科创中国

行业领域

高端装备制造产业,智能制造装备产业

需求背景

本项目紧盯国际上散料输送领域的智能化发展趋势，针对国内共性技术瓶颈问题，开展料场物理信息数字化处理技术、堆取料机无人化操作系统、设备集群并行调度技术，智能运维系统及智能化堆取料机设计等关键技术和应用研究。本项目完成后，将使设备与工业软件深度融合，对堆取料机的传统设计理念、控制模式、集群调度、设备全生命周期管理等方面产生根本性变革，使新型堆取料机整机的控制水平、设备可靠性、可利用率、可维护性、运营成本、整机寿命等方面达到国际领先水平，同时也将带动国内相关配套产业的快速发展，加快智能散料装备的创新发展和产业化，对国内同行业具有引领和示范作用，提升国产产品的国际竞争力。为此，拟寻找相关单位开展联合研发。

需解决的主要技术难题

1. 料场核心设备优化设计：研究料场核心设备堆取料机整机动力学建模理论，建立典型工况下堆取料机系统多层次动力学模型；通过实测大数据驱动的参数反演与识别方法，修正系统动力学模型；揭示堆取料机复杂工况交变载荷激励下的主要失效形式。实现系统抑振、轻量化设计并开发参数化软件。

2. 料场核心设备智能化技术：研究堆取料机机器视觉环境感知多传感器同步融合、作业环境实时数据采集扫描工艺、三维点云融合及作业目标识别检测技术；研究海量扫描数据实时预处理、后处理与三维重建可视化实时成像技术；研究复杂工况下堆取料机智能控制技术，通过人工作业工艺时间序列大数据反向分析技术与轨迹动作生成方法，提出高鲁棒性堆取料机控制方法；研究基于机器触觉智能的流量闭环控制系统，采用两级PID调节的特殊设置，保证在波动负载下轨迹的平稳跟踪。

3. 料场核心设备远程运维技术：解决料场核心设备状态感知和互联互通问题，满足重大装备的自身状态感知和工况实时感知分析要求；研究设备服役性能评价方法，函数型数据与结构化数据预处理方法，构建设备服役性能评价模型，实现装备的性能退化评估。

4. 料场集群调度与管控平台：研究基于深层网络技术的料场设备集群协同调度策略建模方法；研究基于料场散料堆取塌仿真模拟计算的料场数字孪生系统实时建模方法；研究布置在物理实体系统各部位的传感器所采集真实多源数据的融合方法；研究实时控制大数据驱动与机理模型融合的协同控制、虚拟与现实交互与协同的方法；研究软硬件相结合的全景式防碰撞安全保护策略，保证设备的安全运行。

期望实现的主要技术目标

1. 设备优化设计考核指标

堆取料机参数化设计软件参数域值应满足：堆取料能力1500-15000吨/小时，设备臂长：25-65米。

按要求交付系统动力学修正模型程序，堆取料机参数化设计软件，复杂工况下设备损伤机理及失效形式分析报告。申请专利2项，软件著作权2项，学术论文3篇。

2. 设备智能化技术考核指标

设备定位精度（标定精度）距离误差均≤5cm，角度≤0.1°；    

设备控制精度距离误差均≤20cm，回转角度≤0.5°、俯仰角度≤0.2°。

按要求交付智能控制系统软件，申请专利1项，软件著作权2项。

3. 设备远程运维系统考核指标

整机可利用率≥95%，可靠性≥98%。

按要求交付设备生命周期管理平台软件，申请专利3项，软件著作权3项，学术论文3篇。

4. 料场集群调度与管控平台考核指标

数据采集系统更新频率≥10Hz，响应时间≤100ms。

扫描成像误差≤1%，延时≤1s，图像刷新频率≤10s。

按要求交付智能排产系统软件，统计分析平台软件，协同管控平台软件。申请专利3项，软件著作权3项。

处理进度