【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及露天矿山作业调度方法，具体涉及一种考虑卡车性能的露天矿无人驾驶卡车调度方法。
技术介绍
1、露天矿生产计划实施是通过对运输设备在爆堆和卸矿区之间的调配来完成的。矿车运输的主要任务是将矿石从爆堆运输到卸矿站或储藏场。因此，优化矿车的调度，提高矿车的运输效率对降低生产成本、提高生产效率有着重大意义。矿车调度的优化也是露天矿系统优化中的重要环节。
2、传统的矿车调度优化通常认为矿车的性能及运输效率是处于同一水平且不变的。但是这一点并不符合现实中生产实际情况。在实际生产中，每一台班工作的卡车的型号、载重、公里数、发动机状况、轮胎磨损情况以及维修保养情况都不尽相同。这些因素造成了每一辆卡车的运输效率都不同。因此在矿车的调度优化中应该考虑每辆卡车不同的性能，这样才能使优化结果更接近于实际生产情况。这要求建立一种新的考虑卡车性能的露天矿无人驾驶卡车调度方法。对露天矿生产中有关矿车情况的历史数据进行分析并建立预测模型，这对于建立这种考虑卡车性能的新的调度方法具有建设意义。
技术实现思路
1、为了克服以上现有技术存在的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种考虑卡车性能的露天矿无人驾驶卡车调度方法，利用矿山生产的历史数据建立卡车运输效率的预测模型，并将预测结果带入矿车实时调度优化的求解模型，得到更贴近实际生产的调度方案，从而降低生产中的运输成本。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
3、一种考虑卡车性能的露天矿无人驾驶卡车调度方法，包括以下
4、步骤1：露天矿卡车运行状况数据库的建立；
5、步骤2：卡车运行效率(速度)预测模型的建立；
6、步骤3：根据露天矿卡车运行状况数据库和卡车运行效率(速度)预测模型进行多目标露天矿无人驾驶卡车调度优化模型的建立；
7、步骤4：采用多目标粒子群算法求解所述调度优化模型，用于最终调度方案的寻优。
8、所述步骤1具体为：收集露天矿生产中每辆卡车的卡车载重、已完成公里数、发动机状况、轮胎磨损情况、维修保养情况以及每台班平均速度的历史数据，建立露天矿卡车运行状况数据库；制定露天矿卡车运行状况数据统计表，统计露天矿卡车运行状况的历史数据。
9、所述步骤2具体为：通过对影响卡车运输性能因素的分析，建立了以卡车载重、已行驶公里数、发动机故障次数、轮胎已使用公里数、日常维修次数五个影响因素为输入参数，以车辆每台班平均速度为输出参数的预测模型。
10、所述步骤3中，根据露天矿实际生产运输过程，以最小化卡车等待时间、最小化卡车等待时间、最小化剩余产量、最小化矿石品位偏差为目标，建立露天矿无人驾驶卡车调度优化模型；所述露天矿无人驾驶卡车调度优化模型包括目标函数和约束条件。
11、目标函数具体为：
12、最小化卡车运输成本：
13、卡车的运输成本由卡车重载从装载点到卸矿点的运输成本，卡车空载从卸载点返回装载点以及空载往返加油点的运输成本构成；
14、
15、最小化卡车等待时间：
16、卡车的等待时间由卡车班次工作时间减去卡车实际运行时间构成，实际运行时间包括装卸点之间的运行时间、装卸车时间、来往加油站时间以及加油时间；
17、
18、最小化剩余产量：
19、为保证采矿点一个班次生产的矿石能尽可能的被运输，即安排的运力与产能尽可能相近，要求产量减去运量的绝对值最小；
20、
21、最小化矿石品位偏差：
22、各个卸载点处的矿石品位偏差之和最小；
23、
24、约束条件具体为：
25、卸载点的生产能力约束：
26、运往每个卸载点的矿石总量不得超过该卸载点的最大生产能力；
27、
28、卸载点的产量计划要求：
29、每个卸载点卸载的矿石总量至少要满足该卸载点的生产需求；
30、
31、装载点的生产能力约束：
32、每个装载点装载的矿石总量不得超过该装载点的最大生产能力；
33、
34、卸载点的矿石品位要求：
35、每个卸载点卸载的矿石品位偏差不得超过最大品位偏差；
36、
37、车流连续性约束，保证每个装/卸载点的出入车流量相等；
38、
39、
40、剩余油量约束：
41、无人驾驶卡车不再像传统卡车一样，在行驶过程中有司机能够随时关注剩余油量，因此在对无人驾驶卡车进行车流规划调度时，需要监控其剩余油量。其具体表现为每辆卡车的剩余油量不得低于k，以便返回加油点加油。其中，最小剩余油量k＝卸载点到装载点最大用油量+装载点到卸载点最大用油量+卸载点到加油点o的最大用油量；
42、
43、卡车运输次数要求，卡车运输的次数必须为正整数；
44、xijkl,yijkl∈{0,1,2,3...}
45、冲突避让状况下的约束条件；
46、当两辆卡车同时在某个装载点或卸载点时，卡车的路线会出现冲突，对卡车的运行成本和排队时间造成较大的影响。为了尽可能的降低由卡车任务冲突造成的影响，需要在初始状态的约束前提之下，对卡车设定优先级。考虑到满载的卡车会比空载的卡车运行成本更高，因此优先满载卡车先行。此外，优先级的判定同样适用于两辆卡车在同一路口相会时，空载的无人驾驶卡车应当避让。
47、
48、卡车故障状况下的约束条件；
49、一旦卡车故障无法行驶，则该卡车应及时退出车流规划调度系统。因此，当某辆无人驾驶卡车向总调度中心预警后，应当立即将该卡车排除在系统外，同时降低该卡车所在的路径、装载点或卸载点的优先等级，以便及时调整规划调度方案，完成企业既定的目标；
50、
51、上式中所用到的参数符号作如下定义：
52、i：装载点的索引号，表示第i个装载点(即挖掘机位置)，i＝1,2,…,i，个；j：卸载点的索引号，表示第j个卸载点(即破碎站位置)，j＝1,2,…,j，个；k：卡车车型索引号，表示第k种型号的卡车，k＝1,2,…,k，种；l：卡车编号索引号，表示第l辆k型卡车，l＝1,2,…,l，辆；xijkl：编号为l的k型卡车重载从装载点i到卸载点j的次数，次；yijkl：编号为l的k型卡车空载从卸载点j到装载点i的次数，次；dij：装载点i到卸载点j的距离，km；djo：从卸载点j到加油点o的距离，km；doi，从加油点o到装载点i的最佳距离，km；ck：k型号卡车的装载容量，t；cekl：编号为l的k型卡车重载时的单位距离成本，元/km；clkl：编号为l的k型卡车空载时的单位距离成本，元/km；ekl：编号为l的k型号卡车的油箱容量，l；eekl：编号为l的k型卡车重载时的单位距离油耗，l/km；elkl，编号本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑卡车性能的露天矿无人驾驶卡车调度方法，其特征在于，包括以下步骤；
2.根据权利要求1所述的一种考虑卡车性能的露天矿无人驾驶卡车调度方法，其特征在于，所述步骤1具体为：收集露天矿生产中每辆卡车的卡车载重、已完成公里数、发动机状况、轮胎磨损情况、维修保养情况以及每台班平均速度的历史数据，建立露天矿卡车运行状况数据库；制定露天矿卡车运行状况数据统计表，统计露天矿卡车运行状况的历史数据。
3.根据权利要求1所述的一种考虑卡车性能的露天矿无人驾驶卡车调度方法，其特征在于，所述步骤2具体为：通过对影响卡车运输性能因素的分析，建立了以卡车载重、已行驶公里数、发动机故障次数、轮胎已使用公里数、日常维修次数五个影响因素为输入参数，以车辆每台班平均速度为输出参数的预测模型。
4.根据权利要求1所述的一种考虑卡车性能的露天矿无人驾驶卡车调度方法，其特征在于，所述步骤3中，根据露天矿实际生产运输过程，以最小化卡车等待时间、最小化卡车等待时间、最小化剩余产量、最小化矿石品位偏差为目标，建立露天矿无人驾驶卡车调度优化模型；所述露天矿无人驾驶卡车调度优化模型包括
5.根据权利要求4所述的一种考虑卡车性能的露天矿无人驾驶卡车调度方法，其特征在于，目标函数具体为：
6.根据权利要求5所述的一种考虑卡车性能的露天矿无人驾驶卡车调度方法，其特征在于，所述步骤4具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种考虑卡车性能的露天矿无人驾驶卡车调度方法，其特征在于，包括以下步骤；
2.根据权利要求1所述的一种考虑卡车性能的露天矿无人驾驶卡车调度方法，其特征在于，所述步骤1具体为：收集露天矿生产中每辆卡车的卡车载重、已完成公里数、发动机状况、轮胎磨损情况、维修保养情况以及每台班平均速度的历史数据，建立露天矿卡车运行状况数据库；制定露天矿卡车运行状况数据统计表，统计露天矿卡车运行状况的历史数据。
3.根据权利要求1所述的一种考虑卡车性能的露天矿无人驾驶卡车调度方法，其特征在于，所述步骤2具体为：通过对影响卡车运输性能因素的分析，建立了以卡车载重、已行驶公里数、发动机故障次数、轮胎已使用公里数、...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈露，顾清华，陈博楠，王倩，王丹，骆家乐，
申请(专利权)人：西安建筑科技大学，
类型：发明
国别省市：
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