电磁调速电牵引采煤机控制系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:煤炭工

作者:刘建功

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页数:0

译者:

出版时间:

价格:18.0

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isbn号码:9787502028473

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• 电磁调速
• 电牵引
• 采煤机
• 控制系统
• 电气工程
• 自动化
• 矿山机械
• 电力电子
• 驱动控制
• 工业控制

《矿山机械动态控制理论与应用》 内容概要 本书聚焦于复杂矿山机械系统的动态行为建模、先进控制策略设计与工程实践，旨在为提升矿井自动化水平、保障设备运行可靠性及优化生产效率提供坚实的理论与技术支撑。全书内容严谨，逻辑清晰，涵盖了从基础理论到前沿应用的多个层面，特别强调了系统辨识、非线性控制、鲁棒控制在极端工况下的应用。 第一部分：矿山机械系统基础与建模 第一章：矿山复杂机械系统概述与挑战 本章首先系统梳理了现代煤炭与非煤矿山中主要动力设备的类型及其对控制系统的需求，包括掘进、采煤、运输、提升等关键环节。重点分析了制约传统控制方法效能的关键挑战，例如：系统的强耦合性、高维非线性和时变特性、恶劣工作环境带来的传感器噪声和执行器延迟。讨论了数字化、智能化矿山对控制系统提出的更高要求，特别是对系统可靠性、安全性和自适应性的需求。 第二章：机电耦合系统动力学建模方法 本章深入探讨了构建高精度矿山机械系统数学模型的理论基础与实用技术。首先回顾了经典机理建模（如基于牛顿-欧拉方程、拉格朗日方程）在矿山设备（如重载提升系统、大型铲运设备）中的应用与局限性。随后，详细介绍了基于系统辨识的参数化建模方法，包括时间序列模型（ARIMA、ARMAX）和状态空间模型在设备动态特性分析中的应用。特别侧重于处理强非线性环节（如摩擦力矩、冲击载荷）的辨识技术，例如使用Hammerstein-Wiener模型或回归树模型来捕捉这些复杂特性。此外，还介绍了多物理场耦合（机、电、液压）建模的耦合矩阵方法，为后续的跨域控制策略设计打下基础。 第三章：高精度状态估计与传感器融合 在矿山复杂、多尘、高湿环境中，单一传感器的测量精度和可靠性往往难以保证。本章聚焦于先进的状态估计技术，以获取系统精确的内部状态信息。详细阐述了卡尔曼滤波（KF）及其扩展（EKF）和无迹（UKF）在状态观测中的应用，特别针对非线性系统中的状态估计偏差问题进行了深入的数学分析和改进。同时，介绍了基于滑模观测器（SMO）和观测器设计（如Luenberger观测器）在快速响应和抗干扰能力上的优势。此外，本章涵盖了基于不同传感器（如光电编码器、角速度计、压力传感器）数据的互补信息融合技术，采用如粒子滤波（PF）等非线性融合框架，以提高对关键参数（如电机转矩、负载刚度）估计的鲁棒性。 第二部分：先进控制理论与算法设计 第四章：鲁棒性与自适应控制技术 针对矿井环境下负载、物料特性、供电电压等参数的频繁变化，本章侧重于设计具有强大鲁棒性和自适应能力的控制算法。深入讲解了$mathcal{H}_infty$控制理论，用于在不确定性边界下保证控制性能的稳定性。详细推导了基于$LMI$（线性矩阵不等式）的鲁棒控制器综合方法。在自适应控制方面，重点介绍了基于模型参考的自适应控制（MRAC）和基于切换的自适应控制（SAC），特别是在处理设备老化引起的参数漂移时的有效性。讨论了如何设计在线参数辨识模块，实时调整控制器增益，以确保系统性能的恒定。 第五章：非线性控制与奇异性处理 矿山机械中普遍存在如变刚度、间隙、饱和等非线性现象。本章全面介绍了几种有效的非线性控制方法。首先阐述了反步法（Backstepping）在设计高阶非线性系统的稳定控制器中的应用，以及如何结合函数逼近器处理复杂非线性项。其次，详细分析了滑模控制（SMC）的原理、等效控制力的求解和抖振问题的抑制技术（如高阶滑模、超螺旋滑模）。对于具有严重死区或饱和的执行器，本章探讨了死区补偿技术和基于Lyapunov稳定性理论的反馈线性化方法，以在保持稳定性的同时改善跟踪性能。 第六章：最优控制与预测控制 本章关注于在满足特定性能指标（如能耗最小化、运行时间最短化）前提下的最优控制设计。详细介绍了线性二次型调节器（LQR）及其在可调速驱动系统中的应用。核心内容放在模型预测控制（MPC）上，阐述了如何利用系统模型预测未来轨迹，并通过在线优化求解当前最优控制输入。重点讨论了在矿山机械中应用MPC时，如何处理离散时间系统、输入约束（如电流限制、速度限制）以及如何高效求解二次规划（QP）问题。此外，还涉及如何将MPC与系统辨识结果相结合，实现在线优化控制。 第三部分：系统集成与工程实现 第七章：高可靠性人机交互与安全监测系统 本章探讨了现代矿山控制系统中的操作界面与安全保障体系。详细介绍了工业以太网、现场总线技术（如EtherCAT、PROFINET）在高速数据传输中的应用。重点分析了冗余设计在保证控制系统可靠性上的作用，包括硬件冗余和软件多样性设计。在安全方面，介绍了基于功能安全标准（如IEC 61508）的故障检测、隔离与容错机制的设计，以及安全状态监控与紧急停车逻辑的实现。人机界面（HMI）的设计原则应遵循“少即是多”的原则，确保操作员在压力下仍能清晰理解系统状态。 第八章：嵌入式平台与实时仿真验证 本章讨论了先进控制算法在实际硬件平台上的部署问题。涵盖了高性能DSP、FPGA和工业级微控制器在实现高速、低延迟控制回路中的选型与编程策略。详细介绍了基于模型的控制（MBC）方法，包括如何使用实时仿真平台（如dSPACE, RT-LAB）对设计的复杂控制器进行快速原型测试和验证。通过硬件在环（HIL）仿真，可以在保证安全的前提下，充分暴露控制系统在极端工况下的潜在缺陷，极大地缩短了现场调试周期。 第九章：运行性能评估与持续优化 本章侧重于控制系统投入运行后的性能评估和全生命周期管理。提出了基于关键性能指标（KPIs）的评估体系，包括能效比、响应时间、超调量及运行稳定性指数。介绍了离线与在线数据采集分析工具，用于识别系统在长期运行中可能出现的性能漂移。最后，探讨了引入在线学习和强化学习（RL）模块的可能性，旨在使控制系统能够根据生产变化和设备磨损情况，实现自我调整和性能的持续优化，从而迈向真正意义上的智能控制。

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总的来说，《电磁调速电牵引采煤机控制系统》这本书的价值在于其强大的贯穿性和体系性。它不仅仅局限于讲解某一个模块或某一个算法，而是将采煤机的牵引系统视为一个有机整体来研究。从最基础的电源输入到最终的机械输出，每一个环节的电磁特性、控制逻辑和安全冗余都被纳入考量。我尤其赞赏作者在讨论不同控制模式切换时的逻辑设计，比如在重载启动和紧急制动情况下，系统是如何平滑地过渡以保护机械部件和电气元件的。书中对安全回路和联锁机制的详细设计规范，也体现了对行业标准的严格遵循和对人员安全的优先考虑。这本书读下来，感觉就像是得到了一位经验丰富的老专家手把手的指导，不仅教会了“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”，为我构建一个全面、健壮的采煤机控制设计理念打下了坚实的基础。

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对于一个非电力电子专业的读者来说，这本书的电磁兼容性（EMC）和电能质量章节，可以说是既挑战又收获颇丰。通常，这类书籍会将EMC处理视为一个标准化的附属模块，但本书却花费了相当的篇幅来论述电磁干扰源的识别、屏蔽技术的应用以及如何设计出更“干净”的驱动回路。这种对细节的执着，反映出作者对系统可靠性的极致追求。我特别欣赏作者在描述共模干扰和差模干扰处理时，所采用的图示和等效电路模型。这些模型帮助我直观地理解了高频开关对周围传感器的影响，以及如何通过优化滤波器设计来抑制这些“噪音”。对于任何希望设计出高度可靠、能在恶劣电磁环境中长期稳定运行的采煤机控制系统的工程师而言，这部分内容绝对是不可或缺的“避坑指南”。它让我明白了，一个优秀的控制系统，其硬件设计与软件算法同等重要，缺一不可。

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这本书的结构安排非常巧妙，它没有采取简单的章节堆砌，而是构建了一个逻辑递进的知识网络。前面对电磁场基础和电机特性的回顾，为后续的调速算法奠定了坚实的物理基础。最让我感到惊喜的是关于“故障诊断与预测性维护”模块的论述。作者提出了一种基于电机电流谐波特征的早期磨损预警模型。这不再是传统的“坏了再修”的模式，而是通过对电流波形的微小畸变进行量化分析，提前预警牵引机构件的潜在故障。我曾经花费大量时间试图通过简单的电压/电流阈值来判断问题，但效果甚微。而书中详细介绍的傅里叶分析在故障识别中的应用，提供了一种更精细、更科学的诊断工具。这种前瞻性的思维模式，对于降低非计划停机时间、提升整体生产效率的意义是无法估量的，它真正体现了现代工业控制系统的核心价值——从被动响应到主动预测的转变。

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这部名为《电磁调速电牵引采煤机控制系统》的书籍，光是书名就透露出浓厚的专业气息。作为一名长期在煤矿一线工作的技术人员，我原本对这类理论性书籍抱持着审慎的态度。然而，在实际阅读后，我发现它远不止于枯燥的公式堆砌。书中对电磁调速原理的阐述深入浅出，特别是对于变频器在牵引驱动中的应用案例分析，极具启发性。它不像一些教材那样只停留在理论层面，而是紧密结合采煤机实际运行中的工况变化，详细剖析了不同负载条件下，系统如何通过精确的电磁控制实现牵引力的平稳输出。这种理论与实践紧密结合的写作风格，极大地提升了我的理解深度。特别是关于系统动态响应的章节，作者通过大量的仿真数据和实测波形对比，清晰地展示了优化控制策略后，采煤机在复杂地质条件下的作业效率和稳定性有了显著提升。这对于我们日常维护和故障排查工作来说，无疑是一本宝贵的参考手册，能帮助我们更快地定位和解决那些棘手的电控问题。

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初翻开这本书时，我主要关注的是其在“控制系统”部分的应用。作为一名自动化工程师，我深知现代采煤机对精确控制的需求已经达到了前所未有的高度。这本书的亮点在于，它系统性地梳理了从传统的液压驱动到现代电磁牵引驱动的演变过程，这为理解当前主流技术提供了坚实的背景知识。书中对PID控制算法在牵引系统中的具体实现细节进行了细致的探讨，但更让我印象深刻的是对先进的模糊控制和神经网络预测控制的初步介绍。虽然这些前沿技术在实际矿井中的普及率还不算太高，但作者并未回避，而是给出了清晰的框架和潜在的应用方向。这使得本书不仅是一本关于现有技术的说明书，更像是一份对未来采煤机智能化发展的“路线图”。它激发了我对如何将这些更智能的算法集成到我们现有系统中的思考，特别是如何平衡算法的复杂性与系统的鲁棒性，书中提供的那些权衡分析非常到位，为我接下来的研发工作指明了方向。

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