談狀態感知技術的叉車智能控制系統

前言：想要寫出一篇引人入勝的文章？我們特意為您整理了談狀態感知技術的叉車智能控制系統范文，希望能給你帶來靈感和參考，敬請閱讀。

摘要：叉車作為運輸物流及工業生產中重要的組成部分，其應用領域不斷擴大。針對傳統叉車在控制領域存在的安全問題及故障率高等缺點，以叉車作業時的安全隱患及操控舒適度為出發點，設計了一種叉車智能控制系統，以實現對車輛和人員的監管。采用傳感技術并結合嵌入式智能深度學習，實現感知模型的壓縮與重建，有效節約感知模型的數據成本，將感知理論與機械診斷結合在一起，對叉車監控系統進行測試，并融合數據壓縮及信號重構的改進算法，對叉車機械裝置進行了深入分析與研究。

關鍵詞：技術革新；深度學習；數據壓縮；信號重構

引言

隨著現代信息科技產業的高速發展，智能感知技術得到了廣泛關注。企業在生產運輸中更清楚地認識到現代智能控制技術所帶來的便捷性。感知、控制、決策等模塊是人工智能與深度學習技術領域最重要的一環，其中環境感知技術為叉車安全駕駛提供了重要保障，在多種感知傳感器作用的基礎上，利用特定的算法可以檢測出車輛等障礙物的各項信息。在裝備高效穩定運行過程中，叉車占據著重要地位，任何操作失誤或機械故障都會對安全運行和效能發揮產生重大影響，研究叉車的感知控制技術對于保障裝備安全運行具有重要意義。如果可以實時監測叉車當前運行狀態并及時地發現故障隱患，盡早采取有效措施，就能有效減少設備故障所帶來的經濟損失。在我國，叉車企業僅依靠技術功能的革新已經難以取得市場優勢。迫于市場競爭壓力，叉車企業一方面需要從叉車造型入手，從視覺層面給客戶一種心理購買暗示；另一方面，要對叉車的基礎功能屬性進行升級優化，針對駕駛室噪聲或操作習慣等問題進行深入研究，結合傳感器對駕駛員操作習慣及車內噪聲響應的分析，對信號進行數據處理，以優化升級叉車結構。隨著經濟高速發展，人工成本不斷提高，智能型叉車的普及必將成為制造業、物流倉儲等行業的主旋律。然而，叉車的工作環境復雜多樣，分布范圍存在不確定性，因而其不可避免地會在使用過程中存在一些問題。首先，因操作不當引發的安全問題。2019年美國職業安全與健康管理局（OSHA）數據顯示，每年因叉車操作不當所引發的安全事故約有34900起。由于駕駛員經常不按照規章制度執行，例如突然加速、急剎車，長時間超速、超重行駛等，這些違規的駕駛行為必然會帶來安全隱患，甚至導致車輛失控，嚴重影響叉車的使用壽命。其次，使用效率相對較低。叉車缺少相關數據采集功能，包括叉車的運行速度、門架狀態、變速箱狀態等數據，難以對管理者實現有效監管，也不能對駕駛員的工作進行量化記錄，績效考核困難。最后，叉車維護保養困難，且維修成本相對較高。叉車升級更新，其控制系統也變得復雜多樣，對于能對叉車實施有效的故障診斷、設備維修的技術人員的要求越來越高。當叉車出現棘手的故障時，現場工作人員多數會聯系技術人員到現場解決，服務成本也比較高。而通常的檢修都需要拆開叉車機體，效率較低。有時無法對車輛歷史運行狀況進行復現，難以發現問題的根本原因。因此，叉車的智能感知控制技術是實現傳統制造產業轉型升級的一項重要舉措，是經濟持續增長的一股動力。

1控制系統組成

叉車硬件控制系統如圖1所示，硬件部分主要由信號采集模塊、數據通信模塊、車輛輸出驅動模塊組成?？刂破麟娫丛O計如圖2所示，一方面，必須滿足12/24V不同型號的叉車使用需求，因此，其必須具備寬電壓輸入能力；另一方面，控制器在性能上要能夠有效抑制車輛運行過程中來自發動機或人為作業的電源干擾。本項目在控制器電源設計上做了大量準備工作，經過對叉車現場的檢測和分析，最終設計出滿足9～36V電源輸入要求的開關型穩壓電源，輸入峰值達到60V，控制器電源部分使用叉車現有蓄電池進行供電，滿足不同車況下的電源需求。主控制器采用意法半導體STM32微控制器，STM32因其自身強大的性能和市場占有率，不僅可以縮短控制系統的開發周期，還能進一步有效降低開發成本。當前汽車產業對設備的實時性、安全性、舒適性、低成本等提出了更高要求，而憑借上述優勢，STM32廣泛應用于電子控制系統。信號采集模塊由多個傳感節點、匯集節點構成感知層。各傳感節點負責叉車的車速、轉角、稱重、振動、噪聲等相關數據采集，并傳送至匯集節點，匯集節點則負責傳感數據的創建壓縮，縮小信息的冗余量，有效提高了數據的準確性。在不影響叉車結構與電氣特性的條件下，建立叉車性能及健康評估模型，以便工作人員及時掌握叉車的運轉狀況，杜絕安全隱患，保證叉車安全穩定運行。數據通信模塊采用基于J1939玉柴發動機通信協議的CAN總線實現了叉車儀表、變速箱、發動機與控制器之間的信息交互，同時為叉車電氣控制單元之間建立信息共享，現場測試了叉車的檔位信號識別、發動機轉速、機油壓力、燃油消耗等功能。測試結果表明，數據通信協議能夠檢測叉車的所有功能，滿足叉車所要求的作業性能。驅動輸出模塊如圖3所示，滿足了叉車大電流驅動要求，電路設計上采用MOS驅動電路，輸出功率可達到80W以上，控制單元和驅動輸出之間采用隔離電源與光電耦合電路相結合的方法，可有效抑制輸出回路中電磁閥等感性大功率負載的干擾，反饋采樣有效提高了系統可靠性。

2本課題的研究思路

本課題首先需要考慮叉車的信號分析研究是否符合壓縮感知原理，壓縮感知理論打破了傳統奈奎斯特采樣定律，是信號在恢復領域一個新的突破，如果按照奈奎斯特原理精確地恢復原始采樣x信號，需要滿足至少2倍的采樣頻率，在造成通頻帶嚴重浪費的同時，還給控制系統帶來嚴重的負荷。大量的數據分析表明，信號在傳輸過程中，除了少量數據s是非零的，其余很多數據都具有冗余性。壓縮感知原理是在某個變換域Ψ下可以被稀疏表示的一類冗余信號，這樣具有稀疏性的原始信號可通過降低采樣頻率來恢復，其采樣率只取決于信號稀疏度。目前常用的信號稀疏變換方法具有多樣性，例如傅氏變換、拉氏變換、小波變換等，可以通過單一或組合變換方法構建信號壓縮字典，提取不同類型信號的稀疏基。壓縮感知理論由于其具有高效性，已被廣泛應用于很多工業領域。為了能夠完整有效地表示壓縮后的信號y，需要進行符合測量矩陣Φ的設計。測量矩陣由正交的基向量組成，必須能夠滿足某種特定條件和獨立性，在保證原始信號有效的前提下對冗余數據進行合理壓縮，測量矩陣較為常見的有高斯矩陣、伯努利矩陣、二值隨機矩陣等。壓縮感知理論的重點是信號重構并精準恢復為原始信號。重構算法通常從速度、運算精度或復雜度等方面進行衡量，然后經過迭代逐步逼近最優結果。為了縮短算法的重建時間，在信號重構基礎上匹配階段標識并進行重新設置，從有效抑制欠擬合或過擬合角度分析，采用合適的壓縮系數，得到收斂更快且重構精度高的信息，最終在稀疏度和擬合誤差之間取得平衡。壓縮感知原理如圖4所示。

3結語

本文采用多源傳感器技術和壓縮感知原理對叉車進行深入研究與分析，在不影響傳統叉車工藝的基礎上，針對叉車運行狀態和車輛性能的實時性與穩定性，圍繞算法收斂性做出進一步優化。改良后的叉車智能控制系統，可以有效改善叉車因操作不當引起的車輛故障，降低叉車維護保養成本，減少叉車能源消耗，最終實現傳統機械和現代信息技術的有效結合。

[參考文獻]

[1]孫澤宇，李傳鋒，閻奔.傳感網中基于壓縮感知的丟包匹配數據收集算法[J].電子學報，2020，48（4）：723-733.

[2]周楊，駱英，徐晨光，等.一種基于壓縮感知的導波場重構方法[J].壓電與聲光，2020，42（1）：132-136.

[3]田鶴，于海鋒，朱宇，等.基于頻域稀疏壓縮感知的星載SAR稀疏重航過3維成像[J].電子與信息學報，2020，42（8）：2021-2028.

作者：李根 何勝軍 單位：衢州職業技術學院