基于PLC与关联规则的高速磨煤机精准落煤控制方法

谢彬

(中煤科工集团沈阳设计研究院有限公司，辽宁 沈阳 110015)

0 引言

煤炭作为基础能源之一，在电力生产、工业生产、居民生活等诸多领域都发挥了不可替代的作用。

煤炭从矿井中开采出来最初形态为块状，当应用到具体行业或领域后，还需要进行再加工，其中，煤块到煤粉的转换需要通过高速磨煤机来实现[1]。高速磨煤机主要由两部分组成，即给煤单元和磨煤单元。首先煤块通过进料斗进入到给煤单元内部，然后在皮带给煤机的输送下，自由落体到磨煤单元中，再然后通过内部的磨辊进行碾压、粉碎，最后从出料口出来的就是煤粉[2]。在给煤单元与磨煤单元交接的环节，给煤量大小通过给煤机转速来控制，给煤单元转速越高，煤流形成的抛物线越远，这就给磨煤单元的落煤管造成冲击力越大，使得落煤管经常出现损坏的问题[3]。面对这种问题，如何实现高速磨煤机精准落煤成为研究的重点问题之一。基于上述分析，在保证煤块不会冲击到落煤管的前提下，通过精准控制给煤单元转速就能实现高速磨煤机精准落煤。

基于上述分析，提出一种基于PLC与关联规则的高速磨煤机精准落煤控制方法，以期提高高速磨煤机作业质量，降低落煤管损耗。

1 基于PLC与关联规则的高速磨煤机精准落煤控制研究

1.1 精准落煤控制问题描述

落煤管的作用是连接磨煤机给煤和磨煤两个单元[4]。煤块在落煤管中实现2个单元的交接，这时在皮带给煤机的带动下，煤块会呈现抛物线的形式落下，进入到磨煤单元中。给煤单元转速是影响高速磨煤机精准落煤的最关键因素，当皮带给煤机转速过大时，抛物越远，煤块越容易碰触到落煤管，但若是降低给煤单元转速，落煤虽然不会冲击落煤管，但是会降低磨煤工作效率[5]。图1为落煤过程示意图。

图1 落煤过程示意图

由图1可知，精准落煤控制的根本在于给煤机转速的控制，以此降低落煤过程中煤块与落煤管之间碰撞冲击力，减少落煤管损耗的目的[6]。

1.2 基于PLC的控制器设计

PLC被称为逻辑控制器，是控制器当中的核心硬件，其性能直接关系到控制器的整体运行效率和运行质量[7]。围绕PLC设计高速磨煤机精准落煤控制器，设计过程如下：

步骤1：PLC选型；

步骤2：分析控制要求；

步骤3：确定控制器I/O点数；

步骤4：配置PLC的各个硬件系统；

步骤5：自检。检测各个部件是否运行正常；

步骤6：分配I/O点数

步骤7：绘制各个业务逻辑流程图；

步骤8：设计控制程序；

步骤9：程序输入到PLC当中；

步骤10：软件测试；

步骤11：测试是否正常？若正常，进入到步骤14；否则，修改控制程序，并回到步骤9；

步骤12：设计安装控制柜；

步骤13：现场测试环境搭建；

步骤14：进行控制器整体测试，判断控制器是否满足控制要求？若满足，完成基于PLC的高速磨煤机精准落煤控制器设计；否则，修改控制器设计，并回到步骤9[8]。

设计的基于PLC的高速磨煤机精准落煤控制器主要由以下6个部分组成，每个部分负责执行不同任务，具体如表1所示[9]。

表1 PLC组成结构

1.3 落煤作业参数关联规则挖掘

皮带给煤机转速是影响高速磨煤机落煤精准度的关键因素，二者之间存在很强的关联性。通过挖掘二者之间的关联知识，为后续控制提供控制准则[10]。关联规则挖掘模型如图2所示。

图2 关联挖掘模型

图2关联挖掘模型中，算法1的作用是从事务数据库Q中发现频繁项目集，算法2的作用是生成关联规则，得到关联规则集合R[11]。下面进行具体分析。

(1)算法1：Apriori算法

利用Apriori算法寻找频繁项目集的具体过程如下：

步骤1：扫描事务数据库Q，确定Q中存在的项目数量；

步骤2：计算每一个项目的支持度，记为Ki,i=1,2,…,n；

步骤3：将支持度Ki与最小支持度阈值进行对比，筛选掉小于最小支持度阈值的项集；

步骤4：重复上述过程，直至事务数据库Q中所有项目集都遍历完毕；

步骤5：完成Q中频繁项集L的寻找[12]。

(2)算法2：改进遗传算法

改进遗传算法生成关联规则具体过程如下：

步骤1：扫描关联规则模式库；

步骤2：对所有关联规则进行编码，产生初始种群；

步骤3：设置初始温度；

步骤4：计算适应度值；

步骤5：执行改进的三项遗传操作；

步骤6：对变异后的个体进行退火操作；

步骤7：退火温度下降；

步骤8：判断第k次迭代时的退火温度是否为0？若为0，进入下一步；否则，回到步骤6；

步骤9：是否满足终止条件？若满足，规则解码并存入落煤作业参数关联规则库中；否则，回到步骤2[13]。

通过生成的关联规则，可以很明确皮带给煤机转速与高速磨煤机落煤位置之间的关系，为后续精准控制的实现奠定了基础。

1.4 基于关联规则的高速磨煤机精准落煤控制模型

在高速磨煤机精准落煤控制中，若给煤单元工作部件的转速变化信号能够被检测到，设计的控制模型在基于关联规则的推理下，就能得到控制量数据，以此调控煤块的运送速度，保证煤块的下落位置始终处在一个未接触到落煤管壁的空间位置处，实现精准落煤[14]。

所设计的控制模型是以关联规则为基础，结合数据库，构建知识库[15]。在知识库的推理下，实现高速磨煤机给煤单元转速控制，如图3所示。

图3 基于关联规则的高速磨煤机精准落煤控制模型

在图3中，以落煤抛物实际距离与给定最大距离之间的偏差s(t)及其变化率Δs(t)作为输入量，以高速磨煤机给煤单元转速为输出量。具体控制过程如下：

步骤1：采集高速磨煤机给煤单元落煤抛物的实际距离，记为L1(t)；

步骤2：计算落煤抛物实际距离与给定最大距离之间的偏差s(t)，即：

s(t)=L1(t)-L2(t)

(1)

式中：L2(t)代表给定的落煤抛物最大距离。

步骤3：计算误差变化率Δs(t)。计算公式如下：

(2)

式中：s(t)、s(t+1)代表时刻和t+1落煤抛物实际距离与给定最大距t离之间的偏差；Δt代表t时刻和t+1时刻之间的时间间隔。

步骤4：对s(t)、Δs(t)进行量化处理，得到S(t)和ΔS(t)

步骤5：采用三角形模糊集合的方法将S(t)和ΔS(t)进行模糊化处理；

步骤6：将2个模糊参数进行尺度变换，将其调整到各自的基本论域范围内；

步骤7：基于上一章节挖掘的关联规则建立模糊控制规则表；

步骤8：基于模糊控制规则进行模糊推理，得到控制量，即高速磨煤机给煤单元转速。

步骤9：控制量解模糊化。公式如下：

(3)

式中：V代表高速磨煤机给煤单元转速；f(yj)代表yj的隶属度；yj代表输出量化值；n代表模糊控制语句数量。

通过模糊控制器计算得出高速磨煤机给煤单元转速参数，控制煤块始终处在一个未接触到落煤管壁的空间位置处，实现精准落煤控制[16]。

2 方法测试与分析

2.1 研究对象

方法测试所控制的对象为一台小型高速磨煤机。该设备基本工作参数如表2所示。

表2 高速磨煤机基本工作参数

围绕该高速磨煤机，搭建测试环境。

2.2 PLC选型

高速磨煤机落煤控制器设计中选择的PLC型号为NA300 ，特点包括：采用嵌入式低功耗高性能32位处理器，主频400 MHz；高速的通讯能力和执行能力；先进的结构和电气设计，强大的电磁兼容抗干扰性能；环境适应性强：-25 ℃～+65 ℃(温度)、5%～95%(湿度)；IO处理能力：支持最大10点数2500点；程序存储空间8 M，数据8 M，支持32 K用户自定义变量；高达1 ms的硬件时间戳事件分辨率；双以太网接口，独立IP地址，可实现网络冗余，支持标准MODBUS TCP协议和OPC协议；2个RS485接口，端子接线方式，现场调试接线更方便。

2.3 相关参数设置

在测试中，所涉及的所有初始参数如表3所示。

表3 相关参数设置表

2.4 关联规则与模糊规则表

(1)关联规则

基于章节1.3流程的落煤作业参数关联规则挖掘结果如下：

当高速磨煤机给煤单元转速高于40 r/min，落煤抛物实际距离大于给定最大距离，发生冲击碰撞；

当高速磨煤机给煤单元转速在30～40 r/min范围内，精准落煤，煤块在落煤管中中空落下；

当高速磨煤机给煤单元转速小于30 r/min范围内，不符合落煤效率要求。

(2)模糊规则表

将挖掘的关联规则转换为模糊控制规则表，如表4所示。

表4 模糊控制规则表

2.5 控制结果

以5 min为一个测试时间尺度，利用基于关联规则的控制模型对高速磨煤机落煤进行精准控制。控制结果如图4和图5所示。

图4 磨煤机给煤单元转速控制轨迹

图5 磨煤机落煤抛物距离变化轨迹

从图4和图5中可以看出，所研究方法控制下，磨煤机给煤单元转速始终保持在30～40 r/min范围内，对应的落煤抛物最大距离始终在0～30 cm之间，且大部分距离数据都在15 cm附近，说明煤块在落煤管中中空落下，没有发生碰撞冲击，实现了高速磨煤机精准落煤控制。

3 结束语

为提高煤炭的燃烧效率以及质量，提出一种基于PLC与关联规则的高速磨煤机精准落煤控制方法，基于PLC，在关联规则的推理下，得出控制量，让落煤抛物距离始终保持在设定的范围内，调控煤块的运送速度，保证煤块的下落位置始终处在一个未接触到落煤管壁的空间位置处，有效避免了碰撞冲击现象的发生，实现高速磨煤机精准落煤控制。然而，本研究存在需要改进的地方，即未将煤块大小考虑在内，因此在未来研究中，有待进一步分析。