基于岩性智能识别的牙轮钻机智能控制系统研究.pdf

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1、第1O卷第3期矿业工程2012年6月MiningEngineering35基于岩性智能识别的牙轮钻机智能控制系统研究侯治宇(鞍钢集团矿业公司齐大山铁矿，辽宁鞍山114021)摘要：讨论了YZ55牙轮钻机智能控制系统工作状况，给出了具体有效的控制方法，并提出了控制规则的构造方法及应用过程，以回转速度为例进行了仿真分析。关键词：牙轮钻机；钻进参数；岩性识别；智能控制中图分类号：TD422．i文献标识码：A文章编号：167l一8550(2012)03—0035—031牙轮钻机智能系统的要求和实现途径3智能控

2、制系统的应用牙轮钻机既要具有较高的穿孔效率，又需保持一个较3．1岩性空间类型划分与钻进参数选取通过研究发现，岩石的破碎比功可划分为：1)极软：低的穿孔成本，其钻进参数必须保持在一个合理的工作范围内。目前，牙轮钻机钻进参数的调整比较单一，不能根E一(O～15)×10J／cm。；2)软：E一(15～25)×10J／据所钻岩石性质发生变化而及时调整，使得钻机发生剧烈cm。；3)中软：E一(25～4O)×10J／cm。；4)中硬：E振动，造成电机和其他元器件损坏。牙轮钻进参数主要有一(40～55)×10J／c

3、m；5)硬：E一(55～65)×1oJ／cm。；6)极硬：E一(65～ioo)×lOJ／cm。。即：轴压、钻速、排渣风量和注水量等。对于其中的排渣风量E一15，25，40，55，65，100，i—l，⋯，6，单位和注水量，在作业中保持一定的设定值，保证满足排渣和冷却等需要即可。本文选择合理的轴压和转速研究牙轮钻为10J／cm。。机的钻进智能控制，并对穿孑L过程进行分析，应用可钻性理论(能量原理)，用破碎比功评价所穿凿岩石的可钻性，并以此为根据制定穿孔规范。破碎比功是一个较稳定的数值，同种岩石的波动范围

4、亦相差不大，而基于模糊聚类分析的岩性识别方法与实际情况比较吻合，是比较迅速、可靠的方法。2牙轮钻机智能系统的结构和组成——标准数据库。用于存放控制系统的初始数据和岩性识别、控制策略推理过程中间数据等；知识库。存有代表控制策略的产生规则、岩石性质分类识别等；图1牙轮钻机智能系统结构图一推理机构。一组系统控制程序，其根据当前输入Yz一55牙轮钻机与此对应的轴压P、转速都分为6的数据，利用知识库中的知识，按一定的推理策略给定钻档，分别为：机的工作参数，从而完成对系统的协调控制；Pl：2ookN，270kN，

5、340kN，41OkN，480kN，一学习机构。在本系统中对于同一种输入状态，如550kN；i一1，⋯，6；果控制规则发生变化并取得成功，系统可通过学习机构更n：60rpm，75rpm，90rpm，105rpm，120rpm，正规则，以便直接利用。135rpm；i一1，⋯，6。3．2控制规则的给出及流程按上述给定的岩石特性(可钻性)划分和钻进参数取值档次大小，见表1。牙轮钻进的过程极为复杂，无法预知的情况较多，上收稿日期：2012—02～13作者简介：侯治宇(1963一)，男(汉族)，河北乐亭人．鞍钢

6、集团述规则需要在实际应用中予以经常调整。在控制过程中应矿业公司齐大山铁矿设备副矿长，高级工程师。考虑诸多约束条件，诸如钻机的水平和垂直振动、回转电36矿业工程第1O卷第3期机电流等。当控制系统的约束条件不满足要求时，应及时CTRL6：1FA(A。ANDB(BoTHENP—P6，n—n6调整控制规则，经实验检验后可以对知识库中的规则进行IFA≥A0ANDB

7、钻进的初步控制规则对于约束条件的取值范围，加速度幅值取：1)正常工作范围内的边界值；2)有可能对设备造成直接损害的故障报警值。正常工作边界值：水平振动A。，垂直振动B0异常工作报警值：水平振动A，垂直振动B。控制系统总的控制规则如下：IFE

8、≥AlORB≥B1THENP—P1，n=n，报警。CTRI1：IFA(A0ANDB