Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ подходов к созданию подсистемы автоматизи рованного контроля и прогноза 8
1.1. Место подсистемы контроля и прогноза в процессе управления горным давлением
1.2. Анализ разработок в области автоматизации контроля и прогноза процесса изменения состояния массива 12
1.3. Постановка и пути решения задачи прогнозирования методами статистической теории систем автоматического управления 22
2. Разработка методов прогнозирования для использования в подсистеме автоматизированного контроля и прогноза 34
2.1. Прогнозирование в условиях влияния возмущающих воздействий 34
2.2. Прогнозирование в условиях неполной начальной информации 40
2.3. Процедура автоматического выбора прогнозных состояний массива 47
3. Разработка и развитие подсистемы автоматизированного контроля и прогноза 51
3.1. Принципы создания и структура подсистемы. 51
3.2. Измерительный комплекс 53
3.3. База данных 68
3.4. Программный комплекс 77
4. Промышленные эксперименты по применению подсистемы автоматизированного контроля и прогноза 87
4.1. Постановка экспериментов в промышленных условиях 87
4.2. Реализация метода прогнозирования в условиях влияния возмущающих воздействий 96
4.3. Реализация метода прогнозирования в условиях неполной начальной информации III
4.4. Оценка эффективности применения подсистемы автоматизированного контроля и прогноза 118
Заключение 123
Список использованных источников
- Анализ разработок в области автоматизации контроля и прогноза процесса изменения состояния массива
- Прогнозирование в условиях неполной начальной информации
- Измерительный комплекс
- Реализация метода прогнозирования в условиях влияния возмущающих воздействий
Введение к работе
Актуальность проблемы. Основными направлениями экономического и социального развития GGGP на 1981 - 85 годы и на период до 1990 года предусмотрено дальнейшее повышение уровня автоматизации и механизации технологических процессов. Широкое внедрение в горнодобывающей промышленности комплексной автоматизации и механизации производственных процессов обеспечивает повышение производительности труда, эффективности и качества производства. Вместе с тем, улучшение технико-экономических показателей работы горных предприятий с подземным способом добычи ограничено существованием фактора горного давления. Интенсификация производственных процессов при разработке месторождений полезных ископаемых, переход к отработке запасов на глубоких горизонтах, вовлечение в разработку месторождений со сложными геологическими условиями значительно снижают устойчивость очистных и подготовительных выработок, приводят к динамическим проявлениям горного давления, снижают безопасность труда горнорабочих.
В этих условиях возрастает актуальность задачи обеспечения технических служб предприятий надежным, достоверным и оперативным прогнозом изменения напряженно-деформированного состояния горного массива и выработок. Эти данные позволяют осуществлять оперативное и долговременное планирование и управление горными работами, которые отвечают требованиям экономики и безопасности горного производства, рационального использования недр.
Обеспечение надежного, достоверного и оперативного прогнозирования достигается за счет применения современных математических методов и алгоритмов, ориентированных на использование ЭВМ и основанных на представительных статистических данных, полученных с помощью новых средств автоматики, телемеханики и вычислительной техники. Настоящая работа посвящена разработке этого направления научных исследований.
Цель работы. Повышение безопасности и эффективности эксплуатации подземных горнодобывающих предприятий путем развития подсистемы автоматизированного контроля и прогноза процесса деформирования горного массива.
В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие основные задачи:
1. Провести анализ существующих подходов к созданию методов и средств автоматизации контроля и прогноза.
2. Разработать методы прогнозирования процесса деформирования для использования в подсистеме автоматизированного контроля и прогноза.
3. Разработать структуру, а также техническое, информационное и программное обеспечения подсистемы автоматизированного контроля и прогноза.
4. Провести промышленные эксперименты с подсистемой автоматизированного контроля и прогноза и внедрить разработанные методы и средства.
Идея работы заключается в автоматизации процессов контроля и прогноза состояния массива путем использования методов, ориентированных на применение специализированного комплекса аппаратурных и программных средств.
Методика исследования. В работе принят комплексный метод исследований, включающий:
- анализ известных методов и средств автоматизированного контроля и прогноза изменения состояния горного массива;
- синтез математических моделей прогноза методами статистической теории систем автоматического управления, включая аппарат корреляционного, регрессионного и спектрального анализов, теорий статистический решений, распознавания образов и случайных процессов;
- синтез подсистемы автоматизированного контроля и прогноза с применением методов телеметрии и теории программирования;
- проведение промышленных экспериментов с привлечением статистических методов оценки параметров математических моделей.
Научная новизна. Разработан метод прогнозирования процесса деформирования горного массива под влиянием основного возмущающего воздействия - развивающегося фронта очистных работ. В основу метода положена регрессионная модель зависимости деформаций массива от площадей обнажения выемочных блоков. На основе анализа коэффициентов корреляции между деформациями и площадями обнажений предложено решение задачи прогнозирования и оконтуривания зон влияния очистных работ на состояние массива.
Разработан метод прогнозирования процесса деформирования в условиях неполной начальной информации об управляемом объекте и возмущающих воздействиях. G применением методов теории распознавания образов установлена классификация предполагаемых состояний массива. Путем использования методов теории статистических гипотез разработан алгоритм выбора прогнозируемого состояния массива в рамках предложенной классификации.
Практическая ценность.Для автоматизации сбора, передачи и регистрации оперативной информации о деформациях горного массива разработан усовершенствованный измерительный комплекс. Новизна технических решений подтверждена двумя авторскими свидетельствами.
Для обработки и анализа измерительной информации на ЭВМ разработаны база данных и программный комплекс.
В рамках разработанного программного комплекса доведены до реализации предложенные методы прогнозирования.
В процессе проведенных промышленных экспериментов произведены оценка параметров предложенных математических моделей прогноза и оценка их достоверности, подтвердившая достаточную для практики точность разработанных методов прогнозирования.
Реализация результатов работы. Разработанные методы и средства внедрены и эксплуатируются в промышленных условиях на руднике "Каула-Котсельваара" ГМК Печенганикель.
Применение предложенных методов и средств контроля и прогноза дало основание для выбора наиболее экономичных технологических схем отработки ряда участков шахтного поля, что в период 1981-83 г.г. обеспечило фактический экономический эффект 100 тыс.руб. Наряду с достигнутым экономическим эффектом была повышена безопасность ведения подземных работ по фактору горного давления.
Апробация работы. Основные положения работы докладывались и обсуждались на Всесоюзных конференциях и семинарах: "Современные проблемы управления" (г.Минск, 1977 г.), "Распространение передового опыта разработки, внедрения и эксплуатации систем и средств автоматизации на горнодобывающих предприятиях цветной металлургии" Сг.Заполярный, 1978 г.), "Измерение напряжений в массиве горных пород" (г.Новосибирск, 1982 г.), "Исследование, прогноз и контроль проявлений горного давления" (г.Ленинград, 1982 г.), "Горная геофизика" (г.Сухуми, 1983 г.), а также на технических совещаниях ГМК Печенганикель (1975-84 г.г.)
Публикации. По теме работы опубликовано 15 научных трудов, в том числе получено 2 авторских свидетельства.
Анализ разработок в области автоматизации контроля и прогноза процесса изменения состояния массива
В направлении создания подсистемы контроля и прогноза различных модификаций успешно работает ряд отечественных институтов, в том числе МГИ / 2,3,8,15,36,51,55,64 /, ЛГИ / 1,7,9-13,16-20,39,45-50,53 /, ИГД CO AH CGGP / 52 /, ГоИ Ш АН СССР / 30,37,58/, ИГМ АН TGGP / 40 /, ШиМГП АН КиргССР / 57 /, ИГМ АН УССР / 59 /, ИГД им. А.А.Скочинско-го / 32,58 /, ВНИМИ / 4,6,41,42,58 /, УФ ВНИМИ / 62 /, НПО "Сибцветметавтоматика" / 33 /, ЦНИЛ ВГСЧ МЩ СССР / 26 / и ряд других / 46 /.
Прежде всего необходимо отметить те основные черты, которые являются общими для всех рассматриваемых подсистем. В первую очередь, это их назначение, которое заключается в обеспечении контроля напряженно-деформированного состояния горных пород. Во-вторых, такой контроль выполняется путем измерения тех или иных характеристик массива пород в условиях действующего предприятия, т.е. по-существу выполняются натурные исследования массива В-третьих, в основе постановки наблюдений лежит представление о пространственно-временной структуре контролируемого процесса, для измерения которого необходимо обеспечить оперативный сбор информации как правило от значительного количества территориально рассредоточенных датчиков. И, наконец, в-четвертых, это достаточно высокая степень автоматизации процессов сбора, передачи и обработки информации.
Вместе с тем, эти системы имеют различия, которые существенным образом влияют на выбор условий их использования. Учитывая имеющиеся различия, проведем классификацию рассматриваемых подсистем, по трем признакам: Рт - метод определений напряжений в массиве; Pg - уровень автоматизации контроля; Рз - принцип организации каналов связи для передачи результатов измерений. рассматриваемых системах реализованы два метода определения напряжений: по деформациям (значение признака Ру 0) и по данным сейсмоакустических наблюдений ( Pj = I ). Эти методы отличаются достаточно высокой степенью информативности и сравнительно просто поддаются автоматизации. В качестве датчиков в зависимости от выбранного метода используются различного рода деформометры и геофоны.
В зависимости от того, где происходит регистрация измерительной информации, целесообразно различать подсистемы с подземной и с подземно-наземной структурой. В первом случае ( Р = 0 ) передача сигналов от датчиков производится к расположенной непосредственно в горной выработке измерительной и регистрирующей аппаратуре. Во втором случае ( Pg » I ) измерительные и регистрирующие приборы устанавливаются в наземных помещениях шахты, а в горных выработках кроме датчиков размещается специальная ретрансляционная аппаратура. Сравнивая оба варианта структуры, следует отметить, что преимущества первого заключаются прежде всего в большей простоте реализации, меньших объемах оборудования, более низкой стоимости аппаратуры, тогда как достоинством второго варианта является снижение трудоемкости производства измерений, поскольку в этом случае нет нужды в присутствии человека в шахте. В ряде систем измерение и регистрация сигналов осуществляются в шахте, но предусмотрена передача результатов на поверхность ( Pg S).
В рассматриваемых случаях реализованы два принципа организации каналов связи для передачи информации от датчиков к измерительной и регистрирующей аппаратуре: с использованием проводной ( Р3 « 0 ) и радиосвязи ( Р3« I ).
Прогнозирование в условиях неполной начальной информации
В реальных условиях информация об объекте управления и воздействиях на него как правило бывает неполной. В этих условиях снижается достоверность прогнозирования числовых значений параметров обобщенной координаты управления. Вместе с тем можно получить достаточно высокую вероятность правильного предсказания характера изменения управляемого процесса, если вместо конкретных значений параметров прогнозировать некоторые классы значений этих параметров. Так в ряде случаев на практике оказывается достаточным предсказать характер поведения функции деформирования горного массива во времени: увеличение, уменьшение или постоянство деформаций. Далее предлагается метод прогнозирования, который позволяет оперативно получить обоснованный прогноз развития во времени деформаций горного массива / 16,18,56 /.
Положенная в основу метода математическая модель описывает кинематику развития деформаций массива с помощью аппарата теории распознавания образов и теории статистических гипотез / 22,63 / Решение задачи прогнозирования разбито на 2 этапа: установление классификации возможных значений деформаций массива и соотнесение предсказанного характера изменения процесса деформирования с одним из установленных классов.
Согласно разработанной методике область возможных значений деформаций и скоростей деформирования разбивается на классы в зависимости от соотношения между текущими значениями измеряемых параметров и их прогнозируемыми значениями на дату упреждения. Введем обозначения: {,г - дата текущего измерения; - дата предшествующего измерения; -Ln - дата упреждения; т - значение деформации на дату-Ьт ; Спр - значение деформации на дату tnp ; п - значение деформации на дату- п ; т - значение скорости деформирования на дату 4_ т ; бп - значение скорости деформирования на дату-Ьп Очевидно: с т СПР tr = f 4 G учетом принятого разбиения на классы и введенных обозначений все возможные прогнозируемые состояния горных выра боток и массивов горных пород представлены в табл. 2.1.
Прогнозирование состояния выработок заключается в определении класса 6-І , t » I f 7, к которому следует отнести предсказываемые изменения деформации и скорости деформирования.
Такая классификация осуществляется на основе анализа трех измерений значений деформации (текущего, предшествующего и позапрошлого) и двух вычисленных значений скорости деформирования ( текущего и предшествующего). Дополнительно обозначим: 4,пп- дата позапрошлого измерения, пп - значение деформации на дату-Inn» пр - значение скорости деформирования на дату пп. Очевидно: с _ лР - С по СЛР —-т 7 t пР - nn
Введем словарь признаков, на основе анализа которых будет производиться прогнозирование. Описание признаков и их графическая интерпретация приведены в табл. 2.2.
На основе анализа признаков Y-{ i, а,«. ?J принимается решение о принадлежности прогнозируемых значений деформации и скорости деформирования к классу L , і в 1,2,...,7. Это решение принимается с учетом возможных потерь при правильных и ошибочных решениях, которые представляют собой элементы платежной матрицы IIdj/ , ijs 1,2, ... , 7. По главной диагонали этой матрицы расположены потери при правильных решениях, а по обеим сторонам от нее - потери при ошибочных решениях.
Измерительный комплекс
Функциональную структуру измерительного комплекса удобно рассматривать в виде совокупности двух трактов: измерительного и управляющего. По первому тракту передается измерительная информация от датчика к регистриругоїцим устройствам. По второму тракту из управляющего устройства передаются команды опроса датчиков.
Рассмотрим функционирование измерительного тракта. В качестве датчиков в измерительном комплексе используются соленоидные индуктивные преобразователи линейных перемещений. Такой преобразователь представляет собой катушку индуктивности, внутри которой перемещается разомкнутый ферромагнитный сердечник ( рис. 3.1 ). Перемещение сердечника связано с изменением расстояния между реперами, образующими пару. Характеристикой соленоидного преобразователя является зависимость индуктивности катушки L от положения сердечника / 60 / : LU) Lo+(Швх к)ЧЧ(вх-с)г+і-т/(вх+оі)г+ї--)/(Вх -df+i], где L 0 - индуктивность катушки преобразователя при отсутствии сердечника, ct}6,c,oL- постоянные, учитывающие магнитные свойства материала и конструктивные параметры сердечника и катушки. Фактическая характеристика соленоидного преобразователя имеет вид, показанный на рис. 3.2, откуда видно, что она является нелинейной во всем диапазоне измерения.
Чувствительность соленоидного преобразователя к перемещению сердечника определяется зависимостью / 60 / c/j-j-g/" + і -і ± -ц 3.1 ) где 6 - постоянная.
Исследование зависимости ( 3.1 ) на экстремум показывает, что чувствительность соленоидного преобразователя максимальна в том случае, когда сердечник выдвинут из катушки на половину своей длины: где Є - длина сердечника. Таким образом для работы преобразователя целесообразно использовать участок характеристики, прилегающий к этой точке,поскольку чувствительность преобразователя на этом участке максимальна и характеристика обладает наибольшей линейностью (см. рис. 3.2 ).
Для преобразования индуктивности датчика в частоту переменного тока применена генераторная схема включения (рис. 3.3 ). Основой такой схемы является колебательный контур, составленный индуктивностью датчика L и постоянной емкостью С Контур включен в схему электронного генератора Г , который генерирует переменное напряжение с частотой, равной собственной частоте колебательного контура. При изменении индуктивности датчика изменяется частота на выходе генератора, которая подлежит измерению и последующей регистрации. Диапазон изменения частоты составляет 500 - 3000 Гц, и для ее регистрации используется четырехразрядный десятичный
Датчики подключаются к генератору через коммутатор,что позволяет использовать один генератор для последовательного опроса группы датчиков.
Переключение коммутатора осуществляется по командам, которые передаются по управляющему тракту измерительного комплекса. Команды генерируются формирователем адреса, образованным 3 - тью генераторами фиксированной частоты. каждого коммутатора кодируется двумя частотами. В качестве первой поочередно используется одна из 5-ти частот, заключенных в диапазоне 1600 - 2100 Гц. Второй поочередно является одна из 4-х частот, заключенных в диапазоне 1000 - 1400 Гц. Такой способ кодирования адреса обеспечивает надежный опрос коммутаторов и позволяет использовать один и тот же частотный диапазон для передачи командной и измерительной информации. К управляющему входу каждого коммутатора подключен селектор адреса. Каждый селектор настроен на определенное сочетание частот, составляющих команду. В том случае, когда на вход селектора поступает команда, соответствующая адресу коммутатора, он вырабатывает сигнал переключения коммутатора. Одновременно адрес опрашиваемого датчика выводится на регистрацию в виде четырехразрядного десятичного кода %92 91 . Таким образом, информация о каждом датчике регистрируется восьмиразрядным числом 0 5h92.c;h Д /з fo. ft старшие 4 разряда которого означают адрес датчика, а младшие 4 разряда - его показание.
Структурная схема модернизированного измерительного комплекса приведена на рис. 3.4 . Комплекс построен по модульному принципу и содержит модуль центрального устройства и ряд модулей периферийных устройств. К центральному устройству подключены пульт управления и регистрирующие устройства: пишущая машинка и ленточный перфоратор. Модуль центрального устройства размещается в здании административно- бытового комбината рудника. Модули периферийных устройств размещаются в горных выработках и к ним подключаются датчики. Датчики устанавливаются в зоне радиусом не более 200 м от периферийного устройства.
Реализация метода прогнозирования в условиях влияния возмущающих воздействий
В настоящем параграфе приводятся результаты применения метода прогнозирования в условиях влияния возмущающих воздействий, описанного в параграфе 2.1.
Участок шахтного поля для проведения исследований был ограничен по падению рудного тела горизонтами 80 и -10, а по простиранию - разрезами 12 и 51. Координаты установки датчиков на этом участке были приведены в табл. 4.2.
Основным возмущающим воздействием являлось развитие фронта очистных работ. За период исследований были отработаны блоки, размеры которых приводились в табл. 4.1.
В качестве фактора, характеризующего изменение фронта очистных работ, рассматривалась площадь обнажения, полученная в процессе маркшейдерской съемки очистного пространства выемочных блоков горизонта -10. Очередность и динамика отработки этих блоков отражены на графиках зависимости площади обнажения каждого блока от времени. Эти графики, упорядоченные по возрастанию номеров разрезов, представлены на рис. 4.3. График изменения во времени суммарной площади обнажения на горизонте - 10 представлен на рис. 4.4, причем суммарная площадь обнажения «S в момент времени -L п. вычисляется по формуле: где х - номер выемочного блока.
Путем сопоставления зависимостей деформаций от времени и суммарной площади обнажения от времени получены графики зависимости деформаций на горизонте 20 по каждому разрезу от суммарной площади обнажения на горизонте -10: где / - номер разреза. Эти зависимости представлены на рис. 4.5. Аналогичные зависимости для деформаций горизонта -10, т.е. графики функций представлены на рис. 4.6.
Соответствующие зависимости для деформаций горизонтов 80 и 50 не приводятся, т.к. в процессе их анализа установлено, что отработка запасов горизонта -10 не влияет на деформации этих горизонтов.
Влияние отработки каждого блока в отдельности на деформации горизонта 20 проиллюстрировано графиками, представленными на рис. 4.7 и 4.8. Для получения количественной оценки этого влияния были вычислены коэффициенты парной корреляции между деформациями, измеряемыми датчиками на горизонте 20 и площадями обнажения блоков. Расчетные значения этих коэффициентов приведены в таблице 4.3. Проверка значимости вычисленных
Табличное значение -критерия Стьюдента составляет 2,064. Сопоставляя это значение с величинами, приведенными в табл. 4.4., определим, какие датчики находятся в зоне влияния того или иного блока. Таким образом производится оконтуривание зоны влияния каждого блока.
Для прогнозирования развития деформаций по мере расширения фронта очистных работ использовались уравнения множественной регрессии вида: ? 20,j = a20)(j,0 + 10L2.,J SK. Расчетные значения коэффициентов прогнозных уравнений приведены в табл. 4.5.
В полученные прогнозные уравнения подставлялись планируемые значения площадей обнажения выемочных блоков и выполнялся расчет прогнозных значений деформаций. В дальнейшем для оценки устойчивости горных выработок и массива использовалась классификация, разработанная ВНИМИ для условий рудника "Каула-Котсель-ваара" / 38 /. Эта классификация приведена в табл. 4.6.
На основе прогнозных значений деформации устанавливалась прогнозная стадия напряженно-деформированного состояния по принятой классификации и предлагались соответствующие этой стадии мероприятия по обеспечению устойчивости массива и безопасной эксплуатации выработок.
Параллельно с управлением горным давлением регулярно проводилась ежеквартальная верификация разработанной методики прогнозирования. Таким образом в течении календарного года была получена поквартальная характеристика достоверности прогноза, которая приведена в табл. 4.7 / 50 /.
