Решение задачи одометрического позиционирования горно-выемочной машины под землей посредством применения фильтра Калмана

Бесплатный доступ

В современной горнодобывающей промышленности актуальной технической задачей является внедрение автоматических систем, обеспечивающих ориентирование и позиционирование горно-выемочных машин при отработке промышленных пластов. Существует несколько основных технологий, применяемых для позиционирования комбайнов под землей, однако сфера их применения ограничена различными горно-геологическими и технологическими факторами. В условиях отработки промышленных пластов ВКМКС подавляющее большинство из них не подходит. Цель работы: разработать новый подход к задаче одометрического позиционирования горно-выемочной машины под землей, а также создать имитационную модель, позволяющую с необходимой степенью точности определять текущее и прогнозируемое удаление комбайна от начала выработки в условиях зашумленности измерений. Материалы и методы. В качестве технического решения поставленной задачи предлагается применение технологии BLE (Bluetooth Low Energy): iBeacon-маячки будут сбрасываться по ходу движения комбайна, а датчик, прикрепленный сзади бункера-перегружателя, будет считывать расстояния до маячка. Для имитационного моделирования неопределенности при движении комбайна рассматривалась гипотеза о нормальном распределении скорости движения на участках случайной длины. При моделировании сбрасывания маячка использовалась гипотеза о том, что величина рассеяния маячка при падении является двумерной нормально распределенной случайной величиной. Зашумленные измерения генерировались стохастическим процессом с возрастающими границами разброса при удалении датчика от маячка. В качестве инструмента, обрабатывающего зашумления измерения, применялся фильтр Калмана. Результаты. Создана модель, имитирующая случайные скорости движения комбайна на участках случайной длины, а также смоделирован случайный разброс при скидывании Bluetooth-маячков. Для генерации измерений датчика разработан алгоритм, позволяющий учитывать увеличение зашумленности показаний при удалении от ближайшего сброшенного маячка. Для обработки моделируемых измерений и правильного определения дистанции маячок-датчик использован алгоритм Калмановской фильтрации. Заключение. Предлагаемый подход и созданная имитационная модель позволяют с заданной степенью точности определять и прогнозировать расстояние до удаляющегося комбайна при отработке промышленных пластов.

Еще

Горно-выемочные машины, подземное позиционирование, одометр, Bluetooth Low Energy, iBeacon, фильтр Калмана

Короткий адрес: https://sciup.org/147233807

IDR: 147233807   |   DOI: 10.14529/ctcr210212

Список литературы Решение задачи одометрического позиционирования горно-выемочной машины под землей посредством применения фильтра Калмана

  • Секунцов, А.И. Пути совершенствования комбайновой технологии разработки Верхнекамского калийного месторождения / А. И. Секунцов // Известия высших учебных заведений. Горный журнал. - 2013. - № 2. - С. 23-28.
  • Шишлянников, Д.И. Развитие средств механизированной добычи калийных руд / Д.И. Шишлянников, А.Б. Максимов // Известия высших учебных заведений. Горный журнал. -2019. - № 3. - С. 15-21.
  • Соловьев, В.А. Пластовая подготовка выемочных блоков при разработке Верхнекамского месторождения калийных солей / В.А. Соловьев, А.И. Секунцов, М.В. Скопинов // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). - 2014. - № 4. -С. 56-62.
  • Система позиционирования и идентификации мобильной робототехнической платформы в ограниченном и открытом пространстве / Т.С. Евдокимова, А.А. Синодкин, Л.О. Федосова и др. // Труды НГТУ им. Р. Е. Алексеева. - 2018. - № 2. - С. 16-25.
  • Голован, А.А. Задачи интеграции БИНС и одометра с точки зрения механики корректируемых инерциальных навигационных систем. Часть 1 / А.А. Голован, И.В. Никитин // Вестник Московского университета. Серия 1. Математика. Механика. - 2015. - № 2. - С. 69-72.
  • Анализ систем позиционирования микротоннелепроходческих комплексов / А.В. Батюков, A.А. Гуммель, В.С. Пузин и др. //Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. - 2019. - № 2. - С. 26-36.
  • Kaluza, M. Analysis of an indoor positioning systems / M. Kaluza, K. Beg, B. Vukelic // Zbornik Veleucilista u Rijeci. - 2017. - Vol. 5, no. 1 - P. 13-32.
  • Фальков, Е. В. Применение маячков Beacon и технологии Bluetooth Low Energy для построения систем навигации в зданиях / Е.В. Фальков, А.Ю. Романов // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. - 2015. - № 18. - С. 62-65.
  • Возможности позиционирования внутри помещений с помощью bluetooth устройств / B.М. Гриняк, А.С. Девятисильный, В.И. Люлько и др. //Моделирование, оптимизация и информационные технологии. - 2018. - Т. 6, № 2. - С. 132-143.
  • Клейнен, Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. Вып. 1 / Дж. Клей-нен; пер. с англ. Ю.П. Адлера, К.Д. Аргуновой, В.Н. Варыгина, А.М. Талалая; под ред. и с предисл. Ю.П. Адлера и В.Н. Варыгина. -М. : Статистика, 1978. - 221 с.
  • Проходческо-очистные комбайны «Урал» для добычи калийной руды и каменной соли / B.В. Семенов, М.А. Мапьчер, В.П. Петров и др. // Горное оборудование и электромеханика. -2008. - № 8. - С. 17-21.
  • Красников, Ю.Д. Анализ теоретической производительности очистного комбайна при добыче сильвинита / Ю.Д. Красников, Т.П. Щерба // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). - 2014. - № 1. - С. 159-164.
  • Ionescu, G. Improving distance estimation in object localization with Bluetooth Low Energy / G. Ionescu, C. Martinez de la Osa, M. Deriaz // SENSORCOMM 2014: The eighth international conference on sensor technologies and applications. - 2014. - No. 8 - P. 45-49.
  • Кориков, А.М. Ориентация горных технологических машин на основе микроэлектромеханических систем / А.М. Кориков, Я.Е. Мещеряков // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. - 2018. - Т. 21, № 4. - С. 92-97.
  • Охотин, А.Л. Инерциальная навигация в подземной маркшейдерии / А.Л. Охотин, Е.Н. Беляев // Вестник Иркутского государственного технического университета. - 2010. - № 1. - C. 180-182.
  • Kalman, R.E. A new approach to linear filtering and prediction problems / R.E. Kalman // Journal of Basic Engineering. - 1960. - Vol. 82, no. 1. - P. 35-45.
  • Kalman, R.E. New results in linear filtering and prediction theory / R.E. Kalman, R.S. Busy // Journal of Basic Engineering. - 1961. - Vol. 83, no. 1. - P. 95-108.
  • Браммер, К. Фильтр Калмана - Бьюси. Детерминированное наблюдение и стохастическая фильтрация: пер. с нем. /К. Браммер, Г. Зиффлинг. - М. : Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1982. - 200 с.
  • Foxlin, E. Inertial head-tracker sensor fusion by a complementary separate-bias Kalman filter / E. Foxlin // Proceedings of the IEEE 1996 Virtual Reality Annual International Symposium. - 1996. -P. 185-195.
Еще
Статья научная