综采工作面大流量智能供液系统研究

摘要

针对综采工作面供液系统供液能力不足、压力波动大、系统运行稳定性差等问题,提出了一种免疫粒子群优化模糊神经网络PID(IPSO-FNN-PID)算法,设计了IPSO-FNN-PID控制器,实现了供液系统稳压控制。IPSO-FNN-PID算法将粒子群(PSO)算法和免疫算法(IA)引入模糊神经网络(FNN)PID控制器,针对FNN算法易陷入局部寻优问题,采用免疫粒子群(IPSO)算法优化FNN算法,通过在PSO算法中加入IA来提高PSO算法的收敛性,实现最优PID参数输出。为验证IPSO-FNN-PID控制器的有效性,选取传统PID控制器、Fuzzy-PID控制器、FNN-PID控制器进行比较,仿真结果表明:①IPSO-FNN-PID控制器对乳化液泵的控制效果最佳,其他3种控制器的上升时间、峰值时间和调节时间均比IPSO-FNN-PID控制器长,最大超调量均大于IPSO-FNN-PID控制器。②在加入扰动信号后,IPSO-FNN-PID控制器具有较好的自适应性和鲁棒性,恢复到平稳状态仅用了1.2 s。③当利用传统PID和Fuzzy-PID控制器对乳化液泵进行控制时,振荡明显,超调量大,分别为41.2%,22.3%;当利用FNN-PID控制器对乳化液泵进行控制时,振荡明显减弱,超调量降低为17.6%,调节时间减少至2.68 s;当利用IPSO-FNN-PID控制器对乳化液泵进行控制时,几乎无振荡,超调量仅为5.22%,调节时间缩短至2.61 s,遇到干扰信号时稳定性更强。④在受到扰动信号时,负载干扰对IPSO-FNN-PID控制器的影响较小,且收敛迅速,鲁棒性大大提升,表明IPSO-FNN-PID控制器具备良好的抗扰动及扰动补偿能力,可满足供液系统的稳压控制要求。