Размещено на http://www.allbest.ru/

13

Размещено на http://www.allbest.ru/

УДК 658.012:681.3

Функционально-информационная структура имитационной модели процесса оперативного управления карьерным автотранспортом

Левыкин В.М., Шевченко И.В., Музыченко С.Е.

Анотація

имитационный карьерный транспорт диспетчер

У роботі представлена функціональна й інформаційна структура імітаційної моделі для синхронного планування роботи кар'єрного транспорту і динамічного регулювання транспортних потоків. Розроблена імітаційна модель є складовою частиною програмного інструментарію інтелектуального робочого місця диспетчера гірничо-транспортних робіт.

Ключові слова: кар'єрний транспорт, оперативне управління, імітаційна модель, функціональна структура, система підтримки прийняття рішень.

Annotation

In work the functional and information structure of the simulation model for synchronous scheduling of the quarry transport and dynamic regulation of transport streams is represented. The developed simulation model is the constituent of programm toolkit of an intellectual job of the dispatcher of quarry transport work.

Key words: the quarry transport, operating control, simulation model, functional structure, decision support system.

Транспортная сеть в карьере является сложной системой, состоящей из значительного числа активных элементов - автосамосвалов и экскаваторов различных типов. Эта система характеризуется сравнительно быстрым изменением параметров транспортного потока в пространстве и во времени, а также случайными значениями времени протекания отдельных процессов, таких как маневрирование транспортных средств, погрузка и разгрузка, движение по маршруту. Затраты на транспортирование рудной массы составляют до 52% от общих затрат на добычу. Оптимальное оперативное планирование и управление карьерным транспортом может повысить его производительность более чем на 20% за счет уменьшения времени простоев и очередей [8]. В силу этих причин оперативное управление карьерным транспортом должно осуществляться при помощи автоматизированной системы, которая бы позволяла синхронное динамическое планирование и регулирование транспортных потоков.

Целью настоящей работы является повышение эффективности управления технологическим транспортом с учетом его текущего территориального распределения, состояния и загрузки путем использования имитационного моделирования транспортных процессов и прикладных информационных технологий планирования, прогнозирования и управления.

Анализ состояния проблемы и постановка задачи

При исследовании и управлении сложными техническими системами с дискретным характером функционирования широкое применение получили имитационные методы моделирования [1-4]. Имитационная модель обычно используется для детального анализа свойств и потенциальных возможностей спроектированной сложной системы, а также как инструмент исследования вариантов функционирования системы в процессе принятия решений. Одним из основных требований, предъявляемых к модели, является ее адекватность решаемым задачам и реальной системе, которая достигается за счет использования моделей с различным уровнем детализации, зависящим от особенностей структурно-функциональной организации системы и целей моделирования.

Существующие имитационные модели горных работ [1-4] не в полной мере отвечают потребностям планирования и управления, а скорее являются инструментом анализа и исследования протекающих процессов с точки зрения теории массового обслуживания. В то же время назрела необходимость создания автоматизированной системы оперативного управления нового поколения, основной чертой которой должно быть устранение «узких мест» оперативного управления - трудность избежания конфликтных ситуаций и очередей в точках обслуживания из-за невозможности правильного прогнозирования и динамического распределения ресурсов. Такая система должна не только осуществлять планирование распределения транспортных средств, но в режиме реального времени контролировать и прогнозировать ситуацию на разгрузочных площадках, поскольку правильно выбранная траектория маневра может обеспечить существенную экономию общего времени цикла транспортировки.

В работе [5] предлагается имитационная модель, воспроизводящая работу карьера, которая интегрируется с системой оперативного контроля и управления для традиционных и роботизированных транспортных средств (ТС), выполняющих основные транспортные операции и маневры на разгрузочных и перегрузочных площадках.

Задача решаемая в настоящей работе - определить функционально-информационную структуру имитационной модели процесса оперативного управления карьерным транспортом и системы поддержки принятия решений для диспетчера.

Место имитационной модели в общей функциональной структуре системы оперативного управления

На рисунке 1 показана общая структура автоматизированной системы оперативного управления карьерным транспортом. Имитационная модель является частью интеллектуальной системы оперативного управления и представляет собой совокупность моделей функционирования автосамосвалов и экскаваторов, модели формирования транспортных потоков, моделей и алгоритмов контроля, оценивания, прогнозирования и управления, моделей и алгоритмов поддержки принятия оперативных решений.

База данных системы синхронного планирования и оперативного управления состоит из трех основных частей: базы данных для имитации вариантов работы карьера, базы данных результатов моделирования и базы данных оперативного контроля ситуации в карьере.

База данных для имитации вариантов работы карьера включает эксплуатационные данные транспортных средств, эксплуатационные данные экскаваторов, данные транспортных потоков, данные технологических операций, данные вспомогательных операций, описание начальных состояний компонентов горно-транспортного комплекса (ГТК), варианты распределения транспортных средств, а также базу алгоритмов управления.

База данных результатов моделирования и синтеза вариантов работы ГТК включает данные основных технологических операций, данные вспомогательных операций, данные по характеристикам плановых показателей по вариантам, графики функционирования транспортных средств (ТС) по вариантам, графики транспортных потоков по вариантам.

Размещено на http://www.allbest.ru/

13

Размещено на http://www.allbest.ru/

База данных оперативного контроля ситуации в карьере включает данные основных технологических операций, данные вспомогательных операций, графики функционирования ТС, данные по характеристикам плановых показателей.

Принципы построения имитационной модели

Моделирование динамики сложных дискретных систем должно базироваться на ряде принципов, обеспечивающих корректность и достоверность результатов моделирования и, в конечном счете, эффективность управляющих воздействий. Среди этих принципов можно выделить три основных:

системный подход при решении задач анализа и синтеза;

принцип иерархического многоуровневого моделирования;

принцип множественности моделей.

Системный подход позволяет построить систему с заданным качеством, исследуя различные способы структурно-функциональной организации модели системы и их влияние на характеристики функционирования.

Принцип иерархического многоуровневого моделирования позволяет представить систему и протекающие в ней процессы на различных уровнях абстрагирования, выделяя системные и локальные цели, задачи, функции и процессы.

Принцип множественности моделей позволяет использовать комбинированный подход, основанный на применении на различных уровнях моделирования и этапах исследования разные модели и методы.

Рассмотрим системные цели диспетчерского управления карьерным транспортом и их взаимосвязь с имитационной моделью. Объектом моделирования являются процессы управления транспортированием горной массы с заданными эксплуатационными и техническими характеристиками технических средств и непосредственно процесс транспортирования, определенный на некотором временном интервале. Математическая модель объекта управления может быть представлена в терминах конечномерной динамической системы [6]:

S = {X, T, U, Y, Г, j, h}, (1)

где Х - пространство состояний системы (оперативное положение на транспортной сети) (под состоянием системы будем понимать оперативное положение ТС на маршрутах и параметры процесса вывоза горной массы по назначенным пунктам, то есть вектор х(t_i)); T - множество моментов времени; U - множество значений управляющих воздействий (распределение транспортных средств по маршрутам в течение временного интервала Т); Y - множество значений выходных величин (значения затрат на процесс транспортирования); Г = {g: T®Y} - пространство выходных величин; j: ТґХ®Х - переходная функция состояния (определяет оперативное положение на транспортной сети в любой момент интервала Т); h:ТґХ®Y - выходное отображение, определяющее динамику выходных величин (определяет значение затрат на транспортирование в любой момент интервала Т).

Согласно классификации Калмана [6], исследуемая система принадлежит к классу нестационарных динамических моделей, которые характеризуются множеством траекторий состояния в пространстве

Х ={х :ТХ }(2)

и множеством траекторий управления в пространстве

U={u: ТU} (3)

гдеU - множество управляющих решений, определяющих вариант распределения транспортных потоков; X', U' - фазовые пространства состояний системы и управляющих воздействий.

Степень достижения поставленной цели оценивается качеством управления, которое определяется некоторым эффектом от совокупности управляющих воздействий относительно начального состояния системы [t(0), х(0)].

Качество управления задается функцией

J = F[t(0), х(0), D_{[t(0), t(1)]}(u), t(1), х(1)]; (4)

где D_{[t(0), t(1)]}(u), - оператор преобразования траектории из положения х(0) в положение траектории в момент t(1):

x(1) = D_{[t(0), t(1)]}x(0); x(1)?Х (5)

Выражения (1)...(5) позволяют сформулировать задачу оптимальной организации транспортных потоков на временном интервале в терминах системного подхода: для каждого начального состояния [t(0),х(0)] динамической системы S определить некоторое оптимальное управлениеu, которое максимизирует (минимизирует) функционал J на заданном интервале планирования Т.

В качестве оценки качества возможных управляющих решений выступает значение общих затрат (выраженных через выбранный критерий эффективности) на конец временного интервала планирования. В рассматриваемом объекте управления S такие затраты определяются как

y(n) = h[t(n), x(n)]. (7)

Управляющие воздействия переводят состояние системы в фазовое пространствоХ, а именно:

х(n)=Вⁿ(u)х(0);

у(n) = h[t(n)x(n)](8)

где Вⁿ(u) - оператор, определяемый набором управляющих решений (u) на интервале планирования Т.

Тогда качество управления системой можно определить как

J = y(n)-y(n). (9)

В соответствии с изложенным методология системного подхода для моделирования процессов оперативной корректировки плана распределения транспортных средств заключается в следующем:

- план распределения ТС, где R_ij - маршрут (i,j), определенный планом;

- группы ТС грузоподъемностью q, обслуживающих маршрут (i, j);

Р - множество возможных вариантов распределения ТС на временном интервале;

- множество корректируемых назначений, определенное после «обучения» системы управления и системы поддержки принятия решений.

Значение выходной величины (суммарных затрат на транспортировку) определяется исходя из внутренних правил расчета:

, (10)

где С_ij - затраты на обслуживание маршрута (i,j).

Существуют следующие виды оперативной корректировки, различные сочетания которых определяют элементы множества U:

отмена маршрута (назначение другого);

изменение распределения ТС по маршрутам;

изменение размера одной группы ТС без изменения размера других групп.

Множество управляющих решений U?А, реализованное на множестве Н, формирует Р траекторий состояния в пространствеХ и соответствующие выходные величины:

При выполнении неравенства

y(n) - min(y(n) > 0 (11)

на интервале планирования Т принимается управляющее решениеu.

Принцип иерархического многоуровневого моделирования и принцип множественности моделей реализованы следующим образом. Нижний уровень иерархии на системном уровне представляет собой сеть конечных автоматов, каждый из которых отображает функционирование транспортного средства или экскаватора. Отработка маршрута транспортным средством отображается как последовательность событий или состояний. В соответствующей базе данных накапливаются числовые параметры, характеризующие процесс отработки транспортного цикла, например, время, оставшееся до окончания цикла, а также отметки времен свершения отдельных событий. Алгоритмы функционирования указанных автоматов описаны в работе [5]. Автоматы взаимодействуют друг с другом на своем уровне иерархии и обмениваются информацией с верхним уровнем, который реализован как нечеткий автомат СППР, снабженный базой знаний. База знаний содержит нечеткие правила оценки процессов транспортирования, правила для прогнозирования ситуаций, правила для выработки управляющих решений, правила выхода из конфликтных ситуаций. Автомат верхнего уровня взаимодействует с программой генерации вариантов распределения ТС по маршрутам и запускает имитационную отработку варианта краткосрочного функционирования для оценки качества предложенного варианта. При этом нижний уровень имитационной модели порождает необходимое количество экземпляров автоматов, которые отрабатывают предложенный вариант распределения ТС по маршрутам. Для отработки вариантов маневрирования роботизированных ТС (самосвалов с системой автовождения, бульдозеров) на разгрузочных и перегрузочных площадках используется соответствующая подсистема имитационной модели, описанная в работе [7].

Структура комплекса программного и информационного обеспечения

Задачи анализа и синтеза оптимальных планов горно-транспортных работ решаются в специально созданном комплексе программного и информационного обеспечения, укрупненная структура которого показана на рисунке 2. Для эффективной работы диспетчера в реальном времени программное обеспечение должно генерировать не только оптимальный план перевозок на смену, но и варианты краткосрочного функционирования карьерного транспорта. Эти варианты служат основой для выработки прогнозных решений и выбора оптимального текущего распределения ТС по маршрутам. В структуру имитационной системы входит также комплекс программ имитации движения ТС по разгрузочным и перегрузочным площадкам, где могут взаимодействовать роботизированные и обычные транспортные средства. Этот комплекс обеспечивает маршрутизацию ТС без столкновений и коллизий при маневрах на разгрузке [7].

Размещено на http://www.allbest.ru/

13

Размещено на http://www.allbest.ru/

Функциональная структура системы поддержки принятия решений

В системе оперативно-диспетчерского управления горным предприятием основные оперативные данные передаются в центральный диспетчерский пункт, где через устройства отображения данных становятся доступными диспетчеру-оператору. В существующих системах диспетчер получает минимальную информацию о поведении технологического объекта: значения переменных параметров в отдельных точках, аварийные сигналы и (по запросу) характеристики изменения переменных во времени. СППР, включенная в такую систему, может провести определенную обработку этого потока информации с тем, чтобы обеспечить диспетчера более содержательной информацией о ходе технологического процесса. Очевидно, СППР можно применять для анализа нарушений в работе объектов, например, сход с маршрута роботизированного ТС или бульдозера на разгрузочной площадке, когда диспетчер должен оперативно реагировать на множество сигналов. Даже высококвалифицированному специалисту, за короткий промежуток времени не под силу выполнить диагностику ситуации при таких больших объемах информации. База знаний СППР в этом случае включает аналитические и эвристические знания. Комплексное использование обоих типов знаний является необходимым при применениях СППР для оперативно-диспетчерского управления процессами и выработки компромиссных решений в тех случаях, когда нет точных и легко реализуемых моделей оптимизации.

Функциональная структура СППР для диспетчера ГТР показана на рисунке 3. Как уже говорилось, основу СППР составляет нечеткий автомат, который взаимодействует с имитационной моделью и программой контроля текущей ситуации. После формирования блока данных о текущей ситуации происходит преобразование исходных данных в лингвистическое представление с использованием нечетких подмножеств и соответствующих термов. Для оценки ситуации и прогноза используются нечеткие шкалы и критерии, а также нормативные (шаблонные) траектории дискретных процессов, полученные в ходе обучения СППР на имитационной модели.

Блок выбора набора рекомендуемых решений использует критерии и полученные оценки, которые и предъявляет ЛПР. Выбранное ЛПР решение может быть использовано для коррекции шкал оценок в процессе обучения СППР. При этом изменяются параметры функций принадлежности и весовые коэффициенты правил.

Размещено на http://www.allbest.ru/

13

Размещено на http://www.allbest.ru/

Выводы

В работе представлена функциональная и информационная структура имитационной модели для синхронного планирования работы карьерного транспорта и динамического регулирования транспортных потоков. Разработанная имитационная модель является составной частью программного инструментария интеллектуального рабочего места диспетчера горно-транспортных работ. Интеллектуализация системы оперативного управления заключается в создании системы поддержки принятия решений (СППР), которая должна помочь диспетчеру динамически оптимизировать распределение транспортных средств по маршрутам с учетом прогноза на заданный интервал времени, снижая время непроизводительных простоев, а также выбирать оптимальные траектории манёвра и свободные места разгрузки.

Литература

1. Конюх В.Л. Компьютерное моделирование динамики горных работ//Горный журнал. Изв. вузов. - 2002. - №6. - С. 16-24.

2. Стургул Д., Конюх В.Л. Компьютерная имитация горных работ//Горный вестник. - 1998. - № 1. - С. 77-81.

3. Резниченко С.С. Математическое моделирование в горной промышленности. М.: Недра, 1981. - 216 с.

4. Konyukh V., Davidenko V. Petri Nets as a tool for mine simulation//Mineral Resources Engineering. - 1999. - Vol. 8, № 4. - Р. 361-371.

5. Имитационная модель функционирования карьерного автотранспорта В.М Левыкин, И.В. Шевченко// Нові технології. 2004.№ 5.

6. Калман Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. М.: Мир, 1971. -347 с.

7. Маршрутизация и контроль движения технологических транспортных средств /В.М. Левыкин, И.В.Шевченко // Нові технології. 2004.№ 4.

8. Кулешов А.А. Мощные экскаваторно-автомобильные комплексы карьеров.- М.: Недра, 1980.-317 с.

Размещено на Allbest.ru