WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 |

Принцип выбора оптимальной производительности ЭАК заключается в следующем: первоначально рассчитываем по имитационной модели, описанной в предыдущем разделе, необходимое количество автосамосвалов на каждый забой, потом начинаем изменять выходные параметры, то есть изменять значения коэффициента обеспеченности забоя автотранспортом. В случае, если результат автоматического расчета нас не удовлетворяет, мы начинаем в интерактивном режиме менять главные параметры – грузоподъемность автомобиля, меняя малогрузоподъемные на более грузоподъемные, перераспределяем автомобили по забоям, применяя продукционные правила.

Основные продукционные правила оценки мнения эксперта состоят в том, что итерации ЧМП процедур повторяются до тех пор, пока не будет найдено оптимальное решение, характеризующееся достижением следующих условий:

  1. Диапазон значений коэффициента обеспеченности забоя автотранспортом для всех забоев определяется экспертом исходя из его опыта, с учетом ограничения, суть которого состоит в том, что данный коэффициент стремится к единице, но не превышает ее.
  2. Ограничения, накладываемые на распределение автотранспортных средств по забоям, определяются наличием этих средств, ранжированных по грузоподъемности, количеству, их техническим характеристикам.

3. Следующий результат расчета производительности ЭАК должен быть максимально приближен к фактическому результату, полученному в схожих горнотехнических условиях.

4. Суммарная производительность автотранспортных средств внутри ЭАК не должна превышать максимальную производительность экскаватора в данном забое.

Вышеприведенные продукционные правила выполняются в результате прямой ЧМП (по классификации Ларичева О.И.).

Предлагаемая ЧМП состоит в следующем:

  1. Эксперт принимает решение по распределению автосамосвалов по забоям на основании последнего недельно-суточного плана-графика работы ЭАК, заданий обогатительной фабрики по объему и качеству поставляемого сырья, недельно-суточным технологическим планам разработки месторождения.
  2. Выбранный вариант распределения оценивается с помощью имитационной модели, представленной в предыдущем разделе.
  3. Результаты оценки определяют перечень забоев, не удовлетворяющих условиям продукционного правила, а также нарушения планового задания поставки сырья на обогатительную фабрику.
  4. Эксперт изучает результаты моделирования и вносит поправки в исходные данные до тех пор, пока условие продукционного правила не будет выполнено.
  5. В случае выполнения условий продукционных правил эксперт получает наиболее оптимальный план по заданным критериям.

Сущность продукционного правила, обеспечивающего корректировку изменения условий эксплуатации ЭАК от неконтролируемых параметров, связанных с зависимостью производительности экскаваторов от состояния взорванной горной массы, от производительности автосамосвалов и состояния автодорог по степени технической готовности с учетом фактического износа и пр. неконтролируемых факторов, состоит в следующем: если фактические значения показателей, которые отличаются от плановых, связаны с простоями оборудования и не связаны с внешними условиями (состоянием дорог, забоев и пр.), в базу знаний они не попадают. Таким образом, производится фильтрация данных по степени влияния на величину производительности ЭАК.

Влияние перечисленных выше условий определяется как тренд изменений этих показателей на периодах, существенно превышающих период планирования работы ЭАК. Таким образом, изменение фактической производительности, существенно отличающейся от плановой, характеризуется как случайное событие и не учитывается при планировании работы ЭАК. Таким образом, согласно этому продукционному правилу, подобные отличия не регистрируются в базе знаний, а будут зарегистрированы в ней только после выявления закономерности проявления этих параметров.

Решение, достигаемое ЧМП, принимается в N-мерном пространстве признаков (факторов), определяющих производительность ЭАК. Выбор решения производится экспертом на основе своих гештальт-предпочтений (нем. gestalt - целостная форма, образ, структура) таким образом, чтобы оказаться в середине интервала значений каждого оцениваемого фактора.

Такой подход позволяет минимизировать вероятность невыполнения плана по любому из выбранных параметров.

Главным критерием пригодности информации о воздействии неконтролируемых параметров на производительность ЭАК, для занесения ее в базу знаний, является величина отклонения значения производительности комплекса от некоторого ее среднего значения, или так называемый «дрейф модели».

Примером дрейфа модели планирования работы ЭАК является ситуация, когда фактическая производительность ЭАК отличается от плановой на некоторую величину. Для учета дрейфа вносятся корректирующие поправки, которые заносятся в базу знаний и применяются в дальнейших расчетах. Описанная ситуация проиллюстрирована на рис. 6. На нем изображены зависимости полученных фактических показателей производительности ЭАК от планируемых. Каждая из зависимостей построена для фиксированного значения неконтролируемого фактора f1 и f2 соответственно.

Пояснение предлагаемого способа приведено на рис. 7. Пусть при первом расчете значение производительности ЭАК характеризуется точкой XВ1. Свойства объекта отражены в регулировочной характеристике, представленной кривой на рис. 7. Указанная характеристика получена без учета значений неконтролируемых возмущений и обеспечивает получение планового значения производительности ЭАК, которое характеризуется точкой A. С учетом косвенных признаков и интуитивного подхода эксперт предлагает значение величины производительности ЭАК, соответствующей точке B.

Рис. 6. Иллюстрация величины отклонения значения производительности комплекса (дрейф модели)

Рис. 7. Пояснение способа компенсации дрейфа модели производительности ЭАК

В момент ручной коррекции происходит запоминание базового значения производительности ЭАК QБ1, а также значения QА1. Вычисляется поправка относительно базового значения:

Q1 = QБ1 – QА1

При изменении контролируемых системой факторов алгоритм рассчитывает новое значение производительности QА2 и вычисляется поправка:

Q2 = QА1 – QА2

Уточненное значение производительности ЭАК в каждый момент времени вычисляется по формуле:

Q2 = QБ1 - Q1 - Q2

При появлении дрейфа модели, что проявляется в систематическом отклонении фактического значения производительности ЭАК от планового значения или при резком изменении неконтролируемых параметров, эксперт инициирует новый расчет базового значения (точка С) производительности ЭАК. За отправную точку расчета принимается базовое значение QБ2, и повторяется описанная выше процедура вычисления управляющего воздействия.

При построении структуры и алгоритма экспертной системы для планирования работы ЭАК принимаем блочно-аналого­вую схему (рис. 8), представляющую собой совокупность этапов планирования, которые подтвердили свою эффектив­ность в процессе планирования работы ЭАК на данном предприятии. То есть структура ЭС представляется как бы мозаикой, частичками которой являются решения, апробированные в схо­жих горно-геологических условиях. В последующем эти решения доводятся до полного соответствия условиям конкретной планируемой смены.

Рис. 8. Структурная блочно-аналоговая схема ЭС планирования работы ЭАК

В частности, применительно к погрузочно-транспортному процессу ОГР, суть экспертного блочно-аналогового метода планирования работы ЭАК состоит в формировании базы знаний о типовых (для данного карьера) условиях погрузки и транспортирования горной массы, типах экскаваторов и транспортных средств, их техническом состоянии, режиме работы, продолжительности погрузочно-транспортных операций и производительности комплексов.

На основе этой базы данных мы получаем возможность прогнозирования производительности экскаваторов и автосамосвалов в сходных горнотехнических условиях. При отсутствии таких данных расчет производительности и потребности в количестве транспортных средств для выполнения планируемого объема работ осуществляется по разработанной методике.

Опытно-промышленная проверка методики планирования работы ЭАК на базе экспертных систем на комбинате ОАО «Ураласбест»

Выполненные исследования являются научной основой для разработки регламента работы экспертной системы планирования работы ЭАК. Предлагаемый регламент предусматривает два взаимосвязанных этапа:

На первом этапе производится анализ конкретных условий эксплуатации и использования рабочего времени компонентов ЭАК. Организуются и производятся опытно-экспериментальные исследования производительной работы экскаваторов и автосамосвалов. Устанавливаются исходные регрессионные зависимости основных параметров работы ЭАК от горнотехнических условий эксплуатации и базовые значения подготовительно-заключительных операций. На основе этого разрабатывается имитационная модель погрузочно-транспортного процесса и корректирующие коэффициенты, учитывающие отклонения фактических условий от оптимальных.

Второй этап – это непосредственно расчет, на основе результатов предыдущего этапа, оптимальной производительности ЭАК в конкретных условиях карьера. Полученный результат расчета корректируется до максимально точного значения производительности с применением человеко-машинных процедур. По достижении максимально приемлемого результата производится адаптация полученного значения производительности ЭАК с применением корректирующих коэффициентов из базы знаний экспертной системы к конкретным горнотехническим условиям. Полученный окончательный результат заносится в базу знаний и учитывается при расчете производительности ЭАК на следующую смену.

На основе опытно-промышленной проверки методики планирования работы ЭАК в практических условиях карьера можно ответить на ряд вопросов, связанных с применением метода для целей планирования работы ЭАК с максимально возможной точностью и сходимостью результатов планирования с фактическими результатами работы комплекса и организацией погрузочно-транспортных работ, а именно:

а) определение точности и надежности результатов расчета производительности ЭАК в зависимости от влияющих факторов;

б) работоспособность и надежность предложенного алгоритма и программ;

в) возможности и особенности информационного обеспечения.

Расчеты производились в течение 30 смен на персональной ЭВМ параллельно с традиционным планированием работы ЭАК. Составление и отладка программ осуществлялись совместно с сотрудниками вычислительного центра комбината ОАО «Ураласбест». Результаты расчетов сравнивались с плановыми заданиями рудоуправления (нарядом на экскаватор и заявочным количеством автосамосвалов) и фактическими значениями.

Апробация программы проводилась в отделе главного технолога по товарно-транспортным накладным, фиксирующим работу ЭАК в карьере за месяц работы карьера. В результате установлено (табл. 3), что запланированные показатели отличаются от фактически реализованных согласно товарно-транспортным накладным, в среднем на 5 – 15 %; фактические от плановых на фактически реализованные условия на 3 – 5 %; плановые на предполагаемые условия от плановых на фактически реализованные 5 – 8 %.

Таблица 3

Результаты апробации методики планирования работы ЭАК

Название показателя

Среднее отклонение

факта от плана, %

плана от факта по фактическим условиям, %

плана от плана по фактическим условиям, %

1. Количество автосамосвалов на линии

7

3

4

2. Производительность автосамосвалов

13,5

8,2

11

3. Производительность экскаваторов

9

7

6

4. Производительность работы ЭАК

15

5

12

5. Продолжительность простоев

15

5

13

Сравнительный анализ результатов опытно-промышленной оценки

и экономическая эффективность результатов внедрения

С целью определения эффективности работы экспертной системы планирования работы ЭАК проводился сравнительный анализ выполнения сменных и недельно-суточных объемов погрузочно-транспортных работ комбината ОАО «Ураласбест» до и после внедрения экспертной системы.

В табл. 4 приведены результаты планирования, фактической работы по плану и оптимизация факта по плану для смены «Б» от «05» июня 2003 года.

Как показал анализ, прирост производительности горно-транспортного оборудования в результате применения при планировании погрузочно-транспортных работ экспертной системы планирования работы ЭАК составляет 10-15 %. В тоже время, наблюдается снижение материально-технических затрат на эксплуатацию ЭАК в пределах 8-18 %.

Из табл. 4 следует, что объем перевозок был выполнен фактически на 97 % от запланированных показателей.

Pages:     | 1 | 2 || 4 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»