基于智能Petri网的综采煤流负荷平衡自适应控制

"智能Petri网在综采煤流负荷平衡自适应控制系统的构建中发挥关键作用，结合数据驱动模型和在线更新策略，解决复杂非线性开放系统的建模难题。通过对煤矿综采工作面不同工况下‘三机’(采煤机、刮板输送机和转载机)运动状态的研究，尤其是采煤机的空间运动规律，建立煤流自适应控制模型，识别参数随环境变化的方法，克服传统模型计算效率低的问题，增强对开采环境变化的适应性和异常状态的检测精度。通过榆家梁煤矿的实际数据进行验证，实验结果证明该模型能有效预测煤流负荷平衡，提高系统的预测泛化能力。该研究受到国家重点研发计划和陕西省科研项目的资助。" 本文介绍了基于智能Petri网的综采煤流负荷平衡自适应控制系统构建方法。在煤炭综合机械化开采过程中，煤流控制是一个复杂非线性的开放系统，传统单一数学模型难以准确建模。因此，研究者提出了一种创新的双轮驱动模型，即结合Petri网模型、数据驱动模型和在线更新机制来创建自适应控制系统。Petri网作为一种灵活的离散事件建模工具，能够有效地描述系统的并发性和同步行为，适合于处理多变量、多状态的复杂系统。 研究中，重点考察了综采工作面在不同工况下“三机”的运动状态，特别是采煤机的空间运动规律。通过深入分析“三机”之间的联动过程，研究人员建立了煤流自适应控制模型，该模型的参数能够根据环境变化实时辨识和更新，从而打破了原有系统的协同耦合动态更新瓶颈。这种方法的优势在于减少了计算量，提高了计算速度和效率，使得系统能够更好地应对开采环境的动态变化，更精确地捕捉到异常工作状态，提升了煤流负荷平衡系统的响应特性。 为了验证新模型的有效性，研究团队利用榆家梁煤矿实际采集的采煤机和刮板输送机状态数据，进行实时工况分析和模拟，并进行了实验验证。实验结果表明，基于Petri网的煤流平衡自适应控制模型具有良好的预测性能，显著增强了系统的预测泛化能力，证明了该模型在实际应用中的可行性和优越性。 这项工作不仅提供了对综采煤流控制的新视角，也为复杂工业过程的自适应控制提供了一种新的理论和技术支持。未来的研究可能将进一步优化模型，提高其预测精度和稳定性，以实现更加智能化和高效的煤炭开采。