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Liberal Arts Research

矿井运输中无轨胶轮车调度优化的智能化方案研究

作者

刘波

陕西能源凉水井矿业有限责任公司 陕西省榆林市 719300

引言:随着矿井机械化、智能化水平的不断提高,无轨胶轮车因其灵活性强、适应性好的特点,已成为现代矿井辅助运输系统的重要装备。于神木市,设计生产能力 800万吨/年,是一座现代化大型煤矿。该矿区采用带式输送机作为主要运输设备,配备防爆无轨胶轮车进行辅助运输作业,主要承担人员、材料和设备运送任务。本研究的理论价值在于提出了一种新的智能调度优化模型,丰富了矿井运输智能化理论体系;实践价值则体现在显著提升了矿井运输效率和安全性,为煤矿智能化建设提供了可推广的解决方案。研究成果对推动矿井运输系统的智能化升级具有重要的指导意义。

1.分析矿井运输中无轨胶轮车的重要性

我国煤矿无轨胶轮车行业已进入规模化落地与技术生态协同发展的新阶段。研究表明,无轨胶轮车具有运输速度快、运载能力强、车型多样、爬坡能力强以及运输成本低等显著优势。在人员运输方面,传统柴油机无轨胶轮车存在污染严重、维护成本高等问题,因此矿用防爆锂电池车正逐步取代柴油车,其低噪声、零排放以及维护成本低的特点使其更具优势。在设备和材料运输方面,矿井初期通常配备2种类型的无轨胶轮车,但在装卸过程中仍存在洒落、设备故障等问题,对矿工安全构成威胁。为提升矿区作业效率与安全性,推进锂离子电池技术的发展、解决续航里程短和成本高的问题至关重要。同时,规范制度、提升设备质量以及推动无轨胶轮车的标准化和系列化也是当务之急。此外,改善使用环境和基础设施同样是关键环节,能够在一定程度上减少事故。

2.分析矿井运输中无轨胶轮车调度优化的智能化方案

2.1 分析无轨胶轮车调度优化模型构建

2.1.1 调度优化目标分析

一是提高运输的效率是调度优化的核心内容,通过合理的安排车辆路线和任务分配,减少车辆空载的时间,提高装载的效率,合理的缩短运输周期,高效调度可以显著的提高整个矿井的生产效率。二是降低运营成本:成本控制是企业运营的重要方面。优化调度可以减少不必要的燃料消耗,降低车辆磨损,延长设备使用寿命,同时提高人力资源利用效率,从而降低整体运营成本。三是提升安全性:安全生产是矿井运输的首要考虑。调度优化需要合理分配任务,避免超载运输、疲劳驾驶等安全风险和隐患。同时,通过实时监控和智能调度,可以更快速地响应提升应急处置能力。四是优化资源利用:包括车辆、人员和矿井通道等资源的合理利用。通过智能调度,可以提高车辆和驾驶员的工作时间利用率,减少资源闲置,实现更高效的资源配置。

2.1.2 调度运行模型的建立

一是需要结合动力系统的模型,主要是包括了车辆的输出特性,其中包括了功率和驱动力以及速度间的关系,传动系统模型主要是涵盖了高压储能器以及变速箱和驱动轮之间的能量传递过程,主要关注传动效率的计算和优化。控制系统模型是整个调度运行模型的核心。二是模型需要综合考虑各个子系统的控制策略,以实现车辆的精确操控。结合ASC(自动操舵控制)系统和显示屏,可以建立路径规划模型,对优化车辆在矿井复杂环境中的运行路径至关重要。考虑到车辆的电池系统,能源消耗模型是不可或缺的一部分。模型可以预测和优化车辆在不同工况下的能耗情况,对于提高运营效率和降低成本具有重要意义。

2.2 分析调度优化智能化方案设计

2.2.1 分析智能调度系统架构设计

根据无轨胶轮车系统的调度模型,可以设计出一个层次化的智能调度系统架构,实现矿井运输中无轨胶轮车的高效合理调度。对于该系统架构而言, 主要由调度中心层、井上层和井下层组成。调度中心层位于系统顶端,是整个智能调度系统的核心,包括调度中 心服务器 数据库和显示终端,负责整体调度策略的制定、数据的集中处理和存储,以及为管理人员 作界 调度中心通过核心交换机与下层设备进行数据交换,确保信息的实时传输 井 心交换机和核心工控机组成。核心交换机作为数据传输的枢纽,连接调度中心和井下设备,保证了整个系统的通信畅通。

2.2.2 实时数据采集与处理模块

一是数据采集子模块主要是通过部署在无轨胶轮车上的各种传感器,例如GPS 定位装置以及速度传感器和载重传感器等,可以实时采集车辆的位置和速度以及负载等信息。同时,安装在矿井各个关键点的环境传感器收集温度、湿度、气体浓度等环境数据。这些原始数据通过无线网络或有线网络实时传输到数据处理中心。二是数据处理子模块接收这些原始数据后,首先进行数据清洗,去除异常值和冗余信息。然后,通过数据融合算法,将来自不同源的数据整合,形成全面的系统状态描述。接着,利用预设的算法对数据进行初步分析,如计算车辆利用率、预测潜在故障等。三是数据存储与管理子模块负责将处理后的数据有序存储在数据库中,并提供高效的数据检索和访问接口。此外,该子模块还实现了数据的备份和安全管理功能,确保数据的完整性和保密性。

总结:总而言之,未来的研究方向可以从引入深度学习技术,提高系统对复杂环境的适应能力和预测精度;探索多目标优化算法,更好地平衡效率、安全、能耗等多个目标;研究分布式调度策略,提高大规模矿井运输系统的调度效率;结合物联网技术,实现更全面、实时的数据采集和分析等方面进行研究。随着这些技术的不断发展和完善,无轨胶轮车智能调度系统将为矿井运输乃至整个矿业领域的智能化转型做出更大贡献,推动矿业向着更安全、高效、环保的方向发展。

参考文献:

[1]胡松涛,王艳军.多约束条件下的无轨胶轮车路径规划算法研究[J].能源与环保,2024,46(07):174-183.

[2]李志鹏.煤矿无轨胶轮车与传统辅助运输方式比较分析[J].矿业装备,2024,(07):153-155.