基于电枢电流数据的抓斗抓料量计算方法研究

0引言

抓斗是矿山必备的重型装运机械,用于装运各类矿业散料,如精矿、尾砂等,根据抓斗规格不同,每斗可抓取散料数吨至数十吨。在传统人工装运模式下,每斗抓取散料重量大多靠人工经验判断,从现场生产实践来看,返仓率较高,即完成装运后,运载车辆过磅数据超标,不符合道路运输管理要求,需要返仓卸料,影响生产效率。因此,抓斗抓取散料称重是目前亟待解决的问题。以南京某矿山企业为例,每台抓斗行车均安装了物理秤,用于测量每斗抓取散料重量,该类物理秤安装烦琐、成本高昂、维护不便,而且在抓斗运动过程中秤采集数据一直在变化,只有在抓斗短暂的平移过程中才能读取有效数据,而在繁重的生产过程中,抓斗操作人员无暇判断是否为有效数据,非要判断反而会分散精力,不利于安全生产。且矿仓内环境较为恶劣,强磁场强振动,高粉尘高温高湿,这些因素都会对物理秤产生较大影响[1]。目前该矿山抓斗物理秤因年久失修已弃用。该矿山在研发抓斗无人化自动装运系统过程中提出过三维视觉秤方案,即根据雷达扫描抓料点在抓取前后散料分布变化,计算抓取体积,得到抓取重量,但同样受环境影响,加上抓斗在升降过程中电机做功产生强磁场,对雷达采集数据干扰太大,通过现场实地测试,误差始终未能达到要求。因此,寻求一种更加有效、精准且适应现场复杂环境的称重方法尤为迫切。

本文探讨的基于电枢电流的称重计算方法,是根据提升电机做功时电枢电流会随提升物体重量变化产生相应变化这一特点,计算抓取的散料重量,通过抓斗抓取不同重量的散料以及空斗时电枢电流变化建立适当的模型,并确定模型中的比例系数及补偿参数,然后以地面磅秤测量数据为准,更新和优化参数[2—3]。

1电流称重实验设计

基于电机电枢电流称重的方案是根据抓斗提升电机的电枢电流、转矩及转速等变量参考设计[4]。抓斗在工作过程中,先移动至抓取点,下降抓取散料,然后提升并移动至运载工具汽车车厢上方再降下,将散料投放到车厢内,如图1所示。

通过采集与分析电枢电流数据可知,在散料抓放过程中,抓斗向汽车车厢内投放散料时电枢电流数据值较为稳定,可靠性较强,选取放料时的电枢电流作为称重计算的主要参数。抓斗抓取散料时,电机做功增加,转矩增大,从而产生的电流也会增大。通过大量实验数据分析可得,电枢电流与散料实际重量近似呈线性关系,可通过实验数据确定比例系数和补偿参数。

在无人抓斗控制系统中,抓斗本体运动是由各台电机带动,而所有电机都是由PLC电气控制系统控制,业务指令由上位机下发,PLC作为下位机根据业务指令控制抓斗本体完成抓放动作,因此抓斗电机电枢电流数据也是由PLC电气控制系统直接采集获取,PLC采集数据还包括抓斗状态数据及运动数据等,如位置、速度、是否故障等。将获取的所有数据传输给上位机计算机端,计算机端接收到数据后需要进行二次处理,将所需电流数据提取出来,计算抓斗抓取散料的重量,系统根据累计装车重量,判断装车是否完成。汽车装车完成,经地面磅秤测量的重量再和电流秤计算数据比较,修正模型及参数。具体实验流程如图2所示。

2 数据提取

上位机获取PLC采集数据,数据量较大,如图3所示,需要进行筛选,去除无用数据[5]。

使用Visualstudio的c#语句编程对抓斗位置数据、上升和闭合电流数据进行提取,去除无用数据。主要逻辑是:一次完整的抓放动作共产生33条数据,需要几个固定序号对应的值,部分程序代码如下:

for(int tmpi=1; tmpi<= 15; tmpi++)

{

sr.ReadLine();

}

tmps =sr.ReadLine().Trim();

s1=tmps.Indexof("=");s2=tmps.Indexof("]",s1, tmps.Length-s1-1);

reccordLine.Uc = convert.ToInt32(tmps.substring(s1 +1,s2 -s1-1).Trim());

由图3已知,可取40026的电流数据,过滤无用数据[6-7],其他的编号数据获取方法类似,处理结果如表1所示。

由表1可知,选取时间t(系统运行时间记录)、抓斗横坐标位置坐标b(cm)、抓斗纵坐标位置s(cm)、抓斗高度h(cm)、上升电流u(A)、闭合电流C (A)及电流uC(A)作为有效值,其余值均已过滤。坐标方便查询抓斗的抓点位置,离地高度作为重量值是否需要补偿的依据,而uC电流值则为计算重量值的重要参数,在高度由大变小的过程中显示的uC电流值才为有效值,否则显示为上一次放料时的有效值。

3电流称重模型与算法

转矩是表示电机转动性能的参数,是产生转动的力矩(力×转动半径)[8]。转矩T由是力F在转动半径r上产生的,用“F×r”表示。对于同一电机,r是相同的。在电机学中,力矩、转矩和扭矩是相同的概念,是各种工作机械传动轴的基本载荷形式,与动力机械的工作能力、能源消耗、效率、运转寿命及安全性能等因素紧密联系在电机中。转矩通常与电机的转速成反比,即在功率一定的条件下,转速越高,转矩就越低,反之则越高。

对于交流电机,额定转矩由式(1)计算得出:

式中:T为转矩(N.m);P0为额定功率(KW);R0为额定转速(r/min)。

而对于直流电机,转速与电枢电压成正比,与励磁电压成反比,转矩与励磁磁通和电枢电流成正比。通过分析电机在工作过程中电流的变化量,结合电机的功率公式,可以反推出物体所受的力,进而计算出物体的重量。在电机驱动的抓斗升降过程中,功率P的计算是恒定的,且电机的运行电压U为固定的220 V交流电。通过测量抓斗从最低点h到最高点H的运行距离以及所需时间t,可以利用以下公式计算抓斗所受的力F:

式中:P为电机功率;I为电机电枢电流;F为电机对抓斗的提升力;t为抓斗从最低点到最高点所需的时间;H和h分别为抓斗最高点和最低点的高度。

通过此公式,可以准确计算出抓斗所受的力,进而得到物体的重量。

在电机驱动系统中,通过分析电流与力之间的关系,可以推导出一系列公式来计算物体的重量。由式(2)和(3)可得式(4):

即:

式(5)揭示了电流I与力F之间的关系,其中电流I计算方法如下:

式中:K为常数;T为电机本身的转矩。

当电机电流小于额定电流时,电流与转矩成正比;当电流超过额定电流,铁芯磁饱和时,电流再增加,转矩就不再增加[9]。将式(6)代入式(5)得:

式中:C为常数值,等于U/K。

在时间t时刻,抓取散料的实际重量ml可以通过计算抓斗提升力F,并减去抓斗本身的自重G算出,如式(8)所示:

电流在抓斗运动过程中不停变化,选取合适的区间电流值尤为重要[10]。经过多次实验,从实验数据中发现在放料过程中电流稳定,并且乘以参数后的值效果更好,更接近于真实值[11]。uc电流即上升(up)时的电流与闭合(close)时的电流整合值,单独列为一个变量,即uc电流值。

式中:G为抓斗自重;θ为比例系数,由实验数据计算获得;I0为抓斗空载时电流。

由此可推出比例系数θ。

若抓取散料重量为ml,则有式(10):

式中:Il为抓斗非空载时电机电枢电流;λ为补偿参数,经过多次实验可得,λ为一常数。

由于电流不稳定性和跳变性等因素,θ值则需要多组实验数据不断优化。对于优化系数,其与uc值呈现一定的线性关系,但想要所得系数精准,还需使用非线性回归最小二乘法,即以误差的平方和最小为准则来估计非线性静态模型的参数。设非线性系统的模型为y=f (x,θ)+λ,如式(11)所示:

式中:Gl为抓斗抓取散料所受重力;uc0为抓斗未抓取物料时的电流值。

根据实验数据,以地面磅秤测量数据作为结果迭代拟合相关系数与补偿参数,使得计算出的电流称重值更加贴合真实值。

4电流称重结果与分析

具体实验过程为:每抓取1斗铁精矿散料投放到汽车车厢中,汽车去地面磅秤测量1次,共测试9次,将电流秤计算数据与磅秤数据进行对比,如表2所示。

由实验计算得出,θ值为0.15,λ值为1.07。修正后对比曲线如图4所示,图中横轴表示共测试9次,纵轴单位为吨,表示每次测试地面磅秤测量数据与电流秤计算数据对比情况,可以看出拟合较好。

5 结束语

本文根据电机运动时电流做功的基本工作原理,完成了对抓斗运动数据、电机电枢电流数据的采集与处理,利用数学模型和算法确定了算法公式中的未知参数并不断进行实验优化。根据折线图及数据表可以看出,应用本文方法计算称重的结果与实际结果较为接近,实验曲线拟合良好,说明了该方法的有效性和可行性。该方法可降低称重成本,减少物理秤烦琐的安装和使用操作及维护环节,应用前景广阔。后续可以增加计算机视觉或雷达技术,对散料的抛洒等方面进行检测,进一步精确计算结果。

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《机电信息》2025年第15期第5篇