典型文献
基于MPC的瓦斯抽采智能调控模型研究
文献摘要：
为了提高瓦斯抽采的安全性、效率性、降低抽采的经济成本,分析了瓦斯抽采系统运行的安全约束条件及效率约束条件;分析了瓦斯抽采系统四大控制任务及瓦斯抽采优化数学模型;根据理论调控策略,提出了瓦斯抽采智能调控的完整流程.以上述调控流程为基础,提出了瓦斯抽采智能调控模型,将瓦斯抽采浓度、瓦斯抽采纯量、瓦斯抽采负压及抽采泵效能比作为被控量,抽采钻孔的阀门开度和抽采泵功率作为控制量,利用简单循环神经网络(simpleRNN)分析处理被控量历史数据的时间变化规律,学习得到被控量随时间变化的理想动态拟合曲线.通过模型预测控制算法(MPC)对控制量进行智能调控,使被控量的实际值无限趋近于其理想动态拟合曲线对应时刻的参考值.利用校正反馈和滚动优化不断增强瓦斯抽采智能调控模型的抗干扰能力,最终提高煤矿瓦斯抽采的安全性和效率.以模拟瓦斯抽采数据为例,完成了算法仿真实验.试验结果表明:瓦斯抽采浓度总体变化趋势从40％～5％随时间递减,瓦斯抽采纯量从总体变化趋势9.0～5.0 m3/min依次按时间递减,通过循环神经网络得到的理想动态拟合曲线具有很好的数据拟合度,能较准确的反映瓦斯抽采浓度数据和瓦斯抽采纯量数据的变化规律;瓦斯抽采负压及抽采泵效能比理想动态拟合曲线能较准确地维持在10～30 kPa和1.3～1.5 m3/(kW·h),满足瓦斯抽采过程的经济和安全需要;模型预测控制算法对控制量的动态调控能克服环境及非线性因素的干扰达到较好的调控效果,为瓦斯抽采智能调控提供了一定的参考依据.
文献关键词：
瓦斯抽采;智能调控;循环神经网络;模型预测控制
中图分类号：
作者姓名：
马莉;石新莉;李树刚;林海飞;宋爽;代新冠
作者机构：
西安科技大学 通信与信息工程学院,陕西 西安 710054;西安科技大学 安全科学与工程学院,陕西 西安 710054
文献出处：
引用格式：
[1]马莉;石新莉;李树刚;林海飞;宋爽;代新冠-.基于MPC的瓦斯抽采智能调控模型研究)[J].煤炭科学技术,2022(08):82-90
A类：
抽采优化,simpleRNN
B类：
MPC,智能调控,调控模型,高瓦斯,效率性,经济成本,瓦斯抽采系统,安全约束,四大控制,据理,论调,调控策略,整流,控流,瓦斯抽采浓度,抽采纯量,抽采负压,泵效,比作,被控,抽采钻孔,阀门开度,泵功率,控制量,简单循环神经网络,分析处理,历史数据,时间变化规律,习得,拟合曲线,模型预测控制算法,趋近,参考值,正反馈,滚动优化,抗干扰能力,煤矿瓦斯,算法仿真,按时,数据拟合度,地维,kPa,kW,采过,安全需要,动态调控,能克服,非线性因素,调控效果
AB值：
0.245794
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