液压支架初撑力自动调节控制系统的研究

张文杰

（晋能控股煤业挖金湾煤业公司运输区， 山西 大同 037042）

引言

液压支架是井下综采面支护的核心设备，其支护可靠性直接决定了巷道的稳定性和综采作业安全性。液压支架在支护过程中的初撑力会随着支护时间的增加不断发生变化，为了确保支护安全，需要根据顶板压力情况及时调节，但目前支架控制系统主要采用了PID 控制逻辑[1]，在实际应用过程中发现其对巷道围岩压力变化的响应速度慢、支架初撑力调节速度慢、工作时的超调量达到了17.5%，无法满足井下支护安全性的需求。

1 液压支架初撑力自动控制系统

液压支架主要包括顶梁、护帮板、立柱等，在工作时由液压系统控制立柱的伸长高度和工作压力，从而实现对不同初撑力的调节。因此对液压支架初撑力的自动调节就是实现对支架液压系统的智能调节控制，支架的控制系统主要包括油箱、传感器、执行油缸等，液压控制系统如图1 所示[2]。

由图1 可知，系统在工作中，由设置在巷道顶板及围岩上的压力传感器对矿压进行联系监测，液压支架工作时的初撑力则通过设置在油缸回路上的油压传感器来监测。系统对监测到的两个压力监测值进行对比，根据差值情况，判断液压支架的初撑力是否满足当前状态下的支护安全性需求，若初撑力过大则发出调节信号，控制液控阀来实现支架的泄压。若初撑力不足，则系统自动计算出所应补偿的压力值和流量，通过电机带动马达运转，电磁换向阀换向，通过液压管路向油缸补充油压，从而满足初撑力提升的需求。

图1 液压系统原理图

2 神经网络闭环调节控制

由于液压支架的工作环境恶劣，矿压波动大，再加上综采扰动，极易造成液压系统频繁调节，影响系统工作稳定性和使用寿命，传统的控制模式中主要采用了PID 控制，虽然能够解决系统频繁启动的问题，但控制精度低、反应速度慢，无法满足支护安全性的需求。因此为了确保调节的精确性，在系统中引入了神经网络闭环调节控制逻辑，其整体结构如图2 所示[3]。

图2 神经网络闭环调节控制逻辑示意图

在该系统中，输入信号r 表示传感器监测到的顶板的矿压，输出量y 表示支架的初撑力，e 表示系统测定的顶板矿压和支架初撑力之间的差值，de 则表示差值e 的变化率，这些输入量经过神经网络系统的分析处理后输出控制变量Kp、Ki、Kd（比例、微分、积分），经过PID 控制器的分析后输出控制信号，经过伺服放大器的放大处理，提高信号清晰度和抗干扰的能力，最终通过电磁阀来实现对执行油缸初撑力的自动调整。在整个控制过程中采用了闭环控制模式，不断对输出初撑力和顶板压力对比，获取的差值只有满足一定量并持续一定时间后系统才会启动调节控制，从而在保证控制精度的情况下保证了系统的调节稳定性和使用寿命。

3 控制系统仿真分析

利用AMEsim 仿真分析软件对该自动控制系统的应用稳定性进行分析[4]，不同控制方式下液压支架的响应速度曲线如图3-1 所示，不同控制方式下跟踪响应精度曲线如图3-2 所示。

由图3-1 可知，当采用新的神经网络PID 控制时，其调节时间约为7 s，当采用传统的PID 控制时其调节时间约为80 s，表明优化后系统的反应时间比优化前缩短了91.25%，显著提升了液压支架对矿压波动的反应速度。由图3-2 可知，采用神经网络PID 控制情况下的跟踪稳定性显著优于传统PID 控制模式，神经网络PID 控制的跟踪误差约为±0.02，采用传统PID 控制模式下的跟踪误差约为±0.11，其跟踪精度比优化前提升了5.5 倍，显著提升了液压支架在复杂地形条件下的工作稳定性和可靠性。

图3 仿真分析结果示意图

4 结论

1）支架初撑力自动调节控制系统通过对支架液压系统的控制，来实现对初撑力的灵活调整和控制。

2）神经网络闭环调节控制逻辑不断对输出初撑力和顶板压力对比，获取的差值只有满足一定量并持续一定时间后系统才会启动调节控制，从而在保证控制精度的情况下保证了系统的调节稳定性和使用寿命。

3）优化后该控制系统下液压支架的响应速度比优化前降低了91.25%，对围岩压力变化的跟踪精度比优化前提升了5.5 倍。