基于PSOGA-SVM的露天矿卡车油耗预测研究

针对露天矿卡车运输油耗预测问题,提出了一种基于遗传算法(GA)改进的粒子群优化算法(PSO),用以优化支持向量机(SVM)参数,构建了基于PSOGA-SVM的露天矿卡车油耗预测模型。模型考虑运量、运距、道路质量以及天气等8个影响因子,选取某大型露天矿智能生产管控系统中采集到的卡车油耗数据进行试验,将模型应用于矿山实际进行试验。试验结果表明,PSOGA-SVM卡车油耗预测模型能够比较快速、准确地预测出卡车油耗数据。相比其他对比试验模型,预测精度提高了30%、预测稳定性提高了34%,模型在露天矿卡车燃油消耗的预测应用中具有较好的适应性,可为露天矿卡车燃油消耗考核与油库管理提供参考。     

基于PSOGA႗SਧM 的露天矿卡车油耗预测研究

针对露天矿卡车运输油耗预测问题,提出了一种基于 遗传算法(GA)改进的粒子群优化算法(PSO),用以优化支 持向量机(SVM)参数,构建了基于 PSOGAＧSVM 的露天矿 卡车油耗预测模型.模型考虑运量、运距、道路质量以及天 气等８个影响因子,选取某大型露天矿智能生产管控系统中 采集到的卡车油耗数据进行试验,将模型应用于矿山实际进 行试验.试验结果表明,PSOGAＧSVM 卡车油耗预测模 型 能够比较快速、准确地预测出卡车油耗数据.相比其他对比 试验模型,预测精度提高了３０％、预测稳定性提高了３４％, 模型在露天矿卡车燃油消耗的预测应用中具有较好的适应 性,可为露天矿卡车燃油消耗考核与油库管理提供参考.     

基于数据挖掘的准能露天煤矿矿用运输卡车工况监控系统

设计了一个集露天矿卡车运行状态、轮胎状况和油耗检测为一体的,并且为卡车驾驶员和管理人员提供实时的显示信息,以及具有通过数据挖掘方式确定车辆运行安全性功能的露天矿矿用运输卡车工况监控系统;并基于卡车工况数据特性,设计了一种基于循环神经网络的卡车轮胎安全数据挖掘模型。通过试验对比验证,该模型具有较高的准确性和较强的实用性。     

矿用卡车单位油耗的神经网络预测

利用TRAINCGF算法构建矿用卡车外部环境参数与卡车单位燃油消耗的BP神经网络预测模型。模型的输入信息为阶段产量、平均运距、平均高差、故障率、道路质量、司机操作、天气状况和日常维护,输出信息为单位油耗。BP神经网络模型为8-12-1结构,动量因子和学习因子分别为0.7和0.5。模型测试实验表明,相对误差最大值为4.5237%,相对拟合率值为0.9513,模型精度较高。该模型可为卡车油耗考核和油库进油提供参考。     

基于流率饱和度的露天矿卡车实时调度模型

提出了一种以车流规划目标流率饱和度为基础的露天矿卡车实时调度模型。它包括两个调度准则,可以在车流规划状态稳定时,最大限度地实现各道路的目标流率;在车流规划状态转换时,较快地实现车流的转移;还能对随机因素导致的特殊情况进行处理。它的静动态特性优良,生产均衡性好。文中将该模型与国外广泛采用的动态规划实时调度模型进行了比较,并以首钢水厂铁矿作为实例,对车流规划状态转换的过渡过程进行了仿真。     

伊敏露天矿单斗卡车剥离系统生产能力优化

为了充分发挥露天矿单斗卡车剥离生产系统的生产能力,以伊敏露天矿单斗卡车生产系统为例进行研究,在剥离系统卡车、电铲数量固定的情况下,只有进行铲车数量及不同运距的排土场匹配才能充分发挥整体剥离生产系统的生产能力,从而避免设备能力无形浪费。根据调节排土空间的运距远近,建立一套剥离电铲和卡车数量匹配数学优化模型,结合实际生产情况和各项安全生产制约因素形成一套优化方案,以此指导露天矿剥离生产。     

矿用自卸卡车工况监测系统设计

现阶段大多数的煤矿,特别是露天煤矿企业采用使用方便,调度灵活的大型自卸卡车运送煤炭及剥离物的运输方式,虽然经济实用,但是对车辆运行信息的采集却处于相对落后的状态,针对这一情况提出并设计了一套及时、准确采集信息的卡车工况监测系统。     

基于燃油数据的露天矿卡车工作状态研究

对露天矿用卡车在运输中所产生的燃油数据以及所带来的燃油消耗进行了分析研究。基于卡车在运输过程中的燃油变化是其工作状态的直接体现,通过对卡车运输作业环节的燃油变化进行监测,采用卡尔曼滤波对在不同工作状态下燃油数据进行分析,研究其变化对卡车运输状态识别的可行性。研究结果表明,在建立循环神经网络的前提下,构建卡车工作状态识别模型,将有助于减少燃油非正常消耗,同时为露天矿的调度优化提供数据支持。     

露天矿卡车匹配选型

为了选定合理的匹配卡车型号,在分析影响卡车选型的因素后,结合车铲在勺容匹配之间的数值关系,提出可以采用有效解决组合问题的遗传算法进行求解;构建了遗传算法模型,寻求了卡车的最优匹配型号。     

基于 NSGA-Ⅲ和道路运输能力饱和度的露天矿卡车调度优化方法

为高效调配露天矿卡车运输,进一步降低矿山企业运输成本,提出一 种新的基于 NSGA-Ⅲ和道路运输 能力饱和度的露天矿卡车调度优化方法。 在车流规划阶段,以卡车总运输 量和卡车非作业时间最小为目标,以矿山 各生产要素和生产原则为约束,建立多目标数学模型。 采用 NSGA-Ⅲ多目 标遗传算法进行求解,求解出当前场景下 完成矿山任务需要启用的最少卡车数量,以及理想的车流规划。 在运输实 时调度阶段,提出道路运输能力饱和度的 调度策略,并和固定派车法组成综合调度方法来调整车流。 在某露天矿实 验结果表明:该方法提供了合理的车流规 划,在完成道路车流目标的同时,有效减缓了道路的拥挤程度,减少了卡车在 装载点和卸载点排队发生的频率,能对 矿山系统正常情况和特殊情况进行处理,实现了实时调度卡车排队最优。     

露天矿卡车坡道运行姿态的实时分析和判定方法

采用MEMS加速度传感器和陀螺仪传感器,完成了对露天矿卡车在采场内的行车姿态实时分析和判定。通过这些姿态的分析实时确定卡车行走在水平路段、上下坡道、转弯道路以及是处于装载或卸载状态;通过这些卡车所处的状态和环境,就能更准确地计算卡车制动刹车的距离,为矿用卡车毫米波雷达防撞系统中的安全距离计算提供了依据,并实现不同道路条件下采用不同的刹车策略,为露天矿的安全生产提供先进的技术手段和方法。     

基于HGSVMA的露天矿卡车行程时间动态预测研究

针对露天矿卡车在车流规划中的行驶时间预测问题,提出一种基于遗传算法优化SVM参数方法,并考虑卡车状态、速度、载重量以及路面类型、坡度等9个影响因子,构建了基于HGSVMA的露天矿卡车行程时间预测模型。实验选取某大型露天矿卡车调度系统所采集的卡车行程时间进行仿真模拟,并将HGSVMA模型与GS-SVM、PSO-SVM和GA-SVM模型的预测结果进行对比,结果表明,HGSVMA模型预测效果最好,对提高露天矿卡车行程时间预测具有良好的应用前景。     

基于HGSVMA模型的露天矿卡车行程时间动态预测研究

针对露天矿卡车在车流规划中的行驶时间预测问题,提出一种基于遗传算法优化SVM参数方法,并考虑卡车状态、速度、载重量以及路面类型、坡度等9个影响因子,构建了基于HGSVMA模型的露天矿卡车行程时间预测模型。实验选取某大型露天矿卡车调度系统所采集的卡车行程时间进行仿真模拟,并将HGSVMA模型与GS-SVM模型、PSO-SVM模型和GA-SVM模型的预测结果进行对比,结果表明,HGSVMA模型预测效果最好,对提高露天矿卡车行程时间预测具有良好的应用前景。     

基于勺容比的露天矿车铲系统效率研究

简述了勺容比固有且常用的3个计算模型并对露天矿车铲匹配进行了定性分析;建立了基于勺容比的露天矿车铲系统效率分析模型,通过介入经济因素对卡车工作效率、电铲工作效率的分析和计算推导,建立了勺容比与卡车纯运输时间、卡车调换时间、电铲装车循环时间以及车铲效率比重之间的关系。以某露天矿为实例,得出合理勺容比模型及车铲效率系统计算公式对其车铲类型进行匹配,并与其实际生产的匹配方案进行对比,结果一致。     

低碳限制下综合成本最小的露天矿卡车运输优化研究

露天卡车运输是露天矿山企业生产管理中的重要环节，合理控制卡车运输的能源消耗和碳排放量是低碳经济背景下保护资源环境的重要举措。在低碳限制下针对露天矿卡车运输问题，以油耗成本、碳排放成本和卡车启用成本最小为优化目标，综合考虑各装载点与各卸载点之间的多条运输路径和生产任务，建立了低碳限制下综合成本最小的卡车运输优化模型，然后利用IAS算法对模型进行求解，对卡车运输行驶的能源消耗进行了优化，并将3种不同目标函数做了对比，最后利用实例进行验证。结果表明：该优化研究能够有效减少运输成本、能源消耗和碳排放量，同时也能减少卡车使用数目，降低了矿山企业的经营成本，为建设资源节约型和环境友好型矿山提供了保障。     

露天矿卡车调度的发车间隔控制及其随机性研究

露天矿卡车调度系统中,一个重要的性能指标就是电铲前卡车的排队长度,它直接关系到整个生产的效率。本文提出了一种发车间隔的控制方法,并在Matlab环境下进行了大量的仿真研究,研究中考虑了卡车在道路上的行驶时间与电铲装车时间这两种主要的随机因素的影响。研究表明,该法能有效地控制卡车排队长度,保持车流均匀,并完成产量计划。发车间隔控制是一种简单有效的解决排队问题的基本方法。     

低碳限制下综合成本最小的露天矿卡车运输优化研究

露天卡车运输是露天矿山企业生产管理中的重要环节，合理控制卡车运输的能源消耗和碳排放量是低碳经济背景下保护资源环境的重要举措。在低碳限制下针对露天矿卡车运输问题，以油耗成本、碳排放成本和卡车启用成本最小为优化目标，综合考虑各装载点与各卸载点之间的多条运输路径和生产任务，建立了低碳限制下综合成本最小的卡车运输优化模型，然后利用IAS算法对模型进行求解，对卡车运输行驶的能源消耗进行了优化，并将3种不同目标函数做了对比，最后利用实例进行验证。结果表明：该优化研究能够有效减少运输成本、能源消耗和碳排放量，同时也能减少卡车使用数目，降低了矿山企业的经营成本，为建设资源节约型和环境友好型矿山提供了保障。     

霍林河露天矿卡车调度决策方法及模型的研究

针对霍林河露天矿生产系统的特点,对定铲配车条件下的卡车调度决策方法进行了探讨,提出了“煤岩货流量分配”与计算机模拟相结合的调度决策方法,并建立了相应的卡车调度模型。这是一种在露天矿不具备卡车自动化实时调度条件下实用的卡车调度决策方法。     

中煤平朔集团露天矿卡车调度系统平台融合升级改造

针对平朔露天矿卡车调度系统运行中存在的问题,对3个卡调系统进行融合和改造升级,实现数据实时监测分析和拓展了钻机导航功能、油耗分析、产量计算方法、数据续传、设备调拨等功能,大大地提高了露天矿的管理水平和工作效率。     

露天矿场卡车监测调度系统的数据通信设计

针对煤矿生产调度中心对露天矿场运行车辆精确状态信息进行了解掌握的需求,研究开发了成本低、覆盖范围广的矿用卡车监测调度系统。系统设备终端为车载设备,采用arm9嵌入式平台,配合高质量的GPS模块和GPRS模块完成对车辆信息的采集和传输,各模块功能均在linux系统下研究开发完成。运行结果表明:该系统工作稳定,数据采集和传输准确可靠,在接收显示终端借助GIS三维软件能直观的将工作车辆状态展示给相关工作人员,为其调度和决策提供了良好的依据。