автореферат диссертации по электротехнике, 05.09.03, диссертация на тему:Идентификация технологических операций одноковшовых экскаваторов по вектору состояния электротехнического комплекса главных приводов

На правах рукописи

Корюков Александр Андреевич

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ ОДНОКОВШОВЫХ ЭКСКАВАТОРОВ ПО ВЕКТОРУ СОСТОЯНИЯ ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА ГЛАВНЫХ ПРИВОДОВ

Специальность 05.09.03 - Электротехнические комплексы и системы

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

г 1 ноя 2013

005539064

Екатеринбург - 2013

005539064

статистических (вероятностных) методов, теории информации, нечетких множеств, искусственного интеллекта и других инструментов. Вероятность правильного распознавания различными методами составляет от 95 до 97%. В рамках этих исследований определён алфавит состояний, представляющих наибольший практический интерес, набор исходных данных, обеспечивающий высокое качество распознавания, а также требования, предъявляемые к современной системе такого класса.

Целью диссертационной работы является повышение показателей эффективности эксплуатации ЭТК одноковшового экскаватора на основе новых методик идентификации выполняемых экскаватором технологических операций по вектору переменных электромеханических систем (ЭМС) главных электроприводов, обладающих гибкостью и повышенной точностью.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи.

1. Математическое описание взаимосвязанных ЭМС главных электроприводов карьерного экскаватора при выполнении им рабочего цикла, учитывающее изменение угла наклона поворотной платформы и нелинейности геометрии рабочего оборудования.

2. Разработка комплексной динамической модели ЭТК карьерного экскаватора, системы управления ЭМС, горно-геологических и горнотехнологических условий его эксплуатации, ориентированной на использование

векторно-матричных операций.

3. Выбор признаков для идентификации технологических операций

одноковшового экскаватора.

4. Выбор и обоснование методики распознавания технологических операций одноковшового экскаватора по вектору состояния его ЭТК, учитывающей последовательность выполняемых технологических операций.

5. Разработка программ бортовой ЭВМ для распознавания технологических операций одноковшового экскаватора по вектору наблюдаемых координат взаимосвязанных ЭМС главных приводов.

6. Оценка показателей качества. идентификации предлагаемой системы

распознавания.

Научная новизна работы заключается в следующем.

1. Новая методика идентификации технологических операций

используемые для вычисления задающих воздействий в системе управления главными электроприводами.

5. Определена степень влияния температуры обмоток приводного двигателя и изменения суммарного момента инерции электропривода на вероятностное описание технологических оп^эаций карьерного экскаватора.

Практическая значимость работы заключается в следующем.

{.Применение разработанных алгоритмов в бортовых информационных системах контроля показателей работы экскаватора позволяет получать оперативную информацию, необходимую для эффективного управления предприятием.

2. Математическое описание геометрии рабочего оборудования карьерного экскаватора вследствие учета существенных нелинейностей и пространственного наклона ходовой тележки обеспечивает повышение точности систем защиты рабочего оборудования от механических повреждений и точносш определения массы породы в ковше в бортовых информационных системах экскаватора.

3. Параллельное выполнение вычислений при векторно-матричных операциях и применение искусственной нейронной сети в сочетании с методами оптимизации при решении нелинейной системы уравнений обеспечивают повышение быстродействия вычислительных алгоритмов.

4. Совместное использование алгоритмов позиционирования ковша в абсолютной цилиндрической системе координат и распознавания технологических операций экскаватора позволяет автоматизировать выполняемые им транспортные операции, что, согласно проведённым исследованиям, обеспечивает увеличение его производительности по горной массе от 3 до 7 %.

Методология. В работе, кроме общих научных методов теоретического исследования, таких как абстрагирование, анализ, синтез, дедукция и моделирование, используются методы специальных областей знания: статистки, теории вероятностей, теоретической механики, электротехники, теории электропривода, а также имитационное моделирование.

Защищаемые научные положения.

¡.Методика расчёта усилий в приводах подъёма и напора карьерного экскаватора, основанная на векторном описании геометрии рабочего оборудования во взаимосвязанных системах координат.:

экскаваторов ЭКГ-12А и ЭКГ-18 производства ОАО «Уралмашзавод».

Структура диссертации. Диссертация изложена" на 191 странице, состоит из введения, пяти глав и заключения, содержит 38 рисунков, пять таблиц, список литературы из 96 наименований и четыре приложения.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Выполнение технологических операций одноковшового экскаватора возлагается на машиниста и заключается во взаимодействии рабочего органа с горной породой. В контексте задачи распознавания экскаватор представляет собой сложный динамический объект (рис. 1), изменяющий свои состояния. Его ЭТК взаимосвязанных ЭМС главных приводов также может быть представлен динамическим объектом, состояние которого характеризуется собственным вектором переменных. ЭТК преобразует энергию электрической сети в движение рабочего органа и вызывает взаимодействие экскаватора с внешней средой. Поэтому смена технологических операций экскаватора сопровождается изменением переменных ЭМС. По этой причине идентификация технологических операций электрического одноковшового экскаватора может быть выполнена по вектору состояния его ЭТК, переменные которого легко поддаются измерению.

Анализ существующих решений по теме исследования позволил установить оптимальный по мощности и представляющий наибольший практический интерес априорный алфавит распознаваемых классов: черпание, транспортировка породы к месту разгрузки, разгрузка, транспортировка рабочего органа в забой и неопределённое состояние. Система распознавания должна максимально эффективно использовать апостериорную информацию об объекте, иметь чёткое описание классов распознаваемых образов на языке словаря признаков, обеспечивать высокую вероятность правильного распознавания технологических операций, предъявлять минимальные требования к вычислительным ресурсам и иметь возможность автоматизированного обучения.

Погрешность существующих методов идентификации для такого алфавита классов находится на уровне от 3 до 5 %. Однако рассмотренные работы не учитывают автокорреляции состояний объекта. Поэтому качество распознавания технологических операций может быть улучшено путём выявления связей между выполняемыми экскаватором операциями.

положение точки А и углыан, ап (см. рис.7), значения которых используются при переносе произвольной точки из систем координат (1), (2) в систему (3):

= (4)

где С4" - вектор, представляющий точку £> в системе координат Ч*; гр -ортонормированный базис системы координат Ч* (вектор-строка); Я -функциональная матрица поворота; ан — угол наклона мнимой оси рукояти в системе координат Ч*; Хр,ур - координаты произвольной точки Р в системе координат У; ап - угол наклона подъёмного каната в системе координат Ч*; Хр, у$ -координаты произвольной точки Р в системе координат Е.

Затем точки переносятся во внешнюю плоскую систему координат

0 = {О,х9,ув}, (6)

где О - начало координат системы 0; Xе - абсцисса системы координат 0; у® -ордината системы координат 0.

Поскольку системы (3) и (6) имеют общее начало, перенос заключается в повороте точек на угол наклона поворотной платформы у. который является функцией угла поворота экскаватора и углов стояния ходовой тележки во фронтальной и профильной плоскости, то есть

(7)

где в — ортонормированный базис системы координат 0 (векгор-строка); у — угол наклона поворотной платформы к горизонту; Хр, ур — координаты произвольной точки Р в системе координат ЧЛ

Элементы вектора возмущений Мс (см. рис. 5) определяются путём решения системы уравнений статических усилий в системе координат (6). Усилия копания вычисляются по методике Н. Г. Домбровского. Представление точек геометрическими векторами позволяет решить эту задачу в векторно-матричной форме, так как момент силы относительно полюса выражается псевдоскалярным произведением двух векторов:

где Р0 - вектор точки приложения силы в системе координат 0; Р0® - вектор полюса в системе координат 0; F0 - вектор силы в системе координат 0; х®, у® -координаты точки приложения силы в системе координат 0; Хрд, у®0 - координаты полюса в системе координат 0; xf, yf - координаты вектора силы в системе координат 0.

Рабочий орган перемещается в цилиндрической системе координат Л, которая образована введением в систему координат (6) дополнительного изменения- угла поворота экскаватора. Поэтому математический аппарат (7) позволяет перейти из неё в систему координат Ч* и определить целевые значения длины подъёмного каната и вылета рукояти с использованием выражений, не имеющих точек разрыва второго рода в области допустимых значений аргументов:

2 гб arctg f + + (9)

Z xv — Х0б + Гб \

lH=^-dH- 2 г„' arctg J*' 7°} + /(4 - х-)2 + {yj, - y^)2, (10)

° XA' xOH н 4

где ln - длина подъёмного каната; lH - вылет рукояти; r6 - радиус головного блока; гн' - мнимый радиус напора; dH - геометрический параметр рукояти; Хд5, Уд6, Xqh, Уон, Хд1,Уд1,Хо,Уо,Ху,уу- координаты точек рабочего оборудования в системе координат ЧЛ

То есть система координат Л преобразуется в систему Л', измерениями которой являются элементы вектора I (см. рис. 5): угол поворота экскаватора, длина подъёмного каната и вылет рукояти. Тогда задача позиционирования сводится к регулированию этих переменных.

Таким образом, получено математическое описание рабочего цикла карьерного экскаватора, позволяющее моделировать динамику этого процесса с использованием векторно-матричных вычислений. На базе этого математического описания создан пакет расширения «Программный комплекс «Моделирование работы экскаватора (Shovel Toolbox)» системы MATLAB. Комплекс предназначен для имитационного моделирования цикла экскавации в заданных горногеологических и горно-технологических условиях.

Моделирование осуществляется путём интегрирования дифференциальных уравнений, описывающих рассматриваемый ЭТК, методами Рунге-Купы. При

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уральский государственный горный университет»

На правах рукописи

04201453453 Корюков Александр Андреевич

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ

ОДНОКОВШОВЫХ ЭКСКАВАТОРОВ ПО ВЕКТОРУ СОСТОЯНИЯ ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА

ГЛАВНЫХ ПРИВОДОВ

Специальность 05.09.03 - Электротехнические комплексы и системы

Диссертация

на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель -доктор технических наук, старший научный сотрудник Карякин Александр Ливиевич

Екатеринбург, 2013

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение...........................................................................................................6

1 Современное состояние исследований в области распознавания технологических операций одноковшового экскаватора........................................14

1.1 Описание объекта исследования............................................................14

1.2 Общие сведения из теории распознавания образов..............................17

1.3 Последовательность построения системы распознавания....................19

1.3.1 Определение первоначальной совокупности признаков...................19

1.3.2 Формирование априорного алфавита классов....................................21

1.3.3 Разработка априорного словаря признаков........................................22

1.3.4 Описание классов..................................................................................22

1.3.5 Разбиение признакового пространства на области и разработка алгоритмов распознавания........................................................................................24

1.3.5.1 Постановка задачи..............................................................................24

1.3.5.2 Вероятностные методы распознавания............................................27

1.3.5.3 Логические методы распознавания...................................................30

1.3.5.4 Структурные методы распознавания.................................................30

1.3.5.5 Инструменты искусственного интеллекта.........................................30

1.3.6 Выбор алгоритма распознавания.........................................................32

1.3.7 Рабочие алфавит классов и словарь признаков...................................33

1.3.8 Выбор алгоритма управления системой распознавания....................34

1.4 Идентификация элементов рабочего цикла одноковшового экскаватора .....................................................................................................................................35

1.5 Требования, предъявляемые к системе распознавания........................37

1.6 Цели и задачи работы..............................................................................39

2 Выбор достаточной по сложности модели электропривода....................41

2.1 Влияние качества управления приводом на качество распознавания..41

2.2 Типовые структуры систем управления главными электроприводами

одноковшовых экскаваторов.....................................................................................44

2.2.1 Обзор систем управления электроприводом отечественных одноковшовых экскаваторов.....................................................................................44

2.2.2 Системы управления экскаваторным электроприводом постоянного тока..............................................................................................................................45

2.2.3 Системы управления экскаваторным электроприводом переменного тока..............................................................................................................................51

2.3 Анализ влияния изменения параметров привода на показатели распределения значений координат электропривода............................................55

2.3.1 Описание эксперимента........................................................................55

2.3.2 Электропривод постоянного тока.........................................................57

2.3.3 Электропривод переменного тока.......................................................61

2.4 Выводы......................................................................................................66

3 Математическое описание электромеханической системы главных

приводов карьерного экскаватора............................................................................67

3.1 Структура модели.....................................................................................67

3.2 Модель системы главных приводов........................................................69

3.3 Кинематическая модель механизма.......................................................79

3.4 Вычисление наклона поворотной платформы........................................81

3.5 Определение положения ковша..............................................................83

3.6 Моделирование наполнения и разгрузки ковша...................................94

3.7 Вычисление статических усилий..............................................................97

3.8 Формирование сигналов задания скорости..........................................104

3.8.1 Позиционирование рабочего органа.................................................104

3.8.2 Контур регулирования положения.....................................................107

3.8.3 Управление процессом копания.........................................................109

3.9 Характерные точки траектории перемещения ковша во время рабочего

цикла.........................................................................................................................110

3.10 Выводы..................................................................................................Ill

4 Моделирование рабочего цикла на ЭВМ.................................................113

4.1 Общие сведения.....................................................................................113

4.2 Моделирование технологических операций........................................116

4.2.1 Задание параметров электротехнического комплекса экскаватора и условий внешней среды..........................................................................................116

4.2.2 Интегрирование дифференциальных уравнений..............................117

4.2.3 Преобразование внешней цилиндрической системы координат.... 122

4.2.4 Определение положения рабочего оборудования с использованием инструментов искусственного интеллекта..............................................................124

4.2.5 Использование технологии параллельных вычислений...................128

4.3 Результаты имитационного моделирования........................................129

5 Алгоритм распознавания..........................................................................135

5.1 Формирование априорного алфавита классов.....................................135

5.2 Описание априорной совокупности данных.........................................136

5.3 Формирование априорного словаря признаков...................................137

5.4 Выбор метода распознавания...............................................................139

5.5 Математическое описание алгоритма распознавания........................139

5.5.1 Цепь Маркова с дискретным временем............................................140

5.5.2 Цепь Маркова с непрерывным временем.........................................143

5.5.3 Классификация наблюдаемого образа...............................................146

5.6 Описание априорного алфавита классов на языке априорного словаря признаков.................................................................................................................147

5.6.1 Определение элементов Q-матрицы.................................................147

5.6.2 Оценка функций плотности распределения вероятности значений вектора признаков...................................................................................................149

5.7 Рабочий словарь признаков...................................................................150

5.8 Выводы....................................................................................................152

Заключение...................................................................................................153

Список литературы.......................................................................................156

Приложение А (справочное) Параметры моделирования рабочего цикла

...................................................................................................................................167

Приложение Б (справочное) Описание функций моделирования рабочего

цикла.........................................................................................................................173

Приложение В (справочное) Плотность распределения вероятностей

значений признаков для распознаваемых классов................................................180

Приложение Г (справочное) Подтверждение качественного соответствия

результатов имитационного моделирования экспериментальным данным.......188

Справка об использовании результатов диссертации...............................191

ВВЕДЕНИЕ

Согласно рейтингам FT Global 500 уровень рыночной капитализации горнодобывающей промышленности в 2011 году занял пятое место среди других секторов глобальной экономики, уступив лишь банковскому, нефтегазовому, фармацевтическому и компьютерному секторам, что по сравнению с показателями предыдущих лет позволяет говорить об укреплении значимости горнодобывающей промышленности в мировой экономике [1]. При этом наибольшую роль играют уголь, медь и железная руда, на которые в 2010 году пришлось 63 % всей выручки в этом секторе [2].

Сложившаяся ситуация дает Российской Федерации высокий потенциал экономического роста и индустриального развития. Это обусловлено тем, что около 70 % российского экспорта приходится на ресурсы и минеральное сырье, кроме того, Россия является мировым лидером по количеству видов добываемых минеральных ресурсов [3].

Одной из тенденций развития мировой горной промышленности является ориентация данной отрасли на открытый способ разработки, на долю которого сегодня приходится более 70% общего объема добычи полезных ископаемых в мире [4]. Российская Федерация в этом отношении не является исключением. Так, доля открытой добычи железной руды на ее территории в 2004 году составила 92,5 % с сохранением тенденции повышения ее удельного веса [5], а с 2011 года намечено увеличение добычи угля и его доли в топливно-энергетическом балансе России, при этом планируется увеличение удельного объема открытого способа добычи 65 до 80% [6].

Актуальной для горных предприятий является задача повышения объёма добычи полезных ископаемых. Поэтому к эффективности использования выемочно-транспортного комплекса предприятия предъявляются повышенные требования [7]. С этой целью разрабатываются информационные системы одноковшовых экскаваторов, основное назначение которых - получение, обработка, сохранение и

передача информации о функционировании основных систем экскаватора в процессе эксплуатации, которая представляет непосредственный интерес при управлении открытыми горными работами [8, 9].

В первую очередь такие системы позволяют вести учёт продолжительности основных и вспомогательных технологических операций экскаватора, а также отдельных элементов рабочего цикла и по этим данным вычислять показатели эффективности использования технологического оборудования предприятия. Оперативное получение такой информации даёт возможность своевременной оптимизации технологического процесса добычи полезного ископаемого с целью максимально эффективного и полного использования технологического комплекса, как производственного ресурса предприятия [10].

Во-вторых, большой практический интерес представляет учет производительности экскаватора по горной массе [11]. В настоящее время эксплуатирующие организации заинтересованы в оборудовании своих экскаваторов системой измерения массы породы в ковше. Это, в частности, обусловлено повышением эффективности использования транспортных средств предприятия в результате оптимизации их загрузки [12, 13]. Кроме того, информация об интегральной производительности экскаватора в течение смены обеспечивает повышение производительности экскаватора и коэффициента его использования за счёт большей мобилизации машиниста и выбора оптимальных приемов работы [14]. Однако система взвешивания горной массы в ковше может функционировать только в комплексе с системой выделения элементов рабочего цикла [15, 16], более того: точность измерения массы породы в ковше обуславливается как точностью выделения статического тока, так и точностью выделения элементов рабочего цикла. Это связано с тем, что при учете количества отгруженной горной массы необходимо использовать показания системы весоизмерения в момент поворота экскаватора на выгрузку. В другие моменты времени эти показания будут некорректными.

Таким образом, становится очевидным, что основой информационных

систем одноковшовых экскаваторов является система распознавания (идентификации) технологических состояний одноковшового экскаватора.

Информации о текущем технологическом состоянии экскаватора позволяет создавать системы полной или частичной автоматизации его рабочего цикла. Интерес к этой теме проявляется как со стороны отечественных, так и зарубежных ученых [17, 18]. Процесс черпания характеризуется множеством случайных факторов, поэтому его автоматизация возможна только в теории на однородном идеальном забое. На практике же на сегодняшний день эта задача является неразрешимой, и процесс черпания остается прерогативой машиниста [19], так как описывается множеством факторов, носящих случайный характер. Автоматизация операций транспортирования рабочего органа вполне возможна и является актуальной научной задачей, что подтверждается работами [8, 20, 21, 22, 23]. Однако, для этого необходимо взаимодействие системы позиционирования ковша с системой распознавания элементов рабочего цикла экскаватора. Поэтому для реализации и корректной работы системы автоматизации элементов рабочего цикла необходимо, в частности, улучшать качественные показатели работы системы их идентификации.

Таким образом, разработка системы идентификации технологических операций одноковшового экскаватора для открытых горных работ, позволяющей расширить его технологические возможности и повысить эффективность его эксплуатации составляет актуальную научную задачу, имеющую важное практическое значение. Решение этой задачи может быть получено путем использования информации о текущем состоянии электротехнического комплекса взаимосвязанных электромеханических систем главных приводов экскаватора.

На сегодняшний день вопросы идентификации технологических операций одноковшового экскаватора отражены в работах Л. Д. Певзнера, А. Л. Карякина, И. С. Бобина, А. Г. Бабенко, Тайзар Линн, Дуань Хунмэй и других ученых. Авторы этих работ показали возможность решения рассматриваемой задачи путем применения статистических (вероятностных) методов распознавания, теории информации,

нечетких множеств, искусственного интеллекта и других инструментов. При этом вероятность правильного распознавания различными методами составляет от 95 до 97%. Результаты этих исследований позволяют определить алфавит состояний, представляющих наибольший практический интерес и набор исходных данных, обеспечивающий высокое качество распознавания, а также требования, предъявляемые к современной системе идентификации технологических состояний одноковшового экскаватора.

Целью диссертационной работы является повышение показателей эффективности эксплуатации электротехнического комплекса одноковшового экскаватора на основе новых методик идентификации выполняемых экскаватором технологических операций по вектору переменных электромеханических систем главных электроприводов.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи.

1. Математическое описание взаимосвязанных электромеханических систем главных электроприводов карьерного экскаватора при выполнении им рабочего цикла, учитывающее изменение угла наклона поворотной платформы и нелинейности геометрии рабочего оборудования.

2. Разработка комплексной динамической модели электротехнического комплекса карьерного экскаватора, системы управления взаимосвязанными электромеханическими системами, горно-геологических и горно-технологических условий его эксплуатации, ориентированной на использование векторно-матричных операций.

3. Выбор признаков для идентификации технологических операций одноковшового экскаватора.

4. Выбор и обоснование методики распознавания технологических операций одноковшового экскаватора по вектору состояния его электротехнического комплекса, учитывающей последовательность выполняемых технологических операций.

5. Разработка программ бортовой ЭВМ для распознавания технологических

операций одноковшового экскаватора по вектору наблюдаемых координат взаимосвязанных электромеханических систем главных приводов.

6. Оценка показателей качества идентификации предлагаемой системы распознавания.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Новая методика идентификации технологических операций одноковшового экскаватора по вектору состояния электротехнического главных приводов основана на объединении вероятностных методов теории принятия решений и математического аппарата цепей Маркова с непрерывным временем.

2. Математическое описание геометрии рабочего оборудования карьерного экскаватора, используемое для вычисления нагрузок на электропривод, не имеет точек разрыва второго рода в области допустимых значений аргументов и основано на представлении характерных точек геометрическими векторами во взаимосвязанных системах координат.

3. Комплексная векторно-матричная динамическая модель электротехнического комплекса, горно-геологических и горно-технологических условий его эксплуатации, управления электромеханическими системами учитывает пространственный наклон ходовой тележки, изменение параметров электропривода и нелинейности геометрии рабочего оборудования.

Теоретическая значимость работы заключается в следующем:

1. Новая методика идентификации состояний сложных технологических и электротехнических комплексов, учитывающая автокорреляцию состояний согласно теории цепей Маркова, позволяет повысить точность вероятностных методов распознавания образов. Вероятность пр�