Разработка интеллектуальных производственных систем на основе синтеза машинного обучения и роботизированных комплексов нового поколения
Ключевые слова:
многоковшовые экскаваторы, автоматический контроль глубины, роторные системы, адаптивное управление, промышленная автоматизация, строительные машиныАннотация
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.
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.
