基于ISSA-XGBoost模型的多特征融合露天矿卡车行程时间预测

针对露天矿运输系统卡车行程时间预测问题,提出了一种基于特征选择及改进麻雀算法优化XGBoost的露天矿卡车行程时间预测模型。模型充分考虑了卡车特征、道路特征、气象特征以及时间特征对卡车行程时间的影响,并使用皮尔逊系数法深入分析影响因素的贡献度。针对麻雀算法中全局搜索能力薄弱的问题引入反向学习和螺旋搜索策略,以提高算法的收敛性能。最后,使用改进的麻雀算法对XGBoost的关键参数进行寻优,进而构建露天矿卡车行程时间预测模型。选取国内某大型露天矿卡车调度系统采集的数据进行仿真模拟,并将所提出模型与SVM、BP、RBF和RF等其他机器学习模型进行对比。结果表明:所提出模型的预测误差均低于其他模型,相关系数可达0.9819。开发的模型和分析结果可以极大地帮助决策者规划、运营和管理更高效的露天矿运输系统。

论露天矿重型自卸卡车安全运输安保系统的基本要素

本研究深入探讨露天矿重型自卸卡车安全运输安保系统的关键组成部分,并分析其在保障运输安全和效率方面的作用。首先评估当前露天矿卡车运输的现状,指出现有挑战和潜在改进空间。其次,讨论安全运输系统的四个主要要素:驾驶员培训与管理、运行设备维护、外部环境适应性以及综合性管理策略。通过对这些要素的系统性分析,明确安全运输策略对于降低事故率的重要性。

基于役龄回退模型的露天矿卡车周期预防性维护策略

针对露天矿生产运输中卡车维护成本较高的问题,对卡车采用周期预防性维护和小修相结合的维护方式,考虑露天矿卡车周期预防维护后故障率的变化规律,基于役龄回退模型研究了露天矿卡车周期预防维护策略。针对露天矿卡车故障率函数服从威布尔分布特点,引入役龄回退因子反应露天矿卡车在每次周期预防维护后的故障率变化,建立露天矿卡车每次周期预防维护后的故障率函数。基于露天矿卡车的故障率函数,建立包括露天矿卡车周期预防维护成本和小修成本的预防维护总成本模型,为求取露天矿卡车最优的周期预防维护策略设计了求解算法。研究结果表明:当露天矿卡车运行时间确定时,预防维护成本随着预防维护次数增加先减小后增大,随着预防维护周期变长先变小再变大;随着露天矿卡车运行时间的变长,最优预防维护次数呈增长趋势;露天矿卡车采用最优的周期预防维护策略比常用的维修策略的所需成本更小且随着露天矿卡车运行时间的变长差值变大。基于役龄回退模型构建露天矿卡车每次周期预防维护后的故障率函数,研究卡车在不同运行时间的最优周期预防维护策略,可为矿山设备预防维护管理提供有效的解决方案。

论露天矿卡车运输安全保障系统的基本要素

运输安全保障系统可提高交通运输安全标准,降低交通事故发生的可能性,使应急响应更加及时、高效和协调。露天矿卡车运输是现代矿山开采的重要方式之一,本文介绍了露天矿卡车运输安全保障系统的基本要素,人员要素、设备要素、环境要素、管理要素等方面。通过将这些要素与智能卡调进行集成和应用,可以有效提高露天矿卡车运输的安全性与可靠性。

基于Mallat算法与ARMA模型的露天矿卡车故障率预测

为提高露天矿山运输卡车故障率预测精度、降低因非平稳时间序列数据造成的精度损失及有效解决模型参数估计困难等问题,提出一种基于小波分析与自回归滑动平均模型(ARMA)的露天矿山卡车故障率预测方法。首先,根据矿山时间序列数据的非平稳特征,采用Mallat算法分频处理原始数据,将原始的时间序列分解为一组近似系数和多组细节系数;然后,采用ARMA模型拟合与预测单支重构后的小波系数;其次,引入模型的相关变量,将ARMA模型的参数估计问题转化为带有相关变量的多维高斯分布参数估计问题;最后,通过计算模型中的典型相关变量实现ARMA模型的定阶与参数估计并与其他算法模型进行对比。结果表明:采用此法预测测试集数据,绝对误差的平均值为0. 322,相对误差的平均值为5. 49%;这说明此种组合模型具有更高的拟合精度,应用该模型进行卡车故障率预测是可行且有效的。

面向对象的露天矿卡车调度系统可视化仿真

采用面向对象方法,针对露天矿卡车调度系统总体需求进行可视化仿真设计。以首钢水厂铁矿卡车调度系统为例,具体描述了基于面向对象的仿真建模包括图形用户界面和仿真动画的实现,突出了面向对象方法进行可视化仿真的优势。

露天矿卡车运输系统最佳调度的数学模型及其数值解法研究

文章分析了目前卡车调度系统的建模情况，应用最佳控制的理论建立了卡车调度系统的数学模型，并结合一简例，分析了数值解法，给出简例的数值解。通过对数值解的分析。

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。

基于深度卷积特征的露天矿卡车装载状况识别技术研究

针对露天矿车辆运输过程中运载量管控受人为及环境等因素干扰较大,存在轻车跑票和人为套票等不利于生产管理的问题,提出了一种基于深度卷积特征的车辆装载状况识别方法。该方法通过构建试验数据集和对卷积神经网络AlexNet模型迁移学习,完成对露天矿卡车装载状况图像深度卷积特征的提取,并基于支持向量机多分类模型,实现对卡车装载状况的自动识别,在此基础上统计露天矿车队运载工作量。试验过程中,基于同一组试验数据集分别对GoogLeNet、ResNet、SqueezeNet、DenseNet模型进行迁移学习,提取卡车装载状况图像深度卷积特征,并使用同一支持向量机多分类模型对卡车装载状况进行自动识别。结果表明,在空间资源和时间资源约束下,迁移学习后的AlexNet模型在5种卷积神经网络中总体性能表现最佳,用其提取的图像深度卷积特征在卡车装载状态识别中准确率最高。相比于传统的人工设计图像特征,该方法能够更好地完成露天矿卡车装载状况自动识别任务,试验数据集的识别准确率达到97%以上,在此基础上对露天矿车队运载工作量进行统计,可有效鉴别露天矿卡车的实际装载状况,提高露天矿卡车运载的吨公里生产效率,有效解决露天矿山车辆运载工作量的管控问题。

露天矿用电动轮卡车典型事故原因剖析

露天开采矿石运输设备的安全、高效、低耗、环保和经济运行,一直是国内外重点研究的技术领域。剖析、研究露天矿用电动轮卡车的典型事故,可提高生产效率、节能降耗,杜绝重特大人身或设备事故发生,避免导致巨额财产损失,有效地延长设备寿命。本文介绍了典型事故的影响因素、特点、危害及原因。

论露天矿卡车运输安全保障系统的基本要素

目前, 我国社会经济水平有了显著的提高,为了能够提高矿产资源的利用率,就需要对卡车的运输情况进行相应的完善,确保运输环境的质量,符合运输标准和运输要求,建立合理的运输安全保障体系,以免由于卡车在露天的运输过程中,由于环境因素影响,对工作人员的生命安全造成严重危害。对此,本文对露天矿卡车的运输现状进行了分析,并对其中产生的安全隐患问题进行了研究,并提出了有利于保障露天矿卡车安全运输的有效措施。

露天矿卡车超载的危害

露天矿卡车超载运行过程中,一旦发生灾害事故,会造成严重的后果,同时也会给相关行业造成较大的经济损失。基于此,应当针对卡车超载、偏载采用良好的规避措施,确保卡车效率与卡车装车的质量,减少卡车运输成本,实现安全运行的目标。本文针对露天矿卡车超载的危害进行深入性的分析与探究。

露天采矿卡车调度系统关键问题研究

露天采矿卡车智能调度系统是以无线电通信为主,局部用红外线通信方式,对机械设备实时监控、生产管理统计及卡车轮胎监测等系统的集成。在这个大背景下进行研究,可以对整个系统进行详细的分析,这样就可以对露天采矿卡车调度系统的关键问题进行充分的研究。研究成果可以对同类的系统建设提供一定的参考价值。

关于露天矿自卸卡车电动轮故障分析

目前露天矿自卸采用的重卡承重在220t左右,这种自卸卡车的电动轮主轴如果存在开裂或者机油渗漏等问题,还需要进一步开展探究分析。这样才能给电动轮故障问题采取合理有效的解决方案,对露天矿自卸卡车的工作效率以及使用寿命延长都有着积极影响作用。

露天矿计划阶段内离散块体物料运距预测算法

矿岩运距是衡量露天矿山卡车运输经济性的重要指标之一,但多年因受运输系统复杂、多变等多种综合因素限制,在进度计划编制期间进行逐条带的运距计算问题一直并未得到有效解决。特别是需要进行离散化的物料规划时,传统逐阶段的运距量测方法无法对离散块体进行逐个推估。因此,为有效解决计划阶段内离散块体物料运距计算问题,根据露天矿外排土场出入口选址及排土运输干线相对固定等空间特征,将非线性预测理论、因子分析法等技术方法应用于实际的矿山优化问题中,研究了排土场计划阶段内块体运距波动变化的主要控制因素;结合外排土场内运距波动变化的影响要素,提出了采用加权最小二乘支持向量机技术(WLS-SVM)拟合非线性运距曲线的预测算法,并对权向量、核参数等主观经验指标进行了动态修正,以实现对计划阶段内(两阶段工程位置间的)离散块体物料过程运距的时变预测;最终,利用拟合出的时变曲线,实现两连续工程位置间逐个物料块体运距的高效计算。实验结果表明:预测算法的误差期望分别为:训练集0. 93 m,测试集0. 84 m,且在实验中表现出模型精度易受样本规模影响的特性,且当样本规模N>90时,可控制绝对误差水平稳定在0. 8%～1. 2%。结论表明:试图应用非线性预测理论处理计划阶段内缺乏时变路网条件的运距预测问题是可行的,提出的算法模型对解决计划阶段内的逐块体运距赋值问题具有现实有效性。常规的露天矿山运输优化问题其优化目标和特征参数之间往往存在紧密耦合关系,无法直接应用特定的优化、规划模型进行计算求解,尝试采用全新的解耦思想和求解思路对于有效解决露天矿山运输优化问题是十分有益的,也应该是今后露天矿山系统工程学科研究的热点问题之一。

矿用卡车MT5500电动轮密封漏油分析

为了解决哈尔乌素露天矿原煤运输设备MT5500矿用卡车电动轮最外端O环密封漏油严重的问题,对矿用大型卡车MT5500电动轮总成结构及润滑方式进行研究,分析影响矿用大型卡车MT5500电动轮漏油严重的因素,提出了相应双保险的方法进行工艺改进。结果表明:改进工艺不仅保证了设备的运行时长,降低了设备的检修频率,还大大提高了检修效率,节约了成本。

浅析矿用卡车无人驾驶技术发展趋势

近年来,新兴产业和科技正快速发展,无人驾驶技术正广泛应用于各国的露天矿产业。为了能够更好地推动矿用无人驾驶卡车的运用与发展,主要阐述了露天矿卡车无人驾驶技术的重要意义,分析介绍了国内外露天矿无人驾驶卡车技术的发展现状;详细介绍了无人驾驶关键技术,包括环境感知技术、定位技术、决策规划和控制等关键技术,并分析了如何准确地将矿车停在正确的装卸位置以及如何让矿车有序的在矿山道路上循迹行驶等技术难点,预测了多传感器融合、人工智能算法以及云处理等的应用将成为一种趋势。

露天矿卡车司机驾驶行为Yolo-V5检测模型轻量级优化研究

针对Yolo-V5目标检测算法在露天矿应用中存在的模型拟合能力低、实时目标检测占用内存过大及设备配置要求高等缺陷,提出融合优化策略对Yolo-V5模型进行轻量级优化研究。在模型训练阶段,引入动量改进torch.optim.SGD()算法对模型训练权重进行优化,加快训练收敛速度,增强模型拟合度;模型训练后,在OpenVino环境下对Yolo-V5模型进行网络层剪枝和FP16量化,模型体积压缩75%,运算内存降低33.88%。通过实验室对比试验,得出如下结论:相较搭载GPU设备,采用融合优化策略的检测模型,在低配置CPU设备上推理FPS提升83.71%,平均推理时间降低45.11%,8类驾驶行为检测预警时间降低9.89%~82.21%,对吸烟、吃喝、手机检测精确度提升3.34%~10.00%。研究表明:融合优化策略实现了Yolo-V5轻量级优化的研究目标,实时目标检测摆脱了对GPU设备的依赖,为Yolo-V5目标检测进一步在露天矿应用推广打下了良好的研究基础。