粗煤泥分选机分选系统的控制设计研究

侯向前

（晋能控股煤业集团有限公司忻州窑矿运输一区， 山西 大同 037001）

引言

近些年来，随着煤矿开采深度的加深，使粗煤泥的含量逐渐上升，而用户对煤炭质量的要求又在逐年攀升，因此，对于粗煤泥的分选就显得越来越重要[1]。目前，粗煤泥主要来源于两方面，一是井下煤炭开采时，自动化程度的提高造就了原生粗煤泥的产生；二是因冲击、振动等原因，造成在运输和洗选过程中出现的次生粗煤泥[2]。对于粗煤泥分选装置的分选，其原理是依靠上升水流来冲洗煤泥颗粒，使其能够在流化床层分布均匀，通过重力和密度的差别来实现干扰沉降，完成不同煤泥颗粒的分离[3]。煤泥水经分选机上部的入料筒被传输至分选室内，当遇到来自分选机底部的顶水而产生流态化床层，煤泥颗粒做上下干扰运动，当达到稳定状态时，小于流化床层的颗粒密度向上运动，留到顶部的溢流槽，而矸石等会向下运动，被排到排料阀门附近，并通过控制阀门开闭将矸石排出[4]。对于粗煤泥分选控制系统，由于无模型自适应MFAC 控制能很好地适用于粗煤泥分选系统的时变、非线性[5]，因此，本文提出无模型自适应MFAC 分选控制系统，并对比研究MFAC、Fuccy-PID 和PID 三种控制器的性能，为创新分选机分选系统提供理论依据。

1 粗煤泥分选机分选控制系统

粗煤泥分选机内的物料颗粒床层密度值会对分离效果产生直接的影响，在分选床层密度值太高时，无法使大颗粒的物料穿过床层，进而出现“跑粗”问题，增大产品的灰分；而在密度值太低时，又无法对物料颗粒采取有效的分选。由此可见，床层密度值的大小很大程度上对分离效果产生影响，要严格对分选机内床层密度值的稳定性进行控制[6-7]。

本文对粗煤泥分选机控制系统进行模拟研究，并创新分选控制方法，进而使煤泥的分离效果达到最佳，实现稳定控制床层密度的目的。其中，对于煤泥分选控制的系统结构图如图1 所示。

图1 粗煤泥分选控制的系统结构图

图1 中，将两台密度计分别安装在分选机内的不同位置，用于持续监测分选机的颗粒松散度和床层密度，并与预设值进行对比分析。对于颗粒松散度，在监测值小于预设值时，通过系统控制对变频电机叶片进行干扰，进而提高转数，使干扰程度增大；在大于预设值时，通过系统控制对变频电机叶片进行干扰，进而降低转数，使干扰程度降低[8]。

对于床层密度，在密度监测值大于预设值时，通过系统控制来调整分选机内排料管尾矿的抽排量，并对位于分选机底部的旋转刮板进行控制，使其增加转数，让排料管排矸的床层密度减少，进而使中部叶片的转数增加，并对向上的煤粒颗粒形成干扰，降低“跑粗”现象发生的概率，等到床层密度减小到预设值时，关闭排料阀门，并达到预计的开口度。在监测值小于预设值时，通过系统控制下部干扰叶片使其增加转数，并使干扰床层的密度升至预设值[9]。

2 粗煤泥分选机分选控制系统的设计研究

2.1 无模型自适应控制的粗煤泥分选系统。

对于PID 粗煤泥分选控制系统，不能适应高精度产品品质的分选设备，而目前新的分选工艺和装备又使物料的分选更加繁杂。此外，还有基于模糊控制及专家经验的Fuzzy-PID 控制等方法。所以，本文提出无模型自适应控制系统，即MFAC 控制系统，该系统可应用于粗煤泥分选比较复杂的控制系统，是一种基于信息控制的方法，且对被控对象的适应性也很好，并采用在线评估系统，将原来的非线性替换为动态线性控制模型，通过输入输出的数据来对控制器进行设计。其中，MFAC 控制原理图如图2 所示。

图2 MFAC 控制的原理图

MFAC 控制的工作原理为：利用输入输出的数据来对控制器进行设计，并对时变参数进行在线辨识，实现自适应控制新系统参数的目的，进而使MFAC 控制的自适应性增加。

2.2 MFAC、PID 和Fuzzy-PID 三种分选控制的性能对比

将分选机的床层密度设定为1.4 g/cm3，得到图3所示的三种控制器的性能对比图，从图3 中可看出，系统设水密度值是1 g/cm3，在初始阶段，三种控制器的上升变化曲线一致，紧接着，PID 控制的上升变化曲线慢于模糊控制，且初期PID 和Fuzzy-PID 两种控制的上升曲线快于MFAC 控制，后期MFAC 控制上升曲线居于两者间。因此，对比三种控制器的超调量大小，PID 控制的超调量最大，Fuzzy-PID 控制次之，而MFAC 最小，并最先在140 s 时完成床层密度的跟踪，而PID 控制跟踪用时最长，且在跟踪密度阶段，同Fuzzy-PID 控制一样均产生波动。所以，对比可知，MFAC 控制明显比PID 控制、Fuzzy-PID 控制好，这就表明MFAC 控制对粗煤泥的分选效果比较好。

图3 三种分选控制的跟踪性能对比图

为进一步深入分析MFAC 控制的性能，研究改变控制环境时，三种控制器的适应能力，将增益由0.4改为0.5，其他因素不变，得到图4 所示的曲线。从图4 中可看出，在上升阶段，三种控制系统的变化特性并未产生改变，但其超调量大小都增加，而达到最大超调量的时间减少，其中对于PID 控制，其最大超调量高达1.48。因此，对于改变增益时间，Fuzzy-PID 控制、PID 控制对密度跟踪的现象基本相同，而MFAC控制效果仍优于Fuzzy-PID、PID 这两种控制。

图4 改变增益时，三种分选控制的性能对比图

将惯性时间由36 s 改为50 s 时，其他因素不变，研究三种控制器的性能，得到图5 所示的曲线。从图5 中可看出，在上升阶段，随着系统惯性时间的改变，三种控制的整体没有明显的变化趋势。但是，改变惯性时间，对于三种控制器，当超调量都达到最大值时，其用时均明显增加，且达到跟踪稳定的时间也增加，其中，对于MFAC 控制达到稳定控制时，用时增加不是很显著。因此，改变惯性时间时，对于PID 控制，其达到跟踪稳定的时间明显不如Fuzzy-PID 控制。综上所述，对于改变系统惯性时间，MFAC 控制的性能依然优于Fuzzy-PID、PID 这两种控制。

图5 改变惯性时间时，三种分选控制的性能对比图

3 结论

针对分选机的床层密度值会对粗煤泥物料的分离效果产生直接影响，而无模型自适应MFAC 控制又能很好地适用于粗煤泥分选系统的时变、非线性，因此，本文提出无模型自适应MFAC 分选控制系统，并对比研究PID 控制、Fuzzy-PID 控制以及MFAC 三种控制器的控制性能，结论是：改变增益、加大惯性时间等单一环境因素变化时，MFAC 的控制性能都优于PID 控制和Fuzzy-PID 控制，这就体现出无模型自适MFAC 控制对粗煤泥分选很好的适应性。