基于模型驱动工程的形式化模型转换技术

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随着仿真系统的复杂性及其仿真模型在各个领域的广泛应用,用户对仿真模型的开发效率和质量提出了更高的要求。针对当前模型驱动工程主要应用于有关仿真软件工具的工程化实现,尚未达到模型层面而未能进行形式化分析,基于模型驱动工程,从元建模、模型转换两个方面设计了领域特定语言及形式化的模型转换体系,以火控通道控制系统为例,将概念模型自动化转换为具有精确语义形式体系表示的可执行仿真模型,直到最终代码框架的生成。研究成果具有通用性,能为各类模型转换工作提供有效指导,对提升仿真模型的开发效率和质量有重要意义。
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在分析跳汰选煤厂现有的几种设备控制系统利弊的基础上,研究开发了一套线路简单、功能实用的跳汰选煤厂集中控制系统,将整个跳汰选煤厂设备的控制按照工艺需求集成至跳汰机和压滤机这两种设备的控制系统中,在保留现有控制系统集中控制功能的同时,取消专职的集控操作人员,采用RS485通讯读写设备运行参数,取消实体启动按钮用触摸屏上的画面按钮代替等方法简化硬件接线。在山东嘉鑫煤业选煤厂的实际应用表明,该控制系统线路简单,建设周期短,操作简单,故障率低,实现了选煤厂的减员增效。
新庄选煤厂针对重介中煤灰分较低、发热量较高而部分精煤流失的问题,对重介中煤破碎再选进行了探究。通过将重介中煤分别破碎至6、1、0.5、0.25 mm以下,再进行筛分、浮沉试验以及分步释放浮选试验分析,确定了中煤再选最佳技术方案。研究表明:重介中煤破碎得越细,解离越充分,越有利于精煤的回收;综合考虑基建投资、厂房空间、运行成本等因素,认为将重介中煤破碎至1 mm以下进行再选的方案经济效益最优。生产实践表明,通过改造,新庄选煤厂多回收精煤1.93万t/a,创造经济效益949万元/a,效益显著。
为解决ZM600矿物高效分离机系统在生产过程中筛床、仓下给煤机、带式输送机转载点、仓上破碎机等处产生粉尘外溢的问题,东欢坨选煤厂采取了在起尘点增设或改进除尘设备、优化控制程序、加装自动喷水灭尘装置等措施对粉尘进行了治理。治理结果表明:主厂房内粉尘浓度降低到4.0 mg/m3,引风机排风口粉尘浓度降低到4.5 mg/m3,矸石带式输送机转载点粉尘浓度为20.0 mg/m3,破碎机处的粉尘浓度为9.5 mg/m3,从而满足
针对当前多数选煤厂生产流程供应链中煤泥水车间设备控制存在的权利分散、方式单一、实时性和协同性差等问题,根据选煤厂煤泥水车间设备分布的实际情况,提出了一种“分散式集中”的变更控制架构方式,设计了一种以西门子S7-1500可编程控制器为核心的车间设备网络化变更控制系统。该系统以分布式IO模块ET200SP作为集中局域网的核心控制器,由主站控制器S7-1500负责数据的读取和控制指令的下发;重新设计了车间设备的控制方式,在原有本地控制方式的基础上,增添了远程控制方式和检修控制方式,以满足设备在不同场景下的变更控
柔性空气室跳汰机是一种新型选煤空气室跳汰机,由于其气囊在工作中受到交替压差载荷作用,囊体极易产生疲劳损伤,导致气囊失效。为了确定气囊膨胀变形过程中的疲劳位置,运用有限元计算方法,建立气囊的几何模型并划分网格,通过流固耦合计算获得了气囊壁面应力、应变的分布规律,确定了气囊膨胀变形的危险区域。研究结果表明:沿中心轴向气囊壁面应力和应变均具有先增加后减小的规律,气囊边界的压差载荷和进气时间是影响应力和应变的关键因素;气囊壁面最大应力值130 kPa位于壁面中间区域,最大应变1.159位于气囊壁面中心轴向Y=1.
随着大型选煤厂自动化管理水平的提高和分选能力的提升,对控制系统、网络结构的构建和通信方式的可靠性提出了更高的要求,推动了分散控制系统(DCS)在大型选煤厂的应用。文章对比了内蒙古察哈素选煤厂原有的可编程逻辑控制器(PLC)与改造后的DCS分散控制系统的区别,详细介绍了项目概况、系统结构、系统硬件配置和系统软件配置,并从可靠性、经济性、可扩展性等方面进行了对比分析。结果表明:DCS性能不低于PLC,能满足选煤厂的使用要求。
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为了提高纳林河二号矿井选煤厂系统产能和生产效率,降低生产成本,对双齿辊破碎机、定量装车系统、泵轴封冷却水系统和配电保护系统存在的问题进行了优化。生产实践表明:工艺系统优化后块煤系统处理能力由调试期的1500 t/h提升到2500 t/h,装车量与装车吨位的准确性大幅提高,清水泵故障明显减少,彻底杜绝了送电误操作情况,并且提高了系统的可靠性,不仅具有良好的经济效益,且社会效益明显,为安全、文明生产提供前提。
为拓展浮选尾煤的综合利用方式,实现浮选尾煤中有价矿物的高附加值利用,文章提出了一种新的浮选尾煤综合利用途径——从浮选尾煤中分选回收高岭土。结合高岭土分选方法、铁矿分选方法,提出了以炭颗粒为载体的炭与铁混合浮选和抑铁浮高岭土两种分选技术路径,以便与选煤厂洗选工艺相结合,优化高岭土制备流程。试验以唐山矿选煤厂浮选尾煤为研究对象,在对其进行矿物组成、元素含量以及粒度组成分析的基础上,进行了相关分选试验。研究结果表明:高岭土在试样的主要晶相矿物中占比在85%以上,铁的赋存形式主要是赤铁矿,结构型铁含量较低,具备脱
为了提高X射线煤矸智能识别过程中机器对成像后图片矿物区域信息提取的精度,先选取煤和矸石中石墨、石英、高岭土、蒙脱石四种主要矿物,分别在X射线下成像,得到高能区、低能区成像图片,将图像转化为灰度图像,用迭代式阈值分割、大津阈值分割(OTSU阈值分割)、全局阈值分割、最大熵阈值分割、交叉熵阈值分割算法对图像进行分割,同时用人工分割方法获取标准分割图像,以此图像作为评价分割精度的标准。采用DICE、RVD、VOE三种标准评价指标来评价五种算法的分割效果,根据每种算法的评价指标,通过数据分析得到分割精度最高的算法