[发明专利]一种提升机节能运行的行程控制方法

权利要求书

1.一种提升机节能运行的行程控制方法，其特征在于，适用于提升机节能运行的S行程控制曲线分为初变加速段oa、等加速段ab、末变加速段bc、匀速段cd、初变减速段de、等减速段ef、末变减速段fg，其中减速段参数与加速段对称；

所述初变加速段oa对应时间0～t₁，所述等加速段ab对应时间t₁～t₂，所述末变加速段bc对应时间t₂～t₃，所述匀速段cd对应时间t₃～t₄，所述初变减速段de对应时间t₄～t₅，所述等减速段ef对应时间t₅～t₆，所述末变减速段fg对应时间t₆～t₇；

0≤t≤t₁时的速度与运行路程为：

t₁≤t≤t₂时的速度与行程为：

t₂≤t≤t₃时的速度与行程为：

t₃≤t≤t₄时的速度与行程为：

t₄≤t≤t₅时的速度与行程为：

t₅≤t≤t₆时的速度与行程为：

t₆≤t≤t₇时的速度与行程为：

总的提升路程为：

s＝s₁+s₂+s₃+s₄+s₅+s₆+s₇＝H (8)；

提升机一次提升所消耗电能为：

各阶段电动机扭转力总和为：

由于t₁＝t₃-t₂＝t₅-t₄＝t₇-t₆，t₂-t₁＝t₆-t₅，公式(10)化简为：

在梯形速度曲线时，各阶段电动机扭转力总和：

各阶段电动机扭转力总和化简为：

由于式(11)和式(13)相同，即在相同的提升周期、最大速度下，S行程曲线和梯形速度曲线的能耗是相同的，由于S曲线过于复杂，参数众多，故利用简化的梯形曲线进行一次能耗求解；

公式(12)和公式(13)中的参数为：

公式(14)中，λ为提升机速度权重，λ∈(0,1)，将λ代入公式(14)后，得到：

公式(12)—(15)中，t₈为梯形速度曲线中加速段提升机运行的时间，t₉为梯形速度曲线中匀速段提升机运行的时间，t₁₀为梯形速度曲线中减速段提升机运行的时间；

得出一次提升载荷Q为：

将公式(15)和公式(16)代入公式(13)，化简得：

公式(9)转化为：

所述公式(1)中，v为提升机运行速度，s₁为这一阶段的运行路程，t为运行时间，r为冲动值，r＝a/t₁，a为提升机运行加速度；

所述公式(4)中，v_m为提升曲线最大速度，即匀速段速度；

所述公式(8)中，H为提升机提升高度，实际应用中是定值；

所述公式(9)中，η为电能转换为机械能的效率；T为一次提升周期；F为各阶段拖动力；

所述公式(10)中，K为矿井阻力系数，K＝1.15；Q为一次提升载荷，单位kg；g为重力加速度，单位m/s²；m为变位质量，单位kg；

所述公式(16)中，A为小时产量，θ为一次提升循环中的停歇时间；

所述公式(18)中，A、θ、K、H、g、η均为提升机的固定参数，因此其能耗W主要由λ和a决定，由于公式(18)有两个变量，无法用普通数学求极值的方法求出能耗W的最小值，故使用模拟退火-遗传算法来求能耗的最小值；

所述模拟退火-遗传算法流程为：

首先，遗传算法产生初始种群，计算初始种群中各个体的适应度值并将其作为模拟退火算法中的初始解；其次，遗传算法通过选择、交叉和变异产生新种群，计算新种群中各个体的适应度值并将其作为模拟退火算法中的新解；最后，利用Metropolis规则将模拟退火算法的新解替换旧个体，得到的解所对应的个体集合组成的种群作为遗传算法的下一代初始种群；

所述公式(18)所示的能耗表达式建立算法的适应度函数为：

将公式(19)转化为数学表达式为：

这里x＝λ,y＝a，θ和H是提升系统的固有参数，视具体系统而定。

2.根据权利要求1所述的一种提升机节能运行的行程控制方法，其特征在于，基于模拟退火-遗传算法的控制参数求解实现步骤如下：

Step1、初始化控制参数，种群个体大小NIND，最大进化次数MAXGEN，交叉概率px，变异概率pm，退火初始温度T₀，温度冷却系数q，终止温度T_end；

Step2、随机生成初始种群Chrom，利用公式(20)计算每个个体的适应度值f_i(x_i,y_i)，其中i＝1,2,···,NIND；

Step3、设循环计数变量gen＝0；

Step4、对群体Chrom实施选择、交叉和变异等遗传操作，进化得到新种群newChrom，对新产生的个体用公式(20)计算每一个体的适应度值f_i′(x_i,y_i)；

Step5、计算退火增量，Δf＝f_i′(x_i,y_i)-f_i(x_i,y_i)，若Δf＜0，则以新个体替换旧个体；否则以概率接受新个体，舍弃旧个体；

Step6、若genMAXGEN，则gen＝gen+1，转至Step4；否则转至Step7；

Step7、若T_i＜T_end，则算法成功结束，输出最小适应度值f_i(x_i,y_i)对应的全局最优当前解(x_i,y_i)；否则，执行降温操作T_i+1＝kT_i，转至Step3。