一种自适应的煤矿提升绞车变频方法与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种自适应的煤矿提升绞车变频方法。


背景技术：

2.在生产生活中，绞车是一种常见的辅助生产工具，对于煤矿开采行业来说，煤矿资源基本上都在地表层以下，因此开采出煤矿后需要通过矿车运送到地面，而对于矿车的提升则需要运用到提升绞车，在利用提升绞车提升煤矿时，每次提升的矿车的重量可能是不同的，这个时候就提升绞车通过高压变频器调节绞车的功率，同时对于不同重量的矿车，绞车高压变频器调节到不同的功率后，在提升过程中还需要使得矿车晃动的幅度较小，避免矿车与矿井的内壁发生碰撞造成事故。在当前对于煤矿的提升绞车的变频器调节功率还基本都是通过人为来操作完成的，由经验丰富的工人根据矿车的重量对提升绞车进行高压变频器进行调节，从而改变提升绞车的功率，使得矿车能够顺利的被提升到地面；但由于人为操作存在一定的主观性，在进行高压变频器调节时可能会出现误差使得提升绞车并不能十分平稳的提升矿车，另一方面，高压变频器的调节需要操作经验很丰富的工人进行操作，会增加人力成本，且并不能保证能够及时的进行变频。


技术实现要素：

3.为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种自适应的煤矿提升绞车变频方法，所采用的技术方案具体如下：本发明一个实施例提供了一种自适应的煤矿提升绞车变频方法：将矿车的每次提升分为加速阶段、匀速阶段和减速阶段三个运动阶段；每个运动阶段矿车的各帧俯视图中矿车的最大外接矩形的中心点为摆动点，其中，矿车未运动时俯视图中矿车的最大外接矩形的中心点为基准点；根据每个运动阶段中的所有摆动点与基准点的距离获得每个运动阶段矿车的摆动幅度；利用每个运动阶段相邻两帧俯视图对应的摆动点的坐标获得矿车相邻帧的转动角度；基于每个运动阶段中各相邻帧的矿车的转动角度的差值获得每个运动阶段的摆动角度；每个运动阶段矿车的摆动幅度与摆动角度的均值为每个运动阶段的波动程度；获得不同矿车在历史提升过程中各运动阶段的绞车功率和运动阶段的时长；将不同重量矿车的重量、各运动阶段的绞车功率和运动阶段的时长分别输入tcn网络，分别输出不同重量矿车各运动阶段最优时长和绞车最优功率；tcn网络的总损失函数包括局部损失函数和整体损失函数，其中，所述局部损失函数为任一运动阶段的波动程度，整体损失函数为三个运动阶段的波动程度进行加权求和获得；根据不同重量矿车各运动阶段最优时长和绞车最优功率对当前重量的矿车进行提升的绞车进行变频调节。
4.优选地，每个运动阶段矿车的各帧俯视图中矿车的最大外接矩形的中心点为摆动点包括：将相机垂直架设在矿井正中心，使得相机的镜头垂直于进口，采集到矿车提升过程中的三个运动阶段的每帧俯视图，且矿车在提升过程中始终能够完整的在每帧俯视图中成
像；将每帧俯视图输入包围框目标检测网络，输出矿车最大外接矩形的四个顶点的坐标；利用所述矿车最大外接矩形的四个顶点的坐标获得每帧俯视图对应的最大外接矩形的中心点，所述中心点为摆动点。
5.优选地，摆动幅度为：其中，表示矿车提升过程中第i个运动阶段的摆动幅度；表示矿车提升过程中第i个运动阶段共有个摆动点；表示矿车提升过程中第i个运动阶段中第z个摆动点与基准点之间的距离。
6.优选地，基于每个运动阶段中各相邻帧的矿车的转动角度的差值获得每个运动阶段的摆动角度包括：对每个运动阶段各相邻帧的矿车的转动角度的差值求平均值获得每个运动阶段的摆动角度。
7.优选地，每个运动阶段矿车的摆动幅度与摆动角度的均值为每个运动阶段的波动程度包括：对每个运动阶段矿车的摆动幅度和摆动角度进行归一化，对归一化的每个阶段矿车的摆动幅度与摆动角度求均值获得每个运动阶段的波动程度。
8.优选地，tcn网络包括：利用不同重量的矿车在历史每次提升时三个运动阶段的时长、矿车的重量、绞车的输出功率和波动程度组成矿车的参数矩阵；历史中不同重量的矿车多次提升过程对应的参数矩阵为tcn网络的训练数据；所述tcn网络的卷积核为双卷积核，第一卷积核的尺寸为第一预设尺寸，第二卷积核的尺寸为第二预设尺寸。
9.优选地，整体损失函数为三个运动阶段的波动程度进行加权求和获得包括：所述三个运动阶段的波动程度进行加权求和时，权重相等，且权重的和为第一预设值。
10.优选地，根据不同重量矿车各运动阶段最优时长和绞车最优功率对当前重量的矿车进行提升的绞车进行变频调节包括：不同重量矿车各运动阶段的最优时长和绞车最优功率形成不同重量矿车的调频对照表，所述对照表中一个重量的矿车对应该矿车提升过程中三个运动阶段每个运动阶段的最优时长和最优绞车功率；获得当前所需提升矿车的重量，在对照表中对照获得当前重量的矿车对应的三个运动阶段每个运动阶段的最优时长和最优绞车功率，再自动进行变频调节，使得当前所需提升矿车在提升过程中每个运动阶段的时长为最优时长，绞车的功率为最优功率。
11.本发明实施例至少具有如下有益效果：本发明通过分析矿车在历史提升过程的数据，将矿车的每次提升分为加速阶段、匀速阶段和减速阶段三个运动阶段；获得每个运动阶段矿车的摆动幅度与摆动角度的均值为每个运动阶段的波动程度；将不同重量矿车的重量、各运动阶段的绞车功率和运动阶段的时长分别输入tcn网络，分别输出不同重量矿车各运动阶段最优时长和绞车最优功率；根据不同重量矿车各运动阶段最优时长和绞车最优功率对当前重量的矿车进行提升的绞车进行变频调节。通过历史数据和收敛后的tcn网络获得每个重量的矿车提升过程中各运动阶段最优时长和绞车最优功率，保证了绞车变频调节时，每个运动阶段矿车都是平稳向上提升的，避免了事故的发生，同时，替代了人工进行高压变频的操作，减小了操作时的误差，提高了变频的效率。
附图说明
12.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
13.图1为一种自适应的煤矿提升绞车变频方法流程图。
具体实施方式
14.为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种自适应的煤矿提升绞车变频方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
15.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
16.下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种自适应的煤矿提升绞车变频方法的具体方案。
17.本发明的主要应用场景为：本发明的场景为利用绞车作为动力来拉动矿车，将矿物放在矿车上，绞车通过钢绳提供动力拉动矿车从矿井到地面，且不同重量的矿车包含矿车本身的重量和矿车内煤矿的重量；煤矿提升绞车通过变频器调节频率，调节频率的作用是调节绞车的输出功率，本技术提供的方法的控制对象为变频器，而绞车中所用的变频器通常为高压变频器；高压变频器是改变输出频率和输出电压控制交流高压电动机转速的调速控制装置。高压变频器通常是通过改变电机定子电频率来实现改变电动机转速的，绞车电机是电动机的过程，是正常的逆变过程，整个过程由实现整流，滤波以及正常逆变三部分构成，其核心部分为正常逆变，这部分可以改变电动机的供电频率，进而改变输出电压，起到调节作用。通俗来讲，高压变频器的作用就是通过调整输出频率和输出电压来控制电动机的转速，通过影响电动机转速来影响提升绞车时的功率。
18.请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种自适应的煤矿提升绞车变频方法流程图，该方法包括以下步骤：步骤一：将矿车的每次提升分为加速阶段、匀速阶段和减速阶段三个运动阶段；每个运动阶段矿车的各帧俯视图中矿车的最大外接矩形的中心点为摆动点，其中，矿车未运动时俯视图中矿车的最大外接矩形的中心点为基准点；根据每个运动阶段中的所有摆动点与基准点的距离获得每个运动阶段矿车的摆动幅度。
19.首先，绞车类似于牵引机对需要提升出矿井的矿车提供动力，由于高压变频器中输出频率的变化会影响到绞车的输出功率，因此可以用绞车的输出功率来大体对应于输出频率，而影响绞车输出功率又有两个因素，一是矿车中煤矿的重量和矿车的本身的重量，总称为每次提升过程中矿车的重量，矿车的重量越重，所需要的功率也越大，除此之外功率还和矿车的提升速度有关，功率越大，其提升的速度也会越快。
20.进一步的，对于绞车从矿井将地下的矿车提升到地面的场景来说，控制一个合适
的提升速度是必要的，速度过低会大大的减缓效率，速度过高可能又会使矿车晃动幅度加剧导致一些煤矿在运送过程中从上处落下，甚至于造成安全事故，且晃动的矿车也会增大空气阻力，并且有可能撞击到矿井井壁上，增大无用功率的输出，造成能源的浪费。
21.矿车从矿井到地面的提升过程的运动阶段可以归结为三段，第一段是启动阶段，也即是矿车加速阶段，该阶段速度会持续增长，第二段是匀速阶段，该阶段速度保持不变，第三段是结束阶段，也即是减速阶段，该阶段速度持续下降，将矿车的提升过程的运动阶段分为三个不同的运动阶段的原因是在加速阶段和减速阶段，也即是启动阶段和结束阶段要实现软启动和软停车，减少机械所受的冲击，为了达到这个目的，在加速阶段和减速阶段要减少其加速度，让其在一个较长的时间内完成减速和加速，而不是快速进行加减速，这样的话对矿车稳定性也会有影响。对于不同重量的矿车提升过程的三个运动阶段就需要有一个合适的时长和一个合适的功率。
22.最后，还需要获得矿车在每个运动阶段的摆动幅度，其具体过程如下：a. 将相机垂直架设在矿井正中心，使得相机的镜头垂直于进口，采集到矿车提升过程中的三个运动阶段的每帧俯视图，且矿车在提升过程中始终能够完整的在每帧俯视图中成像；将每帧俯视图输入包围框目标检测网络，输出矿车最大外接矩形的四个顶点的坐标；b. 利用所述矿车最大外接矩形的四个顶点的坐标获得每帧俯视图对应的最大外接矩形的中心点，所述中心点为摆动点，所述摆动点的坐标为：为摆动点，所述摆动点的坐标为：其中，表示矿车提升过程中每个运动阶段第z个摆动点的横坐标，表示矿车提升过程中每个运动阶段第z个摆动点的纵坐标，i
z1
、i
z2
、i
z3
和i
z4
分别为第z帧俯视图中矿车最大外接矩形的四个顶点的横坐标，、和分别为第z帧俯视图中矿车最大外接矩形的四个顶点的纵坐标；c. 至此，获得矿车每个运动阶段的摆动点的坐标（，），当矿车在未被提升时，即矿车未运动时，矿车在俯视图中的最大外接矩形的中心点为基准点，基准点的坐标为（，）；d. 相机在对矿车提升过程每个阶段进行拍照获得俯视图时，虽然矿车的成像会受到近大远小的规则的影响，但矿车在每个运动阶段上升过程中如果一直是平稳不会晃动或者摆动，则中心的位置是不会变化的，如果将一个运动阶段的所有摆动点和基准点映射在同一张图像上，则图像上只会呈现出一个点；而在矿车提升过程的每个运动阶段矿车位置的移动，就会导致摆动点的位置随机变化，与基准点的位置不同，而每个摆动点与基准点的距离就是每帧俯视图中呈现出的矿车的位置移动的距离，摆动点与基准点的距离为：
其中，表示矿车提升过程中某个运动阶段第z个摆动点与基准点之间的距离，也即是通过某个运动阶段中第z帧俯视图中矿车的最大外接矩形的中心点的位置与矿车未运动时俯视图中车的最大外接矩形的中心点的位置的变化获得第z帧时矿车的晃动情况；e. 由矿车提升过程中某个运动阶段第z个摆动点与基准点之间的距离获得矿车在提升过程中第i个运动阶段的摆动幅度，其中i的取值范围为1-3，表示加速阶段的摆动幅度，表示匀速阶段的摆动幅度，表示减速阶段的摆动幅度：其中，表示矿车提升过程中第i个运动阶段的摆动幅度；表示矿车提升过程中第i个运动阶段共有个摆动点；表示矿车提升过程中第i个运动阶段中第z个摆动点与基准点之间的距离。至此获得不同重量的矿车在历史提升过程中每个运动阶段的摆动幅度；摆动幅度越大，表示矿车晃动感越强。
23.步骤二：利用每个运动阶段相邻两帧俯视图对应的摆动点的坐标获得矿车相邻帧的转动角度；基于每个运动阶段中各相邻帧的矿车的转动角度的差值获得每个运动阶段的摆动角度；每个运动阶段矿车的摆动幅度与摆动角度的均值为每个运动阶段的波动程度；获得不同矿车在历史提升过程中各运动阶段的绞车功率和运动阶段的时长。
24.首先，步骤一获得了不同重量的矿车在历史提升过程中每个运动阶段的摆动幅度，但是在考虑矿车在过程中的波动程度时，不仅仅要考虑矿车的摆动幅度，还需要考虑转动的角度，获得每个运动阶段相邻两帧的俯视图中摆动点与基准点连线之间的夹角，为矿车的转动角度：其中，表示某个运动阶段相邻两帧的俯视图中摆动点与基准点连线之间的夹角；表示某个运动阶段第z个摆动点的纵坐标，表示某个运动阶段中第z-1个摆动点的纵坐标；表示某个运动阶段第z个摆动点的横坐标，表示某个运动阶段中第z-1个摆动点的横坐标。
25.获得各相邻帧的矿车的转动角度的差值，如第1帧、第2帧和第3帧，获得第1帧和第2帧之间的转动角度，与第2帧和第3帧之间的转动角度的差值，则转动角度的差值为：其中，表示某个运动阶段第j个转动角度与第j-1个转动角度的差值。
26.获得矿车提升过程中第i个运动阶段矿车的摆动角度，其中i的取值范围为1-3，
表示加速阶段的摆动角度，表示匀速阶段的摆动角度，表示减速阶段的摆动角度：其中，表示第i个运动阶段中第c个转动角度的差值；m表示第i个运动阶段中共有m个转动角度的差值；该值越大，矿车越平稳，该值越小，矿车转动角度的变化就越大，矿车在被提升过程中越不平稳。
27.进一步的，获得历史数据中矿车提升过程中第i个运动阶段的波动程度：其中，表示第i个运动阶段的波动程度；表示第i个运动阶段的摆动幅度；表示第i个运动阶段的摆动角度；且和都经过了归一化并使其量纲相同。获得历史中不同重量的矿车提升过程中的三个运动阶段的波动程度后需要将其归一化。
28.最后，获取矿车历史提升过程中人为操作是的历史数据，分别为每次提升时矿车的重量m，矿车处在加速阶段的时长，矿车处在匀速阶段的时长，矿车处在减速阶段的时长，矿车处在加速阶段的绞车的输出功率，矿车处在匀速阶段的绞车输出功率，矿车处于减速阶段的绞车的功率，以及三个运动阶段的波动程度。
29.步骤三：将不同重量矿车的重量、各运动阶段的绞车功率和运动阶段的时长分别输入tcn网络，分别输出不同重量矿车各运动阶段最优时长和绞车最优功率；tcn网络的总损失函数包括局部损失函数和整体损失函数，其中，所述局部损失函数为任一运动阶段的波动程度，整体损失函数为三个运动阶段的波动程度进行加权求和获得；根据不同重量矿车各运动阶段最优时长和绞车最优功率对当前重量的矿车进行提升的绞车进行变频调节。
30.首先，利用一个重量的矿车在历史过程中的历史数据组成一个参数矩阵，矩阵的形式如下：其中，表示该矿车的重量，参数矩阵中的元素为该矿车处在加速阶段的时长，该矿车处在匀速阶段的时长，该矿车处在减速阶段的时长，该矿车处在加速阶段的绞车的输出功率，该矿车处在匀速阶段的绞车输出功率，该矿车处于减速阶段的绞车的功率，该矿车处在加速阶段的波动程度，该矿车处于匀速阶段的波动程度，该矿车处于减速阶段的波动程度。
31.进一步的，构建tcn网络，在本实施例中，tcn网络的卷积核采用双卷积核对序列数据进行特征提取，第一卷积核的尺寸为第一预设尺寸，大小为1
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4，卷积步长为c=4，目的是为了：帮助网络学习到三个运动阶段数据之间的变化关系特征，该部分的学习过程对应网络的局部损失函数；第二卷积核的尺寸为第二预设尺寸，大小为，卷积步长为c=1，目的是为了：通过提升绞车在多次提升工作的历史数据中，能够帮助网络学习到不同次数提升绞车工作状态之间的数据关联关系，该部分的学习过程对应后网络的整体损失函数。该tcn网络是为了获取运动阶段的时长、运动阶段绞车的输出功率、矿车的质量之间的关系。每个矩阵
对应三个不同的局部loss函数，分别记为，。该神经网络的输出是不同重量的矿车提升过程中每个运动阶段所对应的最优时长和每个运动阶段的最优绞车功率。
32.在tcn网络训练过程中，训练数据为矿车提升过程中的历史数据，也即是历史的每个重量的矿车对应多次提升过程多个参数矩阵，在训练时，输入多个参数矩阵，对于每个重量的矿车得到的多次提升的多个参数矩阵，参数矩阵的加速阶段得到，匀速阶段得到，减速阶段得到；其中，局部损失函数为：即是为某个运动阶段的矿车的波动程度；同时，为了保持矿车整个提升过程平稳获得整体损失：其中，，且，1为第一预设值。
33.最终得到tcn网络的总损失函数：；总损失函数越小，说明矿车在被提升过程中就越平稳，通过梯度下降法对网络参数训练，直到损失函数收敛。选择历史中一个重量的矿车对应的任意一次的提升过程中矿车的重量、每个运动阶段的时长和每个运动阶段的绞车的功率输入网络，输出该重量的矿车对应的每个运动阶段的最优时长和每个运动阶段的绞车最优功率；至此获得每个重量的矿车提升过程中每个运动阶段的最优时长和每个运动阶段的绞车最优功率。
34.最后，不同重量矿车各运动阶段的最优时长和绞车最优功率形成不同重量矿车的调频对照表，所述对照表中一个重量的矿车对应该矿车提升过程中三个运动阶段每个运动阶段的最优时长和最优绞车功率；获得当前所需提升矿车的重量，在对照表中对照获得当前重量的矿车对应的三个运动阶段每个运动阶段的最优时长和最优绞车功率，再自动进行变频调节，使得当前所需提升矿车在提升过程中每个运动阶段的时长为最优时长，绞车的功率为最优功率。
35.绞车的输出功率是与高压变频器的输出频率息息相关的，输出频率越大，绞车的功率就越大，因此可以通过绞车的自适应功率大小来得到自适应的高压变频器输出频率的调节，利用每个运动阶段的最优绞车功率对绞车进行变频调节。
36.需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
37.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修
改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。