автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Разработка моделей и алгоритмов поддержки гибкого управления рудопотоком на железорудном карьере

Государственный комитет Российской Федерации по народному образованию

О Д Московский государственный горный университет

На правах рукописи

"нОГИРЕВА Елена Степановна

УДК 622.281.54—822.001.2:519.863

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ПОДДЕРЖКИ ГИБКОГО УПРАВЛЕНИЯ РУД0П0Т0К0М НА ЖЕЛЕЗОРУДНОЙ КАРЬЕРЕ

Специальность 05.13.06 — «Автоматизированные системы управления»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 1995

Работа выполнена в Московском государственном горном университете.

Научный руководитель докт. техн. наук, проф. ПОТРЕСОВ Д. К.

Официальные оппоненты; докт. техн. наук, проф. РЕШЕТНИКОВ В. Н., канд. техн. наук ГЛАДЫШЕВСКАЯ Г. Н.

Ведущее предприятие — ИГД им. Скочинского. Защита диссертации состоится « (6. » С}?^. 1995 г.

в час. на заседании диссертационного совета Д-053.12.12 в Московском государственном горном университете, по адресу: 117935, ГСП-1, Москва, В-49, Ленинский проспект, 6. С $ С - "9

.С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного горного университетау

Автореферат разослан « /?.» 19д5 г

Ученый секретарь специализированного совета

канд. техн. наук РЕДКОЗУБОВ М. А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА "РАБОТЫ

Анализ состояния железорудной промьиг-ленности убедительно показывает перспективность соворигнстюза-ния методов оператигэно-диспегчерского управления (ОДУ) рудопо-токами на открытых горных предприятиях с целью стабилизации показателей качества руды, поставляемой на оОогатительную файри-ку.

При разработке системы ОДУ необходимо учитывать, что карьер, как объект управления, является сложной стохастической системой с переменной структурой рудопотоков.

Для повышения эффективности ОДУ рудопотоком большую роль должны сыграть гибкие технологии,реализуемые гибкими системами управления, перенастройка и изменение которых являются их организационной составляющей.

Для гибкости технологии управления рудолотокой необходимо обеспечить поддержку его функционирования с помощью создания систем, позволяющих прогнозировать производственную ситуацию в к .рьере, качественные показатели руды, п'одаваемой на обогатительную фабрику, и осуществляющих поддермсу -процедуры принятия управляющих решений.

Сочетание принципов ситучионного анализа с методами имитационного моделирования и процедурного программирования позволяет сформировать новый подход к построению моделей управления рудопотоками, обеспечивающих многоцелевую и многопродукционную деятельность, а также имеющих возможность приспосабливаться к быстрым изменениям в соответствии как с динамикой спроса, так и динамикой исходного сырья при стабильном спросе.

Целью настоящей работы являются исследование и разработка моделей, алгоритмов и программных средств создания информационно-моделирующего комплекса управления рудопотоками.

Задачи исследования. В соответствии с поставленной целью основными задачами диссертационной работы являются:

- выбор критериев качества управления рудопотоком;

- выявление наиболее чувствительных звеньев в системе уп-. равления качеством железорудного сыръя;

'- разработка функциональной структуры гибкого управлении качеством рудопотока;

-■ ¡^апраоотка информационно-моделирующего комплекса гибкого упргилеиия рудопотоком;

- разработка моделей аналитического и имитационного модели рспания рудопотока, определения качественных характеристик сырья в рудопотоке, а также логической модели поддержки принятии решений;

- разработка программно-алгоритмического обеспечения, реализующего гибкую систему управления рудопотоком;

- анализ результативности функционирования программно-алгоритмической поддержки гибкого уп[, июния рудопотоком,-

Методика исследования основан^ на использовании статистических методов, имитационного моделирования, методов экспертного оценивания, технологии объектно-ориентированного программирования- и -интегрирования, разнородных пакетов , прикладных программ в единый программный комплекс.

Научи;... новизна райоти заключается в разработке:

-методики гибкого управления производственно-технологическими ног-апателими качества рудопотока, отличающейся комплексным критерием качества, способностью прогнозирования и оперативного - 'Правлс i !;

- аналитической- и имитационной моделей парглштров рудопотока, отличающихся модульностью структуры, статистическими оценками влияния вклада каздого звена системы в конечный pea' ьтат;

-модели и алгоритма принятия решений, отличающихся возможностью автоматизированного распознавания вааимосвязанных произволе венно-технологических ситуаций;

- автоматизированной генерации текста моделирующей программы, в развитие имитационного яеыка программирования GFS3, в соответствии с оперативной структурой рудопотока.

Практическая значимость работы состоит:

- в разработке методики прогнозирования и оценки производственно-технологических показателей качества рудопотоков;

- ь разработке программного обеспечения предложенной методики создания модели управления рудопотоком;

- в создании правил принятия решений управления рудопотоком.

Результаты имеют практическую направленность. Их ценность состоит # том, что предложенные методы,обладают универсальностью для веек видов открытых горных работ; охватывают широкий класс вадач, решаемых в системах ОДУ рудонотоками.

2.

Реализация,внедрение и ислольаоваше результатов paooiw.. Теоретические и практические результаты работы нашли применение в научно-исследовательских работах МГГУ, выполненных по госбюджетной теме "Научные основы гибких технологий и адаптивные системы организации и управления добычей'и переработкой минерального сырья" .приказ N17/2 от 28.01.94, и по хоздоговорной тем« с ГУА"Системное моделирование оперативного управления горнотранспортным комплексом карьеров с цикличной технологией".

Апробация работы. Основные результаты работы доложены и обсуждены:

на одиннадцатой международной конференции по автоматизации в горном деле ' lt.:AMC (Екатеринбург, Россия, 1992);

на международном семинаре " Проблемы и перспективы развития горной техники" (Москва, Россия, 1994).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 4 работы. Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на /^¿страницах мааинописного текста, содержит «V рисунков, таблиц, список литературы изнаименований, приложения.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Гибкое управление рудопотоком железорудного карьера в режиме стабилизации качества сырья- широкая проблема, имеющая много аспектов, среди котор» . находятся традиционные задачи, инвариантные для разработок месторождений открытым способом.

Задачи управления рудопотоком связаны с решением вопросов прогнозирования уровня и стабильности качества сырья, поступающего на обогатительную фабрику, прогнозирования производственно-технологических показателей рудопотока, распознавания многих взаимосвязанных ситуаций в карьере, с обеспечением поддержки принятия оперативных управленческих решений.

В настоящее время оперативное управление рудопотоком в режиме стабилизации качества остается одной из самых сложных задач, особенно при управлении по возмущению в реальном масштабе времени.

РАЗРАБОТКА ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ ШИОРМАЦИОННО-МОДЕЛИРУЩЕГО КОМПЛЕКСА УПРАВЛЕНИЯ РУД01ТОТ0КАМИ Для выполнения плановых ааданий в течение смены возникает необходимость многократного регулирования погрузочно-транспорт-

J

■Ш\ процессов, так как способность аффективной расоти карьерного оборудования во многом зависит от случайных факторов, отрицательное влияние которых необходимо нейтрализовать.

Идея гибкого управления р.удопотоком заключается в нахождении наилучших решений на основе имитации параметров рудолотока в реальных условиях и прогноза результирующих его показателей с учетом сложившейся ситуации, а такие имеющихся производственных мощностей и установленных требований по объему и качеству добываемой рудьг Задача принятия управляющих решений является многокритериальной. При ее решении учитываются следующие критерии: -наименьшее отклонение от плановых заданий по добыче

IV Vnji| - min, cd

-наименьшая разница фактических и плановых отклонений качественных показателей руды

№Ф- Ипл1 - min. (2)

-уменьшение времени простоя погрузочно-транспортных единиц

|Р®- Рпл| - min. (3)

где Уф, Vnjl - плановое и фекктическое значения объемов добычи

РУД11'

О». - плановое и фактическое значения отклонений показателей качества руды;

Р®. Рпл - плановое и фактическое значения времени простоя оборудования.

В соответствии с поставленной целью предметом разработки является оперативное гибкое управление горнотранспортным комплексом келеворудного карьера при заданной погрузочно-транспортной схеме. В этой системе на первое меато выдвигаются операции обеспечения- слаженности и ритмичности функционирования погру-эочно-транспортной техники в пространстве и времени с непременным условием получения на перегрузочном пункте запланированных объемов руды заданного качества. .при наименьшем простое оборудования. •

Для решения сформулированной задачи разработан информационно-моделирующий комплекс, реализующий следующие требования:

1. При создании модели принятия решений операторами учтено, что карьер как объект управления является сложной стохастической системой с переменной структурой рудопотоков, которая изменяется при исключении или введении добычных- единиц, а также случайном выходе из строя некоторых звеньев транспортной сети.

Ч

Управление осуществляется отдельными добычными единицами или группами добычных единиц и звеньями транспортной сети.

2. Имитация работы горнотранспоргной системы за очередную смену обеспечивает получение информации о достигнутых показателях и состоянии добычных,транспортных единиц и перегрузочных пунктов. Эти данные, а также анализ выполнения сменного задания, значения имеющихся ресурсов карьера и добычных единиц и нормативно-справочная информация, характеризующие производственную ситуацию на данный момент времени, составляют, модельную ситуацию.

3. в модель управления рудопотоком включена способность перестройки ее для использования при различных вариантах технологических схем, испытания и анализа различных стратегий управления горного производства.

4. Алгоритм управления учитывает возможность использования авристик при распознавании производственных ситуаций. Модель управления рудопотоком позволяет имитировать процесс принятил решений на уровнях диспетчера карьера.

5. Информационно-моделирующий комплекс вырабатывает решение по управлению технологическими звеньями на смену и на любой час в течение смены. .

Разработанная функциональная структура информационно-моделирующего комплекса, отвечающая сформулированным требованиям, и алгоритм гибкого управления приведены на рис.1 и 2.

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КАЧЕСТВЕННЫХ И КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК РУДОПОТОКА

Исходя из функций имитационно-моделирующего комплекса разработаны аналитическая и имитационная модели прогнозирования качественных и количественных характеристик рудопотока.

Построение аналитической модели изменения дисперсии показателей качества в процессе погрузочно-транспортных работ основывается на математических зависимостях изменения показателей качества руды в недрах и рудопотоке. Математический аппарат строится на основании подтвержденного работами Бастана П. П. предположения об аналогии колебаний качества руды объединенного потока, транспортируемого из разных забоев на перегрузочный пункт, с элементарным телеграфным сигналом.

С использованием статистического описания телеграфных сигналов, преобразованного для определения характеристик качества

5

Пользовательский шггерфейс

СУБД

БД

горно-геологическая информация

маркшейдерская информация

технологическая информация

класс»

СПр.ИН(

(шкаторы формация

результаты экспериментов

модель гибкого управления рудопотоком

имитационная модель рудопотока

аналитическая модель рудопотока

ЛОГИЧ1

комплекс прикладных программ пользователя

распределение автосамосвалов чезсду экскаваторами

расчет количества погрузочно-транс-портяых единиц

распределение' нагрузки на забоя

Рма 1. Функциональная структура информационно-моделирующего комплекса гибкой технологии организации грузопотока

Рис.2. Алгоритм гибкого управления рудопотоком

117Л, получены зависимости потери дисперсии показателей качества р/ды в "процессе экскавации, погрузки, транспортирования и складирования.

Дисперсия объединенных проб в зависимости от характера корреляционной функции в динамическом ряду показателя, а следовательно, и характера асимметрии распределения показателей при р.чином числе интервалов, объединяемых в новой пробе, будет различной.

Для нормального распределения показателей при автокорреляционной функции, которая выражена экспоненциальным уравнением, дисперсия 0П объединенных в новую пробу п интервальных проб определяется .ю следующему выражению:

го0 -хп

Рп ---( Хп - 1 + е ), (4)

Хгп2

где X - коэМициент погашения корреляционной функции,

п - число интервальных проб, объединяемых в новую пробу,

00 - дисперсия порций руды (интервальных проб).

Следовательно, вычисленное значение Рп будет характеризовать дисперсию показателей качества руды суммарного объема.

Таким образом, изменение дисперсии зависит от коэффициента погашения корреляционной функции X и от количества п смешиваемых порций объемом представительной пробы . Аналогично построены зависимости для всех звеньев погруаочно-транспортного комп-' лекса, 1 роисходит смешивание порций руды.

Диспьрсию показателей качества, характеризующую прямоугольный Влок руды, имеющий известную высоту и основание, определяют посрсрмуле:

4Ц2п , -Ди1\2

. - [хн1 - 1 + е (5)

(Х„)41* I ) .

где Ан - приведенный коэффициент погашения корреляционной функции,

1 -и.пряна основания блока ( интервал смешивания),

Рп -дисперсия, объединенных интервальных проб по высоте скока.

Таким е;/разом, по формулам вида (5) определяется значение дисперсии показателей качества руды, характеризующих порции в зависимости от объема порций или исследуемого интервала смешивания.

&

В результате, используя зависимости вида (4) и (5) соответственно для каждого звена согласно .технологической схеме, разрабатывается аналитическая модель определения качественных характеристик рудопотока.

Количественные характеристики рудопотока определяют на основании статистического анализа результатов имитационного моделирования функционирования элементов рудопотока карьера.

Функционирование технологического оборудования горнотранспортного комплекса на карьерах подчиняется вероятностным закономерностям с известными распределениями.

Исследуя технологический процесс погрузки горной массы экскаватором в автомобильный транспорт, принимаем, что в карьере' работает К экскаваторов, за каждым из которых закреплено

соответственно пц.гпй.....тк автосамосвалов. Для каждого забоя

установлен адрес доставки горкой массы, следовательно, известна средняя продолжительность рейса автосамосвалов, обслуживающих каждый забой; время погрузки экскаватором автосамосвала таюшз известно. Эта система интерпретируется в терминах теории массового обслуживания следующим образом: каждый экскаватор представляет собой обслуживающий прибор (канал обслуживания); автосамосвалы - клиенты (заявки), поступающие на обслуживание.

Разработанная имитационная модель учитывает, что при закреплении автосамосвалов за экскаваторами взаимодействие между отдельными подсистемами-забоями отсутствует, поэтому погрузоч-но-транспортный комплекс можно рассматривать как К независимых одноканальных замкнутых систем массового обслуживания (СМО).Отдельные СМО характеризуются различным числом клиентов в источнике заявок и разной продолжительностью цикла заявок, поскольку горная масса из забоев транспортируется на различные расстояния. Имитационная программа автоматически генерируется в соответствии с заданной технологической схемой.

Для адекватности модели реальной оперативной производственно-технологической ситуации в качестве исходных данных была использована существующая при функционировании погрузоч-но-транспортного комплекса информация:

- время ожидания обслуживания у экскаватора;

- длительность обслуживания автосамосвала;

- время движения от забоя, до пункта разгрузки;

- время разгрузки;

- скорость движения в порожняковом направлении;

в

- продолжительность смены (7ч);

-число работающих экскаваторов;

- маршрут движения каждого автосамосвала (задается номерами узлов по графу развития дорог в карьере);

- закон распределения вероятностей времени погрузки для всех типов экскаваторов;

- сменная нагрузка на каждый экскаватор;

- згжон распределения вероятностей скорости движения автосамосвалов ;

- значение показателей качества руды в каждом забое .

Схема гшгоритма имтационного моделирования приведена на

рис. П.

Т;издм образом,имитационное моделирование функционирования погрузоино-транспортного оборудования позволяет сделать выводы об исследуемых процессах,аналогичные выводам, полученным на основе натурного эксперимента, поскольку в числовой форме имитируют его поведение.

РАЗРАБОТКА ЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

' реальных условиях недельно-суточные и суточно-сменные графики оперативного плана производства имеют отклонения от плановых заданий. Анализ этих отклонений позволил выявить и классифицировать возможные проблемные ситуации:

- ситуации, не требующие изменения режима процессов. Например, вышел из строя один из добычных экскаваторов. Производительность остальных добычных экскаваторов позволяет выполнить плановое задание по объему и качеству руды, для этого требуется пересмотреть плановые задания по отдельном забоям;

- ситуации, требующие изменения режима процессов. Например, качество руд изменилось в нескольких забоях таким образом, что выдержать заданную дисперсию содержания полезного компонента в результирующем грузопо.токе в допустимых пределах невозможно;"

- ситуации, требующие изменения структуры горнотранспортного комплекса. Например, ввод в работу нового экскаватора, автосамосвала или изменение адресов разгрузки.

Число всех возможных производственных ситуаций намного превышает число управляющих воздействий, в то же время одно управляющее воздействие способно разрешить несколько ситуаций.

Перечисленные проблемные ситуации требуют принятия конк-

Рис.3. Алгоритм имитационного моделирования

рудопотока

H

ретных' управленческих решений. Основное влияние на принятие решения о необходимости корректировки плана оказывает наличие отклонений прогноза добытых объемов и качества полезного ископаемого в них от плановых величин. От размера отклонений зависит количество звеньев, подлежащих корректировке.

При принятии решения о выборе звеньев, подлежащих корректировке , наличие объемов на перегрузочном пункте может служить смягчающий условием.

Возможные производственные ситуации представляются через состояния технологических агрегатов. Из них выделены те виды ситуаций, в которых происходит потеря производительности горнотранс портного оборудования, а для каждого такого вида ситуаций определен перечень возможных причин их возникновения (нарушений).

Возможные состояния технологических агрегатов били определены как:

<t)

Gi - efJe. . (6)

где g - состояние "1-й :скаватор не может выполнить погрузку горной иассы"; е - состояние "1-й экскаватор может выполнять основной технологический процесс". <t)

С] - CUCUC(2) и. ..UC(P), (7)

где с - состояние " у 1-го экскаватора нет очереди", c<D)~ состояние " р автомобилей в очереди у 1-го экскаватора".

Соответствующие выражения для описания состояния перегрузочного пункта:

(t)

Er - eus, (8)

(t)

Dr - dUJUd(2) U. ..OJ(p). (9)

Возможные базовые отношения и базовые признаки били определены как:

х - выполнение, р - плановое значение объема добычи руды, х - отставание, q - плановое значение показателя качества, х - повышение.

П

Тогда возможные ситуации, вог.ника>лцие при взаимодействии отдельных агрегатов смежных звеньев в 1-й момент времени, описывались как следствие (6)-(9), например:

(((г1хрхч)ШсПи((г2хрхд)П[с]иеЛ1<»)), ' (10)

(((е1Хрхд)П[с))и((г2хрхд)П[с1из2]иеП[с1])). (11)

(((е1хрхд)й(с1ис21 М (г-2крха)П(с1ис2]иеПСс11ЩгЗ)). (12) Ситуация (10) соответствует выполнению основного процесса, а (11),(12) - его нарушениям. Горнотранспортный комплекс является управляемой системой,поэтому ситуация (12) практически не будет иметь места, так как смена состояний агрегатов постоянно контролируется диспетчерской службой, а ситуация(11) , например, означает: первый экскаватор не выполняет план но объему добычи и по качеству руды, очередь отсутствует;второй экскаватор выполняет плановое задание по добыче и качеству и средняя длина очереди равна на перегрузочном пункте в среднем одна машина в очереди.

Объединение ситуаций и определение соответствующих им элементарных решений производятся на этапе формирования ситуационной модели с использованием правил управления, которыми руководствуется при принятии решений диспетчер карьера.

Правила сформулированы в результате исследований действий диспетчера и линейного персонала карьера в различных производственных ситуациях и учитывают особенности технологических процессов горного производства, структуру технологической схемы карьера, наличие резервов мощности, степень свободы маневрирования ими, требования к качественным и объемным показателям добываемой руды, требования к ритмичности производства и правила техники безопасности. Правила управления могут меняться с развитием фронта горных работ, при изменениях в транспортных сетях, при введении в работу новых типов оборудования и применении новых систем разработки, а также при поступлении директив от вышестоящего руководства. Таким образом, разработанные правила управления учитывают как цели управления (обеспечение заданных показателей добычи), так и ограничения, накладываемые на управление спецификой производства, и могут корректироваться.

Текущая производственная ситуация на карьере, выраженная в виде набора признаков, образует внутримодельную ситуацию. Приз/3

наки ситуации вырабатываются в блоке принятия решений путем сравнения текущих и тр+буемых показателей работы карьера.

Общая схема выработки многошагового решения представляет собой логический алгоритм, позволяющий ограничить пространство и время поиска решений, что достигается пошаговыми итерациями.

Таким образом, стратегия оперативного управления, которую реализует приведенная логико-имитационная модель, направлена на обеспечение выполнения сменного плана карьером и кавдой добычной единицей по объемным и качественным показателям.

АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ИМИТАЦИОННО-МОДЕЛЙРУВДЕГО КОМПЛЕКСА ГИБКОГО УПРАВЛЕНИЯ РУДОПОТОКОМ

Разработанные имитационная, аналитическая и логическая модели и алгоритмы гибкого управления рудопотоками легли в основу создания программного обеспечения имитационно-моделирующего комплекса управления рудопотоком железорудного карьера с автомобильным транспортом и промежуточными перегрузочными пунктами.

Комплекс реализован на объектно-ориентированном языке программирования С++ и имитационном . языке программирования GPSiî-ЖО на персональном комш ере IBM- PC/AT.

Взаимодействие с системой осуществляется с помощью многооконного меню, реализованного с использованием библиотеки Turbo Vision для О*.

Разработанная методика построения моделей была использована для пр■ 'позирования, распознавания технологических ситуаций и обеспечения поддержки принятия решеннй диспетчером.

Для моделирования рудопотока была исследована технологическая схема карьерного транспорта, проведены хронометражные наблюдения за процессами погрузки и движения автосамосвалов на Полтавском ГОКе. Для выявления знаний был проведен экспертный опрос и получены продукционные правила.

Входными данными для решения задачи оперативного управления на карьере является суточно-сменный график по добыче и усреднению руд, подготовленный оперативно- планоЕШ подразделением предприятия. Качественные характеристики в суточных объемах добычи определены посредством стандартного для карьера экспресс-анализа. Сменные объемы выработки экскаваторов задавались с учетом плановых простоев, подготовленности забоев, перегонов экскаваторов.

На этапе имитационного моделирования горнотранспортных

процессов получены прогнозные количественные хардамиггнки работы отдельных а. :ньев и в целом ногрузочно-транспортно! о комплекса на начало,конец и любой час смены.

Аналитическая модель позволяет вычислить прогнозные характеристики показателей качества на основе использования статистических методов.

Машинный.эксперимент подтвердил, что модуль анализа отклонений технологических показателей логической модели обеспечивает сравнивание плановых и прогнозных показателей работы горнотранспортного комплекса в целом и отдельно для добычного, транспортного и приемного звеньев. Он определяет возможность выполнения планового задания и в случае необходимости н;1ходит звено,ограничивающее производительность.Алгоритм модуля анализа отклонений позволяет сформировать модельную ситуацию и определить "узкие" места в производстве.

В тех случаях, когда прогнозные показатели отличаются от плановых показателей, решение задачи управления осуществляется двумя путями.

В первом случае, анализируя таблицы с плановыми и прогнозными характеристиками, диспетчер определяет " возмущающее зве-. но" и вносит изменения в план-наряд на :нованин опыта, коррек-; тируя исходную информацию.

Во втором случае, при сопоставлении прогнозных характеристик процесса добычи с плановыми заданиями требуется изменение ; режима процессов или изменение структуры горнотранспортного | комплекса для устранения рассогласования. Для выполнения этой ■; функции в математическое обеспечение системы оперативного уп-' равления включены вспомогательные задачи. Они позволяют в автоматизированном режиме определять звенья, подлежащие корректировке .

. В случае непредвиденной ситуации на карьерё(например, выход из строя автосамосвала, экскаватора или неучтенное при планировании изменение качества руды в вабое) также решается вспомогательная задача оптимизации.Но после решения оптимизационной задачи диспетчер производит прогнозную оценку нового распределения транспортных средств и объемов транспортируемой горной массы.

Результаты имитационного моделирования МИЗИгай системы управления рудопотоком в условиях Полтавского Г0Ка1 приведенные в таблице, показывают, ЧТо применение разработанного комплекса

Результаты машинного эксперимента

Показатели Да иедреюас 1ППППГЖПЙ фсярисмы Тнтпш МцдвОфОШи

.экс (Л ее % мсубас %

Хиатошпаш рюли Чжсто« жремж ркбоги рростооцюего | — ПШМЯМ8 -тежущкс -веривокервал мгрл*» «ушДтшв вив 4713 «66 3493 2073 1525 ИЗ 100 60» ш 24.7 Ш 16.4 и С300 «000 шз 1518 867 848 100 66.0 43.1 20.7 16.3 10.4 6.9

Сояерасюамижктюо яееаеш,%

Фактическое кач*спо РУДЫ охишшм пчаспо руды 25.3* 1.5 25.0*0.5 25.011.0 25.0Г1.0

• •

1

А" "7

/ • \ 17/ \ а / » ДА/ I 1 V

• V ■ I

О 1 23 4 5 в 78 Тотчас

- -фактические

-- -модельные

Рис.4. Анализ часовых колебаний качества руды, поступающей на обогатительную фабрику

У6

позволяет увеличить чистое время р<»соты погруаочно-транспортного оборудования на 558 экск/час, снизить текущие простои и неравномерную загрузку экскаваторов на 67..

Повышение стабильности качества руды в результате применения имитационно-моделирующего комплекса отчетливо проявляется в уменьшении отклонения показателей качества от среднего значения на IX (рис.4).

Уменьшение дисперсии содержания железа от уровня забоя к уровню перегрузочного пункта позволит увеличить выход концентрата на 1-1,51, а извлечение на 4-5/". .

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Разработаны модели и алгоритмы автоматизированной поддержки гибкого управления рудопотоком на железорудном карьере с автомобильным автотранспортом, которые позволяют реализовать гибкий технологический процесс функционирования горнотранспортного комплекса в оперативном режиме на основе решенных в диссертации задач исследования.

Сх;новные выводы,полученные в результате исследований: •

1. В диссертационной работе решена актуальная задача разработки имитационно-моделирующего комплекса, позволяющего прог-нозщювать и анализировать производственную ситуацию и обеспечивать поддержку процесса принятия управленческих решений.

2. Разработан критерий комплексной оценки качества рудопо-тока, который заключается в минимизации отклонений объемов добычи от плановых заданий, в минимизации разброса отклонений показателей качества рудного сырья от задания обогатительной фабрики, в минимизации простоев погрузочно-транспортного оборудования.

3.Разработана методика прогнозирования показателей производственного процесса и качества руды в суточно-сменных и внут-рисменннх интервалах работы кар!

ния технической и технологически. ......

' 4. На основе аналитических зависимостей изменения показателей качества руды в недрах и рудопотоках построена математическая модель изменения дисперсии показателей качества в процессе погруаочно-транспортных работ.

5. Разработана имитационная модель рудопотока для прогнозирования эксплуатационно-технологических показателей работы ГТК.

6. F'iu'ifb'^OTima модель механизма принятия решений ь виде логич^окогу алгоритма, позволяющего ограничить пространство и npt'Mn поиска ртенmi, что достигается пошаговыми итерациями от к(юны к листу.

7. Разработано программно-алгоритмическое обеспечение ими-гациошю- моделирующего комплекса на языке Ом и GP3S-360. Раз-

f ¡.глотанное программное обеспечение вошло в технический проект ЛГ'У ОДУ Полтавского ГОКа. Помимо этого, данное щюграммное о'^ч.-печение прошло натурные испытания на Оленегорском ГОКе.

Основное содержаниедиссертации наложено •удуюсцт рабо-

1- ^гирг'ва Е^С^ Управление кач^стр.ом пол'\'-ного ископаемого н рудопоток«.; с использованием методов имит^ипнного модели-[:он:1шш.-Материалы 6-й региональной научно-технической конфе-. Р-ншш молодых ученых и специалистов' по проблемам добычи и обо-падения руд.- Апатиты,

2• JK'Bfi'Qfi.¿LКt.1 Могкрс'ва Е.С. Пра>кти10й.Ч1ше шфзриму.энного механизма оптимального управления малоотходным произволе vbom добычи и переработки твердых полезных ископаемых.-Материалы XI Международной конференции по автоматизации в горном д<.'ле, ICAMfi, Россия.- Екатеринбург, 19У2.

3. Потресов Д.^,Могирева F.C. Оперативное управление ка-четком рудопотока на железорудном карьере/

Деи. М. : -МГГУ.тбв. 1994.

4. Потресов Д. К. ,Могирева Е.С. Разработка логико-имитационной модели управления рудопотоком на железорудном карьере/ Деп. -М. : -МТУ.N169,1994.

Подписано в печать^О. 01.95. Формат 60хЭД/16 Объем 1 печ.л. Тираж 100 зкз. Заказ N 1095

Типография Московского государственного горного университета. Ленинский проспект,6.