矿山无人作业设备的管控方法、装置和可读存储介质与流程

本技术涉及无人管控，特别是涉及一种矿山无人作业设备的管控方法、装置和可读存储介质。

背景技术：

1、露天采矿是我国能源与矿产资源安全稳定供给的重要基础方式，露天矿山无人作业设备其智能化协同控制水平，直接决定露天矿山整体开采生产效率、全周期运营成本管控与现场作业本质安全管控能力。因此，如何提供一种全生命周期覆盖的统一健康管理体系与运维资源智能调度的管控方法，以对露天矿山无人作业设备的健康状况进行管控是本领域亟需解决的技术问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够进行全生命周期管控的矿山无人作业设备的管控方法、装置和可读存储介质。

2、第一方面，本技术提供了一种矿山无人作业设备的管控方法，包括：

3、基于矿山无人作业设备在预设时长内各时刻的实际运行数据，构建矿山无人作业设备在不同作业工况下的基础仿真数据；

4、根据各实际运行数据和各基础仿真数据，构建矿山无人作业设备的约束条件；约束条件包括装备动力学运行约束条件、核心部件的安全阈值约束条件、健康状态评估约束条件、故障等级判定约束条件和运维资源调度约束条件；

5、接收矿山无人作业设备发送的实际健康曲线和各时刻的目标融合特征；实际健康曲线为矿山无人作业设备根据矿山无人作业设备的标准健康曲线对初始健康曲线进行修正得到的，初始健康曲线为矿山无人作业设备根据各目标融合特征和健康评估模型确定的，目标融合特征为矿山无人作业设备根据装备动力学运行约束条件对提取的各实际运行数据的特征进行融合得到的；健康评估模型基于健康状态评估约束条件确定；

6、根据核心部件的安全阈值约束条件、故障等级判定约束条件、运维资源调度约束条件和各目标融合特征，确定矿山无人作业设备中至少一个核心部件的运维任务；

7、基于实际健康曲线和运维任务，对矿山无人作业设备的健康状况进行管控。

8、在其中一个实施例中，基于矿山无人作业设备在预设时长内各时刻的实际运行数据，构建矿山无人作业设备在不同作业工况下的基础仿真数据，包括：

9、根据各实际运行数据对矿山无人作业设备的虚拟样机模型中的待校正参数进行校正，得到校正后的虚拟样机模型；

10、利用校正后的虚拟样机模型，构建矿山无人作业设备在不同作业工况下的基础仿真数据。

11、在其中一个实施例中，目标融合特征为包括矿山无人作业设备根据装备动力学运行约束条件对各时刻各核心部件的实际运行数据进行预处理，得到各时刻各核心部件的预处理数据；对各时刻各核心部件的预处理数据进行特征提取，得到各时刻各核心部件对应的特征；对各时刻各核心部件的特征进行融合，得到各时刻的初始融合特征；对各时刻的初始融合特征进行降维处理得到的。

12、在其中一个实施例中，初始健康曲线包括各时刻的初始健康等级，初始健康等级为矿山无人作业设备针对各时刻的目标融合特征，将目标融合特征输入健康评估模型，输出各预设健康分级标准对应的后验概率；利用各预设健康分级标准对应的后验概率，对各预设健康分级标准的预设基准分进行加权求和处理得到的。

13、在其中一个实施例中，根据核心部件的安全阈值约束条件、故障等级判定约束条件、运维资源调度约束条件和各目标融合特征，确定矿山无人作业设备中至少一个核心部件的运维任务，包括：

14、根据核心部件的安全阈值约束条件、故障等级判定约束条件和各目标融合特征，确定至少一个核心部件的故障等级；

15、根据至少一个核心部件的故障等级和运维资源调度约束条件，确定至少一个核心部件的运维任务。

16、在其中一个实施例中，根据核心部件的安全阈值约束条件、故障等级判定约束条件和各目标融合特征，确定至少一个核心部件的故障等级，包括：

17、根据核心部件的安全阈值约束条件对各目标融合特征进行解耦，得到各异常特征；

18、对各异常特征进行拟合，确定目标故障退化趋势；

19、根据目标故障退化趋势和预设映射关系，确定目标故障信息；目标故障信息包括至少一个核心部件对应的目标故障和目标故障位置；预设映射关系为故障信息和故障退化趋势之间的关系；

20、根据至少一个核心部件对应的目标故障信息和故障等级判定约束条件，确定至少一个核心部件的故障等级。

21、在其中一个实施例中，至少一个包括多个；根据至少一个核心部件的故障等级和运维资源调度约束条件，确定至少一个核心部件的运维任务，包括：

22、根据各故障等级确定各核心部件对应的目标故障的优先级；

23、根据各核心部件对应的目标故障的优先级和运维资源调度约束条件，确定各核心部件的匹配资源；

24、根据各匹配资源生成各核心部件的运维任务；各运维任务之间设置预设缓冲时长。

25、在其中一个实施例中，基于实际健康曲线和运维任务，对矿山无人作业设备的健康状况进行管控，包括：

26、获取运维任务执行过程中的实际故障数据；

27、根据实际故障数据和实际健康曲线优化约束条件，得到新约束条件，以基于新约束条件确定新实际健康曲线和新运维任务；

28、基于新实际健康曲线和新运维任务，对矿山无人作业设备的健康状况进行管控。

29、第二方面，本技术还提供了一种矿山无人作业设备的管控装置，包括：

30、第一构建模块，用于基于矿山无人作业设备在预设时长内各时刻的实际运行数据，构建矿山无人作业设备在不同作业工况下的基础仿真数据；

31、第二构建模块，用于根据各实际运行数据和各基础仿真数据，构建矿山无人作业设备的约束条件；约束条件包括装备动力学运行约束条件、核心部件的安全阈值约束条件、健康状态评估约束条件、故障等级判定约束条件和运维资源调度约束条件；

32、接收模块，用于接收矿山无人作业设备发送的实际健康曲线和各时刻的目标融合特征；实际健康曲线为矿山无人作业设备根据矿山无人作业设备的标准健康曲线对初始健康曲线进行修正得到的，初始健康曲线为矿山无人作业设备根据各目标融合特征和健康评估模型确定的，目标融合特征为矿山无人作业设备根据装备动力学运行约束条件对提取的各实际运行数据的特征进行融合得到的；健康评估模型基于健康状态评估约束条件确定；

33、确定模块，用于根据核心部件的安全阈值约束条件、故障等级判定约束条件、运维资源调度约束条件和各目标融合特征，确定矿山无人作业设备中至少一个核心部件的运维任务；

34、管控模块，用于基于实际健康曲线和运维任务，对矿山无人作业设备的健康状况进行管控。

35、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面提供的方法步骤。

36、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面提供的方法步骤。

37、第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面提供的方法步骤。

38、上述矿山无人作业设备的管控方法、装置和可读存储介质，基于矿山无人作业设备在预设时长内各时刻的实际运行数据，构建矿山无人作业设备在不同作业工况下的基础仿真数据，根据各实际运行数据和各基础仿真数据，构建矿山无人作业设备的约束条件，接收矿山无人作业设备发送的实际健康曲线和各时刻的目标融合特征，根据核心部件的安全阈值约束条件、故障等级判定约束条件、运维资源调度约束条件和各目标融合特征，确定矿山无人作业设备中至少一个核心部件的运维任务；基于实际健康曲线和运维任务，对矿山无人作业设备的健康状况进行管控；约束条件包括装备动力学运行约束条件、核心部件的安全阈值约束条件、健康状态评估约束条件、故障等级判定约束条件和运维资源调度约束条件，实际健康曲线为矿山无人作业设备根据矿山无人作业设备的标准健康曲线对初始健康曲线进行修正得到的，初始健康曲线为矿山无人作业设备根据各目标融合特征和健康评估模型确定的，目标融合特征为矿山无人作业设备根据装备动力学运行约束条件对提取的各实际运行数据的特征进行融合得到的；健康评估模型基于健康状态评估约束条件确定。本技术实施例通过约束条件贯通仿真数据构建、健康评估模型确定、实际健康曲线求解及运维任务生成全流程，统一全环节判定基准，通过对初始健康曲线针对性校正消除数据偏差，提升实际健康状态判定准确度，构建全生命周期预测式健康管理，有效降低设备故障误判概率，减少矿区停机损耗，提升矿山无人作业设备运维管控的精细化与智能化水平。