CN114046273A - 煤矿局部通风机的噪声控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种煤矿局部通风机的噪声控制方法，通过对主动降噪与被动降噪融合。步骤一：被动降噪包括对风机的降噪消声器的长度l、降噪消声材料的厚度D的参数确定；步骤二：主动降噪包括对气流通道宽度a与消声材料厚度D之比γ的参数确定；步骤三：通过主动降噪与被动降噪结合，确定风机的降噪消声器的长度l、降噪材料的厚度D以及气流通道宽度与消声材料厚度之比γ三个参数之间的关系，并以噪声消声量ΔL与气流再生噪声L_A表示局部通风机降噪效果，说明该方法的可靠性。步骤四：通过三个参数之间和噪声之间的关系，使用蚁群算法对三个参数进行寻优，以使噪声降到最低。本发明实现对煤矿局部通风机最优降噪，提高生产安全系数与生产效率。

Description

煤矿局部通风机的噪声控制方法

技术领域

本发明涉及煤矿用局部通风机领域，具体涉及一种煤矿局部通风机的噪声控制方法。

背景技术

矿井局部通风机有三种主要噪音:一个是风机出口产生的气流噪声,也称为空气动力噪声,由排气噪声和涡流噪声组成。第二,机械噪声主要是由设备装配精度和转子平衡不良引起的,主要由冲击噪声和摩擦噪声组成。第三种类型是由设备电源产生的电磁噪声。叶片旋转的噪声夹杂空气的湍流声,气体的流动速度、叶片主导形状体积及数量对这两种噪声的形成影响较大,旋转体气压及流动速度在变化过程中愈加激烈,发生脉动变化,顶部旋转构造不平衡,致使机体结构产生振动,振动产生噪声。目前对煤矿局部通风机的噪声控制主要通过在通风机进风口增加消声器来进行降噪，但该方法对于通风机降噪效果较为单一，且降噪装置的参数并未有确切的数据支撑。

发明内容

针对现有煤矿局部通风机的噪声，本发明的目的是提供一种煤矿局部通风机的噪声控制方法，不仅实现了主动降噪，而且也实现了被动降噪，为井下工人的安全性与局部通风机的高效性奠定了基础。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案予以实现：煤矿局部通风机的噪声控制方法，通过对主动降噪与被动降噪融合：

步骤一：通过给局部通风机外加降噪消声器来实现局部通风机的被动降噪，被动降噪包括对风机的降噪消声器的长度l、降噪材料的厚度D的参数确定；降噪消声器选用宽频带吸声结构贴附在局部通风机外，根据共振频率f_r(Hz)与消声材料厚度D(m)相乘为常数的关系,计算如下:

f_rD＝2×ρ

f_r＝f₂×2^Ω

其中f₂为消声的频率最小值,Hz，Ω为共振频率和消声频率最小值之间的倍频程数，ρ为消声材料的密度，kg/m³；

步骤二：通过局部通风机的出口结构来实现局部通风机的主动降噪，主动降噪包括对气流通道宽度a与消声材料厚度D之比γ的参数确定；根据经验可知其中气流通道宽度a与消声材料厚度D之比γ取0.5-2；

步骤三：通过主动降噪与被动降噪结合，确定风机的降噪消声器的长度l、降噪材料的厚度D以及气流通道宽度与消声材料厚度之比三个参数与噪声消声量之间的关系，并以噪声消声量ΔL与气流再生噪声L_A表示局部通风机降噪效果，说明该方法的可靠性；其中在消声器进口和出口，经常也会出现气流再生噪声的情况，会降低降噪功能，且通道中气流再生噪声:

L_A＝10+3×p×In v

式中v为气流速度，m/s。不同密度消声材料会直接影响消声器的性能，即与噪声消声量相关，故消声材料的密度ρ不仅与噪声消声量有关，而且也控制通道内的气流再生噪声，故超细玻璃棉的密度在48-60kg/m³之间，

具体的消声器的长度l与噪声消声量之间的关系如下：

式中ΔL为消声器的噪声消声量，l为消声器的长度，A(a)为消声材料的消声系数，a为气流通道宽度。

步骤四：通过风机的降噪消声器的长度l、降噪材料的厚度D以及气流通道宽度与消声材料厚度之比γ三个参数和噪声之间的关系，使用蚁群算法对三个参数进行寻优，以使噪声降到最低；风机的降噪消声器的长度l、降噪材料的厚度D以及气流通道宽度与消声材料厚度之比γ，对于风机噪声的控制具有较好的作用，故引用蚁群算法计算出各控制变量长度L,厚度D，比值γ与优选参数A、B、C最优值；

具体的：该算法对参数的整定问题就是确定一组最佳的风机的降噪消声器的长度l、降噪材料的厚度D以及气流通道宽度与消声材料厚度之比γ的三个参数，并且设其三个需要优选的参数为A、B、C，A是降噪消声器的长度l、的优选值，B是降噪材料的厚度D的优选值，C是气流通道宽度与消声材料厚度之比γ的优选值，每组中不同的参数为1-N进行标记，为了使其更加准确，采用从大到小随机排列的方式；

具体的设计选择下式绝对误差矩的积分作为评价用的性能指标，这种准能反映控制系统的快速性和精确性，具有较小的超调量和较快的响应速度，将此准则看作单输入单输出控制系统和自适应控制系统的最好性能指标之一：

式中e(t)为降噪之后的初始输入量与输出量的误差，t为测试时间，J(ITAE)越小，表示系统性能指标越优异。

使用超细玻璃棉作为消声材料，已知的消声频率f₂最小值为125Hz，倍频程数Ω＝4/3，超细玻璃棉的密度ρ根据事实噪声工况来定，最后可求解得知消声材料厚度D(m)。

气流通道宽度a与消声材料厚度D之比取γ＝1。

利用蚁群算法优化各个参数的具体步骤如下：

1)确定一组待优化参数变量为[A、B、C]，优化变量各个参数的最大值[Amax、Bmax、Cmax]优化变量各个参数最小值为[Amin、Bmin、Cmin].该最大最小值的设定可以有效减少计算量；

2)设单变量编码位数为L，待优化参数个数为3，城市个数S＝L×N＝3L，每个城市间共有Path条路径可选；

3)设蚂蚁共m只，定义最大遍历次数Ncmax，蚂蚁个数为AntSize(AS)；

4)初始化各路径信息素Q，设置最大遍历次数为Ncmax；

5)蚂蚁按从城市1出发，根据状态转移概率选择前进路径，并对所走路径信息素进行更新；

6)根据蚂蚁所经过的路径，计算对应的最优参数l，D，γ；利用计算机进行仿真并计算出对应的性能指标J(ITAE)，记录下本次遍历中AS只蚂蚁中性能最优性能指标对应的路径即一次遍历中的最优路径；

7)重复5)到6)，直到满足最大遍历次数Ncmax，输出多次遍历中性能指标最优的路径和其对应的3个参数。

本发明从噪声产生层面出发，通过研究降噪装置与进风口之间的数学模型关系，从而确定降噪装置与进风口参数，实现煤矿局部通风机最优降噪。通过对主动降噪与被动降噪融合加强对煤矿局部通风机的噪声控制，有效的解决了井下对于通风机降噪效果较为单一，且降噪装置的参数并未有确切的数据支撑的问题。实现对煤矿局部通风机最优降噪，提高生产安全系数与生产效率。

附图说明

图1为局部通风机结构示意图。

图2为蚁群算法流程图。

具体实施方式

煤矿局部通风机的噪声控制方法，包括以下步骤：通过对主动降噪与被动降噪融合：

步骤一：通过给局部通风机外加降噪消声器2来实现局部通风机的被动降噪，被动降噪包括对风机的降噪消声器的长度l、降噪材料的厚度D的参数确定。

具体的：由于局部通风机的噪声频谱带很宽,而多孔吸声材料的特性是在中、高频具有很高的吸声系数,而对低频噪声吸声系数相对较低,如果只用单一的多孔吸声材料很难达到理想的降噪效果,所以在本发明中降噪消声器2选用宽频带吸声结构贴附在局部通风机外。根据共振频率f_r(Hz)与消声材料厚度D(m)相乘为常数的关系,计算如下:

f_rD＝2×ρ

f_r＝f₂×2^Ω

其中f₂为消声的频率最小值,Hz。Ω为共振频率和消声频率最小值之间的倍频程数。ρ为消声材料的密度，kg/m³。

使用超细玻璃棉作为消声材料，已知的消声频率f₂最小值为125Hz，倍频程数Ω＝4/3，超细玻璃棉的密度ρ根据事实噪声工况来定(本发明使用的为60kg/m³)。最后可求解得知消声材料厚度D为0.38(m)。本实施例中，降噪消声器长度数值为100cm。

步骤二：通过局部通风机的出口结构来实现局部通风机的主动降噪，出口结构的结构由局部通风机的结构确定，由经验可得圆管结构等，主动降噪包括对气流通道1宽度a与消声材料厚度D之比γ的参数确定；该主动降噪方法主要是针对局部通风机生产时确定的。根据经验可知其中气流通道宽度a与消声材料厚度D之比γ取0.5-2；本发明中取γ＝1。

步骤三：通过主动降噪与被动降噪结合，确定风机的降噪消声器的长度l、降噪材料的厚度D以及气流通道宽度与消声材料厚度之比三个参数与噪声消声器之间的关系，并以噪声消声量ΔL与气流再生噪声L_A表示局部通风机降噪效果，说明该方法的可靠性；其中在消声器进口和出口，经常也会出现气流再生噪声的情况，会降低降噪功能，且通道中气流再生噪声L_A:

L_A＝10+3×ρ×ln v

式中v为气流速度，1m/s。不同密度消声材料会直接影响消声器的性能，即与噪声消声量相关，故消声材料的密度ρ不仅与噪声消声量有关，而且也控制通道内的气流再生噪声。故超细玻璃棉的密度在48-60kg/m³之间，本实施例中的密度取值为60kg/m³。

具体的消声器的长度l与噪声消声量之间的关系如下：

式中ΔL为消声器的噪声消声量，l为消声器的长度，A(a)为消声材料的消声系数，a为气流通道宽度。

步骤四：本发明通过风机的降噪消声器的长度l、降噪材料的厚度D以及气流通道宽度与消声材料厚度之比γ三个参数和噪声之间的关系，使用蚁群算法对三个参数进行寻优，以使噪声降到最低。

具体的：风机的降噪消声器的长度l、降噪材料的厚度D以及气流通道宽度与消声材料厚度之比γ，对于风机噪声的控制具有较好的作用，故引用蚁群算法计算出各控制变量长度L,厚度D，比值γ与优选参数A、B、C最优值。

具体的：该算法对参数的整定问题就是确定一组最佳的风机的降噪消声器的长度l、降噪材料的厚度D以及气流通道宽度与消声材料厚度之比γ的三个参数，并且设其三个需要优选的参数为A、B、C，A是降噪消声器的长度l、的优选值，B是降噪材料的厚度D的优选值，C是气流通道宽度与消声材料厚度之比γ的优选值，每组中不同的参数为1-N进行标记，为了使其更加准确，采用从大到小随机排列的方式。

具体的设计选择下式绝对误差矩的积分作为评价用的性能指标，这种准能反映控制系统的快速性和精确性，具有较小的超调量和较快的响应速度，将此准则看作单输入单输出控制系统和自适应控制系统的最好性能指标之一：

式中e(t)为降噪之后的初始输入量与输出量的误差，t为测试时间，J(ITAE)越小，表示系统性能指标越优异。

具体的：利用蚁群算法优化各个参数的具体步骤如下：

1)确定一组待优化参数变量为[A、B、C]，设定变量各个参数的最大值[Amax、Bmax、Cmax](2,1.5,2)优化变量各个参数最小值为[Amin、Bmin、Cmin](0,0,0).该最大最小值的设定可以有效减少计算量。

2)设单变量编码位数为L，待优化参数个数为3，城市个数S＝L×N＝3L，每个城市间共有Path(2)条路径可选；

3)设蚂蚁共m只，定义最大遍历次数Ncmax(30)，蚂蚁个数为AntSize(AS)(5)；

4)初始化各路径信息素Q，设置最大遍历次数为Ncmax(30)；

5)蚂蚁按从城市1出发，根据状态转移概率选择前进路径，并对所走路径信息素进行更新；

6)根据蚂蚁所经过的路径，计算对应的最优参数l(1)，D(0.38)，γ(1)；利用计算机进行仿真并计算出对应的性能指标J(ITAE)，记录下本次遍历中AS(6)只蚂蚁中性能最优性能指标对应的路径即一次遍历中的最优路径；

7)重复5)到6)，直到满足最大遍历次数Ncmax(30)，输出多次遍历中性能指标最优的路径和其对应的3个参数。

本发明在优选风机的降噪消声器的长度l为100cm、降噪材料的厚度D(0.38m)以及气流通道宽度与消声材料厚度之比γ，3个参数优化设计的降噪装置的基础上进行了实验验证，与之前随机参数的降噪装置进行对比，降噪结果如下：

具体的：按照局扇降噪改造方案，对FBDNo8.0/2×55(S)进行噪音测试，该局部通风机功率为55KW，测试时间不低于20分钟，测试示意图如图1所示：图中A、B、C、D表示距离风机进风口和出风口1000米45度的点测试四次不同的降噪装置参数测试。

测试结果如下：

结论：从以上测试数据显示，风机进风口的噪声最大降低9.4dB，出风口的噪声最大降低4.4dB，由于出风口存在气流再生噪声的影响，因此出风口的降噪效果并不明显，但进风口的效果明显，因此证实了该降噪方法的可靠性。

Claims (4)

1.煤矿局部通风机的噪声控制方法，其特征在于：包括如下步骤：通过对主动降噪与被动降噪融合：

步骤一：通过给局部通风机外加降噪消声器(2)来实现局部通风机的被动降噪，被动降噪包括对风机的降噪消声器的长度、降噪消声材料的厚度D的参数确定；降噪消声器(2)选用宽频带吸声结构贴附在局部通风机外，根据共振频率f_r(Hz)与消声材料厚度D(m)相乘为常数的关系，计算如下：

f_rD＝2×ρ

f_r＝f₂×2^Ω

其中f₂为消声的频率最小值，Hz，Ω为共振频率和消声频率最小值之间的倍频程数，ρ为消声材料的密度，kg/m³；

步骤二：通过局部通风机的出口结构来实现局部通风机的主动降噪，主动降噪包括对气流通道(1)宽度a与消声材料厚度D之比γ的参数确定；根据经验可知其中气流通道宽度a与消声材料厚度D之比γ取0.5-2；

步骤三：通过主动降噪与被动降噪结合，确定风机的降噪消声器的长度l、降噪材料的厚度D以及气流通道宽度a与消声材料厚度D之比γ三个参数与噪声消声量之间的关系，并以噪声消声量ΔL与气流再生噪声L_A表示局部通风机降噪效果，说明该方法的可靠性；其中在消声器进口和出口，经常也会出现气流再生噪声的情况，会降低降噪功能，且通道中气流再生噪声L_A：

L_A＝10+3×ρ×lnv

式中v为气流速度，m/s，不同密度消声材料会直接影响消声器的性能，即与噪声消声量ΔL相关，故消声材料的密度ρ不仅与噪声消声量ΔL有关，而且也控制通道内的气流再生噪声，使用超细玻璃棉作为消声材料，故超细玻璃棉的密度在48-60kg/m³之间，

具体的消声器的长度l与噪声消声量ΔL之间的关系如下：

式中ΔL为消声器的噪声消声量，l为消声器的长度，A(a)为消声材料的消声系数，a为气流通道宽度。

步骤四：通过风机的降噪消声器的长度l、降噪材料的厚度D以及气流通道宽度与消声材料厚度之比γ三个参数和噪声之间的关系，使用蚁群算法对三个参数进行寻优，以使噪声降到最低；风机的降噪消声器的长度l、降噪材料的厚度D以及气流通道宽度与消声材料厚度之比γ，对于风机噪声的控制具有较好的作用，故引用蚁群算法计算出各控制变量长度L，厚度D，比值γ与优选参数A、B、C最优值：

具体的：该算法对参数的整定问题就是确定一组最佳的风机的降噪消声器的长度l、降噪材料的厚度D以及气流通道宽度与消声材料厚度之比γ的三个参数，并且设其三个需要优选的参数为A、B、C，A是降噪消声器的长度l、的优选值，B是降噪材料的厚度D的优选值，C是气流通道宽度与消声材料厚度之比γ的优选值，每组中不同的参数为1-N进行标记，为了使其更加准确，采用从大到小随机排列的方式；

具体的设计选择下式绝对误差矩的积分作为评价用的性能指标，这种准能反映控制系统的快速性和精确性，具有较小的超调量和较快的响应速度，将此准则看作单输入单输出控制系统和自适应控制系统的最好性能指标之一：

式中e(t)为降噪之后的初始输入量与输出量的误差，t为测试时间，J(ITAE)越小，表示系统性能指标越优异。

2.如权利要求1所述的煤矿局部通风机的噪声控制方法，其特征在于：使用超细玻璃棉作为消声材料，已知的消声频率f₂最小值为125Hz，倍频程数Ω＝4/3，超细玻璃棉的密度ρ根据事实噪声工况来定，最后可求解得知消声材料厚度D(m)。

3.如权利要求1所述的煤矿局部通风机的噪声控制方法，其特征在于：气流通道(1)宽度a与消声材料厚度D之比取γ＝1。

4.如权利要求1所述的煤矿局部通风机的噪声控制方法，其特征在于：利用蚁群算法优化各个参数的具体步骤如下：

1)确定一组待优化参数变量为[A、B、C]，设定变量各个参数的最大值[Amax、Bmax、Cmax]，设定变量各个参数最小值为[Amin、Bmin、Cmin]，该最大最小值的设定可以有效减少计算量；

2)设单变量编码位数为L，待优化参数个数为3，城市个数S＝L×N＝3L，每个城市间共有Path条路径可选；

3)设蚂蚁共m只，定义最大遍历次数Ncmax，蚂蚁个数为AntSize(AS)；

4)初始化各路径信息素Q，设置最大遍历次数为Ncmax；

5)蚂蚁按从城市1出发，根据状态转移概率选择前进路径，并对所走路径信息素进行更新；

6)根据蚂蚁所经过的路径，计算对应的最优参数l，D，γ；利用计算机进行仿真并计算出对应的性能指标J(ITAE)，记录下本次遍历中AS只蚂蚁中性能最优性能指标对应的路径即一次遍历中的最优路径；

7)重复5)到6)，直到满足最大遍历次数Ncmax，输出多次遍历中性能指标最优的路径和其对应的3个参数。

Images