[发明专利]综采工作面的仿真测试系统以及仿真测试方法在审
申请号: | 202011566552.0 | 申请日: | 2020-12-25 |
公开(公告)号: | CN112666845A | 公开(公告)日: | 2021-04-16 |
发明(设计)人: | 韩秀琪;李森;李俊士;张学亮;姜春阳;刘清 | 申请(专利权)人: | 北京天地玛珂电液控制系统有限公司;北京煤科天玛自动化科技有限公司 |
主分类号: | G05B17/02 | 分类号: | G05B17/02 |
代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 王萌 |
地址: | 100013 北京市朝*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 工作面 仿真 测试 系统 以及 方法 | ||
1.一种综采工作面的仿真测试系统,其特征在于,包括:
三维仿真模型构建模块,用于构建井下工作面三维模型、巷道环境三维模型以及综采工作面装备的三维模型;
数据发生模块,用于在所述井下工作面三维模型和所述巷道环境三维模型下,根据综采工作面采集的综采工作面实体装备的历史数据,对所述综采工作面装备的三维模型进行模拟以生成综采工作面的工作状态;
多个控制器,每个控制器对应一个综采工作面实体装备;
控制台,用于向所述综采工作面装备的三维模型或综采工作面实体装备的控制器发送控制命令,其中,所述控制台通过虚实切换组件建立与所述综采工作面装备的三维模型或综采工作面实体装备的控制器的控制连接;
模拟盘模块,包括顺槽监控中心和所述综采工作面实体装备的通讯物理链路,所述通讯物理链路中的控制节点采用所述综采工作面实体装备的控制器,辅以电磁驱动器模拟设备动作;其中,所述模拟盘模块用于根据所述控制台下发的控制命令对所述综采工作面实体装备进行模拟,并显示模拟反馈结果。
2.如权利要求1所述的综采工作面的仿真测试系统,其特征在于,还包括:
控制链路故障诊断专家模块,用于对所述综采工作面实体装备的通讯物理链路的故障进行诊断。
3.如权利要求2所述的综采工作面的仿真测试系统,其特征在于,还包括:
显示模块,用于显示所述数据发生模块生成的所述综采工作面的工作状态,并对所述控制链路故障诊断专家模块诊断的故障节点进行显示。
4.如权利要求1所述的综采工作面的仿真测试系统,其特征在于,还包括:
数字孪生模型创建模块,用于创建综采工作面实体装备的数字孪生模型,并对所述数字孪生模型进行调优以匹配测量数据,并将故障组件的行为添加至所述数字孪生模型中,使用机器学习创建故障生成算法。
5.如权利要求1所述的综采工作面的仿真测试系统,其特征在于,还包括:
数字仿真模型搭建模块,用于搭建环境信息流模型、工艺控制信息流模型、设备状态信息流模型和采动信息流模型;
仿真模块,用于根据所述环境信息流模型、工艺控制信息流模型、设备状态信息流模型和采动信息流模型,模拟仿真综采工作面智能化控制系统的运动、状态与故障。
6.如权利要求1所述的综采工作面的仿真测试系统,其特征在于,所述控制台与所述多个控制器通过实时网络进行连接。
7.如权利要求1所述的综采工作面的仿真测试系统,其特征在于,还包括:
所述控制台控制的采煤机控制子系统、支架控制子系统及视频子系统。
8.一种综采工作面的仿真测试方法,其特征在于,所述方法应用于综采工作面的仿真测试系统上,所述综采工作面的仿真测试系统包括三维仿真模型构建模块、数据发生模块、多个控制器、控制台和模拟盘模块,其中,所述方法包括:
通过所述三维仿真模型构建模块构建井下工作面三维模型、巷道环境三维模型以及综采工作面装备的三维模型;
通过所述数据发生模块在所述井下工作面三维模型和所述巷道环境三维模型下,根据综采工作面采集的综采工作面实体装备的历史数据,对所述综采工作面装备的三维模型进行模拟以生成综采工作面的工作状态;
通过所述控制台向所述综采工作面装备的三维模型或综采工作面实体装备的控制器发送控制命令,其中,所述控制台通过虚实切换组件建立与所述综采工作面装备的三维模型或综采工作面实体装备的控制器的控制连接;
通过所述模拟盘模块根据所述控制台下发的控制命令对所述综采工作面实体装备进行模拟,并显示模拟反馈结果;其中,所述模拟盘模块,包括顺槽监控中心和所述综采工作面实体装备的通讯物理链路,所述通讯物理链路中的控制节点采用所述综采工作面实体装备的控制器,辅以电磁驱动器模拟设备动作。
9.如权利要求8所述的综采工作面的仿真测试方法,其特征在于,还包括:
通过控制链路故障诊断专家模块对所述综采工作面实体装备的通讯物理链路的故障进行诊断。
10.如权利要求8所述的综采工作面的仿真测试方法,其特征在于,还包括:
通过所述数字孪生模型创建模块创建综采工作面实体装备的数字孪生模型,并对所述数字孪生模型进行调优以匹配测量数据,并将故障组件的行为添加至所述数字孪生模型中,使用机器学习创建故障生成算法。
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