基于數(shù)據(jù)挖掘的帶式輸送機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)研究

秦 懿 徐小溪 何燕樓 于佰寧

武漢理工大學(xué)交通與物流工程學(xué)院

1 引言

在港口生產(chǎn)作業(yè)中，為了避免出現(xiàn)過(guò)載情況，通常使帶式輸送機(jī)保持最大額定帶速運(yùn)行。帶式輸送機(jī)的輸送量受到多種變量影響，無(wú)法實(shí)現(xiàn)理想運(yùn)行狀態(tài)。同時(shí)，物料流量在很大程度上受到卸船機(jī)等輸送機(jī)械的影響，使帶式輸送機(jī)的實(shí)際載荷經(jīng)常處于非滿載甚至空載狀態(tài)，這就容易造成“大馬拉小車”的能源浪費(fèi)情況[1]。這種帶速和物料輸送量相對(duì)不匹配的運(yùn)行方式，會(huì)造成設(shè)備過(guò)度磨損和能源浪費(fèi)嚴(yán)重。

隨著港口散貨碼頭運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)的不斷升級(jí)轉(zhuǎn)型，運(yùn)輸設(shè)備也朝著遠(yuǎn)距離、高帶速、大載荷、大功率方向發(fā)展。如果帶式輸送機(jī)仍使用現(xiàn)有粗放的運(yùn)行方式，勢(shì)必將造成巨大的能源浪費(fèi)，增加物料的運(yùn)輸成本。因此，帶式輸送機(jī)的節(jié)能控制策略研究和節(jié)能控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)顯得尤為重要。

2 帶式輸送機(jī)調(diào)速節(jié)能理論分析

2.1 帶式輸送機(jī)阻力分析

帶式輸送機(jī)工作時(shí)，由減速機(jī)構(gòu)為電動(dòng)機(jī)增扭并帶動(dòng)滾筒轉(zhuǎn)動(dòng)，由滾輪與皮帶間的摩擦力帶動(dòng)皮帶運(yùn)動(dòng)，物料由運(yùn)輸終點(diǎn)專用設(shè)備卸載，這個(gè)過(guò)程實(shí)現(xiàn)了物料的輸送。在物料輸送過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生一定的阻力，其中運(yùn)行阻力是主要阻力，本小節(jié)將對(duì)運(yùn)行阻力建立數(shù)學(xué)模型。

本文基于德國(guó)DIN22101設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行相關(guān)阻力和能耗分析。上下皮帶總阻力與皮帶運(yùn)行速度的乘積為電機(jī)的選擇標(biāo)準(zhǔn)，即：

PW=FW·v

(1)

式中，F(xiàn)W為運(yùn)行阻力，由以下四部分阻力組成。

(1)主要阻力FH，在運(yùn)行阻力中占比最大，主要存在物料的運(yùn)載過(guò)程中及托輥、皮帶的運(yùn)行過(guò)程中。

FH=Lfg[2m′R+(m′G+2m′L)cosδ]

(2)

式中，L為輸送帶長(zhǎng)度；m′G為帶式輸送機(jī)上物料總和；m′R為旋轉(zhuǎn)托輥每米的質(zhì)量總和；m′L為帶式輸送機(jī)每米的質(zhì)量；f為皮帶與托輥間的摩擦系數(shù)；δ為皮帶傾角。

(2)附加阻力FN，出現(xiàn)的位置為帶式輸送機(jī)的下料位置。

FN=(C-1)FH

(3)

式中，C為附加阻力系數(shù)。

(2)提升阻力Fst，物料在垂直方向提升所需要的阻力。

Fst=gHm′G

(4)

式中，H為物料提升高度。

(4)特種阻力Fs，特種阻力對(duì)總運(yùn)行阻力的影響較小，通常忽略不計(jì)。

可以得運(yùn)行阻力為：

FW=CLfg[2m′R+(m′G+2m′L)cosδ+gHm′G]

(5)

2.2 帶式輸送機(jī)功率消耗分析

影響帶式輸送機(jī)能耗的因素主要分為3類。第一類為設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)已經(jīng)存在的因素，安裝完成后不可隨意改變，例如，皮帶托輥的直徑、托輥的間距、皮帶的帶寬及皮帶的下垂度等。第二類為環(huán)境因素，如溫度，但針對(duì)港口起重機(jī)而言，環(huán)境因素并不會(huì)改變皮帶的物理性質(zhì)，可以忽略。除此之外，在帶式輸送機(jī)運(yùn)行過(guò)程中，其功率消耗還受到運(yùn)行速度和物料流量的影響。

在港口散貨碼頭的實(shí)際生產(chǎn)中，可以通過(guò)給料設(shè)備和變頻調(diào)速設(shè)備來(lái)控制物料流量和皮帶運(yùn)行速度，但是在調(diào)節(jié)過(guò)程中，載荷勢(shì)必會(huì)增大，隨之而來(lái)的是皮帶運(yùn)行阻力的增大，最終導(dǎo)致帶式輸送機(jī)功率消耗增加。同時(shí)，根據(jù)相關(guān)研究表明，帶式輸送機(jī)載荷一旦發(fā)生改變，其摩擦阻力系數(shù)就不再為定值，摩擦阻力系數(shù)與載荷之間并不成穩(wěn)定的比例關(guān)系(見(jiàn)圖1)。同時(shí)，在調(diào)節(jié)帶式輸送機(jī)運(yùn)行速度時(shí)，會(huì)對(duì)設(shè)備造成一定程度的機(jī)械磨損，也會(huì)導(dǎo)致帶式輸送機(jī)的功率損耗增大。

圖1 模擬摩擦系數(shù)與載荷關(guān)系圖

本文參考德國(guó)DIN22101標(biāo)準(zhǔn)來(lái)探索帶式輸送機(jī)的能耗模型。

(1)傳動(dòng)滾筒軸功率

由上小節(jié)介紹可知，帶式輸送機(jī)傳動(dòng)滾筒圓周力可以表示為：

FW=FH+Fst+FN=

CLfg[2m′R+(m′G+2m′L)cosδ+gHm′G]

(6)

通常由帶式輸送機(jī)的運(yùn)行速度、物料斷面面積和物料密度來(lái)確定帶式輸送機(jī)的最大載荷量，其關(guān)系可以表示為：

(7)

式中，Q為皮帶運(yùn)物料的瞬時(shí)流量；v為帶式輸送機(jī)的運(yùn)行速度。

將式(6)和式(7)代入PA=FWv，得到傳動(dòng)滾筒軸功率：

(8)

(2)驅(qū)動(dòng)電動(dòng)機(jī)軸功率

能量在電機(jī)和滾筒之間傳遞過(guò)程中，必然會(huì)產(chǎn)生一定的功率損耗。引入能量損失系數(shù)來(lái)計(jì)算電動(dòng)機(jī)軸功率，其具體公式為：

PM=K1K2PA

(9)

式中，K1為電動(dòng)機(jī)軸功率,K1=1/η1η2η3；K2為電動(dòng)機(jī)啟動(dòng)方式系數(shù)；η1為減速裝置傳動(dòng)系數(shù)；η2為電壓降系數(shù)；η3為多機(jī)功率不平衡系數(shù)。

由此求得電動(dòng)機(jī)的軸功率為：

PM=2K1K2CLfg(m′G+2m′Lcosδ)·v

(10)

由式(10)可知，對(duì)于已安裝完成的帶式輸送機(jī)，帶式輸送機(jī)驅(qū)動(dòng)滾筒所需的功率僅由物料流量Q、皮帶運(yùn)行速度v及皮帶摩擦阻力系數(shù)f決定。

當(dāng)帶式輸送機(jī)處于平穩(wěn)運(yùn)行狀態(tài)時(shí)，其摩擦阻力系數(shù)f為定值，此時(shí)只有物料流量Q和皮帶運(yùn)行速度v影響電動(dòng)機(jī)的軸功率PM。當(dāng)帶式輸送機(jī)的運(yùn)行速度恒定不變時(shí)，電動(dòng)機(jī)的軸功率PM與物料流量Q成正比關(guān)系；當(dāng)物料流量恒定不變時(shí)，電動(dòng)機(jī)的軸功率PM與皮帶運(yùn)行速度v成正比關(guān)系。而當(dāng)帶式輸送機(jī)運(yùn)行狀態(tài)發(fā)生改變時(shí)，其摩擦阻力系數(shù)f不再為定值，而是由載荷來(lái)決定，但是載荷的大小與物料流量和皮帶運(yùn)行速度互相影響。

由此可以得出，帶式輸送機(jī)的功率消耗與其影響因素之間無(wú)法通過(guò)數(shù)學(xué)推導(dǎo)建立其精確的節(jié)能模型。進(jìn)一步研究帶式輸送機(jī)節(jié)能控制策略，需從港口散貨碼頭現(xiàn)場(chǎng)的帶式輸送機(jī)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)入手，從而建立皮帶運(yùn)行速度、物料流量、功率消耗三者之間的節(jié)能模型，最終得出有效的帶式輸送機(jī)節(jié)能控制策略。

3 基于數(shù)據(jù)挖掘的節(jié)能控制策略

通過(guò)上節(jié)研究發(fā)現(xiàn)，帶式輸送機(jī)的節(jié)能運(yùn)行模型無(wú)法通過(guò)公式推導(dǎo)得到。因此，可以從港口散貨碼頭生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的帶式輸送機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)入手，建立帶式輸送機(jī)節(jié)能運(yùn)行模型。本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)混合算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，得出帶式輸送機(jī)運(yùn)行速度、物料流量和功率消耗三者之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則；最后依據(jù)得出的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則建立功率消耗、皮帶運(yùn)行速度和物料流量情況的節(jié)能運(yùn)行模型，得出帶式輸送機(jī)節(jié)能控制策略。

3.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)預(yù)處理

在保證不干擾港口散貨碼頭正常物料搬運(yùn)任務(wù)的前提下，控制落料裝置使物料流量在一定時(shí)間內(nèi)保持穩(wěn)定，并由電子皮帶秤測(cè)量這段時(shí)間的物料流量值。依據(jù)歷史數(shù)據(jù)和港口經(jīng)驗(yàn)，控制帶式輸送機(jī)的物料流量為Q1，并為其設(shè)置最小運(yùn)行速度v0，監(jiān)測(cè)并記錄此時(shí)的物料流量和功率消耗情況。在最小運(yùn)行速度v0的基礎(chǔ)上將皮帶運(yùn)行速度調(diào)節(jié)為v0±Δ、v0±2Δ、v0±3Δ、…，并記錄其功率消耗，選取其中功率消耗最小的數(shù)據(jù)P1，組成節(jié)能運(yùn)行數(shù)據(jù)樣本(Q1，v1，P1)。同樣，調(diào)節(jié)帶式輸送機(jī)的物料流量值為Q2、Q3、Q4…QM，記錄其在物料發(fā)生改變時(shí)對(duì)應(yīng)的節(jié)能運(yùn)行數(shù)據(jù)(Qx，vx，Px)，其中，x=1，2，…，M。

首先對(duì)各個(gè)參數(shù)命名，設(shè)置其在數(shù)據(jù)挖掘中的參數(shù)標(biāo)號(hào)(見(jiàn)表1)。

表1 帶式輸送機(jī)運(yùn)行參數(shù)標(biāo)號(hào)

經(jīng)整理得出帶式輸送機(jī)最優(yōu)運(yùn)行數(shù)據(jù)決策見(jiàn)表2。

表2 帶式輸送機(jī)最優(yōu)運(yùn)行決策表(節(jié)選)

為了提高映射效果，本文采用單隱含層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其輸入層、輸出層、隱含層的神經(jīng)元數(shù)量分別為3個(gè)、6個(gè)、1個(gè)。為其訓(xùn)練提供320個(gè)帶式輸送機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)，其余數(shù)據(jù)用來(lái)與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比分析。

在MATLAB軟件中完成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，模型訓(xùn)練誤差見(jiàn)圖2。由圖2可知，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)得到的大部分值與實(shí)際值接近，能夠滿足誤差要求。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值中不符合要求的部分值剔除，剩余數(shù)據(jù)作為關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的輸入值，進(jìn)行下一步計(jì)算，得到新的樣本數(shù)據(jù)決策，見(jiàn)表3。

圖2 網(wǎng)絡(luò)誤差圖

表3 經(jīng)預(yù)處理后帶式輸送機(jī)最優(yōu)運(yùn)行決策表(節(jié)選)

3.2 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的規(guī)則提取

(1)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)挖掘之前需要對(duì)連續(xù)屬性進(jìn)行離散化分區(qū)處理，可以有效發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的缺陷，剔除掉樣本數(shù)據(jù)中對(duì)未來(lái)規(guī)則影響較大的極端數(shù)據(jù)，降低提取錯(cuò)誤規(guī)則的概率。因?yàn)閹捷斔蜋C(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)分布較為均勻，從而選擇等距離劃分方法來(lái)離散數(shù)據(jù)，可以有效減小異常數(shù)據(jù)和斷點(diǎn)數(shù)據(jù)的影響，保持樣本數(shù)據(jù)原有的分布[2]。

將物料流量參數(shù)值分為11個(gè)區(qū)間，采用固定寬度分級(jí)，分為11級(jí)，每個(gè)區(qū)間的寬度約100，用整數(shù)1～11分別代表這11個(gè)子區(qū)間，將連續(xù)的參數(shù)化為11個(gè)離散的子區(qū)間(見(jiàn)表4)；同理，將帶式輸送機(jī)運(yùn)行速度參數(shù)值分為13個(gè)區(qū)間，采用固定寬度分級(jí)，分13級(jí)，每個(gè)區(qū)間的寬度約0.2，用整數(shù)1～13分別代表這13個(gè)子區(qū)間，將連續(xù)的參數(shù)化為13個(gè)離散的子區(qū)間(見(jiàn)表5)；將帶式輸送機(jī)能耗參數(shù)值分為10個(gè)區(qū)間，采用固定寬度分級(jí)，分為10級(jí)，每個(gè)區(qū)間的寬度約200，用整數(shù)1～10分別代表這10個(gè)子區(qū)間，將連續(xù)的參數(shù)化為10個(gè)離散的子區(qū)間，見(jiàn)表6。

表4 物料流量離散化分表

表5 皮帶機(jī)運(yùn)行速度離散化分表

表6 帶式輸送機(jī)能耗離散化分表

在軟件中，所有參數(shù)離散化結(jié)果見(jiàn)圖3。

圖3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換結(jié)果圖

(2)關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用。完成數(shù)據(jù)預(yù)處理之后，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)預(yù)處理后的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。本文利用SPSS Modeler18.0建模區(qū)的Apriori算法節(jié)點(diǎn)來(lái)完成帶式輸送機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)的挖掘工作，具體算法模型見(jiàn)圖4。在該模型節(jié)點(diǎn)中，設(shè)置挖掘的前項(xiàng)參數(shù)和后項(xiàng)參數(shù)，最小支持度和置信度，規(guī)則提升等閾值。

圖4 SPSS量化關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘流程圖

在Apriori模型節(jié)點(diǎn)中，設(shè)能耗為規(guī)則的后項(xiàng)挖掘。以NH為后項(xiàng)時(shí)，設(shè)置閾值最小支持度s=5%、最小置信度c=85%，在此約束條件下得到規(guī)則中出現(xiàn)最多的頻繁項(xiàng)的信息見(jiàn)表7。

表7 s=5%，c=85%的最頻繁項(xiàng)信息

得到強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則見(jiàn)表8。

表8 s=5%，c=85%節(jié)能關(guān)聯(lián)規(guī)則

以第一條規(guī)則為例，規(guī)則解釋如下：當(dāng)LL物料流量為[400.00，500.00]時(shí)，帶式輸送機(jī)V運(yùn)行速度為[1.7，1.9]時(shí)，NH能耗為[1 000，1 200]，發(fā)生的概率為89.56%，該事件的置信度為100.00%。當(dāng)條件發(fā)生時(shí)，預(yù)測(cè)系數(shù)在[1 000，1 200]的概率提升了1.72倍；條件發(fā)生、預(yù)測(cè)結(jié)果不發(fā)生的事件占全部事務(wù)的0.01%。

表8中所有的關(guān)聯(lián)規(guī)則都可以按照上述方式進(jìn)行知識(shí)表示，這些知識(shí)可以為帶式輸送機(jī)節(jié)能控制策略的得出提供參考。

3.3 帶式輸送機(jī)節(jié)能控制策略研究

利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和關(guān)聯(lián)規(guī)則混合算法得到的結(jié)果，必定會(huì)摻雜少量冗余和無(wú)關(guān)規(guī)則。在應(yīng)用挖掘結(jié)果指導(dǎo)生產(chǎn)之前，需對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)和分析，確認(rèn)其可靠性。

在將數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)之前，還應(yīng)考慮以下兩點(diǎn)：第一，在物料流量接近于0時(shí)，帶式輸送機(jī)必須保持啟動(dòng)狀態(tài)而不至于停機(jī)，因此需要給定一個(gè)最低運(yùn)行速度；第二，在實(shí)際生產(chǎn)中，物料流量由現(xiàn)場(chǎng)卸船機(jī)等采掘設(shè)備所決定，因此物料流量的變化是不均衡的，為了不產(chǎn)生過(guò)多的機(jī)械損耗和熱損耗，需對(duì)物料流量的調(diào)速范圍設(shè)置一定的敏感度，即物料流量在某范圍變化時(shí)，其速度不做調(diào)整。

由上述分析可以得出，結(jié)合該港口的實(shí)際生產(chǎn)要求，將得到的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則中物料流量劃分區(qū)間，并在物料流量變化小于100 t/h時(shí)，對(duì)帶式輸送帶運(yùn)行速度不作調(diào)整。最終得出帶式輸送機(jī)節(jié)能控制策略，其中帶式輸送機(jī)運(yùn)行速度與物料流量的最佳控制關(guān)系見(jiàn)圖5。

圖5 物料流量和帶速的優(yōu)化匹配圖

4 帶式輸送機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

依據(jù)上節(jié)得出的帶式輸送機(jī)節(jié)能控制策略和節(jié)能控制方法，設(shè)計(jì)帶式輸送機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠通過(guò)傳感器獲取帶式輸送機(jī)的物料流量和運(yùn)行速度的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并利用PLC模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)帶式輸送機(jī)的節(jié)能調(diào)速，提高帶式輸送機(jī)的工作效率，實(shí)現(xiàn)其節(jié)能高效運(yùn)行。

4.1 帶式輸送機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

4.1.1 硬件設(shè)計(jì)

帶式輸送機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)包括PLC控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)、變頻器的控制、帶式輸送機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)，主要涉及PLC控制技術(shù)、傳感器技術(shù)、智能控制原理、信息傳輸技術(shù)等?？刂葡到y(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖6。

圖6 帶式輸送機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖

PLC控制器是整個(gè)帶式輸送機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)的“大腦”，其在接受到上位機(jī)控制指令后，通過(guò)變頻器將控制指令傳遞給電動(dòng)機(jī)，這一過(guò)程實(shí)現(xiàn)了帶式輸送機(jī)智能變頻調(diào)速。速度傳感器、電子皮帶秤、溫度傳感器分別實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)其運(yùn)行速度、物料流量、工作溫度，并將狀態(tài)參數(shù)通過(guò)PLC模塊傳遞給人機(jī)交互界面，方便工作人員掌握帶式輸送機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)[3]。

4.1.2 軟件設(shè)計(jì)

帶式輸送機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)軟件具有信號(hào)采集、數(shù)據(jù)處理、集中控制各硬件設(shè)備、記錄運(yùn)行數(shù)據(jù)的作用。其軟件設(shè)計(jì)主要包括PLC控制程序的編譯和上位機(jī)人機(jī)交互界面的組態(tài)。本文主要使用編程工具為西門子step 7和Win CC7.3組態(tài)軟件。

依據(jù)第3章提出的帶式輸送機(jī)節(jié)能控制策略，將物料流量按照從大到小的順序劃分成[Q0，Q1]、[Q1，Q2]……[Qn-1，Qn]n個(gè)區(qū)間，并一一對(duì)應(yīng)確定的節(jié)能運(yùn)行速度v0、v1、……vn。其節(jié)能控制系統(tǒng)調(diào)速過(guò)程見(jiàn)圖7。

圖7 帶式輸送機(jī)節(jié)能調(diào)速流程圖

本文設(shè)計(jì)的帶式輸送機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)上位機(jī)軟件具有監(jiān)測(cè)狀態(tài)信息、數(shù)據(jù)查詢、報(bào)表打印、集中控制等功能。在帶式輸送機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)中，現(xiàn)場(chǎng)操作人員可以使用上位機(jī)軟件將控制信息傳遞給PLC控制器，完成對(duì)帶式輸送機(jī)的遠(yuǎn)程智能控制。

4.2 帶式輸送機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)節(jié)能效果分析

依據(jù)該控制系統(tǒng)對(duì)該港口的節(jié)能效果進(jìn)行分析計(jì)算。該港口3#帶式輸送機(jī)的具體參數(shù)為：傾角13°；皮帶長(zhǎng)度1 825 m，帶寬為2.1 m，最大帶速4.7 m/s。假設(shè)工作時(shí)間約為22 h，在物料流量為[0,100 t/h]時(shí)，運(yùn)行時(shí)間為t1=1 h；在物料流量為[100 t/h,150 t/h]時(shí)，運(yùn)行時(shí)間為t2=1.5 h；在物料流量為[150 t/h,200 t/h,]時(shí)，運(yùn)行時(shí)間為t3=2 h；在物料流量為[200 t/h,250 t/h]時(shí)，運(yùn)行時(shí)間為t4=2 h；在物料流量為[250 t/h,300 t/h]時(shí)，運(yùn)行時(shí)間為t5=2.5 h；在物料流量為[300 t/h,350 t/h]時(shí)，運(yùn)行時(shí)間為t6=3.5 h；在物料流量為[350 t/h,400 t/h]時(shí)，運(yùn)行時(shí)間為t7=4.5 h；在物料流量為[400 t/h,450 t/h]時(shí)，運(yùn)行時(shí)間為t8=5 h；該港口的帶式輸送機(jī)1年工作270天。

根據(jù)參考文獻(xiàn)可知[4]，電機(jī)功率系數(shù)K1=1.4；電機(jī)啟動(dòng)方式系數(shù)K2=1；C=1.3；阻力系數(shù)f=0.08；上托輥質(zhì)量線密度m1=25.6 kg/m；下托輥質(zhì)量線密度m2=9.6 kg/m；每米帶式輸送機(jī)的質(zhì)量m′L=126 kg/m。

同時(shí)，由m′R=m1+m2以及H=Lsinδ，可以得出參數(shù)之間的關(guān)系，以便于進(jìn)行下一步功率的計(jì)算。將上述參數(shù)代入以下功率模型中：

PM=K1K2CLfgv(m′R+2m′Lcosδ)

(11)

由此可以得出，帶式輸送機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)下運(yùn)行的帶式輸送機(jī)1天時(shí)間內(nèi)電能為：

W=P1t1+P2t2+P3t3+P4t4+P5t5

+P6t6+P7t7+P8t8

(12)

代入數(shù)據(jù)得出1天的用電量為：

W1=68 516.097 kWh

(13)

計(jì)算帶式輸送機(jī)以最大額定帶速運(yùn)行時(shí)1天的用電量為：

W0=90 740.510 kWh

(14)

1天時(shí)間內(nèi)節(jié)約的用電量為：

DW=W0-W1=22 224.413 kWh

(15)

則1年時(shí)間內(nèi)節(jié)約的用電量為：

DW=22 224.413×270=6 000 591.51 kWh

(16)

在該港口工業(yè)用電價(jià)格為0.65元/kWh，則1年內(nèi)可以節(jié)約電費(fèi)390萬(wàn)元。由計(jì)算結(jié)果可以看出，本文研究設(shè)計(jì)的節(jié)能控制系統(tǒng)節(jié)能效果顯著。

5 結(jié)語(yǔ)

隨著我國(guó)港口散貨碼頭吞吐量的不斷增大，帶式輸送機(jī)正朝大功率、遠(yuǎn)距離、高帶速的方向發(fā)展，能耗也隨之增大。從帶式輸送機(jī)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)出發(fā)，使用數(shù)據(jù)挖掘手段，建立其運(yùn)行速度、物料流量的最佳匹配關(guān)系，得出帶式輸送機(jī)的節(jié)能控制策略，并利用其控制策略設(shè)計(jì)帶式輸送機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)其智能節(jié)能調(diào)速，達(dá)到減少設(shè)備損耗、提高工作效率、減少能源浪費(fèi)的效果。同時(shí)，該系統(tǒng)的節(jié)能控制系統(tǒng)與其他機(jī)電機(jī)械裝備的控制系統(tǒng)存在技術(shù)共性，本文設(shè)計(jì)的節(jié)能控制系統(tǒng)可推廣應(yīng)用于大中型起重設(shè)備、煤機(jī)設(shè)備，具有一定的社會(huì)意義。