基于神经网络控制技术的综放工作面自动化控制

摘　要：当今时代科技水平发达，国民经济发展也十分迅速，因此我国对某些能源的需求量也越来越大，特别是煤炭。利用神经网络控制技术对综放工作面自动化控制系统进行分析与探究，研究显示，这种方法确实可以用于实际生产中。本文首先对神经网络控制技术进行了简要的阐述，接着介绍了综放工作面自动化系统的组成并对其进行了详细的分析，最后对基于神经网络的综放工作面自动化控制系统进行了分析与探讨。

关键词：神经网络；综放工作面；自动控制

自从成为世界贸易组织中的一员，我国的煤炭出口量越来越大，有很多小煤矿厂受到设备和技术的限制，无法达到安全生产的标准而倒闭。对于煤炭的采煤和放煤，运用综放工作面自动化控制系统已然成为必然，一方面它有助于提高煤炭的产量，另一方面它可以让工作人员更加轻松的情况下提高煤炭的生产效率。近几年来，对矿井生产的安全条件以及产能的要求也越来越高，所以我们必须引进最先进的科学技术，加大投入，运用自动化的设备和技术。本文研究的是基于神经网络控制技术的综放工作面自动化控制系统。
1. 神经网络控制技术
   神经网络，也叫人工神经网络是由大量的神经处理单元组成，这些处理单元之间相互连接，构建了一个复杂繁琐的网络，实际就是以一种简化、抽象的方式对人体大脑的结构和功能进行模拟。之所以受到广泛使用的原因有很多，例如：它的学习能力足以体现出它具有智能的特点；神经网络中，数据大多分散在神经单元的连接上，而不是分布在单独的储存单元中，因此单个神经单元或者连接出现差错并不能对信息造成多大的杀伤力。
　人工神经网络可以有效提供一种普通而且使用的方法从实例中学习实数、离散分量，神经网络的松大量简单分量处理单元广泛连接而成的数据网络关系网络，利用模拟生物信息中网络的智能计算方法，对瓦斯涌出量的预测，类似神经元处理信息单元过程，在调节权重控制信息中可以预测输入元组的正确性，对瓦斯涌出量的预测，在神经网络预测过程中需要大量进行检测单元信息，神经网络回归问题，除了y值现在我们想要预测只承担小部分的离散值。根据监测过程，过程中对标识的理解设计，不在分类标识选取特征过程中，由于分别计算每个类中特征的IG'值，使特征集合中出现重复特征。因此先删除重复特征，然后对特征集合进行冗余处理。
　神经网络技术分析以接近分类问题忽略本质y代表的独立元素，使用线性回归算法来预测y给x。然而，对瓦斯涌出量的预测，可是这种方法表现性很差。简言之，对瓦斯涌出量的预测，也不意味取值大于1或小于0，Y的范围是.g,.     g(z)=   被称之为逻辑回归，S型函数。注意到g(z)趋于1到z→∞，和g(z)趋于0到Z到－。此外,g(z)和h(x),总是取值范围 0和1之间。按照管理，我们习惯让=1,这样x=+.S对瓦斯涌出量的预测，函数衍生出来的有意义的属性值，记作(z)===.=g(z)(1-g(z))。
  
2. 综放工作面自动化系统组成及分析
   综采放顶煤包括两项不同的部分，分别是由采煤机负责完成的机采落煤和由放顶煤支架来完成的放煤环节。综放工作面自动化系统的设备组成及其功能如下：
   采煤机、液压支架以及刮板输送机：用来组成综采放顶煤系统的工作面设备。
   喷雾泵站：为采煤机提供喷雾冷却用的压力水。
   端头支架：用来维护输送机机头和机尾，并且支护断头空间围岩。
   乳化液泵站：为液压支架提供动力的来源。
   转载机和工作面刮板输送机：两者互相搭接，将工作面运载来的煤转载到可伸缩带式输送机上运出。
   2.1 自动控制系统分析
   用系统的角度来分析综放工作面的自动控制方案，我们必须考虑到每个设备以及各个环节中的运煤能力和运行状况。想要让综放工作面中各个设备和环节能实现连续工作，从而获得最好的控制效果，我们必须尽量减小启动和停机的频率，因此，在制定综放工作面自动控制方案的过程中，我们可以从三个方面进行分析探讨，分别是启动、控制和停机。
   （1）启动
   一般情况下，要根据综放工作面的要求、井下煤仓的仓位、矿井的提升能力和带式运输机是否在运行等来确定启动的自动控制方案。另外，启动前应该进行语音和光闪警示的方式进行提示，从而保障工作人员的生命安全，一旦设备哪里发生异常必须及时显示出来，以便排除故障。
   （2）控制
   综放工作面自动化控制的“控制”主要是控制以下方面：
   首先，必须根据输送机的输送量并兼顾各方面的因素明确采煤以及放煤的总量。
   其次，为了实现高产量以及高稳定度，我们必须通过控制最大限度的利用设备资源。
   再次，由于综放工作面的地质状况等原因导致出煤负荷超载的情况下，应当及时关闭后部刮板或者前部刮板输送机。
   （3）停机
   停机一般分为两种情况，即为正常和非正常。手动停机和带式输送机监测系统发出停机信号都属于正常停机，非正常停机一般是由于工作面中有设备出现异常，导致系统意外停机，出现这种状况时，应该立刻执行异常控制程序，使得顺着煤流的方向的设备继续按顺序停机，而逆煤流方向的设备则马上停机。
   2.2 故障诊断分析
   故障诊断系统作为工作面自动化的重要核心成员，其作用自是不容小觑。它本身是一个模块，密切关注着这个模块里的每个成员即各个参与工作的设备，为故障诊断打好基础。在诊断的过程中，故障系统会发出一系列的信号，综放工作面自动化控制系统以此为基础，控制诊断模块中的每个设备。对于分析系统发生故障的方法，考虑到综放工作面系统在功能上比较复杂，结构上也比较繁琐，所以一般分多个层次并且将其分布开来，这样就是我们说到的依旧把系统作为一个统一的整体，但是在其中确定出一些子系统，这些子系统并不是毫无关系的，它们之间有一定的联系却又能各自相对独立的存在着。如果某个子系统的可测变量没有达到预期，可能与此有关的不仅仅只是其本身，还有与此系统有关联的其他子系统有差错的可测变量所传播造成的。提出的分层次管理的设计，可以减少甚至是不出现因独立诊断而可能出现漏诊或者是误诊情况。
   通常根据综放工作面系统设备的各方面的功能，将故障诊断模块以组为单位，分成三组，分别是采煤机故障诊断、支护设备故障诊断以及运输设备故障诊断。
3. 基于神经网络控制技术的综放工作面自动化控制系统
   将神经网络控制技术应用到自动化控制中，就要求有能力完成工作面的各项功能，例如：系统的启动、控制以及停机，还 包括处理故障的功能。现在，一般采用BP网络来设计网络控制器。我们已经知道，综放工作面自动化系统包含两个部分，也就是前面所说的主控制系统和故障诊断系统，使用神经网络控制技术对其进行分析控制就是我们所说的基于神经网络控制技术的综放工作面自动化控制系统。其中，主控制系统一般包括两个部分，也就是开关机控制和负荷控制。
   （1）开关机自动控制系统分析
   在这一分析过程中，首先需要选取输入信号，例如：煤仓状态、输送带运行状态、转载机状态、采煤机状态、放煤支架状态等等，通过这些输入信号对系统进行判断与控制，然后需要确定输入层、输出层记忆中间层神经元的个数。通过它们之间的相互关系确定隐层神经元的最佳个数。
   （2）负荷控制分析
   与开关机控制系统分析一样，首先确定输入信号，在这里选择放煤设备运行状态、转载机电机电流、带式输送机电机电流以及前后刮板输送机电机电流6个作为输入信号，输出信号有两个，分别是采煤机速度调节信号和放煤设备开关信号，分别用来控制采煤机采煤的速度和是否开启或停止放煤。
   总而言之，经过实践证明基于神经网络控制技术的综放工作面自动化控制系统确实可行，通过时间的控制系统在安装并且调试后也基本达到了预期的目标，因此这种控制系统应该得到广泛地应用，值得推广。
   参考文献：
   [1]李政；综放工作面自动化控制系统的研究[J]；煤炭科学研究总院；2005
   [2]焦李成；神经网络系统理论[J]；西安电子科技大学出版社；1990
   [3]杨欧；基于神经网络的泵送混泥土专家系统的研究与设计[J]；武汉理工大学；2004.5
   [4]王宗炎，洪振华；BP网络学习算法的改进及其在模式识别中的应用[J]；南京航天航空大学学报；1994