矿用全自动智能调节风窗

矿用全自动智能调节风窗组成结构

1. 感知层设备

• 多参数传感器组：除传统的风速、风量传感器外，还集成瓦斯浓度传感器、温湿度传感器、粉尘浓度传感器等。这些传感器实时采集巷道内环境参数，为智能调节提供数据基础。例如，瓦斯浓度传感器可精准监测瓦斯含量，当浓度异常时触发相应调节策略。

• 高精度角度传感器：采用绝对值编码器或磁致伸缩传感器，精确测量风窗窗叶的开启角度，分辨率可达 0.1°，确保调节动作的精确反馈。

2. 智能控制系统

• 边缘计算单元：内置高性能微处理器或小型 PLC，具备本地数据处理和逻辑运算能力。可对传感器数据进行实时分析，并执行预设的智能控制算法，实现快速响应。

• 人工智能模块：部分 产品集成 AI 芯片，支持机器学习算法，能通过历史数据学习巷道通风规律，优化调节策略。

3. 执行机构

• 伺服电动执行器：相比普通电动执行器，伺服电机具备更高的控制精度和响应速度，配合高精度减速器，可实现风窗角度的精确调节，定位误差小于 0.5°。

• 智能气动执行单元：配备压力传感器和流量控制阀，可根据控制指令实时调整气缸推力和动作速度，适应不同工况需求。

4. 通信与交互系统

• 5G / 工业以太网通信模块：支持高速、低延迟的数据传输，实现与地面监控中心的实时交互。同时兼容井下现有的 Wi-Fi、ZigBee 等通信网络。

• 人机交互终端：配备触摸屏或液晶显示屏，支持可视化操作界面，工作人员可在现场查看设备状态、手动调节参数，并接收系统报警信息。

5. 能源管理系统

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• 智能电源模块：具备电源监测、浪涌保护和冗余供电功能，确保设备在复杂电网环境下稳定运行。

• 能量回收装置：在电动执行器制动过程中，通过能量回馈技术将机械能转化为电能，提高能源利用效率。

工作原理

1. 数据采集与传输：各类型传感器持续采集巷道内风速、风量、瓦斯浓度、温度、湿度等环境数据，以及风窗自身的运行状态数据（如开启角度、执行器电流等）。这些数据通过通信模块实时传输至边缘计算单元和地面监控中心。

2. 智能分析与决策

• 边缘计算：边缘计算单元对采集的数据进行初步处理，运用预设的数学模型和控制算法（如 PID 控制、模糊控制、神经网络算法等），结合矿井通风设计参数，计算出当前工况下风窗的 开启角度或调节策略。例如，当检测到某区域瓦斯浓度升高时，系统优先考虑增加该区域风量，同时平衡其他区域的通风需求。

• 云端协同：对于复杂工况或需要全局优化的场景，边缘计算单元将数据上传至云端服务器。云端利用大数据分析和人工智能算法，对整个矿井的通风网络进行模拟仿真，生成 通风方案，并下发至各智能调节风窗执行。

3. 精准调节执行：边缘计算单元根据分析结果向执行机构发送控制指令。伺服电动执行器或智能气动执行单元接收到指令后，精确控制风窗窗叶的开合，使通风量达到目标值。调节过程中，角度传感器实时反馈窗叶位置，形成闭环控制，确保调节精度。

4. 自适应学习与优化：系统通过机器学习算法对历史运行数据进行分析，学习不同生产时段、地质条件下的通风规律。例如，通过分析采煤工作面推进过程中的通风需求变化，自动优化调节策略，提高通风系统的适应性和稳定性。随着运行时间增加，系统调节策略将不断优化，趋近 解。

5. 联动与应急响应：智能调节风窗可与矿井其他安全设备（如风机、风门、瓦斯抽放泵等）实现联动控制。遇到瓦斯超限、火灾等紧急情况时，系统自动切换至应急通风模式，按照预设应急预案快速调节风窗，保障井下人员安全。同时，通过声光报警和短信推送等方式，及时通知相关人员。