CN113844861A - 基于煤量检测的皮带及采煤机的自动调速方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于煤量检测的皮带运输机及采煤机的自动调速方法，包括：进行皮带运输机的煤流量检测；进行皮带运输机的状态数据信息收集；进行采煤机的状态数据信息收集；根据皮带运输机的煤流量检测、皮带运输机的状态数据信息收集以及采煤机的状态数据信息收集建立算法模型；以及根据算法模型，得到皮带运输机的煤流量控制阈值和采煤机的速度控制阈值，从而控制皮带运输机和采煤机的速度。本发明的基于煤量检测的皮带运输机及采煤机的自动调速方法，能够可根据煤量检测以及采煤机状态数据信息，实现皮带和采煤机的优化控制。

Description

基于煤量检测的皮带及采煤机的自动调速方法
技术领域
本发明是关于煤矿开采自动化领域，特别是关于一种基于煤量检测的皮带及采煤机的自动调速方法。
背景技术
目前，变频电机驱动的皮带运输机在煤矿的应用越来越广泛，采煤机的自动化采掘程度也有所上升。目前皮带运输机的变频调速一般都是通过人为控制，或者采用一些可靠性低、易受干扰、成本高的传感器进行监测，但受限于实际的情况，很多皮带变频器运输机并没有实现智能的调速，仅仅起到了软启动器的作用，也未体现出变频器驱动与其他驱动方式的差异化和优越话。通常情况下皮带运输机一直保持高速运作，没有根据采煤机的挖掘情况进行配套调速，对皮带的磨损较为严重，既造成了电能的浪费，也加快了皮带的损耗速度。有鉴于此，需要设计一种能够基于煤量检测的皮带及采煤机的自动调速方法以解决现有技术中存在的上述问题。
公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于煤量检测的皮带运输机及采煤机的自动调速方法，其能够可根据煤量检测以及采煤机状态数据信息，实现皮带和采煤机的优化控制。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于煤量检测的皮带运输机及采煤机的自动调速方法，包括：进行皮带运输机的煤流量检测；进行皮带运输机的状态数据信息收集；进行采煤机的状态数据信息收集；根据皮带运输机的煤流量检测、皮带运输机的状态数据信息收集以及采煤机的状态数据信息收集建立算法模型；以及根据算法模型，得到皮带运输机的煤流量控制阈值和采煤机的速度控制阈值，从而控制皮带运输机和采煤机的速度。
在一优选的实施方式中，皮带运输机的煤流量检测采用图像分析技术以及在皮带运输机的上方架设相机的形式。
在一优选的实施方式中，皮带运输机的煤流量检测包括通过数据采集单元手机数据并将收集到的数据通过数据检测单元实时输出煤流量数据。
在一优选的实施方式中，皮带运输机的状态数据信息收集包括采集皮带运输机的皮带的速度、宽度以及温度信息。
在一优选的实施方式中，采煤机的状态数据信息收集包括采集采煤机的速度、位置以及工步信息。
在一优选的实施方式中，建立算法模型包括：利用皮带运输机的状态数据信息以及皮带运输机的煤流量信息，实时计算出皮带运输机的总运输量；根据皮带运输机的状态数据信息的历史数据进行分析，并得到皮带运输机的状态数据信息的历史数据集；根据采煤机的状态数据信息对应得出的煤流量信息的历史数据进行分析，并得到煤流量信息的历史数据集；以及对皮带运输机的状态数据信息的历史数据集和煤流量信息的历史数据集进行模型建立和训练，得到训练好的模型，用训练好的模型控制皮带运输机和采煤机的自动调速。
在一优选的实施方式中，用训练好的模型控制运输机和采煤机的自动调速包括：根据皮带运输机的状态数据信息的历史数据和煤流量信息的历史数据集，得到皮带运输机未来几分钟内的煤流量量预测；根据煤流量预测、采煤机的状态数据信息和皮带运输机的煤流量实时数据，得到皮带运输机和采煤机的速度控制阈值范围，根据速度控制阈值范围，对皮带运输机和采煤机进行速度控制；当检测到皮带运输机的实时煤流量数据超设定阈值时，则控制皮带运输机进行降速，当检测到采煤机的出煤量不足时，则控制采煤机加速；以及当皮带运输机发生故障时，则控制采煤机立刻停机，防止堆煤。
在一优选的实施方式中，算法模型包括LSSVM算法模型，其基本原理如下：对训练样本按照{xi,yi},i＝1,2,…,n,xi∈Rn进行非线性回归时，引入非线性映射函数(x)，将训练样本映射到高维特征空间作线性回归；在特征空间中LSSVM模型表示为：
Figure BDA0003322853500000031
其中，W为权向量，k为偏置量；
其目标函数为：
Figure BDA0003322853500000032
其中，δ为训练集预测误差变量，θ>0为正规化参数；
需满足的约束条件为：
Figure BDA0003322853500000033
引入Lagrange乘子β，转化为Lagrange函数：
Figure BDA0003322853500000034
根据优化条件：
Figure BDA0003322853500000035
得到如下线性方程组：
Figure BDA0003322853500000041
其中，
Figure BDA0003322853500000042
为核函数，是高维特征空间的内积；
得到LSSVM的回归函数式为：
Figure BDA0003322853500000043
取不同的核函数将构成不同的LSSVM，选用径向基函数
Figure BDA0003322853500000044
Figure BDA0003322853500000045
作为LSSVM的核函数。
与现有技术相比，本发明的基于煤量检测的皮带及采煤机的自动调速方法具有以下有益效果：可以根据煤量检测和预测以及模型的综合测试，得到皮带和采煤机的最优控制速度，据此对皮带和采煤机进行自动调速控制，保证对皮带机的带速调节与矿井生产的实际情况一致，减少电能的消耗，降低机械磨损，从而减低生产成本，实现节能降耗的目标；同时能够充分发挥出变频器的变频节能作用，节约了运输机的电能，减少了运输机磨损。
附图说明
图1是根据本发明一实施方式的自动调速方法的原理示意图；
图2是根据本发明一实施方式的自动调速方法的LSSVM模型与输入和输出的关系示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
除非另有其它明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。
如图1所示，根据本发明优选实施方式的一种基于煤量检测的皮带运输机及采煤机的自动调速方法，包括：进行皮带运输机的煤流量检测；进行皮带运输机的状态数据信息收集；进行采煤机的状态数据信息收集；根据皮带运输机的煤流量检测、皮带运输机的状态数据信息收集以及采煤机的状态数据信息收集建立算法模型；以及根据算法模型，得到皮带运输机的煤流量控制阈值和采煤机的速度控制阈值，从而控制皮带运输机和采煤机的速度。
在一些实施方式中，皮带运输机的煤流量检测采用图像分析技术以及在皮带运输机的上方架设相机的形式。
在一些实施方式中，皮带运输机的煤流量检测包括通过数据采集单元手机数据并将收集到的数据通过数据检测单元实时输出煤流量数据。
在一些实施方式中，皮带运输机的状态数据信息收集包括但不限于采集皮带运输机的皮带的速度、宽度以及温度等信息。
在一些实施方式中，采煤机的状态数据信息收集包括但不限于采集采煤机的速度、位置以及工步等信息。
在一些实施方式中，建立算法模型包括：利用皮带运输机的状态数据信息以及皮带运输机的煤流量信息，实时计算出皮带运输机的总运输量；根据皮带运输机的状态数据信息的历史数据进行分析，并得到皮带运输机的状态数据信息的历史数据集；根据采煤机的状态数据信息对应得出的煤流量信息的历史数据进行分析，并得到煤流量信息的历史数据集；以及对皮带运输机的状态数据信息的历史数据集和煤流量信息的历史数据集进行模型建立和训练，得到训练好的模型，用训练好的模型控制皮带运输机和采煤机的自动调速。
在一些实施方式中，用训练好的模型控制运输机和采煤机的自动调速包括：根据皮带运输机的状态数据信息的历史数据和煤流量信息的历史数据集，得到皮带运输机未来几分钟内的煤流量量预测；根据煤流量预测、采煤机的状态数据信息和皮带运输机的煤流量实时数据，得到皮带运输机和采煤机的速度控制阈值范围，根据速度控制阈值范围，对皮带运输机和采煤机进行速度控制；当检测到皮带运输机的实时煤流量数据超设定阈值时，则控制皮带运输机进行降速，当检测到采煤机的出煤量不足时，则控制采煤机加速；以及当皮带运输机发生故障时，则控制采煤机立刻停机，防止堆煤。
在一些实施方式中，算法模型包括LSSVM算法模型，其基本原理如下：对训练样本按照{xi,yi},i＝1,2,…,n,xi∈RN进行非线性回归时，引入非线性映射函数(x)，将训练样本映射到高维特征空间作线性回归；在特征空间中LSSVM模型表示为：
Figure BDA0003322853500000061
其中，W为权向量，k为偏置量；
其目标函数为：
Figure BDA0003322853500000062
其中，δ为训练集预测误差变量，θ>0为正规化参数；
需满足的约束条件为：
Figure BDA0003322853500000063
引入Lagrange乘子β，转化为Lagrange函数：
Figure BDA0003322853500000064
根据优化条件：
Figure BDA0003322853500000071
得到如下线性方程组：
Figure BDA0003322853500000072
其中，
Figure BDA0003322853500000073
为核函数，是高维特征空间的内积；
得到LSSVM的回归函数式为：
Figure BDA0003322853500000074
取不同的核函数将构成不同的LSSVM，选用径向基函数
Figure BDA0003322853500000075
Figure BDA0003322853500000076
作为LSSVM的核函数。
在一些实施方式中，例如是但不限于以8个变量作为影响出煤量的LSSVM输入，而出煤效率作为LSSVM的输出，LSSVM模型与输入和输出的关系如图2所示，根据出煤效率η设定的范围，得到各皮带和采煤机的速度控制阈值范围。
综上所述，本发明的基于煤量检测的皮带及采煤机的自动调速方法具有以下优点：可以根据煤量检测和预测以及模型的综合测试，得到皮带和采煤机的最优控制速度，据此对皮带和采煤机进行自动调速控制，保证对皮带机的带速调节与矿井生产的实际情况一致，减少电能的消耗，降低机械磨损，从而减低生产成本，实现节能降耗的目标；同时能够充分发挥出变频器的变频节能作用，节约了运输机的电能，减少了运输机磨损。
前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式，并且很显然，根据上述教导，可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。

Claims (8)

1.一种基于煤量检测的皮带运输机及采煤机的自动调速方法，其特征在于，包括：
进行所述皮带运输机的煤流量检测；
进行所述皮带运输机的状态数据信息收集；
进行采煤机的状态数据信息收集；
根据所述皮带运输机的煤流量检测、所述皮带运输机的状态数据信息收集以及所述采煤机的状态数据信息收集建立算法模型；以及
根据所述算法模型，得到所述皮带运输机的煤流量控制阈值和所述采煤机的速度控制阈值，从而控制所述皮带运输机和所述采煤机的速度。
2.如权利要求1所述的基于煤量检测的皮带运输机及采煤机的自动调速方法，其特征在于，所述皮带运输机的煤流量检测采用图像分析技术以及在所述皮带运输机的上方架设相机的形式。
3.如权利要求2所述的基于煤量检测的皮带运输机及采煤机的自动调速方法，其特征在于，所述皮带运输机的煤流量检测包括通过数据采集单元手机数据并将收集到的数据通过数据检测单元实时输出煤流量数据。
4.如权利要求1所述的基于煤量检测的皮带运输机及采煤机的自动调速方法，其特征在于，所述皮带运输机的状态数据信息收集包括采集所述皮带运输机的皮带的速度、宽度以及温度信息。
5.如权利要求1所述的基于煤量检测的皮带运输机及采煤机的自动调速方法，其特征在于，所述采煤机的状态数据信息收集包括采集采煤机的速度、位置以及工步信息。
6.如权利要求1所述的基于煤量检测的皮带运输机及采煤机的自动调速方法，其特征在于，所述建立算法模型包括：
利用所述皮带运输机的状态数据信息以及所述皮带运输机的煤流量信息，实时计算出所述皮带运输机的总运输量；
根据所述皮带运输机的状态数据信息的历史数据进行分析，并得到所述皮带运输机的状态数据信息的历史数据集；
根据所述采煤机的状态数据信息对应得出的煤流量信息的历史数据进行分析，并得到煤流量信息的历史数据集；以及
对所述皮带运输机的状态数据信息的历史数据集和所述煤流量信息的历史数据集进行模型建立和训练，得到训练好的模型，用所述训练好的模型控制皮带运输机和采煤机的自动调速。
7.如权利要求6所述的基于煤量检测的皮带运输机及采煤机的自动调速方法，其特征在于，用所述训练好的模型控制运输机和采煤机的自动调速包括：
根据所述皮带运输机的所述状态数据信息的历史数据和所述煤流量信息的历史数据集，得到所述皮带运输机未来几分钟内的煤流量量预测；
根据所述煤流量预测、所述采煤机的状态数据信息和所述皮带运输机的煤流量实时数据，得到所述皮带运输机和采煤机的速度控制阈值范围，根据所述速度控制阈值范围，对所述皮带运输机和所述采煤机进行速度控制；
当检测到所述皮带运输机的实时煤流量数据超设定阈值时，则控制所述皮带运输机进行降速，当检测到所述采煤机的出煤量不足时，则控所述制采煤机加速；以及
当所述皮带运输机发生故障时，则控制所述采煤机立刻停机，防止堆煤。
8.如权利要求6所述的基于煤量检测的皮带运输机及采煤机的自动调速方法，其特征在于，所述算法模型包括LSSVM算法模型，其基本原理如下：
对训练样本按照{xi,yi},i＝1,2,…,n,xi∈Rn进行非线性回归时，引入非线性映射函数(x)，将训练样本映射到高维特征空间作线性回归；在特征空间中LSSVM模型表示为：
Figure FDA0003322853490000031
其中，W为权向量，k为偏置量；
其目标函数为：
Figure FDA0003322853490000032
其中，δ为训练集预测误差变量，θ>0为正规化参数；
需满足的约束条件为：
Figure FDA0003322853490000033
引入Lagrange乘子β，转化为Lagrange函数：
Figure FDA0003322853490000034
根据优化条件：
Figure FDA0003322853490000035
得到如下线性方程组：
Figure FDA0003322853490000036
其中，
Figure FDA0003322853490000037
为核函数，是高维特征空间的内积；
得到LSSVM的回归函数式为：
Figure FDA0003322853490000041
取不同的核函数将构成不同的LSSVM，选用径向基函数
Figure FDA0003322853490000042
Figure FDA0003322853490000043
作为LSSVM的核函数。
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Application publication date: 20211228

Assignee: Shaanxi Zhuyuan Jiayuan Mining Co.,Ltd.

Assignor: Shaanxi xungongyi Mining Co.,Ltd.

Contract record no.: X2023610000019

Denomination of invention: Automatic speed regulation method for belts and shearers based on coal quantity detection

Granted publication date: 20230407

License type: Common License

Record date: 20231220

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