УТОЧНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ГОРНО-ВЫЕМОЧНОЙ МАШИНЫ ПО ДАННЫМ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЯ ДВИГАТЕЛЕЙ
Обозначена важность планирования добычи руды для горнодобывающих предприятий. Приведена созданная имитационная модель, оснащенная открытыми и нормативными данными. Показаны значительные отклонения результатов моделирования от реальных данных месячной наработки комбайнов. Поставлена цель уточнения модели на основе имеющихся реальных данных о работе комбайнов в шахте. В качестве источника таких данных предложено использовать данные об энергопотребление двигателей комбайнов. Описан источник, из которого извлекается такая информация. Приведена информация о двигателях комбайна, по анализу которых можно определить времена состояний комбайна. Всего таких двигателей 8, их последовательное включение и отключение позволяет понять время наступления четырех технологических операций, вносящих наибольший вклад в время работы комбайна. Приведен фрагмент алгоритма, по которому определяются соответствующие времена. Для анализа выбраны два комбайна, добыча которых сильнее всего отличается от модельной в сторону увеличения и уменьшения соответственно. Для обоих комбайнов определяются длительности выполнения отбойки руды и отгрузки руды с бункера - перегружателя на самоходный вагон. Анализ данных комбайна, добывающего больше руды, чем получено в расчетах по модели, показал существование ранее не включенного в модель состояния комбайна - одновременной отбойки в бункер-перегружатель и отгрузка руды из бункера-перегружателя на самоходный вагон. После включения такого состояния в модель произведен новый расчет, показывающий увеличение модельного общего объёма выработки. Кроме того, произведен анализ существующей стохастической задержки при отбойке руды. Произведены расчеты, показавшие, что её статистическое распределение может соответствовать отрицательному биномиальному. Изучение данных для комбайна, добывающего меньше модельного объёма, позволило оценить стохастическую задержку при отрузке руды. Показано, что такая задержка также может соответствовать отрицательному биномиальному распределению. Одновременное включение двух таких задержек значительно снижает общий расчетный объём добычи. В заключение делается вывод, что одновременное добавление в модель нового состояния и стохастических задержек с отрицательным биномиальным распределением значительно снижает погрешность моделирования.