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CRCMining中心的矿用挖掘机自动化研究

2013-12-28 19:43| 发布者: 巨车网| 查看: 1559| 评论: 0

摘要:   CRCMining(澳洲联邦矿业及设备研究中心)在矿用挖掘机自动化方面的最新研究解决了计划和执行自动挖掘顺序、最大限度地减少挖掘成本的问题,所使用的是一个多细节层次的新方法。自动化大型挖掘机的运行无须操作 ...


  CRCMining(澳洲联邦矿业及设备研究中心)在矿用挖掘机自动化方面的最新研究解决了计划和执行自动挖掘顺序、最大限度地减少挖掘成本的问题,所使用的是一个多细节层次的新方法。自动化大型挖掘机的运行无须操作人员参与,将会在持续的运行中带来更高的工作效率和更低的费用,其主要特点有:

  1、节省了操作人员的费用
  2、因消除了人为因素,运行变化减少
  3、通过优化机器运行算法的应用,生产力有望显著提高

  自动化矿用挖掘机要具有对自身工作(任务)进行计划的能力,以取代目前由操作人员来完成的功能,包括判断下一铲在哪里进行挖掘、及挖掘作业时移动的时间和位置等,要解决此问题须找到下面这3个相关联问题的答案:何时移动?向哪里移动?怎么挖?这三个问题被称之为TMP(Tactical Movement Problem,意:战术动作问题)。TMP是一个组合优化问题,在一次物料挖掘中有多种可能的挖掘顺序,这就需要找到其中最佳者——即能最大限度降低挖掘总费用的顺序,费用可能是挖掘所需的时间或能源消耗,或在一台机器上所需的时间、能源、磨损及其它相关因素的综合。

  CRCMining的研究解决了计划和执行自动挖掘顺序的问题,在每一次挖掘之间可利用时间内解决这个问题的能力非常重要。调查显示,小波变换可用来生成被挖掘地形的粗略近似值,此值又用于快速生成作业计划,该计划被用作后续精细级计划的向导,从而保持了接近全局的最优解,同时减少了计算的时间。此算法已经用于一个缩小比例的自动挖掘机上,通过与一个完成给定挖掘任务时在时间与能源上5倍提高的贪心算法的比较来进行评价。在小规模的采矿工作环境中,这个多细节层次算法被证明是健壮的,通过校验表明该算法能满足一台全自动挖掘机生成任务计划的需要。该算法的性质使之适于在一个须由移动机器人操作的地表环境的任务计划上实施。

  该工作是一位博士研究生Peter Beasley的论文课题,由CRCMining研究中心的自动化项目负责人Ross McAree教授进行指导,已于今年6月完成。Ross McAree教授表示,此工作是自动化难题下一步进展的良好基础,希望露天采矿业能继续支持他们开发这些降低成本的技术。该中心有许多优秀的年轻工程师与他们一起研究并完成了博士学位,Peter Beasley便是其中之一,教授高度赞扬他在复杂和具有挑战性问题上的原创性研究。
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