装置包括充液筒、浮子、浮子顶杆、下液位光电开关、下液位开关卡套、浮子杆导向管、上液位光电开关、上液位开关卡套、光敏二极管和发光二极管；充液筒上端连接浮子杆导向管，浮子设置在充液筒内，浮子上端连接浮子顶杆，上液位开关卡套和下液位开关卡套分别固定在浮子杆导向管外壁的上下两端，上液位光电开关和下液位光电开关分别设置在上液位开关卡套和下液位开关卡套内，发光二极管和光敏二极管分别安装在浮子杆导向管下端两侧。
6.按权利要求1所述的矿井水情预测与排水智能控制系统，其特征在于：所述的主控制室计算机中嵌入该系统软件功能单元包括数据库管理单元、排水设备故障诊断与智能控制单元、通讯控制单元和井下水情预测单元；其中数据库管理单元包括水情历史数据模块、系统报警数据模块、局部排水井地理信息模块和主排水泵站设备信息模块；排水设备故障诊断与智能控制单元包括用电峰谷平设置模块、设备故障诊断模块和智能排水控制模块；通讯控制单元包括PLC通信控制模块和传感器群通信控制模块。
7.按权利要求6所述的矿井水情预测与排水智能控制系统，其特征在于：所述的数据库管理单元采用SQL-Server软件进行数据管理包括：
1）水情历史数据模块
包括井下主积水井输入流量记录和井下各局部积水井流量记录；主积水井增加流量记录用于井下全局水情预测，而局部积水井输入流量记录用于局部水情预测；
2) 系统报警数据模块
包括全局水情报警数据、局部水情报警数据及水泵电电机轴承温度电压电流的报警数据；
水情报警信息包括：水情编号、水情警戒类型、水情警戒等级和水情系数值；
3) 局部排水井地理信息模块
包括：巷道编号、积水井编号、积水井位置、水情类型编号、积水井上下水位之间的距离、积水井截面积S 1和积水面积S 0，即局部积水井周围环境向积水井蓄水的面积； 
4)主排水泵站设备信息模块
包括：设备生产厂家、入矿时间、维修保养与故障记录，同时包括各水泵电动机运行过程中检测温度、流量、电压及电流检测历史数据。
8.按权利要求6所述的矿井水情预测与排水智能控制系统，其特征在于：所述的排水设备故障诊断与智能控制单元包括：
1) 用电峰谷平设置模块
包括一天用电峰值起止时间及电价即电价最高、用电谷值起止时间及电价即电价最低、用次谷值起止时间及电价即电价次低和用电平值起止时间及电价即电价较高；
2) 设备故障诊断模块
该设备故障诊断模块诊断过程步骤如下：
Figure 684593DEST_PATH_IMAGE001
 从数据库中读取事先设定并存储的时间步长及诊断时间；
Figure 646733DEST_PATH_IMAGE002
 按时间步长及诊断时间，从设备信息历史数据库中读取各传感器检测信息；
Figure 212843DEST_PATH_IMAGE003
 按照当前时间温度检测传感器的温度值减去给定时间步长温度传感器的温度值等于给定诊断时间内的温度升高值计算各温度检测传感器在给定诊断时间内的温度升高值；
Figure 327561DEST_PATH_IMAGE004
 调用电动机水泵温度传感器故障模糊判别表，给出温度故障诊断结果；
Figure 688135DEST_PATH_IMAGE005
 利用各电动机三相电压和电流检测值，求取两相变换结果；
首先将三相电压与三相电流转换到(a，b)两相定子静止坐标系下，其变换公式为
        
Figure 137571DEST_PATH_IMAGE006
                 (1)
Figure 507373DEST_PATH_IMAGE007
            (2)
其中，u a和u b分别为电动机定子电压在
Figure 211018DEST_PATH_IMAGE008
坐标系的分量；i a和i b分别为定子电流在
Figure 8072DEST_PATH_IMAGE008
坐标系的分量；u A、u B 和u C分别为定子电压A、B和C三相检测得值；i A、i B和i C分别为定子电流A、B和C三相检测得值；
Figure 679225DEST_PATH_IMAGE009
 计算各水泵的输入与输出功率，计算效率，给出管路故障诊断结果；
电动机输入功率为
Figure 662837DEST_PATH_IMAGE010
            (3)
电动机输出功率为：
Figure 735835DEST_PATH_IMAGE011
              (4)
式中，Q为泵出口流量；h为水泵出口扬程，等于出口与地面高度；
实际效率为：
              (5)
对于不同泵，设置不同η0值，工作过程中，当η<η0时，说明输送管路有故障报警维修；
 
Figure 612973DEST_PATH_IMAGE013
 求取各电动机三相电压和电流中线值，给出各电动机电器故障诊断结果；
由检测三相电压和电流量，可求得中线电压和电流为
Figure 324577DEST_PATH_IMAGE014
      (6)
在系统中，分别设置各电动机相电压与相电流的最大值、中线电压与电流的最大值；当检测值超出最大值时，电压故障报警；
3）智能排水控制模块执行步骤如下： 
Figure 252081DEST_PATH_IMAGE001
 依据当前时间，计算出由当前时间到下一次用电谷值时间
Figure 390939DEST_PATH_IMAGE015
；然后，调用水情预测算法，预测当前时间到下次用电谷值时间内井下总出水量
Figure 787416DEST_PATH_IMAGE016
；
 依据井下总积水井的水位，计算出积水井能够增加储水量
Figure 84722DEST_PATH_IMAGE017
；
Figure 394481DEST_PATH_IMAGE003
 比较与，若，是计算结束；否则转入下一步并报警；
Figure 714418DEST_PATH_IMAGE004
 计算当前时间到下一个次谷值时间
Figure 840416DEST_PATH_IMAGE019
，并比较
Figure 697514DEST_PATH_IMAGE019
与
Figure 454117DEST_PATH_IMAGE015
大小；若转入⑤；否则报警；
Figure 964044DEST_PATH_IMAGE005
 调用水情预测算法，计算从当前时间到下一个次谷值时间内总出水量
Figure 359253DEST_PATH_IMAGE021
；
Figure 970363DEST_PATH_IMAGE009
 比较
Figure 58405DEST_PATH_IMAGE017
与
Figure 138487DEST_PATH_IMAGE021
，若，则自动启动排水系统并报警。
9.按权利要求6所述的矿井水情预测与排水智能控制系统，其特征在于：所述的通信控制单元包括主控制室计算机通信控制模块和总线通信控制器通信模块；
主控制室计算机通信控制模块中主控制室计算机向总线控制器发送数据包按如下步骤进行：
 查询局部水情数据库，获取传感器群分站数；
Figure 874996DEST_PATH_IMAGE002
 发送同步字符，校验字清0，发送分站数并计算校验字；
Figure 629326DEST_PATH_IMAGE003
 发送各分站号，查询各分站仪表数发送，并计算校验字；
Figure 428654DEST_PATH_IMAGE004
 发送校验字及结束符；
Figure 952040DEST_PATH_IMAGE005
 设置定时器接收回复字，若收到，则转下一步；否则，报错结束；
 判别接收字，若正确结束；否则，报错结束；
主控制室计算机解包过程步骤为：
Figure 168050DEST_PATH_IMAGE001
 读取同步字符，请校验和；
Figure 771070DEST_PATH_IMAGE002
 判别同步字符，不对则报错结束，否则转下一步；
Figure 414540DEST_PATH_IMAGE003
 读取分站数，计算校验和；
Figure 562756DEST_PATH_IMAGE004
 依次读取各分站数据数及数据，并计算校验和；
 读取校验字及结束符，并判别是否正确，若正确结束，否则报错结束；
总线通信控制器通信模块，步骤如下：
Figure 432809DEST_PATH_IMAGE001
 初始化串口中断，并将串口指向主控制室计算机；
Figure 743836DEST_PATH_IMAGE002
 串中断接收主控制室计算机数据，存入相应存储单元，并校验，若不正确则报警，否则转下一步；
Figure 249904DEST_PATH_IMAGE003
 将串口指向RS-485总线，按接收数据，呼叫各仪表数据，并存入相应存储单元；
Figure 528438DEST_PATH_IMAGE004
 将串口指向主控制室计算机，将数据传送给主控制室计算机；
Figure 410944DEST_PATH_IMAGE005
 准备接收主控制室计算机命令数据。
10.按权利要求6所述的矿井水情预测与排水智能控制系统，其特征在于：所述的水情预测步骤如下：
Figure 576477DEST_PATH_IMAGE001
 给出预测时间；
 依据预测时间，从历史数据查询前n小时水情检测数据；
Figure 19276DEST_PATH_IMAGE003
 利用式(11)对所得数据进行平滑计算；
井下渗水流量时间序列指数平滑的计算公式如下:
               (11)
其中，q(n)表示第n时间的检测的渗水流量，n e 是指数平滑因子；
Figure 722583DEST_PATH_IMAGE004
 给定延时时间t，从平滑后数据中得到n个数据样本；其中前m个数据作为训练样本，后n-m个数据作为校验样本；
设获取的经平滑后的渗出流量时间序列为{Q(n)}，将其嵌入重构相空间R d 中，t为嵌入时间延迟，d为嵌入维数；r为样本数，得:
Figure 570453DEST_PATH_IMAGE024
            (12)
Figure 558001DEST_PATH_IMAGE005
 设定误差参数e，阀值b；
Figure 782309DEST_PATH_IMAGE009
 选择径向核函数，随机产生σ值；
Figure 922434DEST_PATH_IMAGE025
                      (20)
其中，
Figure 206785DEST_PATH_IMAGE026
表示欧氏距离，σ为核宽度，k为核函数；
Figure 681629DEST_PATH_IMAGE013
 调用BP算法，完成模型训练；
Figure 444048DEST_PATH_IMAGE027
 输入校验样本数据，求取预测误差归一化误差，对预测结果进行评估，若不满足要求，跳回步骤，重新训练；若满意则进行下一步；
Figure 893932DEST_PATH_IMAGE028
 给出预测时间水情流量预测值；
得到支持向量机对井下渗水流量的回归估计为：
Figure 856072DEST_PATH_IMAGE029
          (19)
式中αi和αj均表示调整因子；αi *和αj *表示调整因子的目标值；k为核函数；b为阀值。
CN2010105211104A 2010-10-27 2010-10-27 矿井水情预测与排水智能控制系统 Expired - Fee Related CN101979838B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2010105211104A CN101979838B (zh) 2010-10-27 2010-10-27 矿井水情预测与排水智能控制系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2010105211104A CN101979838B (zh) 2010-10-27 2010-10-27 矿井水情预测与排水智能控制系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN101979838A CN101979838A (zh) 2011-02-23
CN101979838B true CN101979838B (zh) 2012-02-22

Family

ID=43600370

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2010105211104A Expired - Fee Related CN101979838B (zh) 2010-10-27 2010-10-27 矿井水情预测与排水智能控制系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN101979838B (zh)

Families Citing this family (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102269974B (zh) * 2011-03-10 2012-12-12 中国人民解放军防化指挥工程学院 人防工程防护设施操控仿真训练系统
CN102288144B (zh) * 2011-05-11 2012-11-07 中国水利水电科学研究院 确定含水层平均厚度的定量方法
CN102352774A (zh) * 2011-07-27 2012-02-15 焦作矿区计量检测中心 以管路流速控制排水系统效率的方法
CN102493843B (zh) * 2011-11-30 2014-07-30 北京天地玛珂电液控制系统有限公司 一种矿井用防水闸门自动控制系统及其控制方法
CN102562165B (zh) * 2011-12-27 2013-11-20 枣庄联创实业有限责任公司 矿用水位报警装置
CN102587984B (zh) * 2012-02-20 2014-02-26 太原理工大学 一种煤矿井下工作面分布式水情监测系统
CN103245378A (zh) * 2013-03-07 2013-08-14 北京华安奥特科技有限公司 一种基于Wi-Fi MESH技术的煤矿本安型多功能水文监测平台
CN103266915A (zh) * 2013-06-05 2013-08-28 桂林电子科技大学 基于物联网的矿井自动化排水系统
CN104329269B (zh) * 2014-10-14 2016-04-06 台州韩进泵业有限公司 智能控制泵、水泵及其传感器自适应控制装置、控制方法
CN104675429B (zh) * 2015-01-29 2017-04-05 湖南科技大学 一种矿用多级智能排水装置及方法
CN104616473A (zh) * 2015-02-08 2015-05-13 张朝利 一种大型水利工程渗流实时监测系统及其趋势预测方法
CN104696010B (zh) * 2015-03-20 2017-01-25 青岛理工大学 一种矿山突水综合治理方法
CN105527900A (zh) * 2015-12-29 2016-04-27 常熟市亨达电子器材厂 矿用排渣放水主机
CN106197610A (zh) * 2016-07-14 2016-12-07 南通海狮船舶机械有限公司 液位遥测和阀门的控制系统
CN106246224A (zh) * 2016-08-11 2016-12-21 山东科技大学 矿井水害即时监测预警系统
CN106321146A (zh) * 2016-08-29 2017-01-11 中煤科工集团重庆研究院有限公司 矿井自动排水系统
CN106523393A (zh) * 2016-11-18 2017-03-22 山东科技大学 一种用于井下排水系统的故障诊断方法
CN107503741B (zh) * 2017-09-11 2023-08-15 中国矿业大学 一种用于煤矿井下采空区温度探测的随钻测温钻具
CN107681787A (zh) * 2017-11-14 2018-02-09 河北新大长远电力科技股份有限公司 一种基于串口并行连接的通讯电路
CN110529373B (zh) * 2019-09-05 2020-10-27 杭州市电力设计院有限公司余杭分公司 一种抽水节能调峰的控制方法、系统及装置
CN110647078B (zh) * 2019-09-26 2020-10-16 西安科技大学 一种煤矿井下无人值守排水系统及控制方法
CN111677660A (zh) * 2020-06-23 2020-09-18 长沙昌佳自动化设备有限公司 一种应用于矿山井下排水多cpu控制系统
CN113506309B (zh) * 2021-09-10 2021-12-03 南通华恩医疗设备制造有限公司 基于人工智能的医疗数据变量测量监测方法及系统
CN114354090A (zh) * 2021-12-24 2022-04-15 广东科陆智泊信息科技有限公司 车检器的渗水检测系统及方法
CN114251297A (zh) * 2022-01-24 2022-03-29 深圳市华图测控系统有限公司 智能免排水装置调速与电平平抑方法以及智能免排水装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101135621A (zh) * 2006-08-30 2008-03-05 煤炭科学研究总院重庆分院 煤层可解吸瓦斯含量的直接快速测定方法
CN101349681A (zh) * 2008-08-26 2009-01-21 徐斗辰 一种煤矿冲击煤层注水效果的检验方法
CN101363824A (zh) * 2008-05-12 2009-02-11 西安西科测控设备有限责任公司 一种实时监测矿井顶板岩层或混凝土结构稳定性的装置
CN101403314A (zh) * 2008-11-18 2009-04-08 河南理工大学 煤矿井下钻孔水力压裂增透抽采瓦斯工艺

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101135621A (zh) * 2006-08-30 2008-03-05 煤炭科学研究总院重庆分院 煤层可解吸瓦斯含量的直接快速测定方法
CN101363824A (zh) * 2008-05-12 2009-02-11 西安西科测控设备有限责任公司 一种实时监测矿井顶板岩层或混凝土结构稳定性的装置
CN101349681A (zh) * 2008-08-26 2009-01-21 徐斗辰 一种煤矿冲击煤层注水效果的检验方法
CN101403314A (zh) * 2008-11-18 2009-04-08 河南理工大学 煤矿井下钻孔水力压裂增透抽采瓦斯工艺

Also Published As

Publication number Publication date
CN101979838A (zh) 2011-02-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101979838B (zh) 矿井水情预测与排水智能控制系统
CN101226682B (zh) 新型地铁杂散电流自动监测装置
CN105046445A (zh) 一种防汛调度决策支持系统
CN103953393B (zh) 一种矿井通风系统分区稳定式动态监测与预警系统
CN102235941A (zh) 一种风力发电机组状态监测及故障诊断系统
CN202250028U (zh) 一种油气井控压钻井监控系统
CN102174994A (zh) 城市供水管网事故爆管在线定位系统
CN104460635A (zh) 一种基于智能水电厂的一体化信息平台系统
CN202257185U (zh) 基于可编程逻辑控制器的称重式蒸渗仪监控系统
CN104200396A (zh) 一种风力发电机部件故障预警方法
CN203658520U (zh) 智能型电缆故障指示器
CN106595806A (zh) 一种液位监测设备、系统和方法
CN108830335A (zh) 光伏电站故障预警方法及系统
CN104236677A (zh) 一种超低功耗磁感应式浮子水位传感器及信号处理方法
CN104965477A (zh) 一种隧道自动化监测系统及方法
CN203669924U (zh) 一种煤矿排水及水文监控系统
CN110017161B (zh) 综采工作面智能供液方法、存储介质、电子设备和系统
CN112832861A (zh) 一种基于峰谷时段的水仓液位分级矿井排水控制方法
CN103678929A (zh) 海底电力电缆可靠性检测方法与系统
US10648469B2 (en) Remote pump managing device
CN203809053U (zh) 新型矿井水害监测预警系统
CN205264000U (zh) 重型港口机械液压系统远程故障监测与预警系统
CN204204181U (zh) 一种用于风电机组偏航滑动轴承监测的远程数据采集系统
CN105003428A (zh) 高效泵送方法
CN204406158U (zh) 利用分布式控制自动施肥给水的精准农艺控制系统

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20120222

Termination date: 20211027

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee