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一種叉車轉向控制方法與流程

文檔序號:18468432發布日期:2019-08-17 03:00

本發明涉及叉車控制領域,尤其涉及一種叉車轉向控制方法。



背景技術:

叉車是工業搬運車輛,是指對成件托盤貨物進行裝卸、堆垛和短距離運輸作業的各種輪式搬運車輛。國際標準化組織ISO/TC110稱為工業車輛。常用于倉儲大型物件的運輸,通常使用燃油機或者電池驅動。

叉車的技術參數是用來表明叉車的結構特征和工作性能的。主要技術參數有:額定起重量、載荷中心距、最大起升高度、門架傾角、最大行駛速度、最小轉彎半徑、最小離地間隙以及軸距、輪距等。

叉車轉向系統是影響叉車操縱穩定性和安全性的重要系統。叉車轉向系統在確保叉車的安全行駛及保護駕駛員的人身安全的工作條件等方面都起著重要的作用。同時由于生產及技術創新的要求,人們對叉車的要求也越來越高,為使叉車能夠在較小的地方轉彎,就要求叉車的轉彎半徑小,可滿足不同的工況要求,實現多種轉向控制模式。

叉車轉向系統操作及模式切換不合理,則易轉向錯誤,從而影響叉車的正常行駛,例如加重輪胎與地面的摩擦,重則產生翻車的事故。在相關技術中對此尚未提出有效解決方案。從而必要尋找一種叉車轉向控制裝置及方法。



技術實現要素:

本發明為解決目前的技術不足之處,提供了一種叉車轉向控制方法,能夠根據叉車的運行情況來調節叉車的轉向,使其能夠平穩轉向。

本發明提供的技術方案為:一種叉車轉向控制方法,包括:

步驟一、按照采樣周期,通過傳感器測量車架傾角φ、車速V、臂架變幅角度γ,臂架變幅壓力p、前輪轉角α1、后輪轉角α2;

步驟二、依次將步驟一中獲取的參數進行規格化,確定三層BP神經網絡的輸入層向量x={x1,x2,x3,x4,x5,x6};其中x1為車架傾角系數,x2為車速系數、x3為臂架變幅角度系數、x4為臂架變幅壓力系數、x5為前輪轉角系數、x6為后輪轉角系數;

步驟三、所述輸入層向量映射到中間層,所述中間層向量y={y1,y2,…,ym};m為中間層節點個數;

步驟四、得到輸出層向量o={o1,o2,o3,o4};o1為發動機轉速調節系數,o2為轉向閥轉角調節系數,o3為臂架長度調節系數,o4為緊急停車信號;

步驟五、控制發動機轉速、轉向閥轉角和臂架長度,使

其中,和分別為第i次采樣周期輸出層向量前三個參數,Nmax為發動機最大轉速,ψmax為轉向閥最大轉角,Li+1為臂架最大長度;Ni+1為第i+1個采樣周期時發動機轉速,ψi+1為第i+1個采樣周期時轉向閥轉角,Lmax為第i+1個臂架長度。

優選的是,所述中間層節點個數m滿足:其中n為輸入層節點個數,p為輸出層節點個數。

優選的是,步驟三中,將車架傾角φ、車速V、臂架變幅角度γ,臂架變幅壓力p、前輪轉角α1、后輪轉角α2進行規格化的公式為:

其中,xj為輸入層向量中的參數,Xj分別為測量參數φ、V、γ、p、α1、α2,j=1,2,3,4,5,6;Xjmax和Xjmin分別為相應測量參數中的最大值和最小值。

優選的是,初始狀態時,發動機轉速N0滿足:

其中,h為臂架的起升高度,L0為臂架的初始長度,N′為發動機的額定轉速,S為叉車的輪距,s為叉車的軸距,e為自然對數的底數。

優選的是,初始狀態時,臂架長度L0滿足:

優選的是,初始狀態時,轉向閥轉角滿足經驗值:

ψ0=0.88ψmax。

優選的是,

根據第i次周期中的將車架傾角φ、車速V、臂架變幅角度γ,臂架變幅壓力p、前輪轉角α1、后輪轉角α2采樣信號,判定叉車的運行狀態,當時進行緊急停車。

本發明所述的有益效果:本發明提供了一種叉車轉向控制方法,能夠根據叉車的運行情況來調節叉車的轉向,使其能夠平穩轉向保證叉車轉向的安全性,大大降低人為誤操作的風險,提供載貨行駛的安全性。

具體實施方式

下面對本發明做進一步的詳細說明,以令本領域技術人員參照說明書文字能夠據以實施。

本發明的一種叉車轉向控制方法是基于叉車的系統,包括:叉車,叉車的前輪和后輪上分別設置有角度傳感器和車速傳感器,可以實時監測車速以及前輪和后輪的轉角。叉車的車架上設置傾角傳感器,用于測量車架的傾角。叉車的臂架長度可以調節,并且臂架上設置了變幅角度傳感器和變幅壓力傳感器,分別用于測量臂架的變幅角度和變幅壓力。叉車上還設置紅外傳感器,可用來測量臂架的起升高度。

本發明采用BP神經網絡對該繞線機進行精確控制。控制步驟如下:

步驟一S110:建立BP神經網絡模型。

本發明采用的BP網絡體系結構由三層組成,第一層為輸入層,共n個節點,對應了表示設備工作狀態的n個檢測信號,這些信號參數由數據預處理模塊給出。第二層為隱層,共m個節點,由網絡的訓練過程以自適應的方式確定。第三層為輸出層,共p個節點,由系統實際需要輸出的響應確定。

該網絡的數學模型為:

輸入向量:x=(x1,x2,...,xn)T

中間層向量:y=(y1,y2,...,ym)T

輸出向量:o=(o1,o2,...,op)T

本發明中,輸入層節點數為n=6,輸出層節點數為p=4。隱藏層節點數m由下式估算得出:

輸入信號6個參數分別表示為:x1為車架傾角系數,x2為車速系數、x3為臂架變幅角度系數、x4為臂架變幅壓力系數、x5為前輪轉角系數、x6為后輪轉角系數;

由于傳感器獲取的數據屬于不同的物理量,其量綱各不相同。因此,在數據輸入人工神經網絡之前,需要將數據規格化為0-1之間的數。

具體而言,對于使用車架的傾角傳感器測量的車架傾角φ,進行規格化后,得到車架傾角系數x1:

其中,φmax和φmin分別為叉車的車架傾角最大值和最小值。

同樣的,對于使用車速傳感器測量的車速V,進行規格化后,得到車速系數x2:

其中,Vmax和Vmin分別為叉車的車速最大值和最小值。

同樣的,對于使用臂架變幅角傳感器測量的臂架變幅角度γ,進行規格化后,得到臂架變幅角度系數x3:

其中,γmax和γmin分別為叉車的臂架變幅角的最大值和最小值。

同樣的,對于使用臂架變幅壓力傳感器測量的臂架變幅壓力p,進行規格化后,得到臂架變幅壓力系數x4:

其中,pmax和pmin分別為臂架變幅壓力的最大值和最小值。

同樣的,對于使用車輪轉角傳感器測量的前輪轉角α1,進行規格化后,得到前輪轉角系數x5:

其中,α1-max和α1-min分別為前輪轉角的最大值和最小值。

同樣的,對于使用車輪轉角傳感器測量的后輪轉角α2,進行規格化后,得到后輪轉角系數x6:

其中,α2-max和α2-min分別為后輪轉角的最大值和最小值。

輸出信號的4個參數分別表示為:o1為發動機轉速調節系數,o2為轉向閥轉角調節系數,o3為臂架長度調節系數,o4為緊急停車信號;

發動機轉速調節系數o1表示為下一個采樣周期中發動機轉速與當前采樣周期中發動機設定的最大轉速之比,即在第i個采樣周期中,采集到的發動機轉速Ni,通過BP神經網絡輸出第i個采樣周期的發動機轉速調節系數后,控制第i+1個采樣周期中發動機轉速為Ni+1,使其滿足:

轉向閥轉角調節系數o2表示為下一個采樣周期中轉向閥轉角與當前采樣周期中轉向閥設定的最大轉角之比,即在第i個采樣周期中,采集到的轉向閥轉角為ψi,通過BP神經網絡輸出第i個采樣周期的轉向閥轉角調節系數后,控制第i+1個采樣周期中轉向閥轉角為ψi+1,使其滿足:

臂架長度調節系數o3表示為下一個采樣周期中臂架長度與當前采樣周期中臂架的設定最大長度之比,即在第i個采樣周期中,采集到的臂架長度為Li,通過BP神經網絡輸出第i個采樣周期的臂架長度調節系數后,控制第i+1個采樣周期中臂架長度為Li+1,使其滿足:

步驟二S120、進行BP神經網絡的訓練。

建立好BP神經網絡節點模型后,即可進行BP神經網絡的訓練。根據產品的歷史經驗數據獲取訓練的樣本,并給定輸入節點i和隱含層節點j之間的連接權值wij,隱層節點j和輸出層節點k之間的連接權值wjk,隱層節點j的閾值θj,輸出層節點k的閾值θk、wij、wjk、θj、θk均為-1到1之間的隨機數。

在訓練過程中,不斷修正wij和wjk的值,直至系統誤差小于等于期望誤差時,完成神經網絡的訓練過程。

如表1所示,給定了一組訓練樣本以及訓練過程中各節點的值。

表1訓練過程各節點值

步驟三S130、

采集叉車的運行參數輸入神經網絡得到調控系數。

將訓練好的人工神經網絡固化在FPGA芯片之中,使硬件電路具備預測和智能決策功能,從而形成智能硬件。智能硬件加電啟動后,

S131:按照采樣周期,獲取第i個采樣周期時車架傾角φ、車速V、臂架變幅角度γ,臂架變幅壓力p、前輪轉角α1、后輪轉角α2;其中,i=1,2,……。

S132:依次將上述6個參數進行規格化,得到第i個采樣周期時三層BP神經網絡的輸入層向量x={x1,x2,x3,x4,x5,x6}。

S133:所述輸入層向量映射到中間層,得到第i個采樣周期時中間層向量y={y1,y2,y3,y4,y5}。

S134:所述中間層向輸出層映射,得到第i個采樣周期時得到輸出層向量o={o1,o2,o3,o4}。

S135、對發動機轉速、轉向閥轉角和臂架長度進行控制,使下一個周期即第i+1個采樣周期時發動機轉速、轉向閥轉角和臂架長度滿足:

其中,和分別為第i次采樣周期輸出層向量前三個參數,Nmax為發動機最大轉速,ψmax為轉向閥最大轉角,Li+1為臂架最大長度;Ni+1為第i+1個采樣周期時發動機轉速,ψi+1為第i+1個采樣周期時轉向閥轉角,Lmax為第i+1個臂架長度。

初始狀態時,發動機轉速N0滿足:

其中,h為臂架的起升高度,單位為m;L0為臂架的初始長度,單位為m;N′為發動機的額定轉速,單位為r/min;S為叉車的輪距,單位為m;s為叉車的軸距,單位為m;e為自然對數的底數。φ為車架傾角,單位為m;車速V,單位為m/s;臂架變幅角度γ,單位為o;臂架變幅壓力p,單位為Pa。

初始狀態時,臂架長度L0滿足:

初始狀態時,轉向閥轉角滿足經驗值:

ψ0=0.88ψmax。

S136、根據第i次周期中的將車架傾角φ、車速V、臂架變幅角度γ,臂架變幅壓力p、前輪轉角α1、后輪轉角α2采樣信號,判定叉車的運行狀態,當時進行緊急停車。

盡管本發明的實施方案已公開如上,但其并不僅僅限于說明書和實施方式中所列運用,它完全可以被適用于各種適合本發明的領域,對于熟悉本領域的人員而言,可容易地實現另外的修改,因此在不背離權利要求及等同范圍所限定的一般概念下,本發明并不限于特定的細節和這里示出與描述的實施例。

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