矿山机电系统中智能控制技术的应用研究

引言：

当前矿山生产环境日趋复杂，深部开采面临高地压、高瓦斯等严峻挑战，传统机电控制系统依赖人工经验与固定阈值调控，难以应对非线性、强耦合的工况变化，随着工业 4.0 技术的快速发展，模糊控制、神经网络等智能算法在解决复杂系统控制问题上展现出显著优势，目前已在矿山设备局部自动化方面取得进展，但面向全流程的智能协同控制仍存在算法适应性不足、多系统融合深度不够等瓶颈，国家《"十四五"矿山安全生产规划》明确提出要加快推进智能化技术与矿山装备的深度融合，这为智能控制技术的应用研究提供了政策导向与实施契机。

1.基于PLC的智能控制系统在矿井提升机中的应用

系统集成绝对值编码器与激光测距传感器构成闭环位置检测网络，采用自适应滑模控制算法动态调节提升容器的运行轨迹，实现加速段、匀速段和减速段的平滑切换，针对矿井多绳摩擦式提升机的特殊工况，开发了基于转矩预估的负载平衡控制模块，实时监测各钢丝绳张力变化，利用模糊PID控制器输出补偿指令，确保提升过程中张力偏差控制在安全阈值内。系统配置冗余架构的双CPU处理器，运行安全完整性等级达到SIL3 标准，当检测到速度超调或位置偏移时立即触发安全制动回路，同时启动故障树分析程序进行异常溯源，在传动控制方面，采用矢量控制变频器驱动高压异步电动机，结合模型预测控制技术优化转矩响应特性，有效抑制了负载突变引起的机械冲击，为应对深井提升的复杂环境，系统嵌入了环境自适应模块，实时采集井筒振动、温湿度及有害气体浓度等参数，动态调整控制策略参数。

2.变频调速技术在带式输送机智能控制中的应用

采用多传动单元协同控制架构，以ABB ACS880 系列变频器为核心驱动装置，运用光纤环网实现各传动滚筒之间的功率平衡与速度同步，系统基于模型参考自适应控制算法构建速度闭环调节体系，集成激光测速仪与张力传感器构成多参数反馈网络，实时检测输送带运行速度与动态张力变化，针对长距离带式输送机的启动特性，开发了S型曲线加减速控制模块，结合输送带弹性振动模型进行动态补偿，有效抑制了启动过程中的弹性波振荡现象[1]。在功率分配方面，采用主从控制策略协调多驱动单元的输出转矩，实时在线辨识算法动态调整各电机负载率，确保功率分配偏差控制在工程允许范围内，系统内置能量回馈单元，当输送机处于发电状态时将再生电能经有源前端回馈至电网，实现运行过程的节能优化，为适应复杂工况下的控制需求，开发了基于专家知识库的智能调速系统，根据物料流量检测信号与历史运行数据，自动选择最优运行速度曲线。

3.智能故障诊断系统在矿山排水设备中的应用

基于深度置信网络构建故障特征提取模型，利用堆叠自动编码器对高维监测数据进行非线性降维处理，有效识别叶轮汽蚀、轴承磨损、轴不对中等典型故障的早期征兆，在信号处理层面，采用改进的小波包变换算法分解振动信号，结合希尔伯特-黄变换提取非平稳工况下的故障特征频率，支持向量数据描述算法建立正常工况的基准模型，当监测参数超出置信区间时触发分级预警机制。针对矿山排水系统多泵并联运行的特点，开发了基于图神经网络的故障传播分析模块，能够追溯故障源并预测关联设备的潜在风险，系统集成专家知识库与案例推理机制，根据历史维修记录和故障图谱提供维修策略建议，并通过数字孪生技术模拟故障发展过程，评估不同处置方案的有效性，数据通信采用工业环网架构，确保监测数据实时传输至中央控制室，同时具备边缘计算能力，可在网络中断时自主执行本地诊断，人机交互界面采用三维可视化技术展示设备健康状态，支持故障追溯与趋势预测功能，并自动生成符合ISO标准的诊断报告。

4.物联网技术在矿山通风机远程监控与智能调节中的应用

部署风速风向传感器、差压变送器、温湿度检测模块和振动加速度计，实时采集主通风机运行状态参数与巷道环境数据，系统采用边缘计算架构，在风机现场部署具备机器学习能力的智能网关，对原始数据进行预处理和特征提取，将风量调节响应时间缩短至 500 毫秒以内，基于数字孪生技术建立通风系统三维仿真模型，计算流体力学算法模拟不同工况下的气流组织效果，结合实时监测的瓦斯浓度数据动态优化叶片角度，确保井下关键区域的通风效率达到 0.95 以上[2]。智能调节模块采用改进型模糊神经网络控制算法，根据开采进度自动调整风机转速，在满足风量需求的同时将能耗降低至最优水平，数据传输采用工业级LoRaWAN无线网络与光纤环网相结合的双通道架构，确保在矿井复杂环境中实现 99.9% 的数据传输可靠性，系统配备故障预测与健康管理功能，分析电机电流谐波和轴承振动特征频谱，提前预警潜在的机械故障，并自动生成维护工单推送至设备管理人员。

5.人工智能算法在矿山供电系统负荷预测中的应用

系统采用长短期记忆网络与Transformer架构相结合的混合算法，结合注意力机制捕捉负荷变化的长期依赖关系，将预测误差控制在 _:±3.5MW 范围内，针对矿山生产的不确定性特点，引入贝叶斯优化算法动态调整网络超参数，并集成小波分解技术处理负荷信号中的非线性分量，显著提升尖峰负荷的预测准确度，数据预处理阶段采用自适应噪声完备集合经验模态分解方法，有效分离出工作日与节假日的负荷特征模式，使日负荷曲线的预测相关系数达到 0.92 以上。系统部署了在线学习机制，实时接收SCADA系统上传的最新负荷数据，增量式训练持续优化模型参数，适应开采工艺变化带来的负荷特性改变，为应对突发性负荷波动，开发了基于强化学习的应急预测模块，当检测到异常用电模式时自动启动备用预测模型，并在15 秒内生成修正后的负荷预测结果，可视化平台采用三维动态展示技术，直观呈现未来24 小时各时段负荷分布及关键变电所的容量裕度，同时提供负荷预测置信区间分析。

结语：

智能控制技术在矿山机电系统中的应用研究，标志着矿山自动化向高阶智能化迈进的关键一步，将先进控制理论与矿山特殊工况深度结合，不仅能够提升设备运行效率与可靠性，更将为构建自主感知、智能决策的现代化矿山奠定技术基础，本研究揭示的技术路径为破解深部开采控制难题提供了新思路，其成果有望推动矿山行业从"机械化换人"向"智能化无人"的跨越式发展，随着5G、数字孪生等配套技术的成熟，智能控制技术必将在矿山安全高效生产中发挥更核心的作用，具有广阔的工程应用前景与社会经济效益。

参考文献：

[1]李晓辉. 智能控制在矿山机电一体化系统中的应用 [J]. 内蒙古煤炭经济, 2025, (05): 166-168.

[2]刘原源. 关于智能控制在矿山机电一体化系统中的应用研究 [J]. 能源与节能, 2025, (02): 288-290.