电机车蓄电池智能充电装置的研究

电机车蓄电池智能充电装置的研究

王亚须

河南平宝煤业有限公司 河南 平顶山 467000

摘要：随着高新技术和现代化生产的发展，辅助运输对于煤矿发展显得极为重要，蓄电池电机车在辅助运输中占有重要地位，由于对蓄电池充电的不合理性，会导致多数蓄电池使用寿命缩短，对矿井造成大量的经济损失，并且蓄电池在充电过程当中产生的有毒有害气体对人体会产生危害；同时矿井充电室较多且较为分散，给管理带来一定困难，这些问题都成为制约矿井电机车安全高效运输的重要因素，同时制约着矿井的安全高效生产。本文基于矿用电机车蓄电池智能充电装置的研究展开论述。

关键词：矿用电机车；蓄电池；智能充电装置的研究

引言

在矿井的辅助运输中，电机车起主要作用，而电机车的运行时间及效率主要靠蓄电池的性能来决定，如果电机车的蓄电池充电不充分，就会降低蓄电池的性能和使用寿命，而且在对蓄电池进行充电的过程中，会释放出对人体有害的气体，都会对矿井安全生产带来损失，也严重影响矿井电机车的发展。为了对蓄电池不合理充电产生的问题进行解决，对蓄电池的充电装置进行改进，同时考虑蓄电池的使用寿命、充电时间以及所使用的人力物力等情况，通过对充电装置的优化，使电机车更好地发挥作用，实现对蓄电池的智能化管理。

1蓄电池充电原理

在对电机车蓄电池进行充电时，如果充电装置的电流比蓄电池的额定电流大时，会使电池极板上的活性物质的导电强度逐渐丧失，并在电池内产生大量的气泡，当电池极板被大量的气泡冲击后，极板上的活性物质会逐渐变软甚至出现脱落现象，导致电池发热而影响其性能和使用寿命。如果充电装置的电流比蓄电池的额定电流小时，蓄电池的充电时间会大幅度增加，电池极板上的活性物质不能得到完全反应，出现长时间的充电不足，减小电池容量，提高电池温度，从而降低了电池的使用寿命。因此，要提高蓄电池的性能，延长使用寿命，需要选择合适的电流来进行充电。

2主程序设计

蓄电池电机车是我国煤矿井下运输的重要工具，其电池组一般都占据一节车厢的大小，容量较大，这就需要采用大功率蓄电池充电装置对电池组循环充电，从而为蓄电池电机车提供牵引动力。然而，当前矿用蓄电池充电机仍在使用原先落后的技术，矿用充电机的主电路一般采用由晶闸管构成的三相整流电路结构，通过一个工频整流变压器来调节后级输出，这种充电机的体积和重量（一般在1～2吨）都很大，需要消耗大量的钢铁和铜等稀有金属，资源浪费较大；而且，这种充电机存在输出电压范围窄、允许的输入电压波动范围小、效率低等缺点。充电控制电路大多采用模拟方式，充电工艺的实现比较单一，使用不方便，不能满足不同类型蓄电池组的充电要求。采用新技术、新结构来设计充电机已是势在必行。例如本充电机的程序是在CCS3.1开发环境下编写的，为方便程序的调试和升级采用模块化的编程方式。充电开始后主程序首先完成系统的初始化，包括定时器初始化、事件管理器初始化、I/O口初始化等。初始化完成后，系统开中断，进入主循环程序，当定时器4中断响应时，便进入模数转换中断程序，该程序可以完成对电压、电流、温度等模拟量的采集。当充电机检测到有故障产生时，便执行充电机故障处理程序，可以将故障原因显示出来同时报警。充电计时程序用来计算蓄电池的充电时间，本充电机选择变电流充电方式进行蓄电池充电，当蓄电池的某段充电时间超过充电机设置的时间限幅时，充电计时程序转换充电电流，进入下一段充电。最后执行的是充电结束与否判定程序，充电没有结束则继续充电，充电如果结束，充电机停机。

3工作流程

结合矿井生产采区布局，从井下选取合理地点建立矿井大型集中充电硐室。建立的充电硐室能够担负矿井所有蓄电池的充电管理，确保蓄电池按照充放电要求方式进行充电管理，并实现对蓄电池使用情况及充电过程的自动化管理与记录，能够准确地显示蓄电池各种特征，为维修人员提供可靠技术数据，保证蓄电池的使用寿命；同时在充电硐室安装机械换装装置，实现蓄电池的快速换装，缩短换装时间，保证矿井辅助运输时间。智能控制工作流程：PLC控制模块由电压、电流传感器等收集数据，控制模块将数据进行处理后上传至工控机，工控机根据上传数据与内部程序设定数据进行对比，当数据符合控制程序内部数据时，工控机将下发各项操作指令。根据蓄电池充电需求，最初充电电流经过一定时间后将对充电电流进行调整，这时工控机根据PLC模块上传数据下发操作指令，相应的在充电机内部的步进电机动作，对电流进行调整，保证在各类相应电流条件下达到足够的充电时间。

4模糊神经网络ＰＩＤ控制器设计

蓄电池充放电是一个复杂的电化学反应过程，充电过程受到荷电状态、电解液浓度、环境温度等因素的影响，是一个时变的非线性多变量系统。因此，蓄电池的充电方式需要根据电池的自身状况进行调整。常规ＰＩＤ控制器在非线性、系统复杂的工况下，控制效果较差。模糊ＰＩＤ控制具有很强的逻辑推理功能和鲁棒性，但隶属度函数和模糊规则的确定依赖于经验，缺乏自学习能力％ＲＢＦ神经网络具有很强的自学习、自适应和全局逼近能力，在对时变、多参数、非线性系统领域的控制方面有着广泛的应用，通过对神经网络进行训练，实现ＰＩＤ参数的在线修正，使系统具有自适应性，进而实现对充电过程中充电电流、电压的实时调整，动态跟踪最佳可接受充电电流曲线。因此，将两者结合起来能够发挥各自长处，用于蓄电池充电领域具有实际的研究意义。控制器主要包括：（1）常规ＰＩＤ控制器，其直接作用于被控对象，并进行闭环控制；（2）模糊量化模块，其对系统的状态变量进行模糊量化和归一化处理，再把归一化后的输入数值根据输入变量模糊子集的隶属函数找出相应的隶属度，送给ＲＢＦ神经网络；（３）ＲＢＦ神经网络，根据系统的运行状态，通过神经网络的自学习和加权系数的调整，对ＰＩＤ控制器的参数进行调节，以期达到充电性能指标的最优化。

结束语

智能型蓄电池电机车综合安全运行监护装置根据《煤矿安全规程》和煤矿井下各类运载机车的现场实际情况开发研制，是煤矿井下直流驱动运输设备（蓄电池电机车）安全运行的综合监护装置（以下简称装置）。装置可对煤矿井下使用的矿用隔爆型蓄电池电机车、架线电机车等各类直流电源驱动运输设备的运行进行安全保护，在线显示机车的运行电压、电流、行驶速度及绝缘状况，并对机车实现欠电压预警、过载、漏电和超速保护。当瓦斯超限时通过外接瓦斯断电仪实现断电停车。装置具有驾驶室门未关闭不能行车和驾驶员离座断电闭锁功能，有效保证了机车的安全运行，对煤矿井下各类运载机车的安全运行和人员的安全操作起到有效的监护作用。

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