[发明专利]基于移动式环境检测装置的综掘面智能通风控制系统

说明书

本发明提供一种基于移动式环境检测装置的综掘面智能通风控制系统，属于矿井综掘面通风技术领域。该系统包括移动式环境检测装置、计算机主控中心、可编辑控制器和变频控制系统，移动式环境检测装置内设置有毒有害气体传感器、高精粉尘浓度检测仪、温湿度传感器和风速传感器，移动式环境检测装置将检测结果传送至计算机主控中心，通过计算机主控中心内算法和软件处理后，反馈给可编辑控制器，可编辑控制器将控制信号传输给变频控制系统，变频控制系统控制变频风机调整输入掘进巷道的风量。本发明通风过程可远程控制，针对不同类型矿井依据智能算法合理预测结果进行变频控制，且预测结果与传感器摆放位置无关，能够释放传感器检测位置约束。

技术领域

本发明涉及矿井综掘面通风技术领域，特别是指一种基于移动式环境检测装置的综掘面智能通风控制系统。

背景技术

矿井局扇是煤矿综掘面通风系统的重要设备，影响工作面作业过程中的各个环境参数。为妥善解决人员呼吸，排出甲烷、硫化氢、一氧化碳、粉尘等不安全因素的同时稳定通风，必须使用通风机改善煤炭工人的作业环境。

国内外学者对于综掘巷通风量预测与控制方法开展了大量的研究工作，其中采取如模糊逻辑推理、遗传-神经网络等来预测综掘面通风量，并且不断根据环境参数进行及时的调控被广泛认为是有效的控制方法。然而，传统通风排尘系统中传感器常布置于工作面端头，繁琐的传感器布置流程及推移过程严重影响掘进速度。恶劣的工作环境也极大缩短仪器的工作寿命。与此同时，依据规程范围利用智能算法实现变频风量的实时高效预测及远程控制的通风控制系统流程及方法仍不清楚，往往出现预测结果不合理且准确性低的问题，给生产实际带来极大的安全隐患。

本发明公开一种基于移动式环境检测装置的综掘面智能通风控制系统。该系统以移动式环境检测装置的检测数据为依据，提高风量的控制率为目标，构建基于智能算法的通风控制系统并作出优化，对保障矿井综掘巷通风安全具有重要意义。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于移动式环境检测装置的综掘面智能通风控制系统，该系统是针对不同工况下实时检测环境参数并通过智能算法预测风量、可编辑控制器调节风量功能的统一整体。

该控制系统包括移动式环境检测装置、计算机主控中心、可编辑控制器和变频控制系统，

移动式环境检测装置内设置有毒有害气体传感器、高精粉尘浓度检测仪、温湿度传感器和风速传感器；计算机主控中心内设置灰色关联分析算法、遗传-神经网络风量预测算法、上位机控制软件和打印机；变频控制系统内设置变频器和变频风机；

移动式环境检测装置置于掘进巷道内，移动式环境检测装置将各传感器、检测仪的检测结果传送至计算机主控中心，通过计算机主控中心内算法和软件处理后，反馈给可编辑控制器，可编辑控制器将控制信号传输给变频控制系统，变频控制系统控制变频风机调整输入掘进巷道的风量。

上述，高精粉尘浓度检测仪用于检测呼尘及全尘浓度，有毒有害气体传感器用于检测一氧化氮、一氧化碳、硫化氢及甲烷浓度；移动式环境检测装置的安装在掘进巷道内需要检测的部位。

掘进巷道内端部为掘进工作面端头，掘进机置于掘进工作面端头位置，掘进机和主带式输送机通过第二输送机连接，掘进巷道内顶部布置柔性风筒，柔性风筒连接变频风机。

可编辑控制器作为枢纽，计算机主控中心通过以太网与可编辑控制器相连。可编辑控制器将控制信号传输至变频控制系统。

应用该控制系统的方法，包括步骤如下：

S1：移动式环境检测装置测得掘进巷道内综掘面环境参数，根据灰色关联分析算法，对环境参数做重要度排序；取综合权关联度为0.8-1.0的环境参数，用于建立神经网络风量预测模型；

S2：确定并求解遗传算法的适应度函数，利用遗传算法优化神经网络的权值和阈值，优化结果得到的权值和阈值更新神经网络风量预测模型；