Идентификация технологических операций одноковшовых экскаваторов по вектору состояния электротехнического комплекса главных приводов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.09.03, кандидат наук Корюков, Александр Андреевич

• Корюков, Александр Андреевич
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Корюков, Александр Андреевич

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение

1 Современное состояние исследований в области распознавания технологических операций одноковшового экскаватора

1.1 Описание объекта исследования

1.2 Общие сведения из теории распознавания образов

1.3 Последовательность построения системы распознавания

1.3.1 Определение первоначальной совокупности признаков

1.3.2 Формирование априорного алфавита классов

1.3.3 Разработка априорного словаря признаков

1.3.4 Описание классов

1.3.5 Разбиение признакового пространства на области и разработка алгоритмов распознавания

1.3.5.1 Постановка задачи

1.3.5.2 Вероятностные методы распознавания

1.3.5.3 Логические методы распознавания

1.3.5.4 Структурные методы распознавания

1.3.5.5 Инструменты искусственного интеллекта

1.3.6 Выбор алгоритма распознавания

1.3.7 Рабочие алфавит классов и словарь признаков

1.3.8 Выбор алгоритма управления системой распознавания

1.4 Идентификация элементов рабочего цикла одноковшового экскаватора

1.5 Требования, предъявляемые к системе распознавания

1.6 Цели и задачи работы

2 Выбор достаточной по сложности модели электропривода

2.1 Влияние качества управления приводом на качество распознавания

2.2 Типовые структуры систем управления главными электроприводами

одноковшовых экскаваторов

2.2.1 Обзор систем управления электроприводом отечественных одноковшовых экскаваторов

2.2.2 Системы управления экскаваторным электроприводом постоянного тока

2.2.3 Системы управления экскаваторным электроприводом переменного тока

2.3 Анализ влияния изменения параметров привода на показатели распределения значений координат электропривода

2.3.1 Описание эксперимента

2.3.2 Электропривод постоянного тока

2.3.3 Электропривод переменного тока

2.4 Выводы

3 Математическое описание электромеханической системы главных

приводов карьерного экскаватора

3.1 Структура модели

3.2 Модель системы главных приводов

3.3 Кинематическая модель механизма

3.4 Вычисление наклона поворотной платформы

3.5 Определение положения ковша

3.6 Моделирование наполнения и разгрузки ковша

3.7 Вычисление статических усилий

3.8 Формирование сигналов задания скорости

3.8.1 Позиционирование рабочего органа

3.8.2 Контур регулирования положения

3.8.3 Управление процессом копания

3.9 Характерные точки траектории перемещения ковша во время рабочего

цикла

3.10 Выводы

4 Моделирование рабочего цикла на ЭВМ

4.1 Общие сведения

4.2 Моделирование технологических операций

4.2.1 Задание параметров электротехнического комплекса экскаватора и условий внешней среды

4.2.2 Интегрирование дифференциальных уравнений

4.2.3 Преобразование внешней цилиндрической системы координат

4.2.4 Определение положения рабочего оборудования с использованием инструментов искусственного интеллекта

4.2.5 Использование технологии параллельных вычислений

4.3 Результаты имитационного моделирования

5 Алгоритм распознавания

5.1 Формирование априорного алфавита классов

5.2 Описание априорной совокупности данных

5.3 Формирование априорного словаря признаков

5.4 Выбор метода распознавания

5.5 Математическое описание алгоритма распознавания

5.5.1 Цепь Маркова с дискретным временем

5.5.2 Цепь Маркова с непрерывным временем

5.5.3 Классификация наблюдаемого образа

5.6 Описание априорного алфавита классов на языке априорного словаря признаков

5.6.1 Определение элементов Q-матрицы

5.6.2 Оценка функций плотности распределения вероятности значений вектора признаков

5.7 Рабочий словарь признаков

5.8 Выводы

Заключение

Список литературы

Приложение А (справочное) Параметры моделирования рабочего цикла

Приложение Б (справочное) Описание функций моделирования рабочего

цикла

Приложение В (справочное) Плотность распределения вероятностей

значений признаков для распознаваемых классов

Приложение Г (справочное) Подтверждение качественного соответствия

результатов имитационного моделирования экспериментальным данным

Справка об использовании результатов диссертации

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Идентификация технологических операций одноковшовых экскаваторов по вектору состояния электротехнического комплекса главных приводов»

ВВЕДЕНИЕ

Согласно рейтингам FT Global 500 уровень рыночной капитализации горнодобывающей промышленности в 2011 году занял пятое место среди других секторов глобальной экономики, уступив лишь банковскому, нефтегазовому, фармацевтическому и компьютерному секторам, что по сравнению с показателями предыдущих лет позволяет говорить об укреплении значимости горнодобывающей промышленности в мировой экономике [1]. При этом наибольшую роль играют уголь, медь и железная руда, на которые в 2010 году пришлось 63 % всей выручки в этом секторе [2].

Сложившаяся ситуация дает Российской Федерации высокий потенциал экономического роста и индустриального развития. Это обусловлено тем, что около 70 % российского экспорта приходится на ресурсы и минеральное сырье, кроме того, Россия является мировым лидером по количеству видов добываемых минеральных ресурсов [3].

Одной из тенденций развития мировой горной промышленности является ориентация данной отрасли на открытый способ разработки, на долю которого сегодня приходится более 70% общего объема добычи полезных ископаемых в мире [4]. Российская Федерация в этом отношении не является исключением. Так, доля открытой добычи железной руды на ее территории в 2004 году составила 92,5 % с сохранением тенденции повышения ее удельного веса [5], а с 2011 года намечено увеличение добычи угля и его доли в топливно-энергетическом балансе России, при этом планируется увеличение удельного объема открытого способа добычи 65 до 80% [6].

Актуальной для горных предприятий является задача повышения объёма добычи полезных ископаемых. Поэтому к эффективности использования выемочно-транспортного комплекса предприятия предъявляются повышенные требования [7]. С этой целью разрабатываются информационные системы одноковшовых экскаваторов, основное назначение которых - получение, обработка, сохранение и

передача информации о функционировании основных систем экскаватора в процессе эксплуатации, которая представляет непосредственный интерес при управлении открытыми горными работами [8, 9].

В первую очередь такие системы позволяют вести учёт продолжительности основных и вспомогательных технологических операций экскаватора, а также отдельных элементов рабочего цикла и по этим данным вычислять показатели эффективности использования технологического оборудования предприятия. Оперативное получение такой информации даёт возможность своевременной оптимизации технологического процесса добычи полезного ископаемого с целью максимально эффективного и полного использования технологического комплекса, как производственного ресурса предприятия [10].

Во-вторых, большой практический интерес представляет учет производительности экскаватора по горной массе [11]. В настоящее время эксплуатирующие организации заинтересованы в оборудовании своих экскаваторов системой измерения массы породы в ковше. Это, в частности, обусловлено повышением эффективности использования транспортных средств предприятия в результате оптимизации их загрузки [12, 13]. Кроме того, информация об интегральной производительности экскаватора в течение смены обеспечивает повышение производительности экскаватора и коэффициента его использования за счёт большей мобилизации машиниста и выбора оптимальных приемов работы [14]. Однако система взвешивания горной массы в ковше может функционировать только в комплексе с системой выделения элементов рабочего цикла [15, 16], более того: точность измерения массы породы в ковше обуславливается как точностью выделения статического тока, так и точностью выделения элементов рабочего цикла. Это связано с тем, что при учете количества отгруженной горной массы необходимо использовать показания системы весоизмерения в момент поворота экскаватора на выгрузку. В другие моменты времени эти показания будут некорректными.

Таким образом, становится очевидным, что основой информационных

систем одноковшовых экскаваторов является система распознавания (идентификации) технологических состояний одноковшового экскаватора.

Информации о текущем технологическом состоянии экскаватора позволяет создавать системы полной или частичной автоматизации его рабочего цикла. Интерес к этой теме проявляется как со стороны отечественных, так и зарубежных ученых [17, 18]. Процесс черпания характеризуется множеством случайных факторов, поэтому его автоматизация возможна только в теории на однородном идеальном забое. На практике же на сегодняшний день эта задача является неразрешимой, и процесс черпания остается прерогативой машиниста [19], так как описывается множеством факторов, носящих случайный характер. Автоматизация операций транспортирования рабочего органа вполне возможна и является актуальной научной задачей, что подтверждается работами [8, 20, 21, 22, 23]. Однако, для этого необходимо взаимодействие системы позиционирования ковша с системой распознавания элементов рабочего цикла экскаватора. Поэтому для реализации и корректной работы системы автоматизации элементов рабочего цикла необходимо, в частности, улучшать качественные показатели работы системы их идентификации.

Таким образом, разработка системы идентификации технологических операций одноковшового экскаватора для открытых горных работ, позволяющей расширить его технологические возможности и повысить эффективность его эксплуатации составляет актуальную научную задачу, имеющую важное практическое значение. Решение этой задачи может быть получено путем использования информации о текущем состоянии электротехнического комплекса взаимосвязанных электромеханических систем главных приводов экскаватора.

На сегодняшний день вопросы идентификации технологических операций одноковшового экскаватора отражены в работах Л. Д. Певзнера, А. Л. Карякина, И. С. Бобина, А. Г. Бабенко, Тайзар Линн, Дуань Хунмэй и других ученых. Авторы этих работ показали возможность решения рассматриваемой задачи путем применения статистических (вероятностных) методов распознавания, теории информации,

нечетких множеств, искусственного интеллекта и других инструментов. При этом вероятность правильного распознавания различными методами составляет от 95 до 97%. Результаты этих исследований позволяют определить алфавит состояний, представляющих наибольший практический интерес и набор исходных данных, обеспечивающий высокое качество распознавания, а также требования, предъявляемые к современной системе идентификации технологических состояний одноковшового экскаватора.

Целью диссертационной работы является повышение показателей эффективности эксплуатации электротехнического комплекса одноковшового экскаватора на основе новых методик идентификации выполняемых экскаватором технологических операций по вектору переменных электромеханических систем главных электроприводов.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи.

1. Математическое описание взаимосвязанных электромеханических систем главных электроприводов карьерного экскаватора при выполнении им рабочего цикла, учитывающее изменение угла наклона поворотной платформы и нелинейности геометрии рабочего оборудования.

2. Разработка комплексной динамической модели электротехнического комплекса карьерного экскаватора, системы управления взаимосвязанными электромеханическими системами, горно-геологических и горно-технологических условий его эксплуатации, ориентированной на использование векторно-матричных операций.

3. Выбор признаков для идентификации технологических операций одноковшового экскаватора.

4. Выбор и обоснование методики распознавания технологических операций одноковшового экскаватора по вектору состояния его электротехнического комплекса, учитывающей последовательность выполняемых технологических операций.

5. Разработка программ бортовой ЭВМ для распознавания технологических

операций одноковшового экскаватора по вектору наблюдаемых координат взаимосвязанных электромеханических систем главных приводов.

6. Оценка показателей качества идентификации предлагаемой системы распознавания.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Новая методика идентификации технологических операций одноковшового экскаватора по вектору состояния электротехнического главных приводов основана на объединении вероятностных методов теории принятия решений и математического аппарата цепей Маркова с непрерывным временем.

2. Математическое описание геометрии рабочего оборудования карьерного экскаватора, используемое для вычисления нагрузок на электропривод, не имеет точек разрыва второго рода в области допустимых значений аргументов и основано на представлении характерных точек геометрическими векторами во взаимосвязанных системах координат.

3. Комплексная векторно-матричная динамическая модель электротехнического комплекса, горно-геологических и горно-технологических условий его эксплуатации, управления электромеханическими системами учитывает пространственный наклон ходовой тележки, изменение параметров электропривода и нелинейности геометрии рабочего оборудования.

Теоретическая значимость работы заключается в следующем:

1. Новая методика идентификации состояний сложных технологических и электротехнических комплексов, учитывающая автокорреляцию состояний согласно теории цепей Маркова, позволяет повысить точность вероятностных методов распознавания образов. Вероятность правильной идентификации технологических операций одноковшового экскаватора по вектору состояния его электротехнического комплекса на тестовом множестве, состоящем из 100 циклов экскавации (34747 наблюдений), составила 98,6 %.

2. Математическое описание геометрии рабочего оборудования карьерного экскаватора позволяет решить задачи определения массы породы в ковше и расчета

статических нагрузок на электроприводы подъёма и напора в векторно-матричной форме.

3. Комплексная динамическая модель взаимосвязанных электромеханических систем главных электроприводов карьерного экскаватора учитывает характерные нелинейности геометрии рабочего оборудования, пространственный наклон ходовой тележки и изменение параметров электропривода.

4. Определены функциональные зависимости длины подъёмного каната, вылета рукояти и желаемого положения рабочего органа карьерного экскаватора в абсолютной цилиндрической системе координат, учитывающие изменение точки схода подъёмного каната с головных блоков и вращение седлового подшипника, и используемые для вычисления задающих воздействий в системе управления главными электроприводами.

5. Определена степень влияния температуры обмоток приводного двигателя и изменения суммарного момента инерции электропривода на вероятностное описание технологических операций карьерного экскаватора.

Практическая значимость работы заключается в следующем:

1. Применение разработанных алгоритмов в бортовых информационных системах контроля показателей работы экскаватора позволяет получать оперативную информацию, необходимую для эффективного управления предприятием.

2. Математическое описание геометрии рабочего оборудования карьерного экскаватора вследствие учета существенных нелинейностей и пространственного наклона ходовой тележки обеспечивает повышение точности систем защиты рабочего оборудования от механических повреждений и точности определения массы породы в ковше в бортовых информационных системах экскаватора.

3. Параллельное выполнение вычислений при векторно-матричных операциях и применение искусственной нейронной сети в сочетании с методами оптимизации при решении нелинейной системы уравнений обеспечивают

повышение быстродействия вычислительных алгоритмов.

4. Совместное использование алгоритмов позиционирования ковша в абсолютной цилиндрической системе координат и распознавания технологических операций экскаватора позволяет автоматизировать выполняемые им транспортные операции, что, согласно проведённым исследованиям, обеспечивает увеличение его производительности по горной массе от 3 до 7 %.

Методология. В работе, кроме общих научных методов теоретического исследования, таких как абстрагирование, анализ, синтез, дедукция и символьное моделирование используются методы специальных областей знания: статистики, теории вероятностей, теоретической механики, электротехники, теории электропривода, а также имитационное моделирование.

Защищаемые научные положения:

1. Методика расчёта усилий в приводах подъёма и напора карьерного экскаватора, основанная на векторном описании геометрии рабочего оборудования во взаимосвязанных системах координат.

2. Комплексная векторно-матричная динамическая модель электротехнического взаимосвязанных электромеханических систем главных электроприводов карьерного экскаватора, позволяющая рассчитывать переходные процессы с учётом нелинейностей геометрии рабочего оборудования, угла стояния экскаватора, и изменения параметров электропривода.

3. Методика идентификации технологических операций одноковшового экскаватора по вектору состояния электротехнического комплекса главных приводов, учитывающая последовательность выполнения экскаватором технологических операций.

Обоснованность и достоверность полученных результатов обеспечивается корректным применением строго выверенных и прошедших апробацию научных методов, а также данными оценки расхождения результатов имитационного моделирования с экспериментальными данными. Относительное отклонение выборочных моментов тока и напряжения не превышает 9,8%. Относительная

погрешность предлагаемой методики идентификации на имитационной модели карьерного экскаватора при полном наборе переменных из априорного словаря признаков составила 1,4 %.

Апробация и внедрение результатов исследования. По материалам диссертации сделаны доклады на научно-промышленных симпозиумах «Уральская горная школа - регионам» в 2010, 2011, 2013 годах, VII Международной (VIII Всероссийской) научно-технической конференции по автоматизированному электроприводу в Иваново в 2012 году, научном симпозиуме «Неделя горняка-2013». По теме диссертации опубликовано десять научных работ, в том числе три статьи в изданиях из перечня ведущих рецензируемых научных журналов и изданий для опубликования основных научных результатов диссертаций.

В рамках работы создан программный комплекс «Моделирование работы экскаватора (Shovel Toolbox)», предназначенный для имитационного моделирования переходных процессов, происходящих в электромеханических системах главных приводов электрической прямой механической лопаты.

Теоретические результаты работы используются в курсе «Анализ и синтез систем управления электроприводов» при подготовке магистров по направлению 140400.68 «Электроэнергетика и электротехника».

Методы и алгоритмы определения положения ковша и распознавания технологических состояний одноковшового экскаватора использованы при проектировании информационных систем карьерных экскаваторов ЭКГ-12А и ЭКГ-18 производства ОАО «Уралмашзавод».

1 СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ РАСПОЗНАВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ ОДНОКОВШОВОГО ЭКСКАВАТОРА

1.1 Описание объекта исследования

Одноковшовый экскаватор является горной машиной циклического действия и предназначен для выемки горной породы из забоя и перемещения её в транспортное средство или в отвал [24]. Эти функции выполняются экскаватором в рабочем цикле, который состоит из четырех последовательно выполняемых технологических операций, называемых также элементами рабочего цикла: отделения породы от массива с одновременным её захватом рабочим органом (черпание), перемещения породы к месту разгрузки, разгрузки и транспортировки порожнего ковша к месту очередного черпания. Во время этих операций происходит соответственно наполнение ковша, поворот платформы экскаватора со стрелой и ковшом к месту разгрузки, опорожнение ковша и поворот платформы со стрелой и ковшом в забой [25]. Кроме того, в процессе эксплуатации экскаватора выполняются вспомогательные операции: выравнивание подошвы уступа, очистка ковшей и ходовой части от намерзшей и налипшей породы, зачистка кровли залежи от просыпей и недобора вскрыши, оборка откоса уступа, перемещение кабеля вслед за движущимся экскаватором и другие.

Выполнение технологических операций рабочего цикла возлагается на машиниста экскаватора, поэтому с точки зрения технологии ведения горных работ экскаватор можно представить инструментом, используемым машинистом для воздействия на горную породу, что проиллюстрировано на Рис. 1.1. Машинист, располагая информацией о текущем положении рабочего органа, степени его наполнения, конфигурации забоя, положении транспортного сосуда

V

Органы управления

V

V V

Состояния ЭТК Технологические операции

Рис. 1.1-Технологический процесс

(отвала), состоянии электромеханических систем (ЭМС) экскаватора, которую он получает визуально или с помощью специальных средств мониторинга, подает системе управления адекватные задающие воздействия через органы управления. Система управления, используя обратные связи, осуществляет управляющие воздействия на приводные двигатели, которые посредством механических трансмиссий передают движение рабочему органу - элементу конструкции, непосредственно взаимодействующему с горной породой. Через этот элемент также передаются возмущающие воздействия на электромеханические системы главных приводов со стороны внешней среды.

В соответствие с рассмотренной схемой каждая технологическая операция представляет собой множество взаимодействий рабочего органа с внешней средой, которые являются результатом работы машиниста экскаватора. Система распознавания должна обеспечивать идентификацию технологических операций без участия машиниста. Поэтому для неё экскаватор можно абстрактно

£ <—

Машинист

_

ЭМС привода поворота

ЭМС привода напора

ЭМС привода подъема

О л Ьо ШЬ

Система Двигатель Трансмиссия

управления

У V

Рабочий орган

Внешняя среда

У

представить сложным динамическим объектом, который переходит из одного состояния в другое. При этом состояние подразумевает множество значений вектора переменных рассматриваемого динамического объекта. Поскольку рабочий цикл, согласно приведенному выше описанию, представляет собой конечное множество технологических операций, то в контексте проблемы распознавания элементы рабочего цикла являются технологическими состояниями одноковшового экскаватора как динамического объекта.

Объектом исследования является электротехнический комплекс (ЭТК) взаимосвязанных электромеханических систем главных приводов электрического одноковшового экскаватора, к которым относятся приводы подъема, напора (тяги) и поворота. Этот комплекс также может быть абстрактно представлен динамическим объектом, состояние которого характеризуется угловыми скоростями вращения валов механизмов, значениями токов и напряжений в силовых цепях и другими переменными. Возвращаясь к описанию процесса взаимодействия экскаватора с горной породой, следует обратить внимание на то, что рабочий орган является звеном, через которое происходит взаимодействие электромеханических систем главных приводов экскаватора между собой и с внешней средой (см. Рис. 1.1). То есть совместная работа этих систем обеспечивает преобразование электрической энергии питающей сети в движение рабочего органа и вызывает взаимодействие экскаватора с внешней средой. При выполнении рабочего цикла результатом этих взаимодействий является выполнение рассмотренных выше технологических операций. Поэтому смена технологических состояний одноковшового экскаватора сопровождается изменением вектора переменных электромеханических систем главных приводов, который является частью вектора состояния экскаватора как динамического объекта. Таким образом, задача распознавания технологических операций электрического одноковшового экскаватора может быть решена с использованием информации о текущем состоянии его электротехнического

комплекса главных приводов, переменные вектора состояния которого легко доступны для измерения.

1.2 Общие сведения из теории распознавания образов

Выделение элементов рабочего цикла одноковшового экскаватора является частным случаем задачи распознавания образов и описывается теорией распознавания образов. Эта дисциплина начала формироваться в рамках кибернетики во второй половине 50-х годов XX века [26]. На сегодняшний день она имеет развитую теоретическую базу и нашла широкое применение в практической деятельности. Данный раздел кибернетики изучает теоретические основы и методы классификации и идентификации некоторых объектов, процессов и явлений, которые характеризуются конечным набором определенных свойств и признаков. В связи с этим создание искусственных систем распознавания образов является сложной теоретической и технической проблемой и относится к задачам искусственного интеллекта.

Процесс распознавания представляет собой преобразование некоторой входной информации о распознаваемом образе, объекте или явлении в решение о том, к какому классу отнести распознаваемый образ (Рис. 1.2).

Априорная информация подается на вход системы распознавания в виде упорядоченного набора некоторых переменных, называемых признаками и

X

со

х2

Система распознавания образов

со Е П

771

Рис. 1.2 - Процесс распознавания

характеризующих распознаваемый образ. Согласно терминологии [27], конечный упорядоченный набор переменных представляет собой вектор, поэтому значения признаков принято записывать в виде вектора:

где хш - вектор-столбец признаков, характеризующий образ а); хг, ...,х!я - значения признаков. Система распознавания преобразует эту входную информацию в заключение о принадлежности образа, описываемого вектором признаков (1.1), к какому-либо классу из множества

где 12 - множество классов;

П-р ...,ПМ - классы.

Множество (1.2) называется алфавитом классов и в нашем случае конечно.

Таким образом, техническая система распознавания образов в общем случае должна иметь измерительный комплекс, а также средства обработки и передачи данных.

Измерительный комплекс представляет собой совокупность средств сбора данных о значениях признаков, описывающих распознаваемый образ. В общем случае, этот комплекс состоит из средств прямого измерения значений признаков (датчиков) и интерфейса, по которому осуществляется прием входной информации системой распознавания. Однако, возвращаясь к нашему частному случаю, следует отметить, что значения некоторых интересующих нас координат могут быть получены не с датчиков непосредственно, а из системы управления главными электроприводами экскаватора или бортовой информационной системы. Поэтому датчиков может и не быть.

Средства обработки данных реализуют алгоритм распознавания. Кроме того, на них возлагается функция вычисления значений признаков, которые необходимы для распознавания, но не были получены от измерительного

(1.1)

П — {П^,...,

(1.2)

комплекса системы.

Средства передачи данных представляют собой некоторый интерфейс, по которому передаются результаты решения задачи распознавания рассматриваемой системой.

Таким образом, проблема распознавания не ограничивается разработкой алгоритмов распознавания, обеспечивающих минимум ошибок, а включает в себя ряд задач, которые должны быть решены в процессе проектирования и построения распознающих систем. Эти задачи четко сформулированы в источнике [26] и будут рассмотрены ниже.

1.3 Последовательность построения системы распознавания

1.3.1 Определение первоначальной совокупности

признаков

Первая задача заключается в определении множества признаков (независимых переменных, подаваемых на вход системы распознавания), характеризующих распознаваемые образы. Такими переменными могут быть значения токов и напряжений главных электроприводов, длины подъемного и тягового канатов (положение напорной рейки) и другие координаты. Особенность этой задачи состоит в том, что совокупность признаков должна быть сформирована без учета ограничений, накладываемых на получение априорной информации для описания классов и апостериорной информации используемой для распознавания образов. То есть первоначально необходимо определить все признаки, даже в малой степени характеризующие элементы рабочего цикла экскаватора.

Вообще в теории распознавания принято выделять детерминированные, вероятностные, логические и структурные признаки объектов.

Детерминированные признаки принимают конкретные числовые значения (например, длина подъемного каната), причем ошибками измерения этих признаков можно пренебречь.

Если измерение значений детерминированных признаков проводится с большими ошибками, то есть когда по результатам измерений невозможно точно определить, какое числовое значение приняла данная переменная, то эти признаки переходят в категорию вероятностных. К вероятностным также относятся признаки, значения которых характерны для всех классов, но отличаются для каждого класса функцией плотности распределения вероятности. Одно и то же значение такого признака может появляться в разных классах с разной вероятностью. При этом решение о принадлежности рассматриваемого образа к некоторому классу может приниматься только на основании конкретных значений признаков этого образа, определенных в результате проведения соответствующих наблюдений.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Корюков, Александр Андреевич, 2013 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Кондратьев В. Природные ресурсы роста // Прямые инвестиции. -2012. - № 10 (126). - С. 12-17.

2. Financial review// Mine 2011. The game has changed : Review of global trends in the mining industry / PwC. - 2011. - C. 20-29.

3. Кондратьев В. Главное - как считают// Прямые инвестиции. - 2012.-№9 (125).-С. 8-13.

4. Терещенко В.В., Ковалев К.В., Швец Д.В. Поэтапность ввода в эксплуатацию циклично-поточных технологий, вскрывающих крутопадающие месторождения полезных ископаемых, с исследованием рационального шага переноса дробильно-перегрузочного пункта: Научно-технический сборник// Разработка рудных месторождений. - 2011. - вып. 94. - С. 3-6.

5. Павлов А.И. Особенности развития железорудной промышленности России в 1990- 2001гг.// Горный информационно-аналитический бюллетень.-2004. - № 2. - С. 105-109.

6. Самолазов A.B., Донченко Т.В. Основные тенденции на рынке экскаваторного оборудования и новая линейка экскаваторов ООО «ИЗ КАРТЭКС» для горнодобывающей промышленности// Горная промышленность.- июль-август 2011. - № 4 (98). - С. 6-10.

7. Певзнер Л.Д., Тайзар Линн. Автоматизированный мониторинг технологического процесса шагающего экскаватора // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2010. - № 2. - С. 118-122.

8. Бабенко А. Г. Оптимизация работы одноковшовых экскаваторов для открытых горных работ в периоды транспортных операций: Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд.техн.наук: 05.09.03/ А. Г. Бабенко - Екатеринбург: [б.и.], 1995. - 21 с.

9. Корюков A.A., Карякин А.Л. Информационные системы одноковшовых экскаваторов// Международный научно-промышленный симпозиум "Уральская

горная школа - регионам", г. Екатеринбург, 12-21 апреля 2010 г. : сборник докладов/ Оргкомитет: Н.Г. Валиев (отв. за выпуск) и др.; Уральский государственный горный университет,- Екатеринбург: Изд-во УГГУ, 2010.-С. 347-349.

10. Дуань Хунмэй. Разработка и исследование автоматизированной системы мониторинга технологического процесса тяжелых экскаваторов-драглайнов : Автореф. дис. на соиск. учен. степ, к.т.н. : Спец. 05.13.07 - М. : Моск. гос. горный ун-т, 2000. - 23 с. : граф.

11. Бабенко А.Г., Полузадов В.Н., Дружинин A.B. Измерение массы полезного груза, перемещаемого подъемно-транспорной машиной циклического действия // Изв. вузов. Горный журнал. - 1994. - № 4. - С. 106-114.

12. Зырянов И.В., Кулешов A.A. Оптимизация процесса загрузки 110- 170-тонных автосамосвалов // Горный журнал. - 1991. - № 1. - С. 31-33.

13. Хорешок A.A. Влияние степени загрузки карьерных автосамосвалов на их производительность / A.A. Хорешок; Д. В. Стенин// Горное оборудование и электромеханика. - 2008. - № 2. - С. 28-30.

14. Карякин А.П. Режимы работы, оптимизация и управление электромеханическими комплексами главных приводов одноковшовых экскаваторов : Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук : 05.09.03 /Ур. гос. техн. ун-т - Екатеринбург: [б.и.], 2005. - 276 с. : ил.

15. Бобин И.С. Идентификация режимов функционирования одноковшовых экскаваторов : Автореф. дис. на соиск. уч. степ. канд. техн. наук : спец. 05.13.06/ И. С. Бобин ; Урал. гос. горно-геолог. акад. - Екатеринбург: [б.и.], 2002.-24 с. : ил.

16. Карякин А.Л. Идентификация технологического состояния одноковшовых экскаваторов в автоматизированных системах контроля, диагностики и управления// Изв. Вузов. Горный журнал. - 1992.- №9.- С. 142146.

17. Гриднев В.А. Тенденции развития и опыт применения мощных

шагающих драглайнов за рубежом - М. : ЦНИЭУголь, 1980. - 29 с. : ил.

18. Мейлахс А.Л. Разработка и исследование интеллектуальных алгоритмов управления мощным драглайном для расширения его технологических возможностей : Автореф. дис. на соиск. учен. степ, к.т.н. : Спец. 05.13.06 / А. Л. Мейлахс ; Моск. гос. горн, ун-т (МГГУ) - М. : МГГУ, 2004. - 21 е.; ил.

19. Певзнер Л.Д., Сулейманов Т.О., Югай И.П-С. Автоматизированная система нечеткого управления движением ковша драглайна // Горное оборудование и электромеханика. - М. : Новые технолгии, 2010. - № 8. - С. 23-28.

20. Залесов O.A., Певзнер Л.Д., Толпежников Л.И., Яризов А.Д. Система программного управления драглайнами: Обзор - М. : ЦНИИЭИуголь, 1983. - 33 с.

21. Певзнер Л.Д. Алгоритмический и структурный синтез автоматизированного управления шагающим экскаватором-драглайном : Дис. на соиск. учен. степ, д-ра техн. наук - М. : МГИ, 1987.

22. Троеглазов А.И. Автоматизация управления механизмов поворота экскаватора-драглайна: Дис. на соиск. учен. степ. канд. техн. наук - М. : МГИ, 1989.

23. Хайновский A.B. Разработка микропроцессорной системы супервизорного управления транспортирования ковша экскаватора-драглайна : Дис. на соиск. учен. степ. канд. техн. наук - М. : МГИ, 1989.

24. Томаков П.И., Наумов И.К. Технология, механизация и организация открытых горных работ: Учебник для вузов. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : Недра, 1986.-312 с.

25. Сатовский Б.И., Ярцев Г.М., Ясенев Д.А., Цветков В.Н., Полещук П.И. Современные карьерные экскаваторы / Отв. ред. Д.З. Диковский; ред. издательства А.М. Кауфман; техн. редактор З.А. Болдырева ; переплет худ. Ю.Г. Асафова; корректор Н.И. Меренкова- М. : Государственное научно-техническое издательство литературы по горному делу, i960. - [424] с.

26. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания [Текст] : Учеб. пособие для вузов. - 3-е изд., перераб. и доп. - М. : Высш. шк., 1989. - 231 с.

27. Бронштейн И.H., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов, - 13-е изд., исправленное - М. : Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 544 с.

28. К. Фу. Структурные методы в распознавании образов / пер. с англ. Н.В. Завалишина, C.B. Петрова, Р.Л Шейнина ; под ред. М.А. Айзермана- М. : Мир,

1977.-320 с.

29. Круглов В.В., Борисов В.В. Искуственные нейронные сети. Теория и практика - M : Горячая линия - Телеком, 2001. - 382 с. : ил.

30. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен [Текст] - М. : Мир, 1976.

31. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов : Пер. с англ. - М. : Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1979. - 368 с.

32. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания и классиикации// Проблемы кибернетики: Сб. ст. - М. : Наука,

1978.-Вып. 33.-С. 5-68.

33. Фомин А.Я., Савич A.B. Оптимизация распознающих систем- М. : Машиностроение, 1993. - 288 с.

34. Патрик Э. Основы теории распознавания образов : Пер. с англ. / Под. ред. Б.Р. Левина - М. : Сов. радио, 1980.-408 с. : ил. - Пер. изд.: США, 1972.

35. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. Т. 2 : Пер. с англ. / Под ред. Э. Ллойда, У. Ледермана [и др.] - М. : Финансы и статистика, 1990. - 526 с. : ил. - ISBN 5-279-00246-1.

36. Вапник В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов (статистические проблемы обучения)- М. : Издательство "Наука", Главная редакция физико-математической литературы, 1974. -416 с.

37. Журавлев Ю.И., Рязанов В.В., Сенько О,В. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения - М. : Фазис, 2006. - 176 с. - ISBN 5-7036-0108-8.

38. Гуров С.И. Логические алгоритмы распознавания, основанные на разложении Гильберта // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. - 2003. - Т. 43, N9 8. -С. 1243-1248.

39. Дьяконов А.Г. Эффективная реализация логических алгоритмов распознавания// Математические методы распознавания образов (ММРО-Ю) : Доклады 10-й Всероссийской конференции. - М. : Изд-во "АЛЕВ-В", 2001. - С. 5153.

40. Просветов Г.И. Дискретная математика. Задачи и решения. : Учебно-практическое пособие. - 2-е изд., доп. - М. : Альфа-Пресс, 2009. - 540 с. -ISBN 978-5-94280-419-0.

41. Дьяконов А.Г. Построение дизъюнктивных нормальных форм в задачах распознавания образов с бинарной информацией// Доклады Академии наук.-2002. - Т. 383, № 6. - С. 747-749.

42. Заде Л.А. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе// В кн. : Классификация и кластер. - М.: Мир, 1980.-С. 208-247.

43. Дьяков В.П., Круглов В.В. MATLAB 6.5. Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики - М. : СОЛОН-ПРЕСС, 2006. - 456 с.

44. Журавлев Ю.И. Об алгоритмах распознавания с представительными наборами (о логических алгоритмах) // ЖВМиМФ. - 2002. - Т. 42, № 9. - С. 1425 -1435.

45. Бобин И.С. Статистический метод распознавания технологических состояний одноковшовых экскаваторов // Изв. вузов. Горный журнал. - 2002. -№ 2.-С. 17-20.

46. Карякин А.Л., Бобин И.С. Оценка параметров функций распределения выходных координат электромеханических систем экскаватора-драглайна // Изв. вузов. Горный журнал. - 2000. - № 1. - С. 91-97.

47. Карякин А.Л., Бобин И.С. Оценка нормальности распределений признаков в задаче идентификации рабочих режимов экскаватора-драглайна // В

кн.: Научные основы и практика разведки и переработки руд и техногенного сырья с извлечением благородных металлов : Труды международной научно-технической конференции (12-15 ноября 2002 г.). - Екатеринбург: УГГГА, 2002.

48. Карякин А.Л. Системы распознавания технологического состояния одноковшовых экскаваторов// В кн. : Труды 12-й Международной конференции по автоматизации в горном деле ICAMC'95. - Гливице - Польша, 13-15.09.1995.-С. 585-588.

49. Бобин И.С. Методы распознавания технологических состояний одноковшовых экскаваторов// Известия УГГГА. Серия Горная электромеханика.-2000.-Вып. 9.-С. 86-87.

50. Бобин И.С., Карякин А.Л. Оптимизация параметров алгоритма вычисления оценок в задаче распознавания технологических состояний одноковшовых экскаваторов // Изв. вузов. Горный журнал. - 2000. - N9 4. - С. 122126.

51. Певзнер Л.Д., Тайзар Линн. Разработка и исследование автоматизированной системы мониторинга технологического процесса шагающего драглайна : Деп. рук. N766 от 02.04.2010// Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2010. - № 7.

52. Лукас В.А. Теория управления техническими системами : Учеб. пособие для вузов. - 4-е издание, исправленное- Екатеринбург: Изд-во УГГУ, 2005.677 с. : ил. 216. - ISBN 5-8019-0058-6.

53. Справочник по автоматизированному электроприводу / Под ред. В.А. Елисеева и A.B. Шинянского - М.: Энергоатомиздат, 1983. - 616 с. : ил.

54. ЗАО «Робитекс»: разработка и внедрение современных энергосберегающих систем управления электроприводами экскаваторов/ ЗАО "Робитекс" // Научно-технический журнал "Горная промышленность". -2011.-3-97.-С. 22-23.

55. Микитченко А.Я., Шевченко А.Н., Бирюков Ю.А., Шестаков П.Р. Энергетическая эффективность регулирования в тиристорных и транзисторных

электроприводах экскаваторов// Горное оборудование и электромеханика. -2008. - № 5. - С. 24-31.

56. Малафеев С.И., Новгородов A.A., Серебренников H.A. Экскаватор ЭКГ-12К: новая система управления на основе IGBT-технологии / Малафеев С.И.; Новгородов A.A.; Серебренников H.A.; ООО "Компания "Объединенная Энергия" // Горное оборудование и электромеханика. - 2010. - № 11. - С. 17-22.

57. Малафеев С.И., Новгородов A.A., Серебренников H.A. Новый экскаватор ЭКГ-18Р: система приводов постоянного тока с широтно-импульсным регулированием/ Малафеев С.И.; Новгородов A.A.; Серебренников H.A.; ООО "Компания "Объединенная Энергия" // Горное оборудование и электромеханика. - 2012. - № 6. - С. 21-25.

58. Дробкин Б.З., Емельянов А.П., Козярук А.Е., Свириденко А.О. Высокодинамичные энергоэффективные электроприводы горных машин // Горное оборудование и электромеханика. - 2011. - N9 4. - С. 34-39.

59. Чиликин М.Г., Сандлер A.C. Общий курс электропривода : Учебник для вузов. - б-е изд., доп. и перераб. - М. : Энергоиздат, 1981. - 576 с. : ил.

60. Ключев В.И., Терехов В.М. Электропривод и автоматизация общепромышленных механизмов: Учебник для вузов- М. : Энергия, 1980.360 с.: ил.

61. Терехов В.М., Осипов О.И. Системы управления электроприводов : Учебник для студ. высш. учеб заведений - М. : Издательский центр "Академия", 2005.-304 с.

62. Носырев М.Б., Карякин А .Л. Расчеты и моделирование САУ главных электроприводов одноковшовых экскаваторов : Учебное пособие - Свердловск : изд. СГИ им. В.В. Вахрушева, 1987. - 88 с.

63. Вуль Ю.Я., Ключев В.И., Седаков Л.В. Наладка электроприводов экскаваторов. - Изд. 2, перераб. и доп. - М. : Недра, 1975. - 312 с.

64. Соколовский Г.Г. Электроприводы переменного тока с частотным регулированием: учебник для студ. высш. учеб. заведений / Г.Г. Соколовский-

М. : Издательский ценр "Академия", 2006. - 272 с. - ISBN 5-7695-2306-9.

65. Виноградов А.Б. Векторное управление электроприводами переменного тока/ ГОУВПО "Ивановский государственный энергетический университет имени В.И. Ленина" - Иваново : [б.и.], 2008. - 298 с.

66. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики : Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. - 5-е изд., перераб и доп. - М. : Финансы и статистика,

2004. - 656 с. : ил. - ISBN 5-279-02414-7.

67. Половко A.M., Бутусов П.Н MATLAB для студента - СПб: : БХВ-Петербург,

2005. - 320 с. : ил. - ISBN 5-94157-595-5.

68. Полузадов В.Н. Электрические машины : учебное пособие по дисциплине "Электротехника и электроника" / В.Н. Полузадов; Урал. гос. горный ун-т - Екатеринбург: Изд-во УГГУ, 2010. - 512 с.

69. Мощинский Ю. А., Беспалов В. Я., Кирякин А. А. Определение параметров схемы замещения асинхронной машины по каталожным данным// Электричество. - 1998. - № 4/98. - С. 38-42.

70. Усольцев A.A. Частотное управление асинхронными двигателями : Учебное пособие - СПб : СПбГУ ИТМО, 2006. - 94 с.

71. Справочник по проектирванию автоматизированного электропривода и систем управления технологическими процессами / Под ред. Ю.Г. Барыбина, М.Л. Самовера, В.И. Круповича. - 3-е изд., перераб. и доп. - М. : Энергоиздат, 1982. - 416 с.: ил. - (Электроустановки промышленных предприятий).

72. Корюков A.A. Геометрическая модель рабочего оборудования карьерного экскаватора для расчета нагрузок электропривода и контроля положения ковша// Известия высших учебных заведений. Горный журнал.-2013.-№ З.-С. 106-113.

73. Гайдукевич В. И., Титов В. С. Случайные нагрузки силовых электроприводов - М. : Энергоатомиздат, 1983. - 160 с. : ил.

74. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. - изд. 4-е, стер. - М. : Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит-ры, 1969. - 576 с. : ил.

75. Айзерман М.А. Классическая механика. - 2-е изд., перераб. - М. : Наука, 1980.-368 с. : ил.

76. Домбровский Н.Г. Экскаваторы. Общие вопросы теории, проектирования, исследования и применения. - М. : Изд-во "Машиностроение", 1969.-318 с.

77. Овдин Е. П. Оптимизация режимов работы взаимосвязанных электромеханических систем экскаватора в период транспортных операций : автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук : 05.09.03 / Е. П. Овдин - Свердловск : [б.и.], 1989. - 17 с.

78. Корюков A.A., Карякин А.Л. Программный комплекс "Моделирование работы экскаватора (Shovel Toolbox)" : свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ N9 2013614549 Рос. Федерация / A.A. Корюков, А.Л. Карякин; заявитель и правообладатель Корюков A.A. - N9 2013612099 ; заявл. 20.03.2013.-1с.

79. Дьяконов В.П. MATLAB R2006/2007/2008 + Simulink 5/6/7. Основы применения.- 2-е изд., перераб и доп.- М. : Солон-пресс, 2008,- 800с.-ISBN 978-5-91359-042-8.

80. Крагель А. А., Бессонов И. В., Шарин Е. Б., Копысов Н. А., Карякин А. Л. Модернизированный карьерный экскаватор ЭКГ-12А// Горный журнал. - 2010.-№ 7.-С. 77-80.

81. Модернизированный электропривод постоянного тока производства ЗАО "РобитЭкс" для карьерных экскаваторов [Текст] / В. В. Девятериков; А.Л. Карякин // Горное оборудование и электромеханика. - 2010. - № 8. - С. 14-22.

82. Единые нормы выработки на открытые горные работы для предприятий горнодобывающей промышленности. Часть 4 [Текст] : Экскавация и транспортирование горной массы автосамосвалами: Утв. Гос. ком. СССР... Постановлением Н 52/3-70 от 3 февр. 1988 г.- М. : Научно-исследовательский ин-т труда, 1989. - 21 с.: табл.

83. Корюков A.A., Карякин А.Л. Имитационная модель карьерного

экскаватора// Горный информационно-аналитический бюллетень.- 2013.-№4.-С. 302-305.

84. Чарльз Генри Эдварде., Дэвид Э. Пенни. Дифференциальные уравнения и краевые задачи: моделирование и вычисление с помощью Mathematica, Maple и MATLAB. - 3-е изд., пер. с англ. - М. : Вильяме, 2008. - 1104 с. : ил. - ISBN 978-58459-1166-7.

85. Дьяконов В., Круглов В. Математические пакеты расширения MATLAB. Специальный справочник. - СПб. : Питер, 2001. - 480 с. : ил. - ISBN 5-318-00004-5.

86. IEEE Standard for Binary Floating-Point Arithmetic. Copyright 1985 by The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc 345 East 47th Street, New York, NY 10017, USA.

87. Nivedita Majumdar, Swapnonil Banerjee. MATLAB Graphics and Data Visualization Cookbook - Livery Place : Packt Publishing, 2012,- 284 p. - ISBN 978-184969-316-5.

88. MATLAB® Distributed Computing Server System Administrator's Guide, The MathWorks Inc., 2008, 73 p.

89. Parallel Computing Toolbox™ User's Guide, The MathWorks Inc., 2008,

556 p.

90. Корюков A.A. Моделирование рабочего цикла карьерного экскаватора в MATLAB // Научный вестник МГГУ. - 2012. - № 2 (35). - С. 86-90.

91. Корюков А. А. Комплексная модель системы взаимосвязанных электроприводов прямой механической лопаты // Международная научно-практическая конференция "Уральская горная школа - регионам", г. Екатеринбург, 8-9 апреля 2013 г. (Уральская горно-промышленная декада, г. Екатеринбург, 1-10 апреля 2013 г.) : сборник докладов/ Оргкомитет: Н. Г. Валиев (отв. за выпуск) [и др.]; Уральский государственный горный университет. - Екатеринбург: Изд-во УГГУ, 2013.-С. 412-413.

92. Корюков А.А. Анализ процесса работы главных электроприводов одноковшового экскаватора как цепи Маркова [Текст] / А.А. Корюков; А.Л.

Карякин // Известия вузов. Горный журнал. - 2012. - № 1. - С. 62-67.

93. Корюков A.A., Карякин А.Л. Вероятностный подход к распознаванию технологических состояний электромеханических комплексов // Труды VII Международной (VIII Всероссийской) научно-технической конференции по автоматизированному электроприводу.- Иваново: ФГБОУВПО "Ивановский государственный энергетический университет имени В.И. Ленина", 2012. - С. 101104.

94. Кельберт М.Я., Сухов В.М. Марковские цепи как отправная -точка теории случайных процессов и их приложения [Текст] - М. : МЦНМО, 2010.560 с.: ил. - (Вероятность и статистика в примерах и задачах / Кельберт М.Я.; Сухов В.М., ISBN 978-5-94057-252-7 ; т. II). - ISBN 978-5-94057-557-3.

95. Корюков A.A., Карякин А.Л. Анализ процесса работы одноковшового экскаватора как цепи Маркова// Международная научно-практическая конференция "Уральская горная школа - регионам", г. Екатеринбург, 11-12 апреля 2011 г. (Уральская горнопромышленная декада, г. Екатеринбург, 4-13 апреля 2011г.): сборник докладов / Оргкомитет: Н.Г. Валиев (отв. за выпуск) и др.; Уральский государственный горный университет. - Екатеринбург: Изд-во УГГУ, 2011.-С. 507-508.

96. Вероятностная модель электромеханической системы одноковшовго экскаватора с применением цепей Маркова [Текст] / Корюков A.A.; Карякин А.Л.- М., 2011.- 5 с.- Библиогр.: с. 5. - Деп. в изд-ве "Горная книга" 30 мая 2011 г., № 836/08-11.