CN110092299B - 一种规则抓矿方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种规则抓矿方法，定义场景后，具体规则抓矿方法步骤如下；1）矿仓坐标定义；2）矿仓侧面定义；3）对抓斗定义；4）规则抓矿算法设计；5）获得最近抓取方法，选取相应的数据进行对比分析获得最佳抓矿方法。本发明提供一种规则抓矿方法，通过对现有抓矿情况建立模型配套规则抓矿方法或者最佳控制方便，再通过对相应设备进行控制，可以大幅提高矿区的自动化程度和生产效率，降低人工成本和事故率。

Description

一种规则抓矿方法

技术领域

本发明涉及抓矿方法领域，特别是涉及一种规则抓矿方法。

背景技术

矿山生产主要产品是铁精矿、废石，现有的矿山抓矿部分多采用人工操作设备的方式进行矿料的抓矿，抓矿效率受制于工人的技能熟练程度，且工作现场环境恶劣，工作强度高，需由多个作业班组24小时轮岗，占用了大量的人力资源，还极易因休息不充分造成事故。为了提高矿区的自动化程度和生产效率，降低人工成本和事故率，申请设计一种规则抓矿方法。

发明内容

为了解决以上问题，本发明提供一种规则抓矿方法，通过对现有抓矿情况建立模型配套规则抓矿方法或者最佳控制方便，再通过对相应设备进行控制，可以大幅提高矿区的自动化程度和生产效率，降低人工成本和事故率，为达此目的，本发明提供一种规则抓矿方法，工作场景定义如下，顶部横向设置抓斗大车，抓斗大车一侧有小车，所述抓斗大车底部有抓斗，抓斗与小车通过相应绳索联系并一起共同工作，所述小车在大车上前后活动，抓斗也随着小车的运动而运动，到达目标位置后开始升降运动，从而达到抓取矿粉和布料的工作循环，下方主工作区域为发货区，一侧区域为布料区，发货区下方有两个车位，当车位上有货车等待装载矿粉时，抓斗得到指令从布料区抓取矿粉后将矿粉运输到车位所在位置的货车上；当车位上没有货车时，抓斗就会从布料区抓取矿粉填补到发货区，其特征在于：具体规则抓矿方法步骤如下；

1)矿仓坐标定义，将矿仓划分成若干部分，给每个部分一个定义，由此可将矿仓设为一个坐标图，即矿仓长设为X轴，长度为L，矿仓宽设为Y轴，宽度为W，坐标图下方为布料区，长与矿仓相等，宽为B_w，坐标图左侧为抓斗小车，设为car₁和car₂；

将矿仓视为一个坐标系，从而矿仓每个地方都能定义一个坐标，将矿仓分为m×n的格子，设每个格子的中心即为该格子的坐标，为P_mn(x_m，y_n)，由图可以得到，矿仓总宽度为W，布料区的宽度为B_w，发货区的宽度为W-B_w，长为L，则每个格子的宽度即为抓斗宽度W_ZD，每个格子的长度即为抓斗长度L_ZD；

2)矿仓侧面定义，定义H_A为矿仓总高度，假设H_A＝16m；H_Et为抓斗在矿仓顶部即抓斗未工作时抓斗本身的高度，设H_Et＝4m；H_Ed为抓斗工作的最底端即当到达该处后抓斗停止向下工作的高度，设H_Ed＝1m；最后H_G是抓斗开始工作后能到达的最低点和最高点的差值，是一个变量，随着抓斗的升降变化而变化，即H_G＝(H_A-H_E)∈(0，11)，其中H_E＝H_Et+H_Ed＝5m；

3)对抓斗定义，定义抓斗上方有锁链一端连接着抓斗顶部，抓斗内部有调节装置可以控制抓斗张开和闭合，考虑抓斗工作效果为保证下一次抓取效果也达到要求，假设前一次抓取和后一次抓取有一个交叉点，每次抓取之后将抓取后的凹面近似看为一个抛物线，即y＝kx²；

根据实际测量值得到抓斗凹面高度即抛物线高度H＝0.6m；抓斗侧面长度即抛物线的横坐标长度L_ZD＝3.5m，第二次抓取的凹面其实相当于第一次抓取凹面抛物线平移了一段距离之后形成的抛物线，这里的距离设为L₁＝3.0m，定义H_k为两次抓取产生的交叉点与最低点的高度之差，即计算时考虑控制在一定范围内需要不影响到第二层抓取效果的值；

将H带入抛物线内，由此计算得到k＝0.19，即y＝0.19x²，接着为了测试前面所取的L₁是否满足要求，需要得到抛物线的面积和两个抛物线交叉的面积，于是用定积分得到了公式：

其中S₁为抛物线坐标右侧的面积，根据抛物线性质得到抛物线面积S＝2S₁。代入数据得到S＝1.42m²；

抛物线交叉面积的公式为：

代入数据得到S_阴影＝0.04m²；

由上面两个公式，可以得到阴影部分面积和总体面积的关系比例，得到如下公式；

根据公式上的定义量可以得到，除了L₁有变化以外，其余的定义都是常量，由此可以得到，阴影部分面积和总体面积的关系比例，随着L₁的变化而变化，即y_s与L₁有线性关系。

根据式3，结合现场工矿条件，假设L₁∈[1，3.5)，Δx＝0.1，则可计算y_s的值，再根据每一斗抓取的稳定性和吨数来讲，需要选择一个合适的距离；

4)规则抓矿算法设计，设抓矿运动加速段的加速度为a₁，减速段的加速度都为a₂，抓矿运动的实时速度为V_t，初始速度为0，若其在行驶过程中能加速到最大速度V_m，则抓斗在加速度为a₁的加速下匀加速到V_m做匀速运动，最后抓斗快到终点时在加速度a₂下匀减速运动到终点，到终点时，速度恰好为0；

即抓矿运动的加速段和减速段可看为一个固定的距离

当抓矿运动的总距离小于

时，则抓矿运动还没加速到匀速行驶的最大速度V_m就开始做减速运动；当抓矿运动总距离等于

时，则抓矿运动刚加速到匀速行驶的最大速度V_m就开始做减速运动；当抓矿运动总距离大于

时，则抓矿运动就为加速到匀速行驶的最大速度V_m后经过一段匀速行驶再开始做减速运动；

其中

和的范围是根据部分实地收集的抓斗去程回程所花时间和经过距离的真实数据，并对其中的部分数据进行了分析和计算所得；

根据矿仓坐标定义，再结合实际坐标，得到定义的车坐标P_c(C_x，C_y)＝(14，2.25)，发货区坐标为P_mn(x_m，y_n)[m∈(17，M]，n∈(0，N]]，抓斗的运动轨迹为从起始点到发货区的P_mn点再到车P_c(C_x，C_y)的过程；

由此，首先要先得知m，n的坐标，推算得到，m，n坐标满足公式：

考虑抓斗抓取方式分横向抓取和纵向抓取两种，首先是横向抓取用伪代码的形式表现出相应抓取步骤，n行m列的矿仓运行时间和，其中Totalcost为运送时间的总和；

同理得到纵向抓取用伪代码的形式表现出相应抓取步骤，n行m列的矿仓运行时间和，其中Totalcost为运送时间的总和；

最后就可以根据车坐标和抓取位置坐标得到抓斗行径距离，然后依照上面的加速段匀速段减速段得到每次抓斗运动花费的时间，抓斗行径距离可以用公式：

根据推理得到加速段的平均速度为0.37m/s，所花时间

减速段的距离为1m，所花时间

由此算出加速段和减速段相加距离

所以抓斗抓取运动一定是经过了加速段到达了最大匀速运动值最后减速到停止，于是就可以推导出抓斗单次运动的时间：

抓斗单次抓取显然不足以装满一辆车，于是再假设一车需要抓取Q斗，由此就可以得到m和n的值，从而得到需要抓取的斗数：

因此根据式5和式6，式7就能得出每一次抓斗抓取运动的时间和需要抓次数，然后求和，即为抓满一车所花费的总时间。

式8为横向抓取时的时间表达式，同理可以得到纵向抓取的时间表达式即为n与m的位置互换一下；

5)获得最近抓取方法，选取相应的数据进行对比分析获得最佳抓矿方法。

本发明的进一步改进，所述抓斗整体高度为4m，抓斗张开时的长度为3.5m，宽度为1.5m。

本申请一种规则抓矿方法，通过对业务场景定义及规则抓矿算法设计，从而了实现了对整个现有抓矿方法的规则化设计，通过该规则抓矿方法对场景设备进行控制，可以实现整个抓矿过程的自动化控制，并且通过算法提高整体抓矿效率，由于可以采用全自动化控制，因此人工成本低廉，事故率低。

附图说明

附图1是本申请业务现场图；

附图2是本申请矿仓坐标模拟图；

附图3是本申请矿仓侧面示图；

附图4是本申请抓斗实物情况图；

附图5是本申请抓斗抓取侧面示意图；

附图6是本申请两斗中心距离与抓取效果关系图；

附图7是本申请速度与时间关系图；

附图8是本申请大车运动数据示意图；

附图9是本申请建模图；

附图10是本申请抓斗横向运动流程图；

附图11是本申请抓斗纵向运动流程图；

附图12是本申请两种方式时间比较图；

附图13是本申请仿真定义现场坐标；

附图14是本申请仿真矿仓现场建模；

附图15是本申请仿真矿仓卡车位置标识；

附图16是本申请仿真矿仓柱子、墙，布料带位置图；

附图17是本申请仿真大车轨道、大车、小车位置图；

附图18是本申请仿真矿仓建模完成图；

附图19是本申请仿真矿仓矿料俯视图；

附图20是本申请仿真矿仓矿料立体建模；

附图21是本申请仿真细分俯视图；

附图22是本申请仿真侧面立体图；

附图23是本申请仿真抓斗抓取凹面；

附图24是本申请仿真抓取多处效果图；

附图25是本申请仿真相邻抓取效果图；

附图26是本申请仿真抓取效果侧面视图。

具体实施方式

下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述：

本发明提供一种规则抓矿方法，通过对现有抓矿情况建立模型配套规则抓矿方法或者最佳控制方便，再通过对相应设备进行控制，可以大幅提高矿区的自动化程度和生产效率，降低人工成本和事故率。

图1为规则抓矿现场工作图。如图所示，上方横着标识的部分为抓斗大车，场面方框的为小车，下方圆圈里的即为抓斗，抓斗与小车以多根绳索联系在一起共同工作，即小车在大车上前后活动，抓斗也随着小车的运动而运动，到达目标位置后开始升降运动，从而达到抓取矿粉和布料的工作循环。下方的主区域就为发货区，一侧区域为布料区。发货区下方有两个车位，当车位上有货车等待装载矿粉时，抓斗得到指令从布料区抓取矿粉后将矿粉运输到车位所在位置的货车上；当车位上没有货车时，抓斗就会从布料区抓取矿粉填补到发货区，以保证车位有车时布料区有足够的矿粉运送。

为了便于模拟计算效率，将矿仓划分成若干部分，给每个部分一个定义，由此可将矿仓设为一个坐标图(图2)，即矿仓长设为X轴，长度为L，矿仓宽设为Y轴，宽度为W，坐标图下方为布料区，长与矿仓相等，宽为B_w。坐标图左侧为抓斗小车，设为car₁和car₂。

矿仓坐标定义，将矿仓视为一个坐标系，从而矿仓每个地方都能定义一个坐标。将矿仓分为m×n的格子，设每个格子的中心即为该格子的坐标，为P_mn(x_m，y_n)，由图可以得到，矿仓总宽度为W，布料区的宽度为B_w，发货区的宽度为W-B_w，长为L，则每个格子的宽度即为抓斗宽度W_ZD，每个格子的长度即为抓斗长度L_ZD。

其中矿仓侧面定义如下，为了更清楚地了解抓矿规则，可以再作一个矿仓侧面示图，如图3。

由图上信息可得到几个定义值，图上H_A为矿仓总高度，假设H_A＝16m；H_Et为抓斗在矿仓顶部即抓斗未工作时抓斗本身的高度，设H_Et＝4m；H_Ed为抓斗工作的最底端即当到达该处后抓斗停止向下工作的高度，设H_Ed＝1m；最后H_G是抓斗开始工作后能到达的最低点和最高点的差值，是一个变量，随着抓斗的升降变化而变化，即H_G＝(H_A-H_E)∈(0，11)，其中H_E＝H_Et+H_Ed＝5m。

抓斗定义如下图4所示即为抓斗。上方有锁链一端连接着抓斗顶部，抓斗内部有调节装置，可以控制抓斗张开和闭合。抓斗整体高度为4m，抓斗张开时的长度近似可看为3.5m，宽度为1.5m。

在实际抓斗运动中，还需要考虑抓斗的效果。原因是抓斗在抓取之后，会在被抓取位置出现一个凹面，从侧面看近似可以看成半椭圆，于是这就需要考虑到，当抓斗下一次在该次抓取位置旁边位置抓取时，间隔距离需要多长，才能保证下一次抓取效果也达到要求。于是假设前一次抓取和后一次抓取有一个交叉点，这样既保证了下一次抓取的效果，也保证了抓取第二层的时候不会出现凹面边缘太高而导致抓斗测量高度出现错误致使抓取效果降低。为此作出一个抓斗抓取后的侧面坐标图(图5)。

如图，每次抓取之后可以将抓取后的凹面近似看为一个抛物线，即y＝kx²。根据实际测量值得到抓斗凹面高度即抛物线高度H＝0.6m；抓斗侧面长度即抛物线的横坐标长度L_ZD＝3.5m。第二次抓取的凹面其实相当于第一次抓取凹面抛物线平移了一段距离之后形成的抛物线，这里的距离设为L₁＝3.0m。图中的H_k为两次抓取产生的交叉点与最低点的高度之差，即计算时考虑控制在一定范围内需要不影响到第二层抓取效果的值。

将H带入抛物线内，由此计算得到k＝0.19，即y＝0.19x²。接着为了测试前面所取的L₁是否满足要求，需要得到抛物线的面积和两个抛物线交叉的面积(图中阴影部分)。于是用定积分得到了公式：

其中S₁为抛物线坐标右侧的面积，根据抛物线性质得到抛物线面积S＝2S₁。代入数据得到S＝1.42m²。

抛物线交叉面积的公式为：

代入数据得到S_阴影＝0.04m²。

由上面两个公式，可以得到阴影部分面积和总体面积的关系比例，得到如下公式。

根据公式上的定义量可以得到，除了L₁有变化以外，其余的定义都是常量。由此可以得到，阴影部分面积和总体面积的关系比例，随着L₁的变化而变化，即y_s与L₁有线性关系。

根据式3，结合现场工矿条件，假设L₁∈[1，3.5)，Δx＝0.1，则y_s的值可以用一个表格(表1)显示：

表1两斗间的距离与抓空面积比

将表格转换为柱状图：

由式3计算得到图6，由图6可知两次抓取中心位置之间的距离与抓取的效果紧密相关，根据每一斗抓取的稳定性和吨数来讲，需要选择一个合适的距离。例如假设每一斗误差不能超过600kg，两次抓取中心位置距离就不能低于3m。

设计规则抓矿算法之前，首先要了解规则抓矿仿真模型的仿真效率，规则抓矿的抓矿效率，计算抓矿效率需要了解几个变量和固定数值。

设抓矿运动加速段的加速度为a₁，减速段的加速度都为a₂，抓矿运动的实时速度为V_t，初始速度为0，若其在行驶过程中能加速到最大速度V_m，则抓斗在加速度为a₁的加速下匀加速到V_m做匀速运动，最后抓斗快到终点时在加速度a₂下匀减速运动到终点，到终点时，速度恰好为0。

由此可得到一个结论：即抓矿运动的加速段和减速段可看为一个固定的距离

当抓矿运动的总距离小于

时，则抓矿运动还没加速到匀速行驶的最大速度V_m就开始做减速运动；当抓矿运动总距离等于

时，则抓矿运动刚加速到匀速行驶的最大速度V_m就开始做减速运动；当抓矿运动总距离大于

时，则抓矿运动就为加速到匀速行驶的最大速度V_m后经过一段匀速行驶再开始做减速运动，速度与时间关系图如图7所示。

其中和

的范围是根据部分实地收集的抓斗去程回程所花时间和经过距离的真实数据，并对其中的部分数据进行了分析和计算。

如图8，将其他数据先忽略之后，主要研究了大车回程所用的时间和运动的距离，后方显示的1，0即为大车和小车的运动状态，可以看到大车一直持续运动，而小车是静止的。时间从13:45:55开始，到13:46:36结束，一共是41秒，即t_A＝41秒，距离从48.486m运动到了21.5141m，一共运动了d_A＝26.9719≈27m，由此计算出整个路程的平均速度

但是计算出平均速度明显不足够完成的研究实验，需要找到如之前所说的抓斗运动时加速度，速度，和距离之间的规律，。所以为了找出加速段和减速段的具体长度，对这组数据进行了分解分析。于是将数据细化到每秒运动的距离，根据细化的数据得到每一个秒或两秒内抓斗大车移动的距离，并由此计算出每个小间断的速度，以此判断出在某一个时间段开始，大车加速到最大匀速运动值，加速度a₁变为零，大车速度趋于稳定，然后又在某一个时段开始减速，直到完全停止。

由图上速度得到加速段的加速度a₁在抓斗刚启动时最大，然后逐渐减小最后变为零，而速度从零开始逐渐变大然后趋于稳定。先取了前三组数据，假设在这个时间段内即4s内抓斗大车速度到达了最大匀速运动值，速度而减速段在分析时发现抓斗减速极为迅速，因此得到当大车即将到达目的位置时，机器被直接关闭了，由此出现了最后后面两组数据，即最后显示大车运动状态为零，但因为惯性导致大车依旧在自主运动，直至停止，而这个惯性运动的时间为3s，运动距离大概为0.5m，而非惯性的减速时间大概为1s，距离为0.539m，减速段的速度即为那么最大匀速段即从加速段之后开始，到减速段结束，一共为33s，速度为V_m＝0.73m/s。

得到以上三个数据之后，开始尝试反推，测试得到的数据是否是正确的，于是发现了因为计时的误差比较大，导致了收集到的数据得到的速度波动也较大，而

这个数据明显不符合实际加速到最大匀速运动值的计算要求，所以选择重新取值，对于误差波动较大的速度时间使用去中间值的方法减小误差。由图可知，当抓斗大车运动1秒后，他的速度v₁＝0.32m/s，运动3秒时，他的速度v₃＝0.38m/s，运动到4秒时，速度v₄＝0.98m/s，运动到6秒时，速度v₆＝0.54m/s，前后波动较大，由此可以将v₄和v₆平均，得到v₅＝0.51m/s。根据反推得到加速段时期的平均速度

再看前面几组数据，得到加速段的时间大致在4s到5s之间，然后利用等差数列得到了一个相对精确的时间为4.285s，由此可以大致的认为每次抓斗的加速段花费时间就为4.285s，代入加速度按的平均速度得到加速段运动距离；再加上减速段运动距离，就可以根据抓斗运动的距离了解到抓斗是否经历过加速段、匀速段、减速段，以及每个时段的时间。

得到上面讨论结果后，就可以开始准备建模了。建模大致结构如图9。

根据矿仓坐标的定义，再结合实际坐标，可以得到定义的车坐标P_c(C_x，C_y)＝(14，2.25)，发货区坐标为P_mn(x_m，y_n)[m∈(17，M]，n∈(0，N]]，抓斗的运动轨迹为从起始点到发货区的P_mn点再到车P_c(C_x，C_y)的过程。

由此，首先要先得知m，n的坐标。由上图推算得到，m，n坐标满足公式：

接下来就考虑抓斗抓取方式，这里主要研究两种方式：横向抓取和纵向抓取，首先是横向抓取，流程示意如图10，假设从第一个格子开始，运动顺序就为先由红箭头指向运动，然后再依照蓝色箭头原路返回，再开始下一个格子同样的步骤，最后黄色箭头为横向运动方向。

可以用伪代码的形式表现出这个步骤，n行m列的矿仓运行时间和，其中Totalcost为运送时间的总和。

同理可以得到纵向抓取流程图11和伪代码表现形式：

最后就可以根据车坐标和抓取位置坐标得到抓斗行径距离，然后依照上面推理的加速段匀速段减速段得到每次抓斗运动花费的时间。抓斗行径距离可以用公式：

根据推理得到加速段的平均速度为0.37m/s，所花时间

减速段的距离为1m，所花时间

由此算出加速段和减速段相加距离

所以抓斗抓取运动一定是经过了加速段到达了最大匀速运动值最后减速到停止。于是就可以推导出抓斗单次运动的时间：

抓斗单次抓取显然不足以装满一辆车，于是再假设一车需要抓取Q斗，由此就可以得到m和n的值，从而得到需要抓取的斗数：

因此根据式5和式6，式7就能得出每一次抓斗抓取运动的时间和需要抓多少次，然后求和，即为抓满一车所花费的总时间。

式8为横向抓取时的时间表达式，同理可以得到纵向抓取的时间表达式即为n与m的位置互换一下。

为了研究横向抓取和纵向抓取的时间比较并找到规律得到在什么时候横向抓取效率高在什么时候纵向抓取效率高，选取横向抓取三行和纵向抓取三列的参数，并计算出他们所需要的时间，然后进行比较(表2)，其中m，n表示格子位置，x_m，y_n为格子坐标，d_mn为车到每个格子的距离，t_A为总时间。

表2两种方式的部分数据

将表格里的数据用折线图表示出来：

由图12就明显的可以看出纵向抓取方式所需要的时间明显小于横向的时间，从而得到纵向抓取的效率更高。

本申请仿真情况如下；

无人值守抓斗规则抓矿算法采用Matlab仿真模拟。此次仿真采用Matlab 2014a版本，它的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似。

本申请算法仿真主要函数及实现；

首先，将前面所定义好的变量用编程语言在matlab上显示出来，主要函数如图13所示：

先定义了矿仓的坐标范围，然后生成如图14所示矿仓现场建模；

坐标数据都是依照实地数据标识，然后分成了小格，满足了之前理论的定义。X轴坐标0-17范围为货车范围，由此在建模上定义了一个如图15的卡车位置：

根据实地图片，了解到矿仓现场有很多柱子，卡车和矿料区之间有墙隔开，而矿料区分为发货区和布料区两个部分，所以这些也要在建模图上显示出来，具体位置标识如图16所示：

到这一步矿仓地面区的建模就构建完成了，然后根据实地情况知道在矿仓上方有两条大车轨道，轨道上承载着大车，大车上又有小车。这个也需要在建模图上表现出来，如图17所示：

最后，矿仓建模完成图如图18所示：

矿仓建模完成之后，就开始考虑矿仓内部矿料放置情况，由之前定义的将每个格子的中心位置当作每个格子的坐标，将可以它在建模上标识出来如图19所示。

然后随机给每个点赋上一个值，并把值标识出来，就能得到如图20所示矿仓矿料立体建模；

得到图20后考虑到每个格子只有一个高度值会显得误差过大，于是将每个格子分成了若干个小格子，用一个格子为例子，设其坐标为(x_i，y_j)，将格子长Z_L分成长度为S_L的若干段，则可分成

段，格子宽Z_W分成宽度S_W的若干段，即分为

段。则就能将一个格子分成(q×p)个小格子，然后将每个格子的中心视为其位置，然后就可以得到每个小格子的坐标

接着给每个小格子的坐标赋上一个随机值，由此减小误差，也使后续图形能更好生成。

俯视图如图21所示：

侧面立体图如图22所示：

本申请算法仿真结果与分析如下；

矿仓构建完成后，接着根据实际抓斗抓取情况定义出一个模拟建模，由前面数据分析得到该凹面的形状和其高度和横向方位有关，与纵向方位没有太大关系，所以得到最后的图形近似看为一个半圆柱体，抓斗抓取凹面如图23所示：

根据抓斗的长宽和具体抓取产生的高度，由前面推导的公式再加上纵列方向的值，形成一个矩阵，就得到了最终抓取凹面图。接着可以将其插入进矿仓环境，即形成抓取之后的效果图如图24所示：

再依照前面设计的规则抓矿算法得到抓取时会出现相邻抓取情况，就会出现如图25情况和如图26所示抓取效果侧面视图。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作任何其他形式的限制，而依据本发明的技术实质所作的任何修改或等同变化，仍属于本发明所要求保护的范围。

Claims (2)

1.一种规则抓矿方法，工作现场顶部横向设置抓斗大车，抓斗大车一侧有抓斗小车，所述抓斗大车底部有抓斗，抓斗与抓斗小车通过相应绳索联系并一起共同工作，所述抓斗小车在抓斗大车上前后活动，抓斗也随着抓斗小车的运动而运动，到达目标位置后开始升降运动，从而达到抓取矿粉和布料的工作循环，下方主工作区域为发货区，一侧区域为布料区，发货区下方有两个车位，当车位上有货车等待装载矿粉时，抓斗得到指令从布料区抓取矿粉后将矿粉运输到车位所在位置的货车上；当车位上没有货车时，抓斗就会从布料区抓取矿粉填补到发货区，其特征在于：具体规则抓矿方法步骤如下；

1)矿仓坐标定义，将矿仓划分成若干部分，给每个部分一个定义，由此可将矿仓设为一个坐标图，即矿仓长设为X轴，长度为L，矿仓宽设为Y轴，宽度为W，坐标图下方为布料区，布料区的长度与矿仓的长度相等，布料区的宽度为B_w，坐标图左侧为抓斗小车，设为第一抓斗小车和第二抓斗小车；

将矿仓视为一个坐标系，从而矿仓每个地方都能定义一个坐标，将矿仓分为m×n的格子，设每个格子的中心即为该格子的坐标，为P_mn(x_m，y_n)，发货区的宽度为W-B_w，发货区的长度为L，则每个格子的宽度即为抓斗宽度W_ZD，每个格子的长度即为抓斗侧面长度L_ZD；

2)矿仓侧面定义，定义H_A为矿仓总高度，假设H_A＝16m；H_Et为抓斗在矿仓顶部即抓斗未工作时抓斗本身的高度，设H_Et＝4m；H_Ed为抓斗工作的最底端即当到达该处后抓斗停止向下工作的高度，设H_Ed＝1m；最后H_G是抓斗开始工作后能到达的最低点和最高点的差值，是一个变量，随着抓斗的升降变化而变化，即H_G＝(H_A-H_E)∈(0，11)，其中H_E＝H_Et+H_Ed＝5m；

3)对抓斗定义，定义抓斗顶部连接有索链，抓斗内部有调节装置可以控制抓斗张开和闭合，考虑抓斗工作效果为保证下一次抓取效果也达到要求，假设前一次抓取和后一次抓取有一个交叉点，每次抓取之后将抓取后的凹面近似看为一个抛物线，即y＝kx²；

根据实际测量值得到抓斗凹面高度即抛物线高度H＝0.6m；抓斗侧面长度即抛物线的横坐标长度L_ZD＝3.5m，第二次抓取的凹面其实相当于第一次抓取凹面抛物线平移了一段距离之后形成的抛物线，这里的距离设为L₁＝3.0m，定义H_k为两次抓取产生的交叉点与最低点的高度之差，即计算时考虑控制在一定范围内需要不影响到第二层抓取效果的值；

将H带入抛物线内，由此计算得到k＝0.19，即y＝0.19x²，接着为了测试前面所取的L₁是否满足要求，需要得到抛物线的总体面积和两个抛物线交叉的面积，于是用定积分得到了公式：

其中S₁为抛物线坐标右侧的面积，根据抛物线性质得到抛物线的总体面积S＝2S₁，代入数据得到S＝1.42m²；

抛物线交叉面积的公式为：

代入数据得到S_阴影＝0.04m²；

由上面两个公式，可以得到阴影部分面积和总体面积的关系比例，得到如下公式；

根据公式上的定义量可以得到，除了L₁有变化以外，其余的定义都是常量，由此可以得到，阴影部分面积和总体面积的关系比例，随着L₁的变化而变化，即y_s与L₁有线性关系；

根据式3，结合现场工矿条件，假设L₁∈[1，3.5)，Δx＝0.1，则可计算y_s的值，再根据每一斗抓取的稳定性和吨数来讲，需要选择一个合适的距离；

4)规则抓矿算法设计，设抓矿运动加速段的加速度为α₁，减速段的加速度为α₂，抓矿运动的实时速度为V_t，初始速度为0，若其在行驶过程中能加速到最大速度V_m，则抓斗在加速度为α₁的加速下匀加速到V_m做匀速运动，最后抓斗快到终点时在加速度α₂下匀减速运动到终点，到终点时，速度恰好为0；即抓矿运动的加速段和减速段可看为一个固定的距离

当抓矿运动的总距离小于

时，则抓矿运动还没加速到匀速行驶的最大速度V_m就开始做减速运动；当抓矿运动总距离等于时，则抓矿运动刚加速到匀速行驶的最大速度V_m就开始做减速运动；当抓矿运动总距离大于

时，则抓矿运动就为加速到匀速行驶的最大速度V_m后经过一段匀速行驶再开始做减速运动；

其中

和

的范围是根据部分实地收集的抓斗去程回程所花时间和经过距离的真实数据，并对其中的部分数据进行了分析和计算所得；

根据矿仓坐标定义，再结合实际坐标，得到定义的车坐标P_c(C_x，C_y)＝(14，2.25)，发货区坐标为P_mn(x_m，y_n)[m∈(17，M]，n∈(0，N]]，抓斗的运动轨迹为从起始点到发货区的P_mn点再到车P_c(C_x，C_y)的过程；由此，首先要先得知m，n的坐标，推算得到，m，n坐标满足公式：

考虑抓斗抓取方式分横向抓取和纵向抓取两种，首先是横向抓取用伪代码的形式表现出相应抓取步骤，n行m列的矿仓运行时间和，其中Totalcost为运送时间的总和；

同理得到纵向抓取用伪代码的形式表现出相应抓取步骤，n行m列的矿仓运行时间和，其中Totalcost为运送时间的总和；

最后就可以根据车坐标和抓取位置坐标得到抓斗行径距离，然后依照上面的加速段匀速段减速段得到每次抓斗运动花费的时间，抓斗行径距离可以用公式：

根据推理得到加速段的平均速度为0.37m/s，所花时间

减速段的距离为1m，所花时间

由此算出加速段和减速段相加距离<<抓斗行径距离d_mn，所以抓斗抓取运动一定是经过了加速段到达了最大匀速运动值最后减速到停止，于是就可以推导出抓斗单次运动的时间：

抓斗单次抓取显然不足以装满一辆车，于是再假设一车需要抓取Q斗，由此就可以得到m和n的值，从而得到需要抓取的斗数：

因此根据式5和式6，式7就能得出每一次抓斗抓取运动的时间和需要抓次数，然后求和，即为抓满一车所花费的总时间：

式8为横向抓取时的时间表达式，同理可以得到纵向抓取的时间表达式即为n与m的位置互换一下；

5)获得最近抓取方法，选取相应的数据进行对比分析获得最佳抓矿方法。

2.根据权利要求1所述的一种规则抓矿方法，其特征在于：所述抓斗整体高度为4m，抓斗张开时的长度为3.5m，宽度为1.5m。

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