CN104832203B - 矿井通风系统在线闭环优调优控方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种矿井通风系统在线闭环优调优控方法，所搭建矿井通风在线闭环优调优控系统包括矿井通风监测平台、布置于每个需风风道的需风风道状态采集子系统、布置于每个风机风道的风机工况采集子系统以及布置于每个调节风道且用于调节风阻调节装置风阻变化量的调控子系统。本发明直接利用各需风点的实测供风量和风机实际工况计算目标函数值，用风阻调节装置的实际调节量为控制策略，既能有效避免通风系统本身参数的不精确性和不可知性等问题，又可节省大量的通风系统状态识别传感器，更重要的是，可直接得到调节效果。从根本上保证了矿井通风系统的按时按需低功耗供风，该方法可有效地解决矿井通风系统正常时期和灾变时期的风流控制问题。

Description

矿井通风系统在线闭环优调优控方法

技术领域

本发明属于矿井通风自动化控制技术领域，具体涉及一种矿井通风系统在线闭环优调优控方法。

背景技术

矿井通风的核心任务是保证井下各用风地点按时按需供风，从而确保矿井安全、高效和绿色的开采。由于井下通风系统错综复杂，从环境监测、需风量计算到系统调节是一个复杂的系统工程，只靠人工分析调节或局部自动调节难以满足井下安全生产和节能的需要，因此，实现矿井通风全局最优调节方案的自动计算是实现矿井通风自动化必须解决的技术难题。

虽然人们对矿井通风系统优化调节问题进行了大量研究，提出单风道卷帘门压差调节法、固定风量风道调节法、最大通风调节法、线性规划调节法、非线性规划调节法和全局调节方法等，但上述调节方法均没有从本质上解决矿井通风系统优化调节问题的可行性、经济性和有效性问题，原因如下：

(1)对于单风道卷帘门压差调节法，主要通过调节本风道卷帘门的开启高度，进而使通过本风道的风量达到目标风量要求。然而，对于流体管网来说，在原理上是行不通的。理由为：由于整个风网需要满足风量平衡定律，因此，各风道相互制约。例如，在最简单的情况下，对于并联的风道A和风道B，如果需要使通过风道B的风量达到最大，不仅需要将风道B的卷帘门开启到最大，还需要将风道A的卷帘门关闭到最小。可见，单独调节风道B本身，不可能使其通过的风量达到目标风量；另外，调节风道B时同样也影响到其它风道风量，使整个系统处于混乱状态。

(2)对于固定风量解算法，由于不能进行调节点的转移，很容易求出不可行方案，甚至出现风阻为负数的情况。

(3)对于最大阻力通路调节法，本身不具有经济性，而且，由于各风道风阻和各用风点需风量的时变性，最大通路是变化的，调节点也是变化的，因此，最大阻力通路调节法不可行。

(4)对于线性规划调节法，由于对矿井通风系统优化调节问题进行了过度简化，因此，计算结果常常不符合实际。

(5)对于现有的非线性规划调节法，采用首先优化系统，再调节风机的两阶段法，由于没有考虑系统和风机的联合优化，因此，无法获得全局最优的方案，更不适用于灾变时期的实时均压要求。

(6)对于全局调节方法，采用建立调节风门/风窗开启面积与风阻调节量之间的精确计算模型和全局状态识别基础上，因此，不仅要求通风系统安装大量的传感器，而且需要进行精细校核和建模，不仅成本过高，而且抗干扰能力差，较难达到实时调风控风的目的。

由此可见，现有的各类矿井通风系统优化调节方案，均没有从本质上实现矿井通风系统的全局优调优控，无法满足矿井正常时期和灾变时期供风需要。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种矿井通风系统在线闭环优调优控方法，可有效解决上述问题。

本发明采用的技术方案如下：

本发明提供一种矿井通风系统在线闭环优调优控方法，包括以下步骤：

步骤1，根据矿井通风系统调控目的，将风道划分为四类，分别为Ⅰ类风道、Ⅱ类风道、Ⅲ类风道和Ⅳ类风道；

其中，Ⅰ类风道、Ⅱ类风道和Ⅲ类风道为控制风道；Ⅳ类风道为非控制风道；具体的，Ⅰ类风道为风机风道；Ⅱ类风道为需风风道；Ⅲ类风道为安装有风阻调节装置的调节风道；

将风机所在风道的集合记为S_l；将需风风道的集合记为S_f；将调节风道的集合记为S_t；

步骤2，搭建矿井通风在线闭环优调优控系统；所述矿井通风在线闭环优调优控系统包括矿井通风监测平台、布置于每个需风风道的需风风道状态采集子系统、布置于每个风机风道的风机工况采集子系统以及布置于每个调节风道且用于调节风阻调节装置风阻变化量的调控子系统；

步骤3，所述矿井通风监测平台预存储初始参数值；所述初始参数值包括：

1)每个需风风道的调节阈值β_i，i∈S_f，其含义为：当需风风道i的实测供风量和目标需风量之差超过阈值β_i时，需要进行优化调控；

2)调风反应时间T，其含义为：当改变一个或多个风阻调节装置的调阻量后，需风风道的风量变化滞后时间；

步骤4，在当前时刻，所述矿井通风监测平台实时接收各个所述需风风道状态采集子系统上传的每个需风风道的风道状态信息；其中，所述风道状态信息包括实测供风量q_i，i∈S_f；

所述矿井通风监测平台还实时接收各个所述风机工况采集子系统上传的每个风机工况点的实测风机风量q_fi和实测风机风压h_fi，i∈S_l；

步骤5，所述矿井通风监测平台根据每个需风风道在当前时刻的风道状态信息，结合矿井地理信息和生产信息，计算得到每个需风风道在当前时刻的目标需风量i∈S_f；

步骤6，所述矿井通风监测平台比较每个需风风道的目标需风量和实测供风量q_i之差是否超过阈值β_i，如果均未超过，则返回步骤4，继续监测；如果存在至少一个需风风道的目标需风量和实测供风量q_i之差超过阈值β_i，则执行步骤7的优化调控过程；

步骤7，所述矿井通风监测平台预建立以下的矿井通风系统在线闭环优调优控数学模型：

目标函数为：

$\mathrm{MinF}\left(\mathrm{\Θ}\right)=F({\mathrm{\θ}}_1,{\mathrm{\θ}}_2,...,{\mathrm{\θ}}_n)=\underset{i\∈S_f}{\mathrm{\Σ}}{(q_i-q_i^0)}^2+M\underset{i\∈S_l}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{fi}}{h}_{\mathrm{fi}}$

约束条件为：

θ_i∈[d_i,U_i],i∈S_t

其中，F为目标函数；

q_i为需风风道i的实测风量；

为需风风道i的目标需风量；

n为调节风道的数量；

M≥0为常数；

Θ＝(θ₁,θ₂,...,θ_n)，为所有调节风道的风阻调节装置的调节参数组成的向量；θ为风阻调节装置的调节参数；

S_t为调节风道的集合，即：S_t＝{1,2,…,n}；则：θ_i为第i个风阻调节装置的调节参数，d_i和U_i为调节参数θ_i的调节范围下限和上限；

所述矿井通风监测平台运行所述在线闭环优调优控数学模型，进行矿井通风系统在线优化调节，其运行方法为：

1)将当前时刻风机工况点的实测风机风量q_fi、实测风机风压h_fi、每个需风风道在当前时刻的目标需风量和实测供风量q_i代入目标函数，计算得到目标函数值；然后，以目标函数值达到最小为控制策略，各风阻调节装置的调节参数为控制变量，通过预设搜索算法，得到各风阻调节装置的调节参数值；

2)所述矿井通风监测平台根据所述调节参数值，生成对各个风阻调节装置的调控指令，并将所述调控指令发送给对应的调控子系统；

3)在对应的调控子系统动作、改变风阻调节装置的调阻量后，从调控子系统动作开始计时，经过调风反应时间T后，返回执行步骤4。

优选的，所述Ⅰ类风道为：风机所在风井，或者，辅助风机所在增压风道，或者，局部风机所在的虚拟风筒风道；

所述Ⅱ类风道为：回采工作面所在风道，或者，采场所在风道，或者，掘进工作面所在风道，或者，硐室所在风道，或者，需要密闭区所在风道，或者，均压区所在风道；

所述Ⅲ类风道中所安装的所述风阻调节装置，包括：调节风门或调节风窗。

优选的，所述调节风门为：百叶窗式调节风门、推拉式调节风门或卷帘门式调节风门；

所述调节风窗为：百叶窗式调节风窗、推拉式调节风窗或卷帘门式调节风窗。

优选的，步骤4中，所述风道状态信息还包括：需风风道的温度、湿度、瓦斯浓度、一氧化碳浓度、二氧化碳浓度和/或风尘浓度。

优选的，步骤7中，在矿井通风监测平台运行所述在线闭环优调优控数学模型，进行矿井通风系统在线优化调节的过程中，目标函数计算算法为：

对于任意一组给定的调节状态量θ_i(i∈S_t)：

(1)当存在一个j∈S_t，使得时，取F(θ₁,θ₂,...,θ_n)＝10¹²；

(2)当对所有的i∈S_t，满足θ_i∈[d_i,U_i]时，则：矿井通风监测平台向调控子系统发送将所有的风阻调控装置i调节到对应位置θ_i(i∈S_t)的调控指令；在所有的风阻调节装置的调节参数均调节到对应位置θ_i(i∈S_t)后，再经过调风反应时间T后，采集以下实时参数值：风机工况点的实测风机风量q_fi、实测风机风压h_fi和每个需风风道的实测供风量q_i，再根据每个需风风道的实测供风量q_i计算得到每个需风风道的目标需风量然后，将新采集到的实时参数值以及新计算得到的目标需风量代入目标函数 $F({\mathrm{\θ}}_1,{\mathrm{\θ}}_2,...,{\mathrm{\θ}}_n)=\underset{i\∈S_1}{\mathrm{\Σ}}{(q_i-q_i^0)}^2+M\underset{i\∈S_f}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{fi}}{h}_{\mathrm{fi}},$ 计算得到目标函数值F。

优选的，当只有1个调节点时，通过预设搜索算法，得到各风阻调节装置的调节参数值，具体为：

步骤7.1，由于只有一个调节点，因此，约束条件为：θ₁∈[d₁,U₁]；

将[d₁,U₁]分为m等份，取调节步长

假设调节前，通过实测各需风风道在当前时刻的实测供风量、每个风机工况点的实测风机风量q_fi和实测风机风压h_fi，计算出目标需风量，并最终计算得到目标函数值：其中，为风阻调节装置在调节前的初始调节参数值；Θ⁰为风阻调节装置在调节前的初始调节参数向量；

步骤7.2，采用所述目标函数计算算法，分别计算得到对应的目标

函数值和对应的目标函数值F(Θ²)，计算结果为：

1)对于

如果则直接令F(Θ¹)＝10¹²；

如果则：矿井通风监测平台向调控子系统发送将风阻调节装置的调节参数调节到的调控指令；在将风阻调节装置的调节参数调节到后，再经过调风反应时间T后，采集以下实时参数值：风机工况点的实测风机风量q_fi、实测风机风压h_fi和每个需风风道的实测供风量q_i，再根据每个需风风道的实测供风量q_i计算得到每个需风风道的目标需风量然后，将新采集到的实时参数值以及新计算得到的目标需风量代入目标函数，计算得到

2)对于

如果则直接令F(Θ²)＝10¹²；

如果 ${\mathrm{\θ}}_1^2\∈[d_1,U_1],$ 则：计算得到 $F\left({\mathrm{\Θ}}^2\right)=F\left({\mathrm{\θ}}_1^2\right);$

步骤7.3，比较F(Θ¹)和F(Θ²)，假设F(Θ¹)≤F(Θ²)，则，令F(Θ^L)＝F(Θ¹)；

步骤7.4，比较F(Θ^L)和F(Θ⁰)，如果F(Θ^L)≥F(Θ⁰)，将调节参数再调节回的位置，然后终止调节；否则，执行步骤7.5；

步骤7.5，沿着目标函数的下降方向继续调节，即：依次取k＝2,3,4,…，计算并采用所述目标函数计算算法计算F(Θ^k)；直到当取到某个k时，满足以下条件之一：1)此时，将调节参数再调节回的位置，终止调节。

优选的，设S_t＝{1,2,...,n}，即：共有n个风阻调节装置，约束条件为：

d_i≤θ_i≤U_i,i＝{1,2,...,n}

此时，调节参数向量记为Θ＝(θ₁,θ₂,...,θ_n)；

因此，对于一个控制状态 ${\mathrm{\Θ}}^{\left(t\right)}=({\mathrm{\θ}}_1^t,{\mathrm{\θ}}_2^t,...,{\mathrm{\θ}}_n^t),$ 如果满足 $d_i\≤{\mathrm{\θ}}_i^t\≤U_i,i=\{\mathrm{1,2},...,n\}$ 则称状态Θ^(t)‘可行’；否则，称状态Θ^(t)‘不可行’；

当n大于1时，步骤7中，所述矿井通风监测平台运行所述在线闭环优调优控数学模型，进行矿井通风系统在线优化调节，采用如下的在线直接搜索方法：

Step0，选取平均等份数m，求初始边长

Step1，用下列方法构造初始n+1个调节状态点Θ⁽ⁱ⁾(i＝0,1,2,…,n)，并计算其目标函数值F(Θ⁽ⁱ⁾)(i＝0,1,2,…,n)，计算方法为：

1)首先取调节前的状态 ${\mathrm{\Θ}}^{\left(0\right)}=({\mathrm{\θ}}_1^0,{\mathrm{\θ}}_2^0,...,{\mathrm{\θ}}_n^0),$ 显然 ${\mathrm{\θ}}_i^0\∈[d_i,U_i](i=\mathrm{1,2},...,n),$ 通过所述目标函数计算算法，得到Θ⁽⁰⁾对应的目标函数值F(Θ⁽⁰⁾)：

$F\left({\mathrm{\Θ}}^{\left(0\right)}\right)=\underset{i\∈S_1}{\mathrm{\Σ}}{(q_i-q_i^0)}^2+M\underset{i\∈S_f}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{fi}}{h}_{\mathrm{fi}}$

2)对于i＝1,2,…,n，均执行步骤2.1和步骤2.2：

步骤2.1，采用下式计算得到和

${\mathrm{\Θ}}_i^1={\mathrm{\Θ}}^{\left(0\right)}-{\mathrm{\λe}}_i,{\mathrm{\Θ}}_i^2={\mathrm{\Θ}}^{\left(0\right)}+{\mathrm{\λe}}_i$

其中，e_i为n维单位向量，即

采用所述目标函数计算算法，计算得到对应的目标函数值和对应的目标函数值

步骤2.2，如果 $F\left({\mathrm{\&Theta;}}_i^1\right)\&le;F\left({\mathrm{\&Theta;}}_i^2\right)$ 且 $F\left({\mathrm{\&Theta;}}_i^1\right)<{10}^{12},$ 取 ${\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}={\mathrm{\&Theta;}}_i^1,F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}\right)F\left({\mathrm{\&Theta;}}_i^1\right);$ 否则，取 ${\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}={\mathrm{\&Theta;}}_i^2,F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}\right)=F\left({\mathrm{\&Theta;}}_i^2\right);$

步骤2.3，采用下式计算F_L、F_H和F_G:

$F_L=F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(L\right)}\right)=\underset{0\&le;i\&le;n}{\min }\left\{F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}\right)\right\}$

$F_H=F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(H\right)}\right)=\underset{0\&le;i\&le;n}{\max }\left\{F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}\right)\right\}$

$F_G=F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(G\right)}\right)=\underset{\underset{i\&NotEqual;H}{0\&le;i\&le;n}}{\max }\left\{F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}\right)\right\}$

其中，Θ^(L)为最佳参数值，Θ^(H)为最差参数值，Θ^(G)为次差参数值；

判断|F(Θ^(H))-F(Θ^(L))|＜ε是否成立，如果成立，则将风阻调节装置调整到Θ^(L)的位置，终止本次优调；否则，转到Step3；

Step3，构造一个新的、比较好的参数值Θ^(N)并计算F(Θ^(N))：

其中，Θ^(N)和F(Θ^(N))通过以下方法获得：

1)计算和Θ^(R)＝1.5Θ^(C)-0.5Θ^(H)；

2)使用所述目标函数计算算法，得到F(Θ^(R))；

3)比较F(Θ^(R))和F(Θ^(L))，如果F(Θ^(R))≤F(Θ^(L))，则执行4)；否则，如果F(Θ^(R))＞F(Θ^(L))，则执行5)；

4)进一步计算得到Θ^(E)＝1.5Θ^(R)-0.5Θ^(C)，并使用所述目标函数计算算法，得到F(Θ^(E))；然后，比较F(Θ^(E))和F(Θ^(L))，若F(Θ^(E))＜F(Θ^(L))，则令Θ^(E)作为Θ^(N)，否则，令Θ^(R)作为Θ^(N)；

5)进一步比较F(Θ^(R))和F(Θ^(G))；如果F(Θ^(R))＜F(Θ^(G))，则令Θ^(R)作为Θ^(N)；否则，进一步判断是否满足以下关系：F(Θ^(R))≥F(Θ^(G))且F(Θ^(R))＜F(Θ^(H))，如果满足，则令Θ^(R)作为Θ^(N)，如果不满足，则令Θ^(N)＝0.5Θ^(H)+0.5Θ^(C)，并采用所述目标函数计算算法，得到F(Θ^(N))；

Step4，比较F(Θ^(N))和F(Θ^(H))，如果F(Θ^(N))<F(Θ^(H))，则用Θ^(N)代替Θ^(H)，用F(Θ^(N))代替F(Θ^(H))，转到Step2；如果F(Θ^(N))≥F(Θ^(H))，重新用下式计算Θ⁽ⁱ⁾：

${\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}=\frac{1}{2}({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}+{\mathrm{\&Theta;}}^{\left(L\right)}).i=\mathrm{0,1,2},...,n$

并且，对于i＝0,1,2,…,n，分别将所有的风阻调节装置调节到位置Θ⁽ⁱ⁾，等待调风反应时间T秒之后，获得各需风风道的实测供风量、风机工况点的实测风机风量和实测风机风压，依下式计算Θ⁽ⁱ⁾的目标函数F(Θ⁽ⁱ⁾)：

$F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}\right)=\underset{j\&Element;S_1}{\mathrm{\&Sigma;}}{(q_j-q_j^0)}^2+M\underset{j\&Element;S_f}{\mathrm{\&Sigma;}}{q}_{\mathrm{fj}}{h}_{\mathrm{fj}},i=\mathrm{0,1,2},...,n$

然后，转到Step2。

本发明提供的矿井通风系统在线闭环优调优控方法，具有以下优点：

本发明直接利用各需风点的实测供风量和风机实际工况计算目标函数值，用风阻调节装置的实际调节量为控制策略，既能有效避免通风系统本身参数的不精确性和不可知性等问题，又可节省大量的通风系统状态识别传感器，更重要的是，可直接得到调节效果。从根本上保证了矿井通风系统的按时按需低功耗供风，该方法可有效地解决矿井通风系统正常时期和灾变时期的风流控制问题。

附图说明

图1为本发明提供的矿井通风在线闭环优调优控系统的结构原理图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明进行详细说明：

本发明提供一种矿井通风系统在线闭环优调优控方法，以解决矿井通风系统在矿井正常时期和灾变时期的在线优调优控问题，本发明核心思想为：建立有矿井通风系统在线闭环优调优控数学模型，该模型以各需风点的实测供风量与其目标需风量之差的平方和以及风机功耗最小为目标函数，以各风阻调节装置的调节参数为控制变量，以控制变量的可调节范围为约束；根据每次调节的目标需风量，通过在线直接搜索方法确定每步各风阻调节装置的调节量，然后，在各风阻调节装置动作并经过一个调风反应时间T后，通过实测需风点的实测供风量和风机实测工况，实时计算目标函数值，并以目标函数值达到最小为控制策略，进行监测-目标和调节策略计算-发布命令-风阻调节装置调节-监测在线循环调控，直到满足容许误差或达到调节极限，则完成了本次需风调节。

具体包括以下步骤：

步骤1，根据矿井通风系统调控目的，将风道划分为四类，分别为Ⅰ类风道、Ⅱ类风道、Ⅲ类风道和Ⅳ类风道；

其中，Ⅰ类风道、Ⅱ类风道和Ⅲ类风道为控制风道；Ⅳ类风道为非控制风道；具体的，Ⅰ类风道为风机风道；Ⅱ类风道为需风风道；Ⅲ类风道为安装有风阻调节装置的调节风道；

例如，Ⅰ类风道为：风机所在风井，或者，辅助风机所在增压风道，或者，局部风机所在的虚拟风筒风道；Ⅱ类风道为：回采工作面所在风道，或者，采场所在风道，或者，掘进工作面所在风道，或者，硐室所在风道，或者，需要密闭区所在风道，或者，均压区所在风道；Ⅲ类风道中所安装的所述风阻调节装置，包括：调节风门或调节风窗。其中，调节风门为：百叶窗式调节风门、推拉式调节风门或卷帘门式调节风门；调节风窗为：百叶窗式调节风窗、推拉式调节风窗或卷帘门式调节风窗。

将风机所在风道的集合记为S_l；将需风风道的集合记为S_f；将调节风道的集合记为S_t；

步骤2，搭建矿井通风在线闭环优调优控系统；所述矿井通风在线闭环优调优控系统包括矿井通风监测平台、布置于每个需风风道的需风风道状态采集子系统、布置于每个风机风道的风机工况采集子系统以及布置于每个调节风道且用于调节风阻调节装置风阻变化量的调控子系统；

步骤3，所述矿井通风监测平台预存储初始参数值；所述初始参数值包括：

1)每个需风风道的调节阈值β_i，i∈S_f，其含义为：当需风风道i的实测供风量和目标需风量之差超过阈值β_i时，需要进行优化调控；

具体的，各个需风风道的调节阈值β_i是按照《煤矿安全规程》等法规、并结合矿山实际条件而设定。

2)调风反应时间T，其含义为：当改变一个或多个风阻调节装置的调阻量后，需风风道的风量变化滞后时间；

调风反应时间T可当系统建成后，利用实测实验的方法获得。调风反应时间T以秒为单位。

步骤4，在当前时刻，所述矿井通风监测平台实时接收各个所述需风风道状态采集子系统上传的每个需风风道的风道状态信息；其中，所述风道状态信息包括实测供风量q_i，i∈S_f；当然，风道状态信息还可以包括：需风风道的温度、湿度、瓦斯浓度、一氧化碳浓度、二氧化碳浓度和/或风尘浓度。

所述矿井通风监测平台还实时接收各个所述风机工况采集子系统上传的每个风机工况点的实测风机风量q_fi和实测风机风压h_fi，i∈S_l；

步骤5，所述矿井通风监测平台根据每个需风风道在当前时刻的风道状态信息，结合矿井地理信息和生产信息，计算得到每个需风风道在当前时刻的目标需风量i∈S_f；

具体的，利用矿井地理信息、生产信息和通风监测数据，根据《煤矿安全规程》和其他矿业企业的安全规范，可动态适时计算各需用点的目标需风量。

步骤6，所述矿井通风监测平台比较每个需风风道的目标需风量和实测供风量q_i之差是否超过阈值β_i，如果均未超过，则返回步骤4，继续监测；如果存在至少一个需风风道的目标需风量和实测供风量q_i之差超过阈值β_i，则执行步骤7的优化调控过程；

步骤7，所述矿井通风监测平台预建立以下的矿井通风系统在线闭环优调优控数学模型：

目标函数为：

$\mathrm{MinF}\left(\mathrm{\&Theta;}\right)=F({\mathrm{\&theta;}}_1,{\mathrm{\&theta;}}_2,...,{\mathrm{\&theta;}}_n)=\underset{i\&Element;S_f}{\mathrm{\&Sigma;}}{(q_i-q_i^0)}^2+M\underset{i\&Element;S_l}{\mathrm{\&Sigma;}}{q}_{\mathrm{fi}}{h}_{\mathrm{fi}}$

约束条件为：

θ_i∈[d_i,U_i],i∈S_t

其中，F为目标函数；

q_i为需风风道i的实测风量；

为需风风道i的目标需风量；

n为调节风道的数量；

M≥0为常数；

Θ＝(θ₁,θ₂,...,θ_n)，为所有调节风道的风阻调节装置的调节参数组成的向量；θ为风阻调节装置的调节参数；

S_t为调节风道的集合，即：S_t＝{1,2,…,n}；则：θ_i为第i个风阻调节装置的调节参数，d_i和U_i为调节参数θ_i的调节范围下限和上限；例如，调节参数为用于控制风门开启角度的步进电机的转动角度等，通过改过调节参数，可改变各个风阻调节装置的调阻量。

所述矿井通风监测平台运行所述在线闭环优调优控数学模型，进行矿井通风系统在线优化调节，其运行方法为：

1)将当前时刻风机工况点的实测风机风量q_fi、实测风机风压h_fi、每个需风风道在当前时刻的目标需风量和实测供风量q_i代入目标函数，计算得到目标函数值；然后，以目标函数值达到最小为控制策略，各风阻调节装置的调节参数为控制变量，通过预设搜索算法，得到各风阻调节装置的调节参数值；

2)所述矿井通风监测平台根据所述调节参数值，生成对各个风阻调节装置的调控指令，并将所述调控指令发送给对应的调控子系统；

3)在对应的调控子系统动作、改变风阻调节装置的调阻量后，从调控子系统动作开始计时，经过调风反应时间T后，返回执行步骤4。

特别重要的一点，本发明中，在矿井通风监测平台运行所述在线闭环优调优控数学模型的过程中，所采用的在线最优调控算法，可以为现有技术中任何已有的调控算法，例如，当只有1个调节点时，可采用黄金分割搜索法(0.618法)等一维直接搜索法进行在线最优调控；当调节点数量大于1时，可采用Nelder和Mead的单纯形法(1965)、Hooke和Jeeves的步长加速法(1961)、Powell的方向加速法(1964)及其变形或其它直接搜索法进行在线优化。本发明的重要创新为：将上述各类在线最优调控算法引入到矿井通风系统的在线优化调节中，并且，在使用各类在线最优调控算法的过程中，均需要计算目标函数值，而本发明中，提供了一种直接利用在线监测数据实时计算目标函数值的方法，从而提高在线最优调控算法的调控精度，即：

目标函数计算算法为：

对于任意一组给定的调节状态量θ_i(i∈S_t)：

(1)当存在一个j∈S_t，使得时，取F(θ₁,θ₂,...,θ_n)＝10¹²；

(2)当对所有的i∈S_t，满足θ_i∈[d_i,U_i]时，则：矿井通风监测平台向调控子系统发送将所有的风阻调控装置i调节到对应位置θ_i(i∈S_t)的调控指令；在所有的风阻调节装置的调节参数均调节到对应位置θ_i(i∈S_t)后，再经过调风反应时间T后，采集以下实时参数值：风机工况点的实测风机风量q_fi、实测风机风压h_fi和每个需风风道的实测供风量q_i，再根据每个需风风道的实测供风量q_i计算得到每个需风风道的目标需风量然后，将新采集到的实时参数值以及新计算得到的目标需风量代入目标函数 $F({\mathrm{\&theta;}}_1,{\mathrm{\&theta;}}_2,...,{\mathrm{\&theta;}}_n)=\underset{i\&Element;S_1}{\mathrm{\&Sigma;}}{(q_i-q_i^0)}^2+M\underset{i\&Element;S_f}{\mathrm{\&Sigma;}}{q}_{\mathrm{fi}}{h}_{\mathrm{fi}},$ 计算得到目标函数值F。

可见，本发明中，直接利用各需风风点的实测供风量和风机实际工况计算目标函数值，用风阻调节装置的实际调节量为控制策略，既能有效避免通风系统本身参数的不精确性和不可知性等问题，又可节省大量的通风系统状态识别传感器，更重要的是，可直接得到调节效果，从根本上保证了矿井通风系统的按时按需低功耗供风，该方法可有效地解决矿井通风系统正常时期和灾变时期的风流控制问题。

另外，作为上述方案的改进，本发明提出了两种独创的搜索算法，通过下述两种搜索算法，经实验验证，可明显提高搜索速度，快速搜索到最佳的调节参数：

(一)搜索算法一

本发明结合矿井通风系统的实际模型和物理模型，充分考虑到调节过程中尽量保证风流的稳定变化，不能使风流大范围的忽高忽低变化，此外，尽量兼顾节省调节驱动电机的调节行程，给定调节精度ε>0，一般可取ε＝0.01。

当只有1个调节点时，通过预设搜索算法，得到各风阻调节装置的调节参数值，具体为：

步骤7.1，由于只有一个调节点，因此，约束条件为：θ₁∈[d₁,U₁]；

将[d₁,U₁]分为m等份，一般可取m＝1000，取调节步长

假设调节前，通过实测各需风风道在当前时刻的实测供风量、每个风机工况点的实测风机风量q_fi和实测风机风压h_fi，计算出目标需风量，并最终计算得到目标函数值：其中，为风阻调节装置在调节前的初始调节参数值；Θ⁰为风阻调节装置在调节前的初始调节参数向量；

步骤7.2，采用所述目标函数计算算法，分别计算得到对应的目标

函数值F(Θ¹)和对应的目标函数值F(Θ²)，计算结果为：

1)对于

如果则直接令F(Θ¹)＝10¹²；

如果则：矿井通风监测平台向调控子系统发送将风阻调节装置的调节参数调节到的调控指令；在将风阻调节装置的调节参数调节到后，再经过调风反应时间T后，采集以下实时参数值：风机工况点的实测风机风量q_fi、实测风机风压h_fi和每个需风风道的实测供风量q_i，再根据每个需风风道的实测供风量q_i计算得到每个需风风道的目标需风量然后，将新采集到的实时参数值以及新计算得到的目标需风量代入目标函数，计算得到

2)对于

如果则直接令F(Θ²)＝10¹²；

如果 ${\mathrm{\&theta;}}_1^2\&Element;[d_1,U_1],$ 则：计算得到 $F\left({\mathrm{\&Theta;}}^2\right)=F\left({\mathrm{\&theta;}}_1^2\right);$

步骤7.3，比较F(Θ¹)和F(Θ²)，假设F(Θ¹)≤F(Θ²)，则，令F(Θ^L)＝F(Θ¹)；

步骤7.4，比较F(Θ^L)和F(Θ⁰)，如果F(Θ^L)≥F(Θ⁰)，将调节参数再调节回的位置，然后终止调节；否则，执行步骤7.5；

步骤7.5，沿着目标函数的下降方向继续调节，即：依次取k＝2,3,4,…，计算并采用所述目标函数计算算法计算F(Θ^k)；直到当取到某个k时，满足以下条件之一：1)此时，将调节参数再调节回的位置，终止调节。

对于只有1个调节点的问题，也可使用黄金分割搜索法(0.618法)等其它方法进行在线最优调控，只是在搜索和调节过程可能引起风流不稳以及调节装置大幅度运动，导致快速损坏，减少调节装置寿命。

(二)搜索算法二

设S_t＝{1,2,...,n}，即：共有n个风阻调节装置，约束条件为：

d_i≤θ_i≤U_i,i＝{1,2,...,n}

此时，调节参数向量记为Θ＝(θ₁,θ₂,...,θ_n)；

因此，对于一个控制状态 ${\mathrm{\&Theta;}}^{\left(t\right)}=({\mathrm{\&theta;}}_1^t,{\mathrm{\&theta;}}_2^t,...,{\mathrm{\&theta;}}_n^t),$ 如果满足 $d_i\&le;{\mathrm{\&theta;}}_i^t\&le;U_i,i=\{\mathrm{1,2},...,n\}$ 则称状态Θ^(t)‘可行’；否则，称状态Θ^(t)‘不可行’；

当n大于1时，步骤7中，所述矿井通风监测平台运行所述在线闭环优调优控数学模型，进行矿井通风系统在线优化调节，采用如下的在线直接搜索方法：

Step0，选取平均等份数m，一般可取m＝99，求初始边长

Step1，用下列方法构造初始n+1个调节状态点Θ⁽ⁱ⁾(i＝0,1,2,…,n)，并计算其目标函数值F(Θ⁽ⁱ⁾)(i＝0,1,2,…,n)，计算方法为：

1)首先取调节前的状态 ${\mathrm{\&Theta;}}^{\left(0\right)}=({\mathrm{\&theta;}}_1^0,{\mathrm{\&theta;}}_2^0,...,{\mathrm{\&theta;}}_n^0),$ 显然 ${\mathrm{\&theta;}}_i^0\&Element;[d_i,U_i](i=\mathrm{1,2},...,n),$ 通过所述目标函数计算算法，得到Θ⁽⁰⁾对应的目标函数值F(Θ⁽⁰⁾)：

$F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(0\right)}\right)=\underset{i\&Element;S_1}{\mathrm{\&Sigma;}}{(q_i-q_i^0)}^2+M\underset{i\&Element;S_f}{\mathrm{\&Sigma;}}{q}_{\mathrm{fi}}{h}_{\mathrm{fi}}$

2)对于i＝1,2,…,n，均执行步骤2.1和步骤2.2：

步骤2.1，采用下式计算得到和

${\mathrm{\&Theta;}}_i^1={\mathrm{\&Theta;}}^{\left(0\right)}-{\mathrm{\&lambda;e}}_i,{\mathrm{\&Theta;}}_i^2={\mathrm{\&Theta;}}^{\left(0\right)}+{\mathrm{\&lambda;e}}_i$

其中，e_i为n维单位向量，即

采用所述目标函数计算算法，计算得到对应的目标函数值和对应的目标函数值

步骤2.2，如果 $F\left({\mathrm{\&Theta;}}_i^1\right)\&le;F\left({\mathrm{\&Theta;}}_i^2\right)$ 且 $F\left({\mathrm{\&Theta;}}_i^1\right)<{10}^{12},$ 取 ${\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}={\mathrm{\&Theta;}}_i^1,F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}\right)=F\left({\mathrm{\&Theta;}}_i^1\right);$ 否则，取 ${\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}={\mathrm{\&Theta;}}_i^2,F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}\right)=F\left({\mathrm{\&Theta;}}_i^2\right);$

步骤2.3，采用下式计算F_L、F_H和F_G:

$F_L=F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(L\right)}\right)=\underset{0\&le;i\&le;n}{\min }\left\{F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}\right)\right\}$

$F_H=F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(H\right)}\right)=\underset{0\&le;i\&le;n}{\max }\left\{F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}\right)\right\}$

$F_G=F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(G\right)}\right)=\underset{\underset{i\&NotEqual;H}{0\&le;i\&le;n}}{\max }\left\{F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}\right)\right\}$

其中，Θ^(L)为最佳参数值，Θ^(H)为最差参数值，Θ^(G)为次差参数值；

判断|F(Θ^(H))-F(Θ^(L))|＜ε是否成立，如果成立，则将风阻调节装置调整到Θ^(L)的位置，终止本次优调；否则，转到Step3；

Step3，构造一个新的、比较好的参数值Θ^(N)并计算F(Θ^(N))：

其中，Θ^(N)和F(Θ^(N))通过以下方法获得：

1)计算和Θ^(R)＝1.5Θ^(C)-0.5Θ^(H)；

2)使用所述目标函数计算算法，得到F(Θ^(R))；

3)比较F(Θ^(R))和F(Θ^(L))，如果F(Θ^(R))≤F(Θ^(L))，则执行4)；否则，如果F(Θ^(R))＞F(Θ^(L))，则执行5)；

4)进一步计算得到Θ^(E)＝1.5Θ^(R)-0.5Θ^(C)，并使用所述目标函数计算算法，得到F(Θ^(E))；然后，比较F(Θ^(E))和F(Θ^(L))，若F(Θ^(E))＜F(Θ^(L))，则令Θ^(E)作为Θ^(N)，否则，令Θ^(R)作为Θ^(N)；

5)进一步比较F(Θ^(R))和F(Θ^(G))；如果F(Θ^(R))＜F(Θ^(G))，则令Θ^(R)作为Θ^(N)；否则，进一步判断是否满足以下关系：F(Θ^(R))≥F(Θ^(G))且F(Θ^(R))＜F(Θ^(H))，如果满足，则令Θ^(R)作为Θ^(N)，如果不满足，则令Θ^(N)＝0.5Θ^(H)+0.5Θ^(C)，并采用所述目标函数计算算法，得到F(Θ^(N))；

Step4，比较F(Θ^(N))和F(Θ^(H))，如果F(Θ^(N))<F(Θ^(H))，则用Θ^(N)代替Θ^(H)，用F(Θ^(N))代替F(Θ^(H))，转到Step2；如果F(Θ^(N))≥F(Θ^(H))，重新用下式计算Θ⁽ⁱ⁾：

${\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}=\frac{1}{2}({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}+{\mathrm{\&Theta;}}^{\left(L\right)}),i=\mathrm{0,1,2},...,n$

并且，对于i＝0,1,2,…,n，分别将所有的风阻调节装置调节到位置Θ⁽ⁱ⁾，等待调风反应时间T秒之后，获得各需风风道的实测供风量、风机工况点的实测风机风量和实测风机风压，依下式计算Θ⁽ⁱ⁾的目标函数F(Θ⁽ⁱ⁾)：

$F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}\right)=\underset{j\&Element;S_1}{\mathrm{\&Sigma;}}{(q_j-q_j^0)}^2+M\underset{j\&Element;S_f}{\mathrm{\&Sigma;}}{q}_{\mathrm{fj}}{h}_{\mathrm{fj}},i=\mathrm{0,1,2},...,n$

然后，转到Step2。

本发明提供的上述两种矿井通风系统的在线优化调节算法，可有效用于带约束的矿井通风系统在线闭环优化调控，避免了人工调控方法的盲目性和时效性问题。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种矿井通风系统在线闭环优调优控方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，根据矿井通风系统调控目的，将风道划分为四类，分别为Ⅰ类风道、Ⅱ类风道、Ⅲ类风道和Ⅳ类风道；

其中，Ⅰ类风道、Ⅱ类风道和Ⅲ类风道为控制风道；Ⅳ类风道为非控制风道；具体的，Ⅰ类风道为风机风道；Ⅱ类风道为需风风道；Ⅲ类风道为安装有风阻调节装置的调节风道；

将风机所在风道的集合记为S_l；将需风风道的集合记为S_f；将调节风道的集合记为S_t；

步骤2，搭建矿井通风在线闭环优调优控系统；所述矿井通风在线闭环优调优控系统包括矿井通风监测平台、布置于每个需风风道的需风风道状态采集子系统、布置于每个风机风道的风机工况采集子系统以及布置于每个调节风道且用于调节风阻调节装置风阻变化量的调控子系统；

步骤3，所述矿井通风监测平台预存储初始参数值；所述初始参数值包括：

1)每个需风风道的调节阈值β_i，i∈S_f，其含义为：当需风风道i的实测供风量和目标需风量之差超过阈值β_i时，需要进行优化调控；

2)调风反应时间T，其含义为：当改变一个或多个风阻调节装置的调阻量后，需风风道的风量变化滞后时间；

步骤4，在当前时刻，所述矿井通风监测平台实时接收各个所述需风风道状态采集子系统上传的每个需风风道的风道状态信息；其中，所述风道状态信息包括实测供风量q_i，i∈S_f；

所述矿井通风监测平台还实时接收各个所述风机工况采集子系统上传的每个风机工况点的实测风机风量q_fi和实测风机风压h_fi，i∈S_l；

步骤5，所述矿井通风监测平台根据每个需风风道在当前时刻的风道状态信息，结合矿井地理信息和生产信息，计算得到每个需风风道在当前时刻的目标需风量i∈S_f；

步骤6，所述矿井通风监测平台比较每个需风风道的目标需风量和实测供风量q_i之差是否超过阈值β_i，如果均未超过，则返回步骤4，继续监测；如果存在至少一个需风风道的目标需风量和实测供风量q_i之差超过阈值β_i，则执行步骤7的优化调控过程；

步骤7，所述矿井通风监测平台预建立以下的矿井通风系统在线闭环优调优控数学模型：

目标函数为：

$MinF\left(\mathrm{\&Theta;}\right)=F({\mathrm{\&theta;}}_1,{\mathrm{\&theta;}}_2,...,{\mathrm{\&theta;}}_n)=\underset{i\&Element;S_f}{\&Sigma;}{(q_i-q_i^0)}^2+M\underset{i\&Element;S_l}{\&Sigma;}{q}_{fi}{h}_{fi}$

约束条件为：

θ_i∈[d_i,U_i],i∈S_t

其中，F为目标函数；

q_i为需风风道i的实测风量；

为需风风道i的目标需风量；

n为调节风道的数量；

M≥0为常数；

Θ＝(θ₁,θ₂,...,θ_n)，为所有调节风道的风阻调节装置的调节参数组成的向量；θ为风阻调节装置的调节参数；

S_t为调节风道的集合，即：S_t＝{1,2,…,n}；则：θ_i为第i个风阻调节装置的调节参数，d_i和U_i为调节参数θ_i的调节范围下限和上限；

所述矿井通风监测平台运行所述在线闭环优调优控数学模型，进行矿井通风系统在线优化调节，其运行方法为：

1)将当前时刻风机工况点的实测风机风量q_fi、实测风机风压h_fi、每个需风风道在当前时刻的目标需风量和实测供风量q_i代入目标函数，计算得到目标函数值；然后，以目标函数值达到最小为控制策略，各风阻调节装置的调节参数为控制变量，通过预设搜索算法，得到各风阻调节装置的调节参数值；

2)所述矿井通风监测平台根据所述调节参数值，生成对各个风阻调节装置的调控指令，并将所述调控指令发送给对应的调控子系统；

3)在对应的调控子系统动作、改变风阻调节装置的调阻量后，从调控子系统动作开始计时，经过调风反应时间T后，返回执行步骤4。

2.根据权利要求1所述的矿井通风系统在线闭环优调优控方法，其特征在于，所述Ⅰ类风道为：风机所在风井，或者，辅助风机所在增压风道，或者，局部风机所在的虚拟风筒风道；

所述Ⅱ类风道为：回采工作面所在风道，或者，采场所在风道，或者，掘进工作面所在风道，或者，硐室所在风道，或者，需要密闭区所在风道，或者，均压区所在风道；

所述Ⅲ类风道中所安装的所述风阻调节装置，包括：调节风门或调节风窗。

3.根据权利要求2所述的矿井通风系统在线闭环优调优控方法，其特征在于，所述调节风门为：百叶窗式调节风门、推拉式调节风门或卷帘门式调节风门；

所述调节风窗为：百叶窗式调节风窗、推拉式调节风窗或卷帘门式调节风窗。

4.根据权利要求1所述的矿井通风系统在线闭环优调优控方法，其特征在于，步骤4中，所述风道状态信息还包括：需风风道的温度、湿度、瓦斯浓度、一氧化碳浓度、二氧化碳浓度和/或风尘浓度。

5.根据权利要求1所述的矿井通风系统在线闭环优调优控方法，其特征在于，步骤7中，在矿井通风监测平台运行所述在线闭环优调优控数学模型，进行矿井通风系统在线优化调节的过程中，目标函数计算算法为：

对于任意一组给定的调节状态量θ_i(i∈S_t)：

(1)当存在一个j∈S_t，使得时，取F(θ₁,θ₂,...,θ_n)＝10¹²；

(2)当对所有的i∈S_t，满足θ_i∈[d_i,U_i]时，则：矿井通风监测平台向调控子系统发送将所有的风阻调控装置i调节到对应位置θ_i(i∈S_t)的调控指令；在所有的风阻调节装置的调节参数均调节到对应位置θ_i(i∈S_t)后，再经过调风反应时间T后，采集以下实时参数值：风机工况点的实测风机风量q_fi、实测风机风压h_fi和每个需风风道的实测供风量q_i，再根据每个需风风道的实测供风量q_i计算得到每个需风风道的目标需风量然后，将新采集到的实时参数值以及新计算得到的目标需风量代入目标函数 $F({\mathrm{\&theta;}}_1,{\mathrm{\&theta;}}_2,...,{\mathrm{\&theta;}}_n)=\underset{i\&Element;S_1}{\&Sigma;}{(q_i-q_i^0)}^2+M\underset{i\&Element;S_f}{\&Sigma;}{q}_{fi}{h}_{fi},$ 计算得到目标函数值F。

6.根据权利要求5所述的矿井通风系统在线闭环优调优控方法，其特征在于，当只有1个调节点时，通过预设搜索算法，得到各风阻调节装置的调节参数值，具体为：

步骤7.1，由于只有一个调节点，因此，约束条件为：θ₁∈[d₁,U₁]；

将[d₁,U₁]分为m等份，取调节步长

假设调节前，通过实测各需风风道在当前时刻的实测供风量、每个风机工况点的实测风机风量q_fi和实测风机风压h_fi，计算出目标需风量，并最终计算得到目标函数值：其中，为风阻调节装置在调节前的初始调节参数值；Θ⁰为风阻调节装置在调节前的初始调节参数向量；

步骤7.2，采用所述目标函数计算算法，分别计算得到对应的目标

函数值F(Θ¹)和对应的目标函数值F(Θ²)，计算结果为：

1)对于

如果则直接令F(Θ¹)＝10¹²；

如果则：矿井通风监测平台向调控子系统发送将风阻调节装置的调节参数调节到的调控指令；在将风阻调节装置的调节参数调节到后，再经过调风反应时间T后，采集以下实时参数值：风机工况点的实测风机风量q_fi、实测风机风压h_fi和每个需风风道的实测供风量q_i，再根据每个需风风道的实测供风量q_i计算得到每个需风风道的目标需风量然后，将新采集到的实时参数值以及新计算得到的目标需风量代入目标函数，计算得到

2)对于

如果则直接令F(Θ²)＝10¹²；

如果 ${\mathrm{\&theta;}}_1^2\&Element;\&lsqb;d_1,U_1\&rsqb;,$ 则：计算得到 $F\left({\mathrm{\&Theta;}}^2\right)=F\left({\mathrm{\&theta;}}_1^2\right);$

步骤7.3，比较F(Θ¹)和F(Θ²)，假设F(Θ¹)≤F(Θ²)，则，令F(Θ^L)＝F(Θ¹)；

步骤7.4，比较F(Θ^L)和F(Θ⁰)，如果F(Θ^L)≥F(Θ⁰)，将调节参数再调节回的位置，然后终止调节；否则，执行步骤7.5；

步骤7.5，沿着目标函数的下降方向继续调节，即：依次取k＝2,3,4,…，计算并采用所述目标函数计算算法计算F(Θ^k)；直到当取到某个k时，满足以下条件之一：1)此时，将调节参数再调节回的位置，终止调节。

7.根据权利要求6所述的矿井通风系统在线闭环优调优控方法，其特征在于，设S_t＝{1,2,...,n}，即：共有n个风阻调节装置，约束条件为：

d_i≤θ_i≤U_i,i＝{1,2,...,n}

此时，调节参数向量记为Θ＝(θ₁,θ₂,...,θ_n)；

因此，对于一个控制状态 ${\mathrm{\&Theta;}}^{\left(t\right)}=({\mathrm{\&theta;}}_1^t,{\mathrm{\&theta;}}_2^t,\mathrm{..},{\mathrm{\&theta;}}_n^t),$ 如果满足 $d_i\&le;{\mathrm{\&theta;}}_i^t\&le;U_i,i=\{1,2,...,n\}$ 则称状态Θ^(t)‘可行’；否则，称状态Θ^(t)‘不可行’；

当n大于1时，步骤7中，所述矿井通风监测平台运行所述在线闭环优调优控数学模型，进行矿井通风系统在线优化调节，采用如下的在线直接搜索方法：

Step0，选取平均等份数m，求初始边长

Step1，用下列方法构造初始n+1个调节状态点Θ⁽ⁱ⁾(i＝0,1,2,…,n)，并计算其目标函数值F(Θ⁽ⁱ⁾)(i＝0,1,2,…,n)，计算方法为：

1)首先取调节前的状态 ${\mathrm{\&Theta;}}^{\left(0\right)}=({\mathrm{\&theta;}}_1^0,{\mathrm{\&theta;}}_2^0,...,{\mathrm{\&theta;}}_n^0),$ 显然 ${\mathrm{\&theta;}}_i^0\&Element;\&lsqb;d_i,U_i\&rsqb;(i=1,2,...,n),$ 通过所述目标函数计算算法，得到Θ⁽⁰⁾对应的目标函数值F(Θ⁽⁰⁾)：

$F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(0\right)}\right)=\underset{i\&Element;S_1}{\&Sigma;}{(q_i-q_i^0)}^2+M\underset{i\&Element;S_f}{\&Sigma;}{q}_{fi}{h}_{fi}$

2)对于i＝1,2,…,n，均执行步骤2.1和步骤2.2：

步骤2.1，采用下式计算得到和

${\mathrm{\&Theta;}}_i^1={\mathrm{\&Theta;}}^{\left(0\right)}-{\mathrm{\&lambda;e}}_i,{\mathrm{\&Theta;}}_i^2={\mathrm{\&Theta;}}^{\left(0\right)}+{\mathrm{\&lambda;e}}_i$

其中，e_i为n维单位向量，即

采用所述目标函数计算算法，计算得到对应的目标函数值和对应的目标函数值

步骤2.2，如果 $F\left({\mathrm{\&Theta;}}_i^1\right)\&le;F\left({\mathrm{\&Theta;}}_i^2\right)$ 且 $F\left({\mathrm{\&Theta;}}_i^1\right)<{10}^{12},$ 取 ${\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}={\mathrm{\&Theta;}}_i^1,F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}\right)=F\left({\mathrm{\&Theta;}}_i^1\right);$ 否则，取 ${\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}={\mathrm{\&Theta;}}_i^2,F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}\right)=F\left({\mathrm{\&Theta;}}_i^2\right);$

Step2，采用下式计算F_L、F_H和F_G:

$F_L=F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(L\right)}\right)=\underset{0\&le;i\&le;n}{\min }\left\{F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}\right)\right\}$

$F_H=F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(H\right)}\right)=\underset{0\&le;i\&le;n}{\max }\left\{F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}\right)\right\}$

$F_G=F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(G\right)}\right)=\underset{\underset{i\&NotEqual;H}{0\&le;i\&le;n}}{\max }\left\{F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}\right)\right\}$

其中，Θ^(L)为最佳参数值，Θ^(H)为最差参数值，Θ^(G)为次差参数值；

判断|F(Θ^(H))-F(Θ^(L))|＜ε是否成立，如果成立，则将风阻调节装置调整到Θ^(L)的位置，终止本次优调；否则，转到Step3；

Step3，构造一个新的、比较好的参数值Θ^(N)并计算F(Θ^(N))：

其中，Θ^(N)和F(Θ^(N))通过以下方法获得：

1)计算和Θ^(R)＝1.5Θ^(C)-0.5Θ^(H)；

2)使用所述目标函数计算算法，得到F(Θ^(R))；

3)比较F(Θ^(R))和F(Θ^(L))，如果F(Θ^(R))≤F(Θ^(L))，则执行4)；否则，如果F(Θ^(R))＞F(Θ^(L))，则执行5)；

4)进一步计算得到Θ^(E)＝1.5Θ^(R)-0.5Θ^(C)，并使用所述目标函数计算算法，得到F(Θ^(E))；然后，比较F(Θ^(E))和F(Θ^(L))，若F(Θ^(E))＜F(Θ^(L))，则令Θ^(E)作为Θ^(N)，否则，令Θ^(R)作为Θ^(N)；

5)进一步比较F(Θ^(R))和F(Θ^(G))；如果F(Θ^(R))＜F(Θ^(G))，则令Θ^(R)作为Θ^(N)；否则，进一步判断是否满足以下关系：F(Θ^(R))≥F(Θ^(G))且F(Θ^(R))＜F(Θ^(H))，如果满足，则令Θ^(R)作为Θ^(N)，如果不满足，则令Θ^(N)＝0.5Θ^(H)+0.5Θ^(C)，并采用所述目标函数计算算法，得到F(Θ^(N))；

Step4，比较F(Θ^(N))和F(Θ^(H))，如果F(Θ^(N))<F(Θ^(H))，则用Θ^(N)代替Θ^(H)，用F(Θ^(N))代替F(Θ^(H))，转到Step2；如果F(Θ^(N))≥F(Θ^(H))，重新用下式计算Θ⁽ⁱ⁾：

${\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}=\frac{1}{2}({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}+{\mathrm{\&Theta;}}^{\left(L\right)}),i=0,1,2,...,n$

并且，对于i＝0,1,2,…,n，分别将所有的风阻调节装置调节到位置Θ⁽ⁱ⁾，等待调风反应时间T秒之后，获得各需风风道的实测供风量、风机工况点的实测风机风量和实测风机风压，依下式计算Θ⁽ⁱ⁾的目标函数F(Θ⁽ⁱ⁾)：

$F\left({\mathrm{\&Theta;}}^{\left(i\right)}\right)=\underset{j\&Element;S_1}{\&Sigma;}{(q_j-q_j^0)}^2+M\underset{j\&Element;S_f}{\&Sigma;}{q}_{fj}{h}_{fj},i=0,1,2,...,n$

，然后，转到Step2。