基于机器学习的露天矿卡车状态运行时间预测及调度应用

发布时间：2024-04-10 01:51

　　在露天矿采掘生产过程中,如何高效合理的利用采运设备进行生产,是矿山企业发展面临的重要问题。行程时间作为衡量道路通行能力的重要参数,对其进行实时预测,可以实现卡车在运行过程中的实时管控和调度,也是实现露天矿卡车实时调度、控制的关键因素。因此,通过对卡车状态以及状态运行时间进行预测,优化卡车调度模型,以此来提高卡车设备利用率,提高企业经济效益,推动矿山智能化发展,实现高效智能生产。具体工作主要有以下几个方面:(1)针对露天矿卡车状态识别以及状态时间预测所涉及的机器学习理论与算法进行了阐述,并介绍了卡车调度优化理论,为基于卡车状态运行时间预测的调度模型建立与求解提供了思路。(2)针对露天矿卡车在装运卸运输过程中的各种状态,利用机器学习算法建立了露天矿卡车状态识别模型,并利用智能调度管控平台采集到的相关特征数据,进行仿真实验。结果表明:Adaboost算法在露天矿卡车状态识别方面具有良好的识别性能。(3)针对卡车状态运行时间,利用机器学习算法建立了露天矿卡车状态运行时间预测模型,并利用相关特征数据,进行仿真实验。对于每一状态运行时间预测,所适用的最佳机器学习模型是不同的,SVM模型适用于空载和...

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1机器学习学科分布图

西安建筑科技大学硕士学位论文112相关理论基于机器学习的露天矿卡车状态运行时间预测及调度应用相关理论及算法的梳理，是课题研究的基矗本章主要针对基于机器学习的露天矿卡车状态运行时间预测及调度应用中涉及到的主要理论及相关算法原理进行了详细阐述，包括机器学习理论及算法、卡车调度理论。其....

图3.7露天矿卡车状态识别流程

西安建筑科技大学硕士学位论文28的中心点坐标是固定的，即装载点坐标为（xa，ya），卸载点坐标为（xb，yb），则卡车实时位置（xi，yi）到装载点的距离Dai表示为：()()22aiaiaiDxxy+=y（3-5）到卸载点的距离Dbi表示为：()()22bibibiDxxy+=....

图3.8GPS轨迹匹配效果

西安建筑科技大学硕士学位论文293.3卡车状态运行时间预测模型构建在露天矿卡车优化调度中的路径规划，车流规划以及实时调度方面，路径规划通常是最小化运行时间，车流规划是通过运行时间进行车流分配，而实时调度更需要相对准确预测卡车所在路线上的行程时间[14]。所以，精准的预测卡车状态运....

图3.11卡车状态运行时间预测流程

西安建筑科技大学硕士学位论文34图3.11卡车状态运行时间预测流程3.4本章小结本章针对露天矿卡车状态识别及状态运行时间预测模型建立，主要研究内容：（1）首先针对卡车在装—运—卸循环连续运输工艺存在的5种状态类别（空载、待装、装载、重载和卸载）进行简要介绍。（2）通过分析卡车状态....

本文编号：3949961