Научная статья на тему 'К проблеме автоматизированного управления шагающим экскаватором-драглайном'

К проблеме автоматизированного управления шагающим экскаватором-драглайном Текст научной статьи по специальности «Механика и машиностроение»

CC BY
3987
135
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: ДРАГЛАЙН / АВТОМАТИЗАЦИЯ / ТРАЕКТОРНОЕ ДВИЖЕНИЕ

Аннотация научной статьи по механике и машиностроению, автор научной работы — Певзнер Л. Д., Югай И. С., Сулейменов Т. З.

Выявлена причина низкого уровня автоматизации процессов контроля состояния и управления драглайном, как существенная зависимость качества ручного управления от квалификации и субъективного состояния машиниста экскаватора. Наибольший интерес представляет автоматизация самых уязвимых, с точки зрения потерь эффективности эксплуатации, элементов рабочего цикла экскавации, в частности, транспортных перемещений груженого ковша на разгрузку в отвал и порожнего ковша на черпание.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «К проблеме автоматизированного управления шагающим экскаватором-драглайном»

© Л.Д. Певзнер, И.С. Югай, Т.З. Сулейменов, 2010

УДК 621.879.38:62-52

Л.Д. Певзнер, И.С. Югай, Т.З. Сулейменов

К ПРОБЛЕМЕ АВТОМА ТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ШАГАЮЩИМ ЭКСКАВА ТОРОМ-ДРАГЛАЙНОМ

Выявлена причина низкого уровня автоматизации процессов контроля состояния и управления драглайном, как существенная зависимость качества ручного управления от квалификации и субъективного состояния машиниста экскаватора. Наибольший интерес представляет автоматизация самых уязвимых, с точки зрения потерь эффективности эксплуатации, элементов рабочего цикла экскавации, в частности, транспортных перемещений груженого ковша на разгрузку в отвал и порожнего ковша на черпание.

Ключевые слова: драглайн, автоматизация, траекторное движение.

Семинар № 14

ноголетний опыт эксплуатации крупных шагающих экскаваторов-драглайнов на горных предприятиях мира свидетельствует о высокой эффективности этих машин.

Сегодня в России находится в эксплуатации 91 крупный драглайн с ковшом вместимостью от 15 до 100 м3 и длиной стрелы 90-100 м. Только на угледобывающих предприятиях Российской Федерации, где драглайны эксплуатируются более пятидесяти лет, ими по бестранспортным схемам перемещается около 30 % от общего объема всех вскрышных пород.

За пределами России 243 крупных драглайна работают на горных предприятиях 12 стран мира, перемещая каждый год 3360 млн м3 горной массы. Наибольшие парки таких машин эксплуатируется в США, Австралии, ЮАР, Канаде и Индии. Только в одних США 101 крупный драглайн ежегодно переваливает 1450 млн м3 горной массы.

Однако при всех своих достоинствах практическая эффективность эксплуата-

ции этих машин, как показывает практика, остается недостаточно высокой. Установленный коэффициент использования мощного драглайна в условиях реального технологического процесса не превышает 0,7. Основной причиной тому низкий уровень автоматизации процессов контроля состояния и управления этой машиной, существенная зависимость качества ручного управления от квалификации и субъективного состояния машиниста экскаватора.

Устранить причину недостаточной эффективности эксплуатации драглайна, приводящей к существенному снижению его производительности и сокращению срока службы, возможно путем создания автоматизированной системы управления шагающим драглайном. Наибольший интерес представляет автоматизация самых уязвимых, с точки зрения потерь эффективности эксплуатации, элементов рабочего цикла экскавации, в частности, транспортных перемещений груженого ковша на разгрузку в отвал и порожнего ковша на черпание,

занимающих до 80 % технологического времени. Выполнение транспортных операций цикла в автоматическом режиме позволяет существенно облегчить труд машиниста, создать условия для надежной, безаварийной работы, повысить эффективность эксплуатации экскаваторов.

Этот факт был осознан исследователями еще в середине 60-х годов прошлого столетия. В СССР задачи исследования и проектирования в области комплексной автоматизации технологического объекта — шагающего экскаватора-драглайна были поставлены Уральским заводом тяжелого машиностроения и Московским горным институтом. В число проблем автоматизации была включена задача создания автоматизированной системы управления рабочими операциями транспортирования и черпания.

Исследовательские работы помимо МГИ выполнялись коллективами институтов НИИТяжмаш УЗТМ, ИГД им. А.А. Скочинского, СГИ, МЭИ, МИСИ. Проблемы разработки мощных управляемых исполнительных приводов главных механизмов, способных реализовать автоматическое движение рабочего органа драглайна, решали в институте Г ипроуглеавтоматизация под руководством Ю.Я. Вуля, в МЭИ под руководством В.И. Ключева, в НИИТяжмаш УЗТМ, чей вклад в решение проблемы представлен работами В.М. Мамкина, Б.В. Ольховикова, А.В. Кошкарева, В.В. Березина.

Значительный вклад в постановку и решение задач автоматизации драглайна внесли: группа исследователей МГИ под руководством профессора О.А. Залесова, научный вклад этой группы ученых представлен работами М.С. Ломакина,

Л.Д. Певзнера, Л.И. Толпежникова, Г.Б. Петерса, А.Д. Яризова [5]; группа исследователей СГИ под руководством профессора А.Е. Тропа: это работы М.Б. Но-сырева, Ю.М. Иржака, Б.С. Конакова, А.Л. Карякина, В.Н. Полузадова [9]; группа исследователей МЭИ, чей научный вклад представлен работами В.М. Острирова [10]; группа исследователей МИСИ, чей научный вклад представлен работами А.А. Демина [5], В.Я. Ткаченко, И.Я. Фаустовой.

В трудах этих ученых и их учеников исследованы динамические процессы, характерные для движения рабочего органа, оперативно-техно-логические возможности управления, поставлена задача безопасного уп-равляемого движения рабочего органа, созданы первые алгоритмы управления транспортными операциями, выполнены первые экспериментальные разработки систем управления. Получены международные патенты на систему комплексной автоматизации технологического процесса шагающего экскаватора драглайна.

К началу 80-х годов появились первые зарубежные публикации, в которых был отражен интерес к проблеме повышения эффективности использования драглайнов. Опубликованные работы ученых США, Канады и Австралии были посвящены проблемам учета и анализа технологических показателей эксплуатации, как средства повышения эффективности использования драглайна [2]. Задача повышения эффективности была поставлена в несколько отличной форме, речь шла не об автоматизации рабочих операций, а скорее об автоматизированном мониторинге технологического процесса экскавации.

Первые работы по автоматизации технологического процесса драглайна, в

которых ставилась и решалась задача автоматического управления движением рабочего органа при выполнении транспортных операций, появились в конце 80- х годов: в работах Л.Д. Певзнера [11] ставится задача автоматического управления приводами подъема, тяги и поворота, осуществляющими транспортное перемещение ковша. Проведены исследовательские промышленные испытания разработанных алгоритмов. Аппаратное исполнение системы управления первоначально аналоговое, тяжелое, объемное не могло обеспечить устойчивого выполнения алгоритмов управления, а общепромышленная цифровая техника бортового исполнения в 80-годы просто отсутствовала. Поэтому проблема создания эффективных алгоритмов и бортовых систем управления не потеряла своей актуальности.

В работе М.А. Розенцвайга [12] поставлена и решена задача автоматического управления процессом транспортирования ковша в плоском рабочем пространстве. Задача транспортировки ковша поставлена в усеченной форме, задача транспортного перемещения ковша в трехмерном рабочем пространстве не ставилась.

В работах А.И. Троеглазова [13], А.Ф. Фазылова [3] ставится задача су-боптимального по времени автоматического управления разворотом поворотной платформы, обеспечивающего достаточную терминальную точность устранения поперечных колебаний ковша. Достигнутой точности позиционирования недостаточно для обеспечения возможности погрузки в транспортные средства, не предусмотрено финального успокоения колебаний ковша при его транспортировке на черпание.

В работах А.А. Демина [5], посвященных в основном техническому совершенствованию технологического процесса драглайна, приводятся результаты исследования транспортных операций. Исследования показывают потенциальную возможность прицельной трехмерной разгрузки, но не оценивают ее точности. Предложенные алгоритмы программного управления не учитывают поперечных колебаний ковша при поворотном маневрировании, не устраняют их. Чувствительность и адаптивность программного управления транспортированием ковша не оценивалась.

Важный шаг в направлении создания современных интеллектуальных алгоритмов управления транспортными операциями драглайна представлен работой С.Н. Коваленко [6], в которой предложена и исследована интерактивная микропроцессорная система автоматизированного управления транспортировкой ковша. Постановка задачи управления транспортными операциями является усеченной, предложенные алгоритмы не решают задачи устранения поперечных колебаний ковша. Возможность прицельной разгрузки не рассматривалась и не оценивалась.

В работе А.И. Шендерова [14] ИГД им. А.А. Скочинского предложены конструктивные схемы дополнительного устройства, обеспечивающего прицельную разгрузку ковша в произвольной точке рабочего пространства, предложена модернизация драглайна в универсальную выемочно-погрузочную машину, названную кранлайном.

Создание на базе мощного драглайна универсальной выемочно-погрузоч-ной машины сдерживается в настоящий момент отсутствием алгоритмов автоматического управления транспортными опера-

циями ковша с прицельной разгрузкой переменного радиуса.

Выполненный с глубиной двадцать пять лет анализ основных результатов исследований отечественных и зарубежных ученых позволяет утверждать, что задача синтеза алгоритмов автоматического управления транспортными операциями ковша мощного драглайна является актуальной.

Основными этапами разработки алгоритмов автоматического управления ковшом драглайна являются:

1. Разработка имитационной модели объекта управления

2. Разработка алгоритмов управления траекторным и поворотным движениями ковша драглайна

3. Согласование управляемых поворотного и траекторного движения во времени

4. Разработка системы мониторинга технологических параметров объекта управления

5. Выбор эффективной стратегии вскрытия забоя

Развитие современной теории управления позволяет применить к решению задач автоматизации управления движением ковша драглайна принципиально новые классы алгоритмов управления, обладающих интеллектуальными свойствами, свойствами адаптивности в условиях существенной неполноты информации о состоянии технологического объекта, характерной для технологического процесса мощного драглайна. С начала 90-х годов [1] произошел существенный скачок в развитии теории интеллектуального управления, нечетких и нейросетевых алгоритмов, накоплен достаточный практический опыт в проектировании интеллектуальных систем управления. Это позволяет на новом на-

учно-техническом уровне подойти к решению известной задачи управления транспортным перемещением ковша драглайна для обеспечения прицельной разгрузки. Синтез нечетких интеллектуальных алгоритмов требует составления лингвистических моделей объекта управления, выбора структур и параметров алгоритмов, исследовательской апробации на имитационной модели объекта [7].

В настоящее время проблема автоматизации драглайнов широко исследуется как в работах отечественных ученых, так и за рубежом.

Изучение работ ученых США, например, М. Костелло и Дж. Кайла [16, 17], сотрудников Государственного университета штата Орегон, показало, что основной задачей американских исследователей является автоматизация плоского траекторного движения рабочего органа - ковша драглайна. В трудах этих ученых исследованы динамические процессы, характерные для траекторного движения ковша, оперативно-технологические возможности управления, поставлена задача безопасного управляемого движения ковша драглайна.

В работах австралийских ученых большое внимание уделяется проблемам учета и анализа технологических показателей эксплуатации, как средства повышения эффективности использования драглайна [15, 18]. Задача повышения эффективности поставлена в несколько отличной форме, речь идет не об автоматизации рабочих операций, а об автоматизированном мониторинге технологического процесса экскавации.

Что касается результатов, полученных отечественными учеными за последние 5 лет, то одно из комплексных решений задачи автоматического управления движением рабочего органа драглайна при вы-

полнении транспортных операций найдено в работе А.Л. Мейлахса (8). Целью работы является разработка интеллектуальных алгоритмов автоматического управления движением рабочего органа экскаватора-драглайна, позволяющих обеспечить эффективное выполнение транспортных операций с гашением колебаний в цикле, что может быть использовано для эксплуатации мощных драглайнов в транспортной и бестранспортной технологиях ведения открытых горных работ.

В работе А.Р. Мейлахса решается большое количество задач: разработана комплексная математическая модель объекта управления, введены метод лингвистического анализа рабочих движений ковша и алгоритм его нечеткого управления.

Разработанная комплексная математическая модель объекта управления: динамических процессов в электромеханических системах главных приводов, динамики движения рабочего органа, геометрической ограниченности рабочего пространства и внешней технологической обстановки позволяет имитировать управляемые движения рабочего органа в технологическом процессе транспортирования с разгрузкой в любой точке рабочего пространства.

Метод лингвистического анализа рабочих движений ковша драглайна позволяет создавать новые вычислительно простые алгоритмы нечеткого управления приводами подъема и тяги для реализации траекторного движения и прицельной разгрузкой ковша в рабочем пространстве.

Разработанный новый интеллектуальный алгоритм управления поворотным движением платформы драглайна позволяет эффективно снижать амплитуду отклонения ковша от плоскости

стреловой конструкции на всем интервале движения и осуществить финальное позиционирование ковша.

В настоящее время нами ведется работа по созданию интеллектуальных алгоритмов автоматического управления движением рабочего органа экскаватора-драглайна с использованием результатов, полученных в своей работе А.Л. Мелахсом. В процессе изучения вопроса были внесены изменения в математическую модель управляемого объекта, позволившие устранить сбой в расчете сил трения, возникающих при вращении валов двигателей драглайна. Сбой заключался в возникновении нерасчетных высокочастотных колебаний. Причиной колебаний было представление сил сухого трения, действующих в системе, в виде

^ф = м0 - Мт sgn(ф).

При малых скоростях это вызывало изменение направления скоростей вращения вала двигателя с каждым шагом моделирования.

Ошибки были устранены путём замены представления на

Jф = бвг(М0; Мт),

где dez - функция области нечувствительности.

Кроме того, выполнено изменение базы правил интеллектуального алгоритма управления движением ковша на разгрузку и черпание, построенного на базе нечетких логических выводов. Данное изменение позволило расширить область действия правил алгоритма на все плоское рабочее пространство драглайна. На рис. 1 изображены: заданная предельная траектория (а); траектория, полученная в результате моделирования нечеткого регу-

лятора (б); траектории вывода ковш на расчетную (в) в случае провисания ковша до точек Rl и R2.

В целом на данном этапе работы можно говорить о получении лучших результатов процесса управления траек-торным движением ковша драглайна, а также о достижении результатов работы А.Л. Мейлахса в управлении поворотным движением драглайна.

В дальнейшем предполагается продолжить работу в 2-х направлениях:

1. Использование алгоритмов на базе нечеткой нейронной сети для управления движением ковша драглайна.

Я

я,

2. Аппаратная реализация алгоритмов управления движением ковша драглайна и апробация на реальном объекте.

Разработанные нечеткие алгоритмы управления движением ковша могут

быть рассмотрены как алгоритмы на базе нечеткой нейронной сети. Такое представление интеллектуальных алгоритмов управления движением ковша придает им новые технические возможности. Принципиально новая техническая возможность нечеткой

сети - это свойство «доучиваться» в процессе реального управления. Метод обучения сети, близкий к классическому, в течение нескольких рабочих циклов выполняет численную оценку целевой функции. Эта оценка используется для уточнения параметров. Недостатком метода является его сложная численная реализация.

Дополнение нечеткой нейронной сети алгоритмом «доучивания» в процессе реального управления придает нечеткому алгоритму управления поворотным движением ковша новый интеллектуальный уровень, способность не только воспроизводить действия опытного машиниста, но и отыскивать более эффективные приемы управления.

Полученные в ходе исследования результаты в виде интеллектуальных алгоритмов управления транспортным движением ковша драглайна планируется апробировать на реальном объекте управления, выполнив необходимую аппаратную реализацию.

СПИСОК ЛИТЕРА ТУРЫ

1. Алиев Р.А., Захарова Э.Г., Ульянов С.В. Нечеткие модели управления динамическими системами // Итоги науки и техники. Сер. Техн. кибернетика. т. 29. - М.: ВИНИТИ АН СССР, 1990, с. 127-201.

2. Гриднев В.А. Тенденции развития и опыт применения мощных шагающих драглайнов за рубежом - М.: ЦНИЭИУголь, 1980.

3. Гулько Ф.Б., Морозов В.П., Новосельцева Ж.А., Певзнер Л.Д., Фазылов А. Синтез системы квазиоптимального управления механизмом вращения шагающего экскаватора-драглайна методом прогнозирования. Изв. АН СССР, Техническая кибернетика, 1984, № 1, с. 59-66.

4. Демин А.А. Научные основы рабочего процесса экскаватора драглайна: дис. ... д-ра техн. наук - М.: МИСИ, 1990.

5. Залесов О.А., Певзнер Л.Д., Толпежни-ков Л.И. Система программного автоматического управления мощными шагающими экскаваторами. В кн.: Научные основы создания высокопроизводительных комплексно-механизированных карьеров. Сб. научн. трудов МГИ - М.: МГИ, 1980, с. 79-82.

6. Коваленко С.Н. Разработка микропроцессорной системы интерактивного автоматизированного управления электроприводами экскаватора-драглайна, выполняющей транспортировку ковша: дис. ... канд. техн. наук - М.: МЭИ, 1991.

7. Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети

- М.: физико-математическая литература, 2001.

8. Мейлахс А.Л. Разработка и исследование интеллектуальных алгоритмов управления мощным драглайном для расширения его технологических возможностей.

9. Носырев М.Б., Карякин А.Л., Кошкарев

А.В., Холкин ВА. Выбор оптимальной схемы работы экскаватора-драглайна // Изв. вузов. Горный журнал, 1983, №2, с. 13-16.

10. Остриров В.Н. Разработка и исследование системы оптимального управления процессом подъёма ковша экскаватора-драглайна на выгрузку: Дис. ... канд. технич. наук - М.: 1980.

11. Певзнер Л.Д. Алгоритмический и структурный синтез автоматизированного управления шагаю-

щим экскаватором-драглайном: дис. ... д-ра техн. наук

- М.: МГИ, 1987.

12. Розенцвайг МА. Локальная система автоматизированного управления процессом транспортирования ковша мощного экскаватора-драглайна: дис. ... канд. техн. наук - М.: МГИ, 1988.

13. Троеглазов А.И. Автоматизация управления механизмов поворота экскаватора-драглайна: дис. ... канд. техн. наук - М.: МГИ, 1989.

14. Шендеров А.И., Этингоф Е.А., Перелыгин

В.В. Создание выемочно-погрузочных драглайнов для транспортных систем разработки // Г орные машины и автоматика, 2001, №3.

15. D.W. Hainsworth, P.I. Corke, and G.J. Wins-tanley. Location of a dragline bucket in space using machine vision techniques - CSIRO Division of Exploration and Mining, Kenmore, Q 4069, Australia.

16. Jason Kyle, Mark Costello. Comparison of measured and simulated motion of a scaled dragline excavation system - Department of Mechanical Engineering, Oregon State University, Corvallis, OR 97331, U.S.A.

17. M. Costello, J. Kyle. A Method for Calculating Static Conditions of a Dragline Excavation System using Dynamic Simulation - Department of Mechanical Engineering, Oregon State University, Corvallis, OR 97331, U.S.A.

18. Peter Ridley, Rindert Algra. Dragline bucket and rigging dynamics - Queensland University of Technology, GPO Box 2434, Brisbane 4001, Australia. НШЗ

і— Коротко об авторах --------------------------------------------

Певзнер Л.Д. - профессор, доктор технических наук, ud@msmu.ru Югaй И.С. - аспирант,

Cулeймeнoв Т.З. - аспирант,

Moscow State Mining University, Russia

ДИССЕРТАЦИИ

ТЕКУЩАЯ ИНФОРМАЦИЯ О ЗАЩИТАХ ДИССЕРТАЦИЙ ПО ГОРНОМУ ДЕЛУ И СМЕЖНЫМ ВОПРОСАМ

Автор Название работы Специальность Ученая степень

КУЗБАССКИЙ ГО СУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИ Й УНИВЕРСИТ ЕТ

НАСОНОВ

Михаил

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Юрьевич

Оценка долговечности несущих металлоконструкций одноковшовых экскаваторов при разработке взорванных горных пород

д.т.н.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.