Разработка интеллектуальных производственных систем на основе синтеза машинного обучения и роботизированных комплексов нового поколения
Как цитировать
Аннотация
Современные многоковшовые экскаваторы представляют собой высокопроизводительное оборудование непрерывного действия, широко применяемое в горнодобывающей промышленности и крупномасштабном строительстве. Точность контроля глубины разработки является критическим фактором, определяющим эффективность технологических процессов и качество выполняемых работ. В статье представлены результаты разработки интегрированной системы автоматического контроля глубины разработки, основанной на применении многосенсорных измерительных комплексов и алгоритмов адаптивного управления. Предложена архитектура системы, включающая датчики положения рабочих органов, блоки обработки сигналов и модули принятия решений на основе нечеткой логики. Экспериментальные исследования проводились на роторных экскаваторах производительностью 2500-5000 м³/ч в условиях разработки грунтов III-IV категории. Полученные результаты демонстрируют повышение точности контроля глубины до ±2,5 см при скорости подачи 0,8-1,2 м/с, что обеспечивает снижение объема доработки на 23,7% и увеличение производительности на 15,3%. Разработанная система характеризуется временем отклика 0,12 с и энергопотреблением 2,8 кВт, что соответствует требованиям промышленной эксплуатации. Полученные результаты открывают перспективы создания полностью автоматизированных комплексов для крупномасштабных земляных работ.
Ключевые слова
Библиографические ссылки
АО «ПРИН». Системы управления для экскаваторов 3Dxi // prin.ru. 2024. https://www.prin.ru/blog/sistemy_upravleniya_dlya_ekskavatorov_3dxi/
Милосердов Е.Е., Минеев А.В. Блочно-модульная модель автоматизированной системы контроля и управления роторным экскаватором большой единичной мощности // Горные машины и автоматика. 2013. № 7. С. 45-52.
Милосердов Е.Е., Николаев А.О. Классификация роторных экскаваторов и основного оборудования // Интеллектуальный потенциал XXI века: ступени познания. 2013. № 18. С. 58-64.
Системы нивелирования на экскаваторы MOBA // korrus.ru. 2024. https://www.korrus.ru/produktsiya/moba/sistemy-na-ekskavatory/
Ahmad М. Depth level control system using peripheral interface controller for underwater vehicle // International journal of robotics and automation. 2013. Vol. 2. № 2. рр. 69-72.
Bobcat Company. Features: compact excavators // Depth Check System. 2024. https://www.bobcat.com/na/en/equipment/excavators/compact-excavators/feature/depth-check-system/
Chen J. Lightweight design of excavator working device based on automatically generated surrogate model // Scientific reports. 2024. Vol. 14. pp. 80-882.
Choi C.H. Automatic depth control system for tractor implement // Journal of biosystems engineering. 1993. Vol. 18. № 4. рр. 328-343.
Entry-level grade control options for mini excavators // Compact equipment magazine. 2023. № 6.
Mittal S., Singh R. A simplified approach towards draft control in hydraulic machines for component/cost reduction // SAE technical paper. 2019. № 2019-26-0102.
Mouazen А.М. An automatic Depth Control System for online measurement of spatial variation in soil compaction. Part 3: Design of Depth Control System // Soil and tillage research. 2005. Vol. 80. № 1-2. рр. 143-154.
Sladkowski A. Operation of single-bucket excavator transmission system // IOP conf. Series: Materials science and engineering. 2018. Vol. 323. pp. 16-120.
Tochizawa S. Digging control system for hydraulic excavator // Automation in construction. 2001. Vol. 10. № 2. pp. 239-248.
Zhang L. An autonomous excavator system for material loading tasks // Science robotics. 2021. Vol. 6. № 55. рр. eabc3164.
Zhao J. Automatic depth control system for a no-till seeder // International journal of agricultural and biological engineering. 2018. Vol. 11. № 1. рр. 115-121.