本文關(guān)鍵詞： 煤礦 節(jié)能 掘進機 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測　出處：《北京建筑大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：煤炭是現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)不可或缺的能源。在煤炭開采過程中,大量的能源消耗來自井下掘進電氣設(shè)備。為了綠色開采和節(jié)能減排,應(yīng)采取措施降低能耗。因此,研究煤礦井下掘進電氣設(shè)備的節(jié)能有著十分重要的理論和實際意義。在煤礦掘進電氣設(shè)備中,電力變壓器、煤炭輸送機、電動機和掘進機能耗較大。因此,本文主要對以上四種電氣設(shè)備進行節(jié)能研究。通過分析電力變壓器的諧波產(chǎn)生原因和能耗組成,提出了諧波治理方法和節(jié)能措施。根據(jù)所提出的節(jié)能方案,通過對綜掘工作面負荷量的計算選擇了變壓器的類型。煤炭帶式輸送機的帶寬、帶速和輸送帶覆蓋層厚度對電能的消耗有著較大的影響,依據(jù)煤炭運量和節(jié)能的要求,對帶式輸送機的參數(shù)和能耗之間的關(guān)系進行了分析,并給出了最后的設(shè)備選型。針對電動機的高能耗問題,根據(jù)變頻調(diào)速原理對電動機進行節(jié)能控制。結(jié)果表明,采用變頻調(diào)速方法能夠有效地降低電動機產(chǎn)生的高耗能的問題。針對礦井掘進工作面中的高功率掘進機電壓波動是導致能耗的主要原因,提出了一種改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電壓預(yù)測方法。利用均方誤差構(gòu)造一個可以自適應(yīng)的學習步長,有效地解決了傳統(tǒng)學習方法中步長選擇的試湊問題。通過隨機選擇的歸一化樣本對提出的方法進行驗證,仿真結(jié)果顯示預(yù)測值和實際值之間的誤差在±0.04之內(nèi),達到了預(yù)測電壓和后續(xù)穩(wěn)定輸出的要求。
[Abstract]:Coal is an indispensable source of energy for modern industrial production. In the process of coal mining, a large amount of energy consumption comes from underground excavating electrical equipment. For the sake of green mining and energy saving and emission reduction, measures should be taken to reduce energy consumption. It is of great theoretical and practical significance to study the energy saving of electrical equipment for underground tunneling in coal mine. In the electrical equipment of coal mine tunneling, power transformer, coal conveyer, motor and roadheader consume more energy. Based on the analysis of harmonic generation and energy consumption composition of power transformer, the harmonic treatment method and energy saving measures are put forward. The type of transformer is selected by calculating the load of fully mechanized working face. The bandwidth, speed and thickness of belt cover of coal belt conveyor have great influence on the consumption of electric energy, according to the requirement of coal transportation and energy saving, The relationship between the parameters and energy consumption of belt conveyor is analyzed, and the final equipment selection is given. In view of the high energy consumption of the motor, the energy-saving control of the motor is carried out according to the principle of variable frequency speed regulation. The problem of high energy consumption produced by motor can be effectively reduced by using frequency conversion method. The main cause of energy consumption is voltage fluctuation of high power roadheader in mining face. An improved BP neural network voltage prediction method is proposed, which uses mean square error to construct an adaptive learning step. The problem of step size selection in traditional learning method is effectively solved. The simulation results show that the error between the predicted value and the actual value is within 鹵0.04 by the random selection of normalized samples. The predicted voltage and subsequent stable output are achieved.
【學位授予單位】：北京建筑大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TD632.2

【參考文獻】

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本文編號：1527378