數(shù)字孿生驅(qū)動的長距離帶式輸送機運行優(yōu)化方法

　　摘 要 長距離帶式輸送機是礦山、港口等領(lǐng)域運輸散裝物料的主要工具. 針對長距離帶式輸送機的安全節(jié)能運行問題,本文研究數(shù)字孿生驅(qū)動的運行優(yōu)化方法. 首先, 構(gòu)建由數(shù)字孿生模型、模型同步算法、控制策略和現(xiàn)實帶式輸送機組成的數(shù)字孿生驅(qū)動運行優(yōu)化框架; 然后, 建立數(shù)字孿生模型, 包括基于變質(zhì)量牛頓第二定律和有限元分析法的輸送帶動力學(xué)模型、物料流動態(tài)模型和動態(tài)能耗模型; 最后, 提出數(shù)字孿生驅(qū)動的 “計算決策-仿真評估-優(yōu)化校正”(Decision-Simulation-Correction, DSC) 優(yōu)化決策方法, 優(yōu)化帶式輸送機的穩(wěn)態(tài)和暫態(tài)運行帶速, 形成可行帶速設(shè)定曲線. 實驗表明, 數(shù)字孿生驅(qū)動的帶式輸送機運行優(yōu)化方法可以實現(xiàn)帶式輸送機安全節(jié)能運行. 與傳統(tǒng)控制方法相比, 能夠根據(jù)運行工況實時調(diào)速, 提高輸送帶填充率, 節(jié)能 13.87%.

　　關(guān)鍵詞 長距離帶式輸送機, 數(shù)字孿生, 運行優(yōu)化, 動態(tài)模型

　　帶式輸送機是礦山、電廠、港口等領(lǐng)域運輸散裝物料的關(guān)鍵設(shè)備之一[1]. 隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展, 帶式輸送機已朝著大運量、長距離的方向發(fā)展, 其運輸效率和運行安全問題日益突出. 帶式輸送機的能耗成本占其運行成本很大一部分[2]. 在煤礦等應(yīng)用帶式輸送機的實際場合中, 傳統(tǒng)的帶式輸送機多以恒定帶速運行, 常處于輕載或空載狀態(tài), 造成能源浪費[3]. 根據(jù)載荷調(diào)節(jié)帶速是有效節(jié)能手段, 但長距離帶式輸送機運行動態(tài)特性明顯, 如果變速時間過短, 將會對各部件產(chǎn)生強烈的沖擊, 進而影響到設(shè)備的穩(wěn)定性和使用壽命[4]. 因此, 長距離帶式輸送機的穩(wěn)定、高效運行是一個重要問題.

　　目前, 關(guān)于帶式輸送機能效優(yōu)化的研究大多集中在設(shè)備和操作層面[5]. 事實上, 通過引進高效設(shè)備可以達到帶式輸送機節(jié)能的目的, 但會帶來設(shè)備資金的投入增加[6]. 運行優(yōu)化是提高帶式輸送機能源效率的有效方式[7, 8], 其核心是帶速控制[9], 分為主動控制和被動控制兩種方式[10]. 傳統(tǒng)的速度控制為被動控制, 通過人為設(shè)定帶速調(diào)節(jié)帶式輸送機運行,在一定時間內(nèi)帶速是固定的; 主動控制是指通過調(diào)整帶速以匹配給料速率的變化, 可以實現(xiàn)輸送帶填充率的提高, 從而達到提高能源利用率的目的[11].

　　目前, 許多學(xué)者對帶式輸送機的主動速度控制進行了研究, 并取得了重要的成果. 例如, Zhang[12] 基于帶式輸送機能耗模型, 建立了帶速優(yōu)化問題, 并提出了帶速設(shè)定值優(yōu)化設(shè)計方法, 能夠?qū)崿F(xiàn)帶式輸送機的節(jié)能降耗. 但是, 該項研究基于靜態(tài)能耗模型進行優(yōu)化, 并未考慮運載物料動態(tài), 適用于短距離帶式輸送機. Mathaba[13, 14] 建立了運載物料的動態(tài)模型, 提出了帶式輸送機動態(tài)能耗模型, 并建立了以帶速范圍、物料承重范圍、運量需求等為約束條件的優(yōu)化問題, 利用有效集算法提出了帶速設(shè)定值優(yōu)化設(shè)計方法, 節(jié)能效果顯著. 但是, 該項研究沒有考慮設(shè)定速度改變造成的潛在風(fēng)險.

　　目前的研究仍然關(guān)注于穩(wěn)態(tài)帶速的節(jié)能效果, 沒有考慮帶式輸送機暫態(tài)運行的動態(tài)特性.長距離帶式輸送機動態(tài)特性明顯, 運行動態(tài)復(fù)雜. 輸送帶在暫態(tài)過程中會存儲或釋放大量的能量,這些能量會在輸送帶內(nèi)部形成動態(tài)張力, 導(dǎo)致輸送帶張力過大或過小[15], 存在潛在風(fēng)險. 暫態(tài)運行的潛在風(fēng)險主要包括輸送帶張裂、滾筒處打滑、物料溢出等[16]. 雖然分析帶式輸送機動態(tài)特性的文獻很多, 但大多集中在帶式輸送機啟停過程[17]. 在文獻 [18]中, 針對帶式輸送機暫態(tài)運行的安全控制問題, 提出了 “估計-計算-優(yōu)化”(Estimation-CalculationOptimization, ECO) 三步法確定帶式輸送機的最小變速時間, 為帶式輸送機暫態(tài)運行優(yōu)化提供了參考. 但是, 該方法的計算環(huán)節(jié)并沒有考慮暫態(tài)運行物料動態(tài)特性的影響. 同時, ECO 三步法無法根據(jù)運行數(shù)據(jù)更新模型參數(shù), 不能實現(xiàn)模型實時更新.

　　因此, 建立一個能夠利用高精度模型進行優(yōu)化決策的帶式輸送機控制系統(tǒng)很有必要.自 Grieves 教授在 2003 年首次提出, 數(shù)字孿生技術(shù)便被引入到控制領(lǐng)域中, 為現(xiàn)代控制提供了新的思路[19, 20]. 數(shù)字孿生通過實體模型與虛擬模型之間的信息交互, 可以實現(xiàn)對實體模型的數(shù)據(jù)管理、狀態(tài)更新、預(yù)測控制和安全監(jiān)控[21, 22], 進而夠做出更準(zhǔn)確的預(yù)測、更理性的決策和更可行的規(guī)劃[23]. 葛世榮等[24] 建立了數(shù)字孿生智采工作面系統(tǒng), 為無人化運行提供了新的監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu), 實現(xiàn)了煤炭的安全高效開采.

　　江獻良等[21] 提出了一種基于數(shù)字孿生模型的直驅(qū)部件高精度控制方法, 實現(xiàn)了直驅(qū)系統(tǒng)的運動性能優(yōu)化控制. 金杰等[25] 基于數(shù)字孿生技術(shù)設(shè)計了火箭起飛安全系統(tǒng), 可以利用數(shù)字化仿真技術(shù)實現(xiàn)火箭姿態(tài)的優(yōu)化和控制, 為火箭安全起飛提供了保障. 然而, 數(shù)字孿生技術(shù)在帶式輸送機優(yōu)化控制領(lǐng)域缺乏相應(yīng)的研究. 數(shù)字孿生的出現(xiàn)為帶式輸送機的優(yōu)化運行和安全監(jiān)督提供了一個可行的工具, 但如何基于數(shù)字孿生技術(shù)實現(xiàn)帶式輸送機的節(jié)能、安全運行, 仍然是一個開放的課題.模型是數(shù)字孿生的關(guān)鍵組成部分, 是實現(xiàn)數(shù)字孿生功能的重要前提[26].

　　輸送帶動態(tài)模型是模擬和分析輸送帶運行動態(tài)的關(guān)鍵[27]. 早在上世紀(jì) 90 年代就已經(jīng)發(fā)展起對輸送帶有限元模型的研究. Lodewijks等[28] 利用牛頓第二定律推導(dǎo)出輸送帶有限元模型,已被廣泛接受和使用[18, 29]. 周廣林等[29] 基于輸送帶有限元模型, 設(shè)計帶式輸送機啟動曲線, 研究不同啟動時間情況下帶式輸送機系統(tǒng)啟動的穩(wěn)定性. 但是, 上述有限元模型利用傳統(tǒng)的牛頓第二定律建模,忽略了運載物料的動態(tài)特性, 存在一定誤差. 現(xiàn)代帶式輸送機的運輸距離不斷增長, 這增加了帶式輸送機運輸物料時的隨機性、非線性和時變性, 給帶式輸送機的動態(tài)建模帶來一定挑戰(zhàn)[30].

　　傳統(tǒng)的帶式輸送機控制是通過人為設(shè)定帶速控制帶式輸送機的運行, 本文的目的是利用數(shù)字孿生技術(shù)形成可行決策的信息和指令, 實現(xiàn)長距離帶式輸送機的監(jiān)測、預(yù)測、優(yōu)化和控制. 本文的主要工作包括: 1) 建立數(shù)字孿生驅(qū)動的長距離帶式輸送機運行優(yōu)化框架; 2) 建立數(shù)字孿生模型,包括基于變質(zhì)量牛頓第二定律和有限元分析法的輸送帶有限元模型、物料流動態(tài)模型和動態(tài)能耗模型;3) 提出數(shù)字孿生驅(qū)動的長距離帶式輸送機運行優(yōu)化方法, 為數(shù)字孿生驅(qū)動的控制系統(tǒng)提供優(yōu)化決策的算法基礎(chǔ), 實現(xiàn)長距離帶式輸送機的高效運行.本文的余下章節(jié)的內(nèi)容安排如下: 第 1 章建立帶式輸送機數(shù)字孿生驅(qū)動運行優(yōu)化框架; 第 2 章建立長距離帶式輸送機數(shù)字孿生模型; 第 3 章提出帶式輸送機運行優(yōu)化方法; 第 4 章進行實驗驗證; 第5 章給出總結(jié).

　　1 帶式輸送機數(shù)字孿生驅(qū)動運行優(yōu)化框架

　　數(shù)字孿生融合了傳感、通信、仿真、控制等多領(lǐng)域技術(shù)成果[31], 在數(shù)字世界中創(chuàng)建物理實體的虛擬模型, 模擬物理實體在真實環(huán)境中的行為, 并通過虛擬交互反饋、數(shù)據(jù)融合分析、決策迭代優(yōu)化等實現(xiàn)物理實體的狀態(tài)監(jiān)測和實時控制[32]. 帶式輸送機由輸送帶、驅(qū)動滾筒、張緊裝置、托輥等裝置組成,通過驅(qū)動滾筒與輸送帶之間的摩擦力帶動輸送帶運行. 本文設(shè)計的長距離帶式輸送機數(shù)字孿生驅(qū)動運行優(yōu)化框架, 主要包括數(shù)字孿生模型、模型同步算法、控制策略和現(xiàn)實帶式輸送機四個模塊.數(shù)字孿生模型可以鏡像現(xiàn)實帶式輸送機, 預(yù)測優(yōu)化決策的控制效果. 帶式輸送機的建模仿真理論和方法為實現(xiàn)帶式輸送機數(shù)字孿生核心功能奠定了基礎(chǔ). 通過機理建模, 把帶式輸送機運行的各個環(huán)節(jié)抽象為相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型, 從而刻畫出各環(huán)節(jié)的復(fù)雜動態(tài)特征.模型同步算法用于更新數(shù)字孿生模型參數(shù). 數(shù)字孿生模型的參數(shù)容易受到物理實體不同操作和環(huán)境條件的影響而發(fā)生變化[21]. 在模型參數(shù)同步階段,通過現(xiàn)實帶式輸送機傳感器采集的數(shù)據(jù), 更新數(shù)字孿生模型狀態(tài), 利用遞推最小二乘法修正數(shù)字孿生模型參數(shù)[1].

　　通過模型更新和參數(shù)修正實現(xiàn)自我優(yōu)化和自我更新, 使數(shù)字孿生模型成為物理實體的精確鏡像.建立數(shù)字孿生系統(tǒng)的目的是更好地實現(xiàn)物理實體的優(yōu)化控制, 提高物理實體的運行性能. 因此, 控制策略是基于數(shù)字孿生的優(yōu)化控制中至關(guān)重要的環(huán)節(jié). 在優(yōu)化決策環(huán)節(jié)中, 利用運行信息、靜態(tài)約束、能耗和物料流動態(tài)模型進行決策, 形成優(yōu)化帶速設(shè)定曲線. 基于數(shù)字孿生模型評估帶速設(shè)定曲線的效果, 并對可行帶速設(shè)定曲線進行優(yōu)化校正. 通過仿真評估和優(yōu)化校正的迭代優(yōu)化, 形成可行的帶速設(shè)定曲線, 對現(xiàn)實帶式輸送機進行控制,保證其運行的高效性和安全性.

　　2 數(shù)字孿生模型動態(tài)

　　模型是數(shù)字孿生系統(tǒng)的核心要素, 針對傳統(tǒng)的輸送帶有限元模型不完全適用于長距離帶式輸送機, 本節(jié)基于變質(zhì)量牛頓第二定律和有限元分析法建立輸送帶動態(tài)模型, 與物料流動態(tài)模型、動態(tài)能耗模型共同組成帶式輸送機數(shù)字孿生機理模型,用于描述帶式輸送機在運行過程中的動態(tài)特性.

　　2.1 輸送帶動力學(xué)模型

　　輸送帶主要由鋼絲繩芯、橡膠組成, 其動力學(xué)模型是數(shù)字孿生模型的重要組成部分, 建立能夠準(zhǔn)確描述輸送帶動態(tài)的動力學(xué)模型是模擬輸送帶運行的關(guān)鍵所在. 本節(jié)基于變質(zhì)量牛頓第二定律和有限元分析法, 建立輸送帶動力學(xué)模型.

　　3 數(shù)字孿生驅(qū)動的帶式輸送機運行優(yōu)化方法

　　帶式輸送機系統(tǒng)是一個復(fù)雜的綜合性運輸系統(tǒng), 涉及到多個設(shè)備融合和技術(shù)的集成, 其運行優(yōu)化控制涉及經(jīng)濟性、安全性兩個方面, 是一個極其困難而且復(fù)雜的問題. 帶式輸送機優(yōu)化控制的實現(xiàn)可以大幅度提高運輸效率、設(shè)備安全, 降低能源動力成本, 減少人員的工作量[35, 36]. 本節(jié)面向長距離帶式輸送機的安全、高效運行, 基于數(shù)字孿生可以預(yù)測物理實體全生命周期過程的特點, 研究帶式輸送機運行優(yōu)化方法.

　　3.1 基于數(shù)字孿生模型的 DSC 優(yōu)化策略

　　為了實現(xiàn)帶式輸送機運行優(yōu)化, 本文提出基于數(shù)字孿生模型的 DSC 優(yōu)化策略. 該優(yōu)化策略包括計算決策、仿真評估和優(yōu)化校正三部分,集決策、預(yù)測、分析和校正于一體, 通過決策算法、數(shù)字孿生模型和現(xiàn)實帶式輸送機的協(xié)同工作實現(xiàn)優(yōu)化控制, 從而保證帶式輸送機的安全、經(jīng)濟運行.

　　假設(shè)給料速率已知, DSC 優(yōu)化策略能夠根據(jù)帶式輸送機的運行數(shù)據(jù), 通過計算決策環(huán)節(jié)形成優(yōu)化帶速設(shè)定曲線. 然后, 仿真評估環(huán)節(jié)預(yù)測優(yōu)化帶速設(shè)定曲線可能出現(xiàn)的控制效果, 并做出安全評估. 優(yōu)化校正環(huán)節(jié)依據(jù)評估結(jié)果校正優(yōu)化帶速設(shè)定曲線, 經(jīng)過優(yōu)化校正和仿真評估的循環(huán)迭代, 最終形成可行的優(yōu)化帶速設(shè)定曲線, 對現(xiàn)實帶式輸送機進行優(yōu)化控制.計算決策環(huán)節(jié)包括帶式輸送機穩(wěn)態(tài)帶速和暫態(tài)帶速的設(shè)計. 該環(huán)節(jié)基于已知給料速率和當(dāng)前運行帶速, 通過設(shè)定穩(wěn)態(tài)運行帶速, 調(diào)節(jié)輸送帶填充率,優(yōu)化帶式輸送機的實際運行功率, 從而達到節(jié)能運行的目的.

　　通過設(shè)計暫態(tài)帶速實現(xiàn)帶式輸送機在不同穩(wěn)態(tài)帶速之間的安全過渡, 保證帶式輸送機的安全運行.仿真評估環(huán)節(jié)包括仿真模擬和安全評估. 基于帶式輸送機數(shù)字孿生模型, 按照帶速設(shè)定曲線虛擬運行, 預(yù)測優(yōu)化其優(yōu)化效果, 并判斷其虛擬運行是否在安全運行范圍之內(nèi). 帶式輸送機運行是一個復(fù)雜的動態(tài)過程, 一旦發(fā)生安全事故, 會造成停產(chǎn)、人員傷亡等嚴(yán)重后果[37]. 因此, 本環(huán)節(jié)從物料溢料、皮帶打滑、皮帶張裂方面對帶式輸送機的安全運行做出評估, 通過鏡像物料流和輸送帶張力分析分別評估物料溢料風(fēng)險和皮帶打滑、張裂風(fēng)險.優(yōu)化校正環(huán)節(jié)依據(jù)評估結(jié)果對有潛在危險的優(yōu)化帶速曲線進行校正, 校正后的優(yōu)化帶速曲線繼續(xù)進行仿真評估和優(yōu)化校正, 直至消除潛在危險.

　　當(dāng)預(yù)知時域內(nèi)給料速率發(fā)生變化時, 觸發(fā) DSC 優(yōu)化策略, 其控制流程為:1) 計算決策: 獲取帶式輸送機運行數(shù)據(jù), 按照運行優(yōu)化算法設(shè)計下一穩(wěn)態(tài)最優(yōu)帶速 v*和暫態(tài)變速時間 Dt, 由穩(wěn)態(tài)最優(yōu)帶速 v*和暫態(tài)優(yōu)化帶速 vs 形成優(yōu)化帶速設(shè)定曲線.2) 仿真評估: 利用感知狀態(tài)量、數(shù)字孿生模型,通過仿真模擬環(huán)節(jié)預(yù)測步驟：

　　(1) 設(shè)定穩(wěn)態(tài)、暫態(tài)帶速的運行效果, 并判斷仿真結(jié)果是否存在潛在的危險, 如果不存在潛在危險, 則將步驟 (1) 形成的可行帶速設(shè)定曲線; 否則, 進行優(yōu)化校正.3) 優(yōu)化校正: 針對步驟 (2) 反饋的潛在風(fēng)險按照相應(yīng)的校正策略對穩(wěn)態(tài)、暫態(tài)帶速進行校正, 形成校正優(yōu)化帶速設(shè)定曲線, 繼續(xù)重復(fù)步驟 (2) 和步驟 (3) 至消除潛在風(fēng)險, 將最終的設(shè)定帶速形成可行帶速設(shè)定曲線傳遞給控制器, 控制器對帶式輸送機進行速度控制.綜上所述, DSC 優(yōu)化策略的輸入為預(yù)知給料速率和當(dāng)前運行帶速, 利用數(shù)字孿生模型預(yù)測帶式輸送機在優(yōu)化帶速設(shè)定曲線下的運行效果, 輸出為可行帶速設(shè)定曲線. 本策略消除帶速設(shè)定曲線的潛在危險, 保證了帶式輸送機運行的有效性和安全性,提高了帶式輸送機的運行效率, 降低運行成本.

　　3.2 穩(wěn)態(tài)帶速設(shè)定

　　根據(jù)德國標(biāo)準(zhǔn) DIN 22 101, 通過匹配帶速與運輸物料量, 能使整個輸送帶始終處于滿載狀態(tài), 可以實現(xiàn)節(jié)能[11].

　　3.3 暫態(tài)帶速設(shè)定

　　暫態(tài)為帶式輸送機處于啟停、加減速等速度過渡階段的運行狀態(tài). 長距離帶式輸送機動態(tài)特性明顯, 變速時會在輸送帶中形成很大的應(yīng)力波, 劇烈的變速會使輸送帶處于不穩(wěn)定狀態(tài), 產(chǎn)生過多的應(yīng)力循環(huán), 減少帶式輸送機的壽命, 甚至導(dǎo)致溢料、斷帶等危險的發(fā)生[39], 因此需要較長的變速時間來避免上述危險. 另一方面, 暫態(tài)時間過長會影響帶式輸送機的節(jié)能效果. 針對上述兩種問題, 本節(jié)在分析帶式輸送機靜態(tài)受力和物料動態(tài)的基礎(chǔ)上, 提出暫態(tài)優(yōu)化控制策略.

　　3.4 基于仿真評估的優(yōu)化

　　校正造成潛在風(fēng)險的原因可以分為設(shè)備原因和操作原因. 對于設(shè)備原因, 需要更換合適的部件以消除風(fēng)險. 本文僅考慮操作原因, 利用操作優(yōu)化消除潛在運行風(fēng)險. 由于需要調(diào)整帶速以匹配給料速率的變化, 從而充分利用帶式輸送機的運載能力, 當(dāng)給料速率變化時, 設(shè)定不適當(dāng)?shù)姆�(wěn)態(tài)帶速將會使帶式輸送機面臨溢料的風(fēng)險, 不適當(dāng)?shù)淖兯賱t會造成輸送帶張緊力過大、輸送帶打滑、溢料等潛在風(fēng)險[39].DSC 計算決策環(huán)節(jié)將輸送帶視為剛體, 從而進行帶速的初步優(yōu)化, 沒有考慮輸送帶動力學(xué)和物料溢出的影響. 如果直接應(yīng)用于帶式輸送機控制, 可能會造成打滑、斷帶等安全問題. 因此, 在形成優(yōu)化帶速設(shè)定曲線之后, 需要從動力學(xué)角度對其安全性進行分析. 本節(jié)基于數(shù)字孿生模型對優(yōu)化帶速設(shè)定曲線的控制效果進行仿真評估, 針對不同的潛在風(fēng)險制定了優(yōu)化校正策略, 能夠針對不同的評估結(jié)果, 對優(yōu)化帶速設(shè)定曲線進行校正, 達到對帶式輸送機運行帶速的安全規(guī)劃.

　　4 實驗驗證

　　為了驗證數(shù)字孿生驅(qū)動的長距離帶式輸送機運行優(yōu)化方法的有效性, 本文利用 PLC 和 dSPACE根據(jù)搭建了半實物仿真實驗平臺. 開展帶式輸送機運行優(yōu)化控制實驗, 主要實驗內(nèi)容有兩個: 暫態(tài)安全性實驗和穩(wěn)態(tài)經(jīng)濟性實驗.

　　在定速控制中, 不考慮暫態(tài)軟變速, 輸送帶各微元段帶速, 在啟動前期, 各微元段帶速變化幅值較大, 啟動不穩(wěn)定, 加速度超過帶式輸送機的所允許的范圍. 在啟動時, 遠超最大緊側(cè)張力, 存在輸送帶打滑風(fēng)險. 驅(qū)動滾筒處張力瞬時變化, 其中, 虛線為上下限, 在前 10 s, 驅(qū)動滾筒處瞬時張力變化幅度大, 遠超設(shè)定的安全范圍, 這極易造成輸送帶斷帶事故.兩次控制方式的輸送帶填充率,在 0~1 h, 兩種控制方式的給料速率和帶速均為額定數(shù)值, 因此, 兩種控制方式的填充率是相似的.在 1~4 h, 定速控制方式的輸送帶填充率受給料速率的影響, 填充率的大小在 60 %~100 %; DSC 策略通過速度調(diào)節(jié), 使帶式輸送機填充率達到 99%~100%, 最大化利用帶式輸送機的運輸能力.兩種控制方式在仿真周期的能耗功率, 在 0~1 h, 兩種方式的給料速率和速度是一致的, 能耗功率相似.

　　在 1~4 h, 與定速控制相比,DSC 策略通過速度調(diào)節(jié), 最大化輸送帶填充率, 達到了一定的節(jié)能效果. 在整個仿真過程中, 數(shù)字孿生驅(qū)動的優(yōu)化控制節(jié)能率達到了 13.87%.綜上所述, 數(shù)字孿生驅(qū)動的運行優(yōu)化方法不但能夠通過設(shè)定暫態(tài)帶速, 保證帶式輸送機在變速過程的安全運行, 而且能夠通過穩(wěn)態(tài)帶速的設(shè)定, 充分利用帶式輸送機的運輸能力, 最大化輸送帶填充率. 與傳統(tǒng)模式相比, 在運輸同等量物料的情況下,數(shù)字孿生驅(qū)動的運行優(yōu)化能夠消耗更少電能, 安全性更高, 保證了帶式輸送機運行的有效性和經(jīng)濟性.

　　數(shù)字論文范例：城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的社會風(fēng)險演化及防范對策研究

　　5 總結(jié)

　　本文提出了數(shù)字孿生驅(qū)動的長距離帶式輸送機運行優(yōu)化方法, 解決長距離帶式輸送機運行過程中的能源浪費和潛在風(fēng)險問題. 主要貢獻為: 1) 提出了數(shù)字孿生驅(qū)動的長距離帶式輸送機運行優(yōu)化控制架構(gòu); 2) 根據(jù)變質(zhì)量牛頓第二定律和有限元分析法建立了輸送帶動力學(xué)模型, 與物料流動態(tài)模型和動態(tài)能耗模型共同組成了帶式輸送機數(shù)字孿生模型;3) 提出了數(shù)字孿生驅(qū)動的帶式輸送機運行優(yōu)化方法, 設(shè)定帶式輸送機穩(wěn)態(tài)、暫態(tài)運行帶速, 形成可行的帶速設(shè)定曲線. 本文利用半實物仿真實驗平臺實驗驗證所提方法的可行性和有效性. 實驗結(jié)果表明,數(shù)字孿生驅(qū)動的運行優(yōu)化方法能夠保證帶式輸送機安全運行, 提高了輸送帶填充率, 實現(xiàn)帶式輸送機節(jié)能高效運行. 本文基于數(shù)字孿生技術(shù)的優(yōu)化控制策略對于復(fù)雜裝備和工業(yè)系統(tǒng)的運行優(yōu)化有一定借鑒意義.

　　References：

　　Yang C, Bu L, Chen B. Energy modeling and online parameteridentification for permanent magnet synchronous motor drivenbelt conveyors. Measurement, 2021, 178: 1093421

　　Zhang S, Xia X. Optimal control of operation efficiency of beltconveyor systems. Applied Energy, 2010, 87(6): 1929−19372

　　Mu Y, Yao T, Jia H, Yu X, Zhao B, Zhang X, et al. Optimalscheduling method for belt conveyor system in coal mine considering silo virtual energy storage. Applied Energy, 2020, 275:1153683Ristic L B, Bebic M Z, Jevtic D S, Mihailovic I D, Statkic S Z,Rasic N T, et al. Fuzzy speed control of belt conveyor system toimprove energy efficiency. In: Proceedings of 15th InternationalPower Electronics and Motion Control Conference.

　　Novi Sad,Serbia: IEEE, 2012. DS2a. 9-1-DS2a. 9-74Zhang S, Xia X. Modeling and energy efficiency optimization ofbelt conveyors. Applied Energy, 2011, 88(9): 3061−30715

　　Yang Chun-Yu, Li Heng, Che Zhi-Yuan. Energy consumptionmodeling and parameter identification for double-motor drivencoal mine belt conveyers. Control Theory & Applications, 2018,35(3): 335−341

　　(楊春雨, 李恒, 車志遠. 煤礦雙電機驅(qū)動帶式輸送機的能耗建模與參數(shù)辨識. 控制理論與應(yīng)用, 2018, 35(3): 335−341)

　　作者：楊春雨 1 卜令超1 陳 斌 1

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