露天采矿中土方设备与环境的交互推断

在采矿中，品位控制通常侧重于爆破孔取样和矿石控制块模型的估计，而很少关注物料是如何从地面被挖掘出来的。在装载卡车的过程中，单个铲斗载荷的潜在变异性将决定卡车有效载荷的变异性。因此，准确的物料移动需要深入了解挖掘过程以及铲斗与环境的交互。然而，设备经常因意外延迟、干扰或故障而进入非标称状态。大量的此类干扰导致信息丢失，降低了统计功效并使估计产生偏差，从而导致生产中的不确定性增加。一种从可用数据源推断机器与环境交互缺失知识的可靠方法，对于精确建模物料移动至关重要。在本研究中，实现了一种两步法，该方法执行无监督聚类，然后预测缺失信息。第一种方法是基于DBSCAN的空间聚类，它将挖掘机和铲斗的位置数据划分为相连的装载段。观察到分段铲斗挖掘位置具有清晰的模式。第二个模型利用高斯过程回归，用聚类数据进行训练，然后用于推断测试聚类的平均位置。随后，在推断出的平均位置模拟不同时长的铲斗挖掘位置，并与已知的铲斗挖掘位置进行比较。该方法在澳大利亚西部皮尔巴拉地区的一个露天矿进行了测试。结果证明了所提方法在推断铲斗与环境交互缺失信息方面的优势，从而使矿工能够持续跟踪物料移动。