基于峰谷能耗成本的露天矿新能源矿卡调度优化

随着国家“双碳”战略目标的实施和传统矿山向绿色化智能化矿山转型,针对新能源矿卡可进行能量回收、不同时间充电成本差异的特性,提出了一种考虑电价峰谷因素的露天矿新能源矿卡调度优化方法。首先,考虑矿卡充电电价波动、道路坡度变化等因素,构建了以能耗成本最小化、等待时间最小化、矿石运量最大化的多目标优化模型,更合理地规划了新能源矿卡的峰谷充电时间,并通过能量的再生制动与回收利用节约了能耗成本。其次,根据新能源矿卡调度模型复杂、优化参数多的特点,改进了基于非支配排序的反向学习差分进化算法。在快速求解多目标模型调度方案的同时,提高了算法最优解的收敛能力。最后,以华北某大型露天矿山为例进行了仿真应用,并与经典的智能进化模型求解算法进行了调度方案对比分析。应用结果表明:该方法能够快速得到当前班次车辆调度的满意方案,并大幅降低了新能源矿卡生产运输的能耗成本,实现了降本增效目的,也为新能源矿卡推广提供了理论依据和应用方案。

基于STPA和FBN的无人矿卡系统失效风险分析

为探究无人矿卡系统的失效模式,识别导致矿卡系统失效的风险因素,从而提高无人矿卡系统的可靠性,运用系统理论过程分析(STPA)方法构建无人矿卡系统的控制反馈结构,识别导致风险的不安全控制行为,确定不安全控制行为的致因因素;基于风险因素间的关联构建模糊贝叶斯网络(FBN)模型,推理诊断影响无人矿卡系统运行安全的风险因素。结果表明:无人矿卡系统失效受硬件设备、系统软件、通信网络、人员失误、环境影响、外部因素、管理缺陷7个类别共计18种风险因素影响,其中硬件设备导致无人矿卡系统出现失效情况的可能性最大。远程控制端硬件故障、通信系统硬件故障、车端硬件故障、现场安全管理不到位等因素也是影响无人矿卡系统失效的关键风险因素。

串联式混合动力矿卡双模能量管理策略研究

为充分发挥油电混动系统在矿卡上的节能减排性能,针对串联式混合动力矿卡提出一种双模能量管理策略(EMS)。利用反向传播神经网络(BPNN)构建了“发动机最优油耗模式”和“增程器效率最优模式”模型,在此基础上,设计了一种双模EMS来调整增程器与电池包的功率输出,实现了整车在复杂工况下的能耗实时调整,以实际工况数据对提出的策略进行了硬件在环仿真验证。结果表明,与规则策略和等效能耗最小策略相比,双模EMS的节油率分别提升了12.74%和7.4%,进一步提升了实时策略的节油性能。

露天煤矿无人矿卡的发展研究

露天矿山智能转型,实现高效、经济、可持续化发展,是矿山发展的必然趋势。通过分析国内外露天煤矿无人矿卡发展现状,指出中国露天煤矿无人矿卡发展中可能会面临的问题,即:无人矿卡改造及维护成本高、矿区无人矿卡配套辅助设施和基础设施滞后,以及无人矿卡相关企业之间存在商业壁垒。为解决上述存在的关键问题,分别从缩减成本和提升效率的方向提出无人矿卡零碳化以及智能调度系统优化。

纯电无人矿卡线控底盘技术开发及应用

文章简要介绍线控底盘技术开发后在无人矿卡上的实际应用,通过讲解线控底盘的结构、工作原理及无人纯电矿卡的使用优势和巨大使用潜力,阐述线控底盘在无人纯电矿卡作业中的作用。应用在露天煤矿工作环境的矿车不仅可提升作业效率,还可避免燃油矿卡造成的污染,实现绿色矿山。

某电传动矿卡驾驶室FOPS和ROPS仿真及优化

本文以某电传动矿用自卸车驾驶室为研究对象,建立驾驶室滚翻和落物仿真分析模型,采用非线性有限元分析方法分析对驾驶室滚翻保护结构(Roll-over protective structures,ROPS)进行防滚翻与防落物分析。分别获取驾驶室在侧向加载、垂向加载、纵向加载以及落物工况下的结构变形和能量吸收等情况。仿真结果表明:原设计的ROPS无法满足标准要求。经改进优化后,驾驶室在ROPS和FOPS(Falling-object protective structures)仿真分析中,驾驶室内部边界均未侵入驾驶人员的生存空间,可以满足国家标准规定的要求。

露天矿矿卡线控底盘技术发展现状及展望

矿卡线控底盘技术包括线控执行系统和线控集成控制技术。针对线控执行系统,本文概述了矿卡线控转向、线控制动、线控驱动等主要线控执行系统的行业现状并预测了其发展趋势。针对底盘集成控制技术,概述了整车控制架构、整车动力学域控技术。最后指出了分布式电驱矿卡分层式控制架构的整车动力学域控技术是矿卡线控底盘的未来发展方向。

无人电动矿卡线控底盘远程调试工具研发

随着国家对矿山智能建设的深入推进,无人驾驶技术的需求和应用日益迫切,线控底盘的性能调试与优化越来越重要。为此,研发了一款基于B/S架构的线控底盘远程调试工具,集成远程实时车机数据查看及复杂的控车指令,实现了对驱动、转向、制动等反馈数据的实时分析及故障诊断。该设计模块化通用性强,能够适配不同版本的VCU通信矩阵;支持车辆无人驾驶功能测试,并提供可视化地图及高精度定位,为线控底盘提供了更准确、安全的自动驾驶控制策略,推动了智慧矿山无人驾驶项目落地。

基于视频序列的矿卡司机不安全行为识别

目前许多矿山对于矿卡司机的不安全行为监督仍依赖于人为监管,无法及时准确地发现问题,利用计算机技术识别不安全行为是替代人工检测的一条高效途径。本文利用深度学习来解决视频序列的矿卡司机不安全行为识别,深度学习方法不依赖人工设计特征,而是自适应地学习更好的高维特征,具有稳健性更好、速度更快及准确率更高的优点。首先,对帧图像采用翻转、旋转和添加噪点等方法进行数据增强,以降低样本的不均衡性;其次,利用本文优化的模型训练数据。结果表明:网络测试准确率达到93.445%,相比原始双流网络模型提高了15%。将本文模型与不考虑时序动态信息的深度学习模型进行试验比较,证明了时域特征信息对于行为识别的重要性。综上,本文提出的网络模型对于矿卡司机不安全行为的识别率较高,对矿卡司机不安全行为的识别及采矿生产作业安全具有重要实践意义。

基于自适应差分进化的矿卡转向运动学仿真

以220t矿卡自卸车转向系统为基础,建立转向梯形在空间坐标下的运动学方程,并考虑主销后倾角和内倾角的影响,在ADAMS软件中建立模型验证其正确性.重点利用MATLAB软件编制双审判自适应差分进化算法程序,针对变量梯形臂长K、底角Φ求解全局最优化转向特性,使220t矿卡自卸车内外轮转角满足考虑轮胎侧偏特性的阿克曼转向几何关系,实现车轮在转向时作纯滚动.与ADAMS优化结果作对比分析,结果表明前者的优化效果更明显.实车轮胎对比性试验证明其转向设计更加合理,改善了矿卡自卸车较为严重的轮胎磨损现象,延长了轮胎工作寿命.

矿卡智能化线控改装技术方案解析

为实现矿山运输作业的安全、绿色和智能化,该文对矿卡进行了智能化线控改装。智能化线控改装主要为改装矿卡电源、转向、油门、制动、换挡、举升、灯光系统和加装工控机、交换机、IMU、RTK、激光雷达、摄像头、传感器等部件,旨在实现矿卡转向、制动、举升的直线比例控制、角度/位置反馈,再通过研发的无人驾驶接口控制器及矿卡发动机、电控系统接口程序,以CAN总线方式与整车控制系统进行通信,实现整车的系统控制、数据反馈。实践证明,矿卡智能化线控改装后,车辆行驶速度满足矿区安全规定,路径跟踪行驶的横向误差≤0.5m,速度控制误差≤3km/h;自动对位后横向误差≤0.5m,纵向误差≤0.5m。

基于实测谱的矿卡逆变模块振动可靠性研究

本文针对矿卡变流器应用的实际工况环境,测量归纳了其实际路谱,并计算得到了加速后的实测振动加速度谱密度曲线;基于实测谱建立了逆变模块疲劳寿命的有限元分析模型,制定了模拟长寿命加速振动试验方案,围绕结构振动疲劳与快插接触的可靠性开展仿真分析与试验研究。结果表明:逆变模块关键位置振动仿真与试验的加速度频响曲线较为一致,验证了仿真分析的有效性;逆变模块在实测谱下各结构件不会发生疲劳破坏;快插连接处接触电阻振动前后最大变化值为13.9,在允许波动范围内,不会产生接触失效现象;但是,横向激励下逆变模块驱动板振动放大因子为5.78,建议通过增加紧固点来提高结构刚度。

新能源矿卡技术路线研究

在政府政策支持下,新能源矿卡市场份额逐渐上升,且技术路线较多,本文基于仿真评估、实际调研矿卡运营情况,对不同技术路线的选型方法进行了研究。首先,从整车油耗、出勤率、驾驶员工资、保养费用等维度分析各路线的运输成本。其次,从发动机、变速箱、电机、电机控制器、电池等方面分析新增成本及回收周期;最后,结合矿卡生命周期内客户收益综合分析路线优劣。研究结果表明,甲醇增程矿卡是目前节能减排措施的最佳方案,而无人矿卡是露天矿山节能减排的理想解决方案和中长期路线。

地下矿卡智能调度与生产管理系统设计及应用

现有关于无人矿卡调度与管理的研究较少,难以满足不断提高的矿卡无人化程度带来的新需求。基于对甘肃某地下矿无人矿卡的集群智能调度策略、调度业务流转和数据集成系统等现状分析,提出构建服务于无人矿卡调度的智能决策和过程管控集成系统平台,针对无人矿卡调度模式转换以及2种交通控制难题,提出了对应的智能调度策略,设计了总体架构和调度台、实时监控、调度可视化和生产管理等功能模块。系统成功应用于矿山管理,有效提高了无人矿卡集群调度效率和数据利用率,实现了调度决策智能化、数据管理集成化和调度管理模块化,充实了相关领域的研究工作,可为同类型矿山智能化转型提供参考。

自动驾驶矿卡底盘线控改装设计研究

针对传统矿卡底盘不是线控底盘,无法满足其自动驾驶需求的情况,本研究主要设计及改装一台传统矿卡,将其人工控制的方式,通过改装加入额外的机电设备,使其能够做自动驾驶线控。主要通过更改、加装的方式将车辆油门、制动、转向、挡位、手刹、车灯、雨刮等功能升级为电信号控制。该改装方案可靠、成本低、周期快,满足传统矿卡自动驾驶需求,有助于传统矿卡自动驾驶技术快速落地。

基于IFA-CNN的新能源矿卡锂离子电池健康状态估算

为了能更准确的估算锂离子电池的健康状态(SOH)以进行更换以及降级使用等措施来防止危险事故的发生,文章采用了基于改进萤火虫算法优化的卷积神经网络模型,实现高精度的锂离子电池SOH估算。用NASA随机步长电池数据集进行分析并提取电池健康因子,采用改进萤火虫算法对卷积神经网络的权值进行优化,搭建电池SOH估算模型,并加入高斯白噪声对输入数据进行数据增强,然后与传统的算法进行对比仿真分析。结果验证了本方法的有效性及高精度性,有利于维护大型矿卡的电池健康状态并及时更换提高矿卡运输安全性。

露天矿无人矿卡调度系统架构与关键技术

针对矿山无人化的迫切需求,提出了一套适用于露天矿无人运输场景的智能调度解决方案。介绍了当前的行业背景,分析了露天矿调度系统的研究现状,论述了建设该系统的框架体系,并探讨实现该系统的智能调度、路径规划、交通管控、地图管理4个关键技术。研究成果为露天矿无人矿卡调度建设提供了模式与参考,方案的实施将有效降低设备非生产时间,提高生产效率。

露天煤矿无人驾驶矿卡安全冗余设计与研究

针对矿卡无人驾驶的运行安全问题,以矿卡的角度,分析了矿卡无人驾驶系统架构,设计了无人驾驶矿卡安全冗余整体框架。在此基础上,针对线控系统,进行了双控制器、双通信总线、多传感器和多执行套件的安全冗余设计方法;针对车载无人驾驶系统,进行了硬件、软件和作业安全的安全冗余设计。通过合理的安全冗余设计和安全冗余控制策略,可以确保矿卡能够安全、可靠地工作,防止故障发生,提高矿山生产效率和安全性,降低生产成本。

电动矿卡在安徽长九矿山开采工程中的应用研究

随着工程机械电动化的逐渐加速,电动矿卡也在越来越多的矿山、砂石骨料场投入使用。为了实现节能减排目标,安徽长九矿山进场一批电动矿卡承担骨料运输生产任务,通过对电动矿卡不同应用场景与柴油矿卡应用较优的工况条件进行对比分析,验证了电动矿卡的技术可行性与经济性指标,为电动矿卡的推广应用提供参考与借鉴。

光伏储能绿电供能纯电动矿卡在夏日哈木镍钴矿山的应用研究

“碳中和”背景下充分开发和利用新能源已自始至终贯穿于夏日哈木镍钴矿采选项目开工建设全过程中。从分布式光伏+储能供电、电动矿卡试用等工作入手,逐步实现无电光储绿电供能纯电动矿卡采矿的资源开发新模式。