基于液位计数据挖掘的露天煤矿矿用运输卡车工况监控系统

伴随着信息技术的高速发展，信息技术对人类的生产生活产生了巨大的影响。信息技术在露天矿开采中同样有较为广泛的应用。露天煤矿4个主要生产环节分别是：穿爆、采装、运输、排卸，其中运输的主要任务是将地表非矿物岩土运送到排土场，以及将露天煤矿采出的原煤运送到选矿厂2部分，并且运输成本在开采成本中占比较大，由此可见运输是露天煤矿开采中的重要环节，对露天煤矿运输系统的监管尤为重要[1]。

露天煤矿运输系统的监控主要是矿用运输车辆的监控。矿用运输车辆的监控的目的一方面是为了保障安全生产，特别是轮胎安全[2]；另一方面可以通过运输车辆的监控减少燃油的非正常消耗[3]。过去对露天矿运输系统的监管主要通过人员巡查的方式，这种方式监管效率低下，且需有大量的监管人员参与其中，人力成本巨大[4]。在信息技术成熟的背景下，采用信息技术进行露天煤矿运输系统的监管可以达到全天候、所有工作车辆的全覆盖监管，大大提高了监管效率，并节省人力成本。并且在信息技术支持下的露天煤矿运输监管系统可以采集到大量的运输车辆工况数据，通过数据挖掘可有效指导露天矿车辆运行，进一步提高露天煤矿运输系统的安全性，并有效降低露天煤矿运输系统的能源消耗[5]。

1系统需求分析

露天煤矿矿用卡车监控系统的目的是为了保障安全生产、降低能耗，为露天煤矿运输系统的工作人员提供实时的信息显示，并且为管理人员提供监控信息和决策支持。矿用运输车辆工况监控内容主要有3个方面。

首先要监控的是车辆基本状态如，速度、载重及位置信息;其次在露天开采运输中，轮胎安全运行与节约成本，保证安全生产密切相关,露天煤矿矿用卡车多采用220t级别的卡车，而且矿用运输车辆常年往返于岩土所构成的矿区道路，由于工作时间长，在温度较高和有精锐岩石扎入轮胎的情况下极易发生爆胎事故,卡车轮胎监测，可以确保轮胎运行在zui佳的工况环境下，延长轮胎寿命，提高轮胎维修效率，提高车辆出动率，节约维护成本；zui后露天矿偷油、漏油、计量不准确（跑、冒、滴、漏）等现象频繁，造成燃油大量的非生产消耗，燃油成本居高不下，甚至影响正常生产经营，燃油作为消耗性成本具有消耗后不可追溯再现的特点，燃油管理时效性较强。通过上述分析可将露天煤矿矿用卡车的监控分为3个子系统：①矿用运输车辆的基本工作状态监控子系统；②矿用卡车轮胎监控子系统；③矿用卡车的燃油监控子系统。

露天煤矿卡车工况监控系统的使用者有终端卡车司机和管理人员2类。终端卡车司机需要全方面的了解本车的工作状态，以便实时的进行工作调整。另一方面管理人员需要实时监控所有工作车辆的工作状态，并且根据实时的数据分析进行工作指导。由此可见，卡车终端需要有供司机参考的实时信息显示系统，并且中心管理部门需要有相应的管理平台。

2系统构成

准能集团卡车工况系统构架如图1，整个露天矿矿用卡车工况监控系统主要由7个子系统构成。其中车载数据终端、基本车况监控子系统、轮胎监控子系统和燃油监控子系统依附于矿用卡车上，管理平台和数据挖掘子系统依附于管理中心硬件设备，并通过通信系统将2部分连接起来。

1）基本车况监控子系统。主要采集车辆自身的基本工作信息，信息采集的内容主要有行车速度、载重量、发动机、刹车系统等信息，此类信息主要来自于车辆自身的采集，通过车辆电器系统获取该类信息，并将该类信息导入车载终端。

2）燃油监控子系统。主要是监测卡车油箱的耗油情况。该系统主要由安装在油箱内部安装磁翻板式液位计以及数据传输系统构成。通过液位计实时采集油箱内部的燃油消耗情况，并通过有线数据传输的方式将该信息传送至车载终端。

3）轮胎监控子系统。主要目的是监控轮胎内部的压力和温度情况。该系统通过安装在轮胎内部的压力和温度传感器采集轮胎内部的压力和温度信息，该装置通过橡胶胶粘在内胎内壁，并通过无线传输的方式将信号传出来。由于轮胎壁较厚，需要近距离设置无线接收设备，所以在每个轮胎轴则分别安装1个无线采集终端，并通过有线的方式传输至车载终端。

4）车载终端。车载终端的主要功能是集成上述

3个子系统所采集的信息显示给驾驶员，并且将该信息传输至管理中心，并接受来自管理中心信息。车载终端主要由车载显示终端和传输天线构成。

5）管理平台。管理平台是包含数据库的信息中心，该中心将采集到数据进行整理并显示，将信息实时的存入数据库之中，方便管理人员统计检查，并将决策信息传输至车载终端，同时与数据挖掘子系统相连。

6）数据挖掘子系统。主要为运输系统提供决策支持，通过实时分析获取的车辆工况信息，获得安全情况和生产情况回应，通过与管理平台联动指导运输车辆工作。

3数据挖掘技术应用

根据数据挖掘是否有目标分为有目标的数据挖掘和无目标的数据挖掘2种，有目标的数据挖掘是通过设置挖掘目标，通过采用一定的挖掘方法获得挖掘结果；而无目标的数据挖掘是通过分析多条数项，寻找数据项之间关联[6]。在露天煤矿矿用卡车工况监控系统中的数据挖掘子系统要以有目标的数据挖掘为主，通过设置安全等目标进行定向数据挖掘，并且辅以无目标的数据挖掘，挖掘矿用卡车工况数据项之间的内在联系，指导运输系统工作。

轮胎安全运行是露天煤矿矿用卡车工作的前提，由于露天煤矿矿用卡车载重巨大，对轮胎的性能要求也较高，如果一旦出现了轮胎爆炸等事故发生会对造成重大的安全生产事故。胎温胎压的监测可以实时获取轮胎的工作参数，推断轮胎工作状况。目前，轮胎安全工作的保障是通过设置轮胎工作的安全限值，一旦轮胎工作指标超过该值即时停止轮胎工作[7-8]。但是该种方法容易造成车辆将车辆停留在运输路途中，影响正常运输系统，并且也不利于维修人员的维修工作。为数据挖掘子系统设计一种轮胎安全预测数据挖掘方法，在轮胎参数超过限值之前将其行驶到修理中心。

在轮胎工作过程中，轮胎的参数由正常到超出限值的状态的变化过程中有1个相对固定的理化过程，可由相关参数的时间序列变化推测出未来轮胎的安全状态。循环神经网络可以很好解决具有时间维度变化的预测问题，设计了一种基于循环神经网络的轮胎运行状态安全判定模型[9-10]。循环神经网络可以对时间序列上发生的情况进行积累和传递。卡车轮胎安全预警的参数主要有轮胎的温度和压力2个值，那么设定循环神经网络的输入值层为温度和压强，输出层为轮胎安全性，并且设计隐藏层为1,节点为4，卡车轮胎安全循环神经网络如图2。其中x1为时间、x2为车速、x3为载重、x4为温度，x5为压强，x6为油耗。s为安全性，设置安全性有4个等级分别是无风险，低风险，高风险，危险4个级别。根据神经网络隐含层节点经验公式计算，隐含层节点数为5，A1、A2、A3、A4、A5为隐含层节点。

采用c++进行编程建立神经网络，在获取数据中选取10000条数据进行训练，输入到建立的循环神经网络中并进行训练。通过训练获得神经网络，并输入1d单一轮胎工作数据进行对比验证,从试验结果看，循环神经网络的准确率在81.2%，并且对于危险的预警更为准确，并且将真实危险的范围有效覆盖，确保了危险情况的及时应对。在无风险、高风险和低风险上的预测精度相似。

4结语

露天煤矿矿用卡车工况监控系统是露天煤矿信息化的重要组成部分，是联系生产一线与管理部门的有效手段。准能集团露天矿矿用卡车监控系统主要由硬件平台和各系统2大部分构成，其中特别增加了数据挖掘子系统。数据挖掘子系统通过设置不同的数据挖掘算法，充分使用已获得的卡车工况数据，为露天矿运输系统管理者的决策提供有效的数据保障和支持。该系统在准煤集团建设并已经进入设备调试阶段，目前系统工作稳定，使用效果良好。