一种铲运机高精度动态智能称重系统的制作方法

本发明涉及称重技术领域，特别是指一种铲运机高精度动态智能称重系统。

背景技术：

铲运机主要是指面向金属矿山的采矿铲装设备，是金属矿山关键装备之一。金属矿山的无人化、智能化是当前行业的发展趋势，铲运机在铲装过程中实现对料石的自动称重是实现无人化、智能化采矿的一个重要体现。

由于铲运机工作机构(多为反转六杆机构)的复杂性以及工作环境的恶劣，目前国外铲运机自称重系统对过程操作存在较多限制，动态测量精度不理想，主要采用静态称重系统，即在特定采集区域的固定位置获取数据进行测量计算，该系统虽然精度高，但存在车辆滞留、信息滞后以及人员误操作等缺点，极大的影响生产效率。

国内矿山对铲运机自称重系统应用的研究较少，主要集中在以下两个方面：(1)测量方式及信号后处理；(2)称重模型的研究。前者研究主要表现在：多采用测量动臂油压、动臂举升角或举升油缸伸出杆行程的方式计算料石重量，其中对采集信号的传输、滤波、转换等方面进行了研究，并搭建了针对测量方式和信号输送及处理的静态或动态称重系统；后者研究主要表现在：在传统简化模型的基础上进行了修正，主要对动态测量时由于时变、非线性、惯性冲击等多种系统及环境随机因素的干扰导致称重精度严重不足等问题，进行了对工作机构速度、加速度、惯性力等动态因素修正补偿方面的研究。然而迄今为止，上述研究技术仅限在试验阶段，静态和动态称重精度仍旧不理想，且鲁棒性较差。

目前，上述称重系统存在问题的原因主要在于三个方面：(1)称重模型不精确；(2)测量方式不全面；(3)数据后处理方式不准确。关于(1)目前国内外的称重模型过于简化，并未考虑载荷偏置导致的翻转油缸作用力、载荷的动态特性以及工作路面的倾斜误差，例如载荷重心存在向前或向后偏移100mm，理论计算表明，其引起的称重误差最高可达2％，因此建立精准的称重模型很重要；关于(2)目前国内外测量方式多采用仅测量动臂油压、举升角或油缸伸出杆行程的方式计算重量，而忽略测量翻转油缸油压和行程，以及工作面的倾角；关于(3)目前国内外仅仅将采集信号进行滤波、转换等处理后输入称重模型进行计算，并未对数据进行基于自适应等优化算法的学习处理，不能实现对系统及环境动态扰动导致称重误差的实时修正，且不能给予操作者基于载荷状态信息的科学决策。

技术实现要素：

本发明为克服目前铲运机称重系统的称重模型不精确、测量方式不全面、动态测量精度低、以及数据处理结果适应性差等缺点，提供一种铲运机高精度动态智能称重系统，具有测量方式全面简便、称重模型精确、具备自学习和决策功能等优点，可实现铲运机对料石的高精度、动态、智能的称重。

该系统包括传感器模块、控制器模块、数据通讯模块、上位机、执行模块，传感器模块包括直线位移传感器、举升油缸大小腔体油压传感器、翻转油缸大小腔体油压传感器和倾角传感器，直线位移传感器、举升油缸大小腔体油压传感器和翻转油缸大小腔体油压传感器安装于铲运机工作机构的举升油缸和翻转油缸，倾角传感器安装于前车体车架，控制器模块接收来自传感器模块的数据，控制器模块处理后通过数据通讯模块与上位机进行通讯，上位机包括称重模型模块、自学习模块、决策模块和显示模块。

传感器模块具有滤波功能，直线位移传感器有两个，分别安装在铲运机工作机构举升油缸和翻转油缸上，用于测量举升油缸和翻转油缸伸出杆的位移。

举升油缸大小腔体油压传感器有两个，分别安装在铲运机工作机构举升油缸大油腔和小油腔上，用于测量举升油缸的油压。

翻转油缸大小腔体油压传感器有两个，分别安装在铲运机工作机构翻转油缸的大油腔和小油腔上，用于测量翻转油缸的油压。

直线位移传感器采用拉杆式位移传感器、拉线式位移传感器、磁致伸缩位移传感器、激光位移传感器等中的一种。

倾角传感器采用双轴倾角传感器，用于测量工作路面的横向和纵向作业面的倾角。

控制器模块采用plc控制器，具有接收和处理来自传感器模块的数据、通过数据通讯模块与上位机通讯和输出指令信号功能。

数据通讯模块具有实现所述控制器与所述上位机通讯的功能。

称重模型模块包括称重数学模型程序，称重数学模型为考虑载荷偏置、载荷动态特性、翻转油缸作用效果以及工作路面影响的精确动态数学模型，可计算出载荷状态数据，即可计算出载荷重量、载荷重心正或负偏置以及载荷重心偏置位置，称重数学模型为：

其中：m为载荷重量；s为载荷重心偏置位移；pl1、pl2、pt1、pt2分别为举升油缸大油腔油压、举升油缸小油腔油压、翻转油缸大油腔油压和翻转油缸小油腔油压；δll、δlt、分别为举升油缸伸出杆的位移、举升油缸伸出杆的速度、举升油缸伸出杆的加速度、翻转油缸伸出杆的位移、翻转油缸伸出杆的速度和翻转油缸伸出杆的加速度；α、β分别为铲运机工作路面的横向、纵向作业面的倾角；ki为系统参数(工作机构各部件重量、结构尺寸和相对位置等)的修正系数，可通过第一次标定确定ki⁽⁰⁾，之后每次作业周期再通过自学习模块进行实时修正获得ki⁽ⁿ⁾；若即可获得精确的静态称重数学模型。

自学习模块包括基于自学习算法的程序，具有将所述称重模型模块提供的载荷状态数据结合来自外部的载荷实测数据通过优化算法进行学习计算，实时修正模型参数获得高精度称重数据的功能。

决策模块包括将数字信息转换为决策语句的程序，具有将所述自学习模块计算的高精度称重数据决策化处理的功能，控制台可依据决策下达转斗、举升等操作指令至所述控制器模块。

显示模块具有打印显示称重状态数据和决策语句的功能。

执行模块具有将所述控制器指令信号执行实施的功能。

该系统工作时，控制器模块将来自传感器模块的数据处理后输送至上位机的称重模型模块进行计算，自学习模块将计算的料石重量状态数据结合外部数据进行学习处理，并将计算结果和决策显现，控制台将决策指令下达至控制器模块，最后执行模块执行来自控制器模块的指令信号，实现铲运机对料石的高精度、动态、智能的称重。

本发明的上述技术方案的有益效果如下：

上述方案中，通过将可用数据输送至上位机称重模型模块进行计算，自学习模块将计算的料石重量等状态数据结合外部数据进行学习处理，并将计算结果和决策显现，控制台将决策指令下达至控制器，最后执行模块执行来自控制器的指令信号这一过程，能解决目前称重系统模型不精确、测量方式不全面、动态测量不准确以及没有具备学习功能的科学决策等一系列导致称重不准确带来的实际问题，可实现铲运机对料石的高精度、动态、智能的称重，并推动矿山装备无人化、智能化作业的发展。

附图说明

图1为本发明的铲运机高精度动态智能称重系统结构示意图；

图2为本发明的铲运机高精度动态智能称重系统原理图。

其中：1-直线位移传感器；2-举升油缸大小腔体油压传感器；3-翻转油缸大小腔体油压传感器；4-倾角传感器；5-控制器模块；6-数据通讯模块；7-显示模块；8-上位机；9-决策模块；10-自学习模块；11-称重模型模块；12-执行模块。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

本发明提供一种铲运机高精度动态智能称重系统。

如图1所示，该系统包括传感器模块、控制器模块5、数据通讯模块6、上位机8、执行模块12，传感器模块包括直线位移传感器1、举升油缸大小腔体油压传感器2、翻转油缸大小腔体油压传感器3和倾角传感器4，直线位移传感器1、举升油缸大小腔体油压传感器2和翻转油缸大小腔体油压传感器3安装于铲运机工作机构的举升油缸和翻转油缸，倾角传感器4安装于前车体车架，控制器模块5接收来自传感器模块的数据，控制器模块5处理后通过数据通讯模块6与上位机8进行通讯，上位机8包括称重模型模块11、自学习模块10、决策模块9和显示模块7。

在具体设计过程中，传感器模块具有滤波等功能，包括两个直线位移传感器1、四个油压传感器(两个举升油缸大小腔体油压传感器2和两个翻转油缸大小腔体油压传感器3)和一个倾角传感器4。

直线位移传感器1采用拉杆式位移传感器。

两个直线位移传感器1分别安装于铲运机工作机构举升油缸和翻转油缸的内部或外部，用于测量举升油缸和翻转油缸伸出杆的位移。

两个举升油缸大小腔体油压传感器2和两个翻转油缸大小腔体油压传感器3分别安装于铲运机工作机构举升油缸和翻转油缸的大油腔和小油腔内部或外部，用于测量举升油缸和翻转油缸的油压。

倾角传感器4采用双轴倾角传感器，安装于前车体车架，用于测量工作路面的横向及纵向作业面的倾角。

控制器模块5可采用plc控制器，具有接收和处理来自所述传感器模块的数据、通过数据通讯模块6与上位机8通讯、以及输出指令信号等功能。

数据通讯模块6具有实现控制器模块5与上位机8通讯的功能。

上位机8包括称重模型模块11、自学习模块10、决策模块9和显示模块7。

称重模型模块11包括称重数学模型程序，数学模型为：

其中：m为载荷重量；s为载荷重心偏置位移，通过所述位移量可确定载荷属于正或负偏置；pl1、pl2、pt1、pt2分别为举升油缸和翻转油缸大小腔油压；δll、δlt、分别为举升油缸和翻转油缸伸出杆的位移、速度和加速度；α、β分别为铲运机工作路面的横向、纵向作业面的倾角；ki为各系统参数(工作机构各部件重量、结构尺寸和相对位置等)的修正系数，可通过第一次标定确定ki⁽⁰⁾，之后每次作业周期再通过自学习模块进行实时修正获得ki⁽ⁿ⁾；若即可获得精确的静态称重数学模型。

自学习模块10包括基于自学习算法的程序，具有将称重模型模块11提供的载荷状态数据结合来自外部的载荷实测数据通过优化算法进行学习计算，实时修正模型参数获得高精度称重数据的功能。

决策模块9包括将数字信息转换为决策语句的程序，具有将自学习模块10计算的高精度称重数据决策化处理的功能，控制台可依据决策下达转斗、举升等操作指令至控制器模块5。

显示模块7具有打印显示称重状态数据和决策语句的功能。

执行模块12具有将控制器模块5指令信号执行实施的功能。

本发明实施例通过将可用数据输送至上位机8的称重模型模块11进行计算，自学习模块10将计算的料石重量等状态数据结合外部数据进行学习处理，并将计算结果和决策显现，控制台将决策指令下达至控制器模块5，最后执行模块12执行来自控制器模块5的指令信号这一过程，能解决目前称重系统模型不精确、测量方式不全面、动态测量不准确以及数据处理结果适应性差等缺点，可实现铲运机对料石的高精度、动态、智能的称重，并推动矿山装备无人化、智能化作业的发展。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。