主矿井通风风流能量消耗最小化控制研究

王志鹏

（晋能控股煤业集团朔州煤电千井煤业有限公司，山西 朔州 036900）

引言

通风控制系统的原理是在矿井内每个工作区域内配置一套二次通风机，在工作区域内对通风风量进行探测[1-3]，通过计算每个工作区域内所需的总二次空气流量，将其作为风扇通风流量的设定值[4-5]。

为了实现矿井通风稳定可靠，本文提出了一种新的通风风量最小控制方法，对目前的通风系统做出优化和改进，使得矿井通风系统更加稳定，消耗的能源更少。

1 实验模型搭建

1.1 控制定义

目前通风系统采用多个风机分配通风风流的方式。风扇和门是通风系统的一部分，单个风扇或门的改变会对其他风扇的运行产生影响，采用SISO（单进单出）控制器很难精确地解决目前的通风控制问题。

控制目标是采用协调方式使风机正常运行，并且满足矿井所需的最小空气流量。

1.2 先验信息的定义

使用先验信息的目标是矿井通风系统正常工作时如何节省能源。通过对通风系统进行分析，设置控制范围，提出了一个改进后的、优越的通风系统方案，如图1所示。

图1 改进优化的矿主通风系统示意图

对主风量影响最大的部件为主风机和各层进气、排气增压风机。各层二次风机仅起搅拌作用，对整体风量无显著影响。

研究表明，为了实现矿井通风过程中最大程度的节能，需要控制两个最重要的参数，一是矿井通风系统中进出的空气流量，二是空气流量所需的风扇最低功率，通过通风风流能量计算得到空气流量。

1.3 模型确定及系统识别

建立用于控制通风风机的通风系统模型，并在现场与矿井作业人员共同进行了实验。为了获取每个控制输入对整个系统的影响，首先关闭所有风扇的自动控制，然后对于其中一个风扇转速进行设置，让系统达到平衡。观察所有需要被监测信号，包括气流、压差、风扇功率、风扇转速，并记录结果，最后对其余的风扇重复这个过程。通过实验研究，一个典型的阶跃变化序列的结果如下页图2所示。

图2 阶跃响应和结果

这一实验过程是对系统中的所有风扇进行测试的，并将所有的实验数据拟合成为数值模型。

2 实验结果和分析

2.1 实验结果

建立通风系统模型，并采用通风分流能量控制的方法，矿井内的通风风量比以前更能满足需求，节能是风机顺畅运行的直接结果。事实上，这是一个单一的控制系统，简化了在特定区域内空气流量的调节控制。实验结果证明，风扇的能源消耗减少了40%。此外，观察到进矿总风量减少了约15%，节省的能源可以用在冬季取暖等其他方向。

除了直接提供的风扇能量减少之外，该模型还提升了对空气流动的可控性。这说明通过按需通风功能计算的通风流量，可以计算出更接近最小极限的通风流量，如果设定值超过安全阈值，则通常会在需求参数中适当调整安全系数。如图3所示，基于该模型，上述问题可以减少或消除。

图3 模型预测控制的效果示意图

模型预测控制方法具有稳定性和可靠性，在很长一段时间，都不需要重新校准。如图4所示，该图显示了受控风扇在特定期间的总功耗。需要注意的是，在这段时间的最后一部分，功率略有增加。这是由于其中一个流量传感器工作不正常，导致其中一个风扇一直在全速运行，使得功率增加。

在同一时间段内，通过KPI监控对通风性能进行实验。该实验证明增加风扇功率使得通风系统性能变差，该实验还对通风系统的故障进行分析，并对损坏的空气流量传感器进行修复，图5是图4在同一时间段内的通风性能KPI示意图。采用优化控制系统模型后，矿井实际生产与通风系统性能之间的相关性比以往任何时候都更强。

图4 受控制风扇的总功率

图5 通风系统性能KPI

2.2 实验分析

通风系统模型经过优化后的效果与预期一致，甚至超出预期效果。节能的最初目标已经实现，对更强气流的可控性要求，则为控制系统设计提供了新的研究方向。在矿井正常工作前选取适当的通风控制范围，对于通风系统的控制和分析是至关重要的。该模型采集的数据是数字信号，这表明模型是通过收集的历史操作数据并对数据进行分析得出的。随着矿井的发展，这种新方法使得对通风风量的控制更加容易，对模型的维护也更容易实现，模型预测控制方法具有稳定性和可靠性，在很长一段时间，都不需要重新校准。

3 结语

将最小化控制模型应用于矿井通风系统，使得通风风流能量消耗具有多重效益，不仅降低了通风系统的运行成本，而且大幅度改善了矿井工作环境。矿井在不断发展，现有模型也在循序渐进地被优化和改进。将模型预测控制技术集成到现有控制系统中，使得用户可以轻松地更改系统参数和调整通风风流能量阈值。经过实验证明，本文提出的最小化控制系统在稳定、安全的方式下取得了较好控制效果。