神经网络在牙轮钻回转控制中的应用

　　O 概述

　　首钢矿业公司水厂铁矿Y-55牙轮钻机原系统为交流电机一直流发电机一直流电机，回转部分由两台直流电机拖动，老系统为20世纪七八十年代技术水平，系统作业率低、噪音大、维修费用高。武汉科技大学于2006年12月开始进行全数字化牙轮钻研究，做出改造方案，于2007年5月18日对首钢矿业公司牙轮钻电气控制系统进行了改造。经过数据采集和理论分析，应用神经网络运算方法，完成负荷均衡计算，计算结果输出到变频器;然后对变频器编写第1电机和第2电机控制程序，完成输出组合控制。改造后系统采用先进的控制算法和变频器控制程序，得到合适的输出电流，两台电机同时工作时性能良好，自2007年6月4日投入运行以来，故障率为零，效率提高一倍，完全达到了改造目标。

　　1 牙轮钻回转控制改进设计

　　原系统回转部分由两台直流电机拖动，每台电机功率75 kW，电机电压400 V，转速1 500 r/min，电流201 A，两台电机串联运行。该方式当钻杆堵转时，由于间隙、电机参数等差异，两台电机的传动不可能完全相同，因此经常有一台电机堵转速度为零，而另一台速度还比较高，造成输出电压全加在一台电机上，烧坏电机;另外由于调速器电流所限，回转速度难以提高，钻杆效率低。

　　改进后的系统采用交流电机，回转部分由两台90 kW交流电机拖动，两台交流电机并列运行，由一台变频器控制，实现全数字化控制。根据常规控制方法，一台变频器控制两台电机一般采用U/f控制方式，即电压/频率控制方式，该方法对于恒力矩负载有一定的局限性。对牙轮钻电气控制系统进行改造时，首先采用高起动力矩u/f控制方式，发现起动电流大，堵转时克服堵转力矩小，容易烧损变频器及电机，该方式特性曲线参见图1。

　　针对复杂的现场工作情况，如轻载、重载、堵转、钻杆被卡死等，经过理论研究与分析，武汉科技大学采用基于神经网络的智能控制器进行实时控制。该方法可以使系统工作在最优状态下，具体方案如下：采用神经网络算法对两台电机负荷分配进行运算，运算结果作为变频器的输入信号，由变频器实现电机负荷均衡控制。

　　该方案可达到使被控系统具有良好的静态、动态性能的目的，与U/f控制(如图1)相比，具有机械特性比较硬、零频率下1.5倍额定力矩输出及堵转时2倍额定力矩输出的优点[1] ，特性曲线参见图2。

　　2 神经网络控制结构的设计

　　2.1 神经网络控制结构