數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的長(zhǎng)距離帶式輸送機(jī)運(yùn)行優(yōu)化方法

　　摘 要 長(zhǎng)距離帶式輸送機(jī)是礦山、港口等領(lǐng)域運(yùn)輸散裝物料的主要工具. 針對(duì)長(zhǎng)距離帶式輸送機(jī)的安全節(jié)能運(yùn)行問(wèn)題,本文研究數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的運(yùn)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(shí)帶式輸送機(jī)組成的數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)運(yùn)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(dòng)力學(xué)模型、物料流動(dòng)態(tài)模型和動(dòng)態(tài)能耗模型; 最后, 提出數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的 “計(jì)算決策-仿真評(píng)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(jī)的穩(wěn)態(tài)和暫態(tài)運(yùn)行帶速, 形成可行帶速設(shè)定曲線. 實(shí)驗(yàn)表明, 數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的帶式輸送機(jī)運(yùn)行優(yōu)化方法可以實(shí)現(xiàn)帶式輸送機(jī)安全節(jié)能運(yùn)行. 與傳統(tǒng)控制方法相比, 能夠根據(jù)運(yùn)行工況實(shí)時(shí)調(diào)速, 提高輸送帶填充率, 節(jié)能 13.87%.

　　關(guān)鍵詞 長(zhǎng)距離帶式輸送機(jī), 數(shù)字孿生, 運(yùn)行優(yōu)化, 動(dòng)態(tài)模型

　　帶式輸送機(jī)是礦山、電廠、港口等領(lǐng)域運(yùn)輸散裝物料的關(guān)鍵設(shè)備之一[1]. 隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展, 帶式輸送機(jī)已朝著大運(yùn)量、長(zhǎng)距離的方向發(fā)展, 其運(yùn)輸效率和運(yùn)行安全問(wèn)題日益突出. 帶式輸送機(jī)的能耗成本占其運(yùn)行成本很大一部分[2]. 在煤礦等應(yīng)用帶式輸送機(jī)的實(shí)際場(chǎng)合中, 傳統(tǒng)的帶式輸送機(jī)多以恒定帶速運(yùn)行, 常處于輕載或空載狀態(tài), 造成能源浪費(fèi)[3]. 根據(jù)載荷調(diào)節(jié)帶速是有效節(jié)能手段, 但長(zhǎng)距離帶式輸送機(jī)運(yùn)行動(dòng)態(tài)特性明顯, 如果變速時(shí)間過(guò)短, 將會(huì)對(duì)各部件產(chǎn)生強(qiáng)烈的沖擊, 進(jìn)而影響到設(shè)備的穩(wěn)定性和使用壽命[4]. 因此, 長(zhǎng)距離帶式輸送機(jī)的穩(wěn)定、高效運(yùn)行是一個(gè)重要問(wèn)題.

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

　　目前, 許多學(xué)者對(duì)帶式輸送機(jī)的主動(dòng)速度控制進(jìn)行了研究, 并取得了重要的成果. 例如, Zhang[12] 基于帶式輸送機(jī)能耗模型, 建立了帶速優(yōu)化問(wèn)題, 并提出了帶速設(shè)定值優(yōu)化設(shè)計(jì)方法, 能夠?qū)崿F(xiàn)帶式輸送機(jī)的節(jié)能降耗. 但是, 該項(xiàng)研究基于靜態(tài)能耗模型進(jìn)行優(yōu)化, 并未考慮運(yùn)載物料動(dòng)態(tài), 適用于短距離帶式輸送機(jī). Mathaba[13, 14] 建立了運(yùn)載物料的動(dòng)態(tài)模型, 提出了帶式輸送機(jī)動(dòng)態(tài)能耗模型, 并建立了以帶速范圍、物料承重范圍、運(yùn)量需求等為約束條件的優(yōu)化問(wèn)題, 利用有效集算法提出了帶速設(shè)定值優(yōu)化設(shè)計(jì)方法, 節(jié)能效果顯著. 但是, 該項(xiàng)研究沒(méi)有考慮設(shè)定速度改變?cè)斐傻臐撛陲L(fēng)險(xiǎn).

　　目前的研究仍然關(guān)注于穩(wěn)態(tài)帶速的節(jié)能效果, 沒(méi)有考慮帶式輸送機(jī)暫態(tài)運(yùn)行的動(dòng)態(tài)特性.長(zhǎng)距離帶式輸送機(jī)動(dòng)態(tài)特性明顯, 運(yùn)行動(dòng)態(tài)復(fù)雜. 輸送帶在暫態(tài)過(guò)程中會(huì)存儲(chǔ)或釋放大量的能量,這些能量會(huì)在輸送帶內(nèi)部形成動(dòng)態(tài)張力, 導(dǎo)致輸送帶張力過(guò)大或過(guò)小[15], 存在潛在風(fēng)險(xiǎn). 暫態(tài)運(yùn)行的潛在風(fēng)險(xiǎn)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(jī)動(dòng)態(tài)特性的文獻(xiàn)很多, 但大多集中在帶式輸送機(jī)啟停過(guò)程[17]. 在文獻(xiàn) [18]中, 針對(duì)帶式輸送機(jī)暫態(tài)運(yùn)行的安全控制問(wèn)題, 提出了 “估計(jì)-計(jì)算-優(yōu)化”(Estimation-CalculationOptimization, ECO) 三步法確定帶式輸送機(jī)的最小變速時(shí)間, 為帶式輸送機(jī)暫態(tài)運(yùn)行優(yōu)化提供了參考. 但是, 該方法的計(jì)算環(huán)節(jié)并沒(méi)有考慮暫態(tài)運(yùn)行物料動(dòng)態(tài)特性的影響. 同時(shí), ECO 三步法無(wú)法根據(jù)運(yùn)行數(shù)據(jù)更新模型參數(shù), 不能實(shí)現(xiàn)模型實(shí)時(shí)更新.

　　因此, 建立一個(gè)能夠利用高精度模型進(jìn)行優(yōu)化決策的帶式輸送機(jī)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(guò)實(shí)體模型與虛擬模型之間的信息交互, 可以實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)體模型的數(shù)據(jù)管理、狀態(tài)更新、預(yù)測(cè)控制和安全監(jiān)控[21, 22], 進(jìn)而夠做出更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)、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(wú)人化運(yùn)行提供了新的監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu), 實(shí)現(xiàn)了煤炭的安全高效開(kāi)采.

　　江獻(xiàn)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(shí)現(xiàn)了直驅(qū)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)性能優(yōu)化控制. 金杰等[25] 基于數(shù)字孿生技術(shù)設(shè)計(jì)了火箭起飛安全系統(tǒng), 可以利用數(shù)字化仿真技術(shù)實(shí)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(jī)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(jī)的優(yōu)化運(yùn)行和安全監(jiān)督提供了一個(gè)可行的工具, 但如何基于數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)現(xiàn)帶式輸送機(jī)的節(jié)能、安全運(yùn)行, 仍然是一個(gè)開(kāi)放的課題.模型是數(shù)字孿生的關(guān)鍵組成部分, 是實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生功能的重要前提[26].

　　輸送帶動(dòng)態(tài)模型是模擬和分析輸送帶運(yùn)行動(dòng)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(duì)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(jì)帶式輸送機(jī)啟動(dòng)曲線, 研究不同啟動(dòng)時(shí)間情況下帶式輸送機(jī)系統(tǒng)啟動(dòng)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(yùn)載物料的動(dòng)態(tài)特性, 存在一定誤差. 現(xiàn)代帶式輸送機(jī)的運(yùn)輸距離不斷增長(zhǎng), 這增加了帶式輸送機(jī)運(yùn)輸物料時(shí)的隨機(jī)性、非線性和時(shí)變性, 給帶式輸送機(jī)的動(dòng)態(tài)建模帶來(lái)一定挑戰(zhàn)[30].

　　傳統(tǒng)的帶式輸送機(jī)控制是通過(guò)人為設(shè)定帶速控制帶式輸送機(jī)的運(yùn)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(shí)現(xiàn)長(zhǎng)距離帶式輸送機(jī)的監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)、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(dòng)的長(zhǎng)距離帶式輸送機(jī)運(yùn)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(dòng)態(tài)模型和動(dòng)態(tài)能耗模型;3) 提出數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的長(zhǎng)距離帶式輸送機(jī)運(yùn)行優(yōu)化方法, 為數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的控制系統(tǒng)提供優(yōu)化決策的算法基礎(chǔ), 實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)距離帶式輸送機(jī)的高效運(yùn)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(jī)數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)運(yùn)行優(yōu)化框架; 第 2 章建立長(zhǎng)距離帶式輸送機(jī)數(shù)字孿生模型; 第 3 章提出帶式輸送機(jī)運(yùn)行優(yōu)化方法; 第 4 章進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證; 第5 章給出總結(jié).

　　1 帶式輸送機(jī)數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)運(yùn)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(shí)體的虛擬模型, 模擬物理實(shí)體在真實(shí)環(huán)境中的行為, 并通過(guò)虛擬交互反饋、數(shù)據(jù)融合分析、決策迭代優(yōu)化等實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和實(shí)時(shí)控制[32]. 帶式輸送機(jī)由輸送帶、驅(qū)動(dòng)滾筒、張緊裝置、托輥等裝置組成,通過(guò)驅(qū)動(dòng)滾筒與輸送帶之間的摩擦力帶動(dòng)輸送帶運(yùn)行. 本文設(shè)計(jì)的長(zhǎng)距離帶式輸送機(jī)數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)運(yùn)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(shí)帶式輸送機(jī)四個(gè)模塊.數(shù)字孿生模型可以鏡像現(xiàn)實(shí)帶式輸送機(jī), 預(yù)測(cè)優(yōu)化決策的控制效果. 帶式輸送機(jī)的建模仿真理論和方法為實(shí)現(xiàn)帶式輸送機(jī)數(shù)字孿生核心功能奠定了基礎(chǔ). 通過(guò)機(jī)理建模, 把帶式輸送機(jī)運(yùn)行的各個(gè)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(dòng)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(shí)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(guò)現(xiàn)實(shí)帶式輸送機(jī)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(guò)模型更新和參數(shù)修正實(shí)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(shí)體的精確鏡像.建立數(shù)字孿生系統(tǒng)的目的是更好地實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體的優(yōu)化控制, 提高物理實(shí)體的運(yùn)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(yùn)行信息、靜態(tài)約束、能耗和物料流動(dòng)態(tài)模型進(jìn)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(píng)估帶速設(shè)定曲線的效果, 并對(duì)可行帶速設(shè)定曲線進(jìn)行優(yōu)化校正. 通過(guò)仿真評(píng)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(duì)現(xiàn)實(shí)帶式輸送機(jī)進(jìn)行控制,保證其運(yùn)行的高效性和安全性.

　　2 數(shù)字孿生模型動(dòng)態(tài)

　　模型是數(shù)字孿生系統(tǒng)的核心要素, 針對(duì)傳統(tǒng)的輸送帶有限元模型不完全適用于長(zhǎng)距離帶式輸送機(jī), 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(dòng)態(tài)模型, 與物料流動(dòng)態(tài)模型、動(dòng)態(tài)能耗模型共同組成帶式輸送機(jī)數(shù)字孿生機(jī)理模型,用于描述帶式輸送機(jī)在運(yùn)行過(guò)程中的動(dòng)態(tài)特性.

　　2.1 輸送帶動(dòng)力學(xué)模型

　　輸送帶主要由鋼絲繩芯、橡膠組成, 其動(dòng)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(dòng)態(tài)的動(dòng)力學(xué)模型是模擬輸送帶運(yùn)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(dòng)力學(xué)模型.

　　3 數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的帶式輸送機(jī)運(yùn)行優(yōu)化方法

　　帶式輸送機(jī)系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的綜合性運(yùn)輸系統(tǒng), 涉及到多個(gè)設(shè)備融合和技術(shù)的集成, 其運(yùn)行優(yōu)化控制涉及經(jīng)濟(jì)性、安全性兩個(gè)方面, 是一個(gè)極其困難而且復(fù)雜的問(wèn)題. 帶式輸送機(jī)優(yōu)化控制的實(shí)現(xiàn)可以大幅度提高運(yùn)輸效率、設(shè)備安全, 降低能源動(dòng)力成本, 減少人員的工作量[35, 36]. 本節(jié)面向長(zhǎng)距離帶式輸送機(jī)的安全、高效運(yùn)行, 基于數(shù)字孿生可以預(yù)測(cè)物理實(shí)體全生命周期過(guò)程的特點(diǎn), 研究帶式輸送機(jī)運(yùn)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(shí)現(xiàn)帶式輸送機(jī)運(yùn)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(jì)算決策、仿真評(píng)估和優(yōu)化校正三部分,集決策、預(yù)測(cè)、分析和校正于一體, 通過(guò)決策算法、數(shù)字孿生模型和現(xiàn)實(shí)帶式輸送機(jī)的協(xié)同工作實(shí)現(xiàn)優(yōu)化控制, 從而保證帶式輸送機(jī)的安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)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(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù), 通過(guò)計(jì)算決策環(huán)節(jié)形成優(yōu)化帶速設(shè)定曲線. 然后, 仿真評(píng)估環(huán)節(jié)預(yù)測(cè)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(píng)估. 優(yōu)化校正環(huán)節(jié)依據(jù)評(píng)估結(jié)果校正優(yōu)化帶速設(shè)定曲線, 經(jīng)過(guò)優(yōu)化校正和仿真評(píng)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(duì)現(xiàn)實(shí)帶式輸送機(jī)進(jìn)行優(yōu)化控制.計(jì)算決策環(huán)節(jié)包括帶式輸送機(jī)穩(wěn)態(tài)帶速和暫態(tài)帶速的設(shè)計(jì). 該環(huán)節(jié)基于已知給料速率和當(dāng)前運(yùn)行帶速, 通過(guò)設(shè)定穩(wěn)態(tài)運(yùn)行帶速, 調(diào)節(jié)輸送帶填充率,優(yōu)化帶式輸送機(jī)的實(shí)際運(yùn)行功率, 從而達(dá)到節(jié)能運(yùn)行的目的.

　　通過(guò)設(shè)計(jì)暫態(tài)帶速實(shí)現(xiàn)帶式輸送機(jī)在不同穩(wěn)態(tài)帶速之間的安全過(guò)渡, 保證帶式輸送機(jī)的安全運(yùn)行.仿真評(píng)估環(huán)節(jié)包括仿真模擬和安全評(píng)估. 基于帶式輸送機(jī)數(shù)字孿生模型, 按照帶速設(shè)定曲線虛擬運(yùn)行, 預(yù)測(cè)優(yōu)化其優(yōu)化效果, 并判斷其虛擬運(yùn)行是否在安全運(yùn)行范圍之內(nèi). 帶式輸送機(jī)運(yùn)行是一個(gè)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)過(guò)程, 一旦發(fā)生安全事故, 會(huì)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(duì)帶式輸送機(jī)的安全運(yùn)行做出評(píng)估, 通過(guò)鏡像物料流和輸送帶張力分析分別評(píng)估物料溢料風(fēng)險(xiǎn)和皮帶打滑、張裂風(fēng)險(xiǎn).優(yōu)化校正環(huán)節(jié)依據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)有潛在危險(xiǎn)的優(yōu)化帶速曲線進(jìn)行校正, 校正后的優(yōu)化帶速曲線繼續(xù)進(jìn)行仿真評(píng)估和優(yōu)化校正, 直至消除潛在危險(xiǎn).

　　當(dāng)預(yù)知時(shí)域內(nèi)給料速率發(fā)生變化時(shí), 觸發(fā) DSC 優(yōu)化策略, 其控制流程為:1) 計(jì)算決策: 獲取帶式輸送機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù), 按照運(yùn)行優(yōu)化算法設(shè)計(jì)下一穩(wěn)態(tài)最優(yōu)帶速 v*和暫態(tài)變速時(shí)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(píng)估: 利用感知狀態(tài)量、數(shù)字孿生模型,通過(guò)仿真模擬環(huán)節(jié)預(yù)測(cè)步驟：

　　(1) 設(shè)定穩(wěn)態(tài)、暫態(tài)帶速的運(yùn)行效果, 并判斷仿真結(jié)果是否存在潛在的危險(xiǎn), 如果不存在潛在危險(xiǎn), 則將步驟 (1) 形成的可行帶速設(shè)定曲線; 否則, 進(jìn)行優(yōu)化校正.3) 優(yōu)化校正: 針對(duì)步驟 (2) 反饋的潛在風(fēng)險(xiǎn)按照相應(yīng)的校正策略對(duì)穩(wěn)態(tài)、暫態(tài)帶速進(jìn)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(xiǎn), 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(duì)帶式輸送機(jī)進(jìn)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(yùn)行帶速, 利用數(shù)字孿生模型預(yù)測(cè)帶式輸送機(jī)在優(yōu)化帶速設(shè)定曲線下的運(yùn)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(xiǎn), 保證了帶式輸送機(jī)運(yùn)行的有效性和安全性,提高了帶式輸送機(jī)的運(yùn)行效率, 降低運(yùn)行成本.

　　3.2 穩(wěn)態(tài)帶速設(shè)定

　　根據(jù)德國(guó)標(biāo)準(zhǔn) DIN 22 101, 通過(guò)匹配帶速與運(yùn)輸物料量, 能使整個(gè)輸送帶始終處于滿載狀態(tài), 可以實(shí)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(jī)處于啟停、加減速等速度過(guò)渡階段的運(yùn)行狀態(tài). 長(zhǎng)距離帶式輸送機(jī)動(dòng)態(tài)特性明顯, 變速時(shí)會(huì)在輸送帶中形成很大的應(yīng)力波, 劇烈的變速會(huì)使輸送帶處于不穩(wěn)定狀態(tài), 產(chǎn)生過(guò)多的應(yīng)力循環(huán), 減少帶式輸送機(jī)的壽命, 甚至導(dǎo)致溢料、斷帶等危險(xiǎn)的發(fā)生[39], 因此需要較長(zhǎng)的變速時(shí)間來(lái)避免上述危險(xiǎn). 另一方面, 暫態(tài)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)會(huì)影響帶式輸送機(jī)的節(jié)能效果. 針對(duì)上述兩種問(wèn)題, 本節(jié)在分析帶式輸送機(jī)靜態(tài)受力和物料動(dòng)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(píng)估的優(yōu)化

　　校正造成潛在風(fēng)險(xiǎn)的原因可以分為設(shè)備原因和操作原因. 對(duì)于設(shè)備原因, 需要更換合適的部件以消除風(fēng)險(xiǎn). 本文僅考慮操作原因, 利用操作優(yōu)化消除潛在運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn). 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(jī)的運(yùn)載能力, 當(dāng)給料速率變化時(shí), 設(shè)定不適當(dāng)?shù)姆�(wěn)態(tài)帶速將會(huì)使帶式輸送機(jī)面臨溢料的風(fēng)險(xiǎn), 不適當(dāng)?shù)淖兯賱t會(huì)造成輸送帶張緊力過(guò)大、輸送帶打滑、溢料等潛在風(fēng)險(xiǎn)[39].DSC 計(jì)算決策環(huán)節(jié)將輸送帶視為剛體, 從而進(jìn)行帶速的初步優(yōu)化, 沒(méi)有考慮輸送帶動(dòng)力學(xué)和物料溢出的影響. 如果直接應(yīng)用于帶式輸送機(jī)控制, 可能會(huì)造成打滑、斷帶等安全問(wèn)題. 因此, 在形成優(yōu)化帶速設(shè)定曲線之后, 需要從動(dòng)力學(xué)角度對(duì)其安全性進(jìn)行分析. 本節(jié)基于數(shù)字孿生模型對(duì)優(yōu)化帶速設(shè)定曲線的控制效果進(jìn)行仿真評(píng)估, 針對(duì)不同的潛在風(fēng)險(xiǎn)制定了優(yōu)化校正策略, 能夠針對(duì)不同的評(píng)估結(jié)果, 對(duì)優(yōu)化帶速設(shè)定曲線進(jìn)行校正, 達(dá)到對(duì)帶式輸送機(jī)運(yùn)行帶速的安全規(guī)劃.

　　4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

　　為了驗(yàn)證數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的長(zhǎng)距離帶式輸送機(jī)運(yùn)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(shí)物仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái). 開(kāi)展帶式輸送機(jī)運(yùn)行優(yōu)化控制實(shí)驗(yàn), 主要實(shí)驗(yàn)內(nèi)容有兩個(gè): 暫態(tài)安全性實(shí)驗(yàn)和穩(wěn)態(tài)經(jīng)濟(jì)性實(shí)驗(yàn).

　　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(dòng)前期, 各微元段帶速變化幅值較大, 啟動(dòng)不穩(wěn)定, 加速度超過(guò)帶式輸送機(jī)的所允許的范圍. 在啟動(dòng)時(shí), 遠(yuǎn)超最大緊側(cè)張力, 存在輸送帶打滑風(fēng)險(xiǎn). 驅(qū)動(dòng)滾筒處張力瞬時(shí)變化, 其中, 虛線為上下限, 在前 10 s, 驅(qū)動(dòng)滾筒處瞬時(shí)張力變化幅度大, 遠(yuǎn)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(guò)速度調(diào)節(jié), 使帶式輸送機(jī)填充率達(dá)到 99%~100%, 最大化利用帶式輸送機(jī)的運(yùn)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(guò)速度調(diào)節(jié), 最大化輸送帶填充率, 達(dá)到了一定的節(jié)能效果. 在整個(gè)仿真過(guò)程中, 數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化控制節(jié)能率達(dá)到了 13.87%.綜上所述, 數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的運(yùn)行優(yōu)化方法不但能夠通過(guò)設(shè)定暫態(tài)帶速, 保證帶式輸送機(jī)在變速過(guò)程的安全運(yùn)行, 而且能夠通過(guò)穩(wěn)態(tài)帶速的設(shè)定, 充分利用帶式輸送機(jī)的運(yùn)輸能力, 最大化輸送帶填充率. 與傳統(tǒng)模式相比, 在運(yùn)輸同等量物料的情況下,數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的運(yùn)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(jī)運(yùn)行的有效性和經(jīng)濟(jì)性.

　　數(shù)字論文范例：城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)演化及防范對(duì)策研究

　　5 總結(jié)

　　本文提出了數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的長(zhǎng)距離帶式輸送機(jī)運(yùn)行優(yōu)化方法, 解決長(zhǎng)距離帶式輸送機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的能源浪費(fèi)和潛在風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題. 主要貢獻(xiàn)為: 1) 提出了數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的長(zhǎng)距離帶式輸送機(jī)運(yùn)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(dòng)力學(xué)模型, 與物料流動(dòng)態(tài)模型和動(dòng)態(tài)能耗模型共同組成了帶式輸送機(jī)數(shù)字孿生模型;3) 提出了數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的帶式輸送機(jī)運(yùn)行優(yōu)化方法, 設(shè)定帶式輸送機(jī)穩(wěn)態(tài)、暫態(tài)運(yùn)行帶速, 形成可行的帶速設(shè)定曲線. 本文利用半實(shí)物仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提方法的可行性和有效性. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的運(yùn)行優(yōu)化方法能夠保證帶式輸送機(jī)安全運(yùn)行, 提高了輸送帶填充率, 實(shí)現(xiàn)帶式輸送機(jī)節(jié)能高效運(yùn)行. 本文基于數(shù)字孿生技術(shù)的優(yōu)化控制策略對(duì)于復(fù)雜裝備和工業(yè)系統(tǒng)的運(yùn)行優(yōu)化有一定借鑒意義.

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　　作者：楊春雨 1 卜令超1 陳 斌 1

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