智能模型在行李控制系統(tǒng)垂直升降機(jī)中的應(yīng)用

孫勇　呂霄霄　田海東

摘 要：將垂直連續(xù)輸送機(jī)引入行李控制系統(tǒng)，并結(jié)合速度模型、跟蹤模型和參考模型，有效控制行李在連接輸送過(guò)程中的間距，進(jìn)而提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行情況，及時(shí)預(yù)測(cè)其與模型之間的偏差，發(fā)現(xiàn)和判斷系統(tǒng)存在的故障，大大提高系統(tǒng)的可靠性，降低系統(tǒng)的運(yùn)行成本和維護(hù)成本。

關(guān)鍵詞：行李控制系統(tǒng)；垂直連續(xù)輸送機(jī)；速度模型；跟蹤模型

中圖分類號(hào)：TH222 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2015.08.076

連續(xù)升降機(jī)是利用電機(jī)拖動(dòng)4條等長(zhǎng)的同步帶，拖動(dòng)固定在同步帶上的托盤做連續(xù)周期性運(yùn)轉(zhuǎn)。其主要有節(jié)省空間、輸送高效和流量穩(wěn)定等特點(diǎn)。

電機(jī)是主要控制對(duì)象，控制指令主要是啟動(dòng)＼停止＼方向選擇，根據(jù)需要還可增加速度選擇（或者是設(shè)定速度值）。這些控制都是為了實(shí)現(xiàn)控制輸送機(jī)的運(yùn)行，以此來(lái)輸送行李，并達(dá)到系統(tǒng)所需的功能和性能。

1 系統(tǒng)功能

1.1 輸送機(jī)基本控制行為

輸送機(jī)基本控制行為包括漸停、節(jié)能和堵塞等。

1.1.1 漸停

漸停常發(fā)生于上下游輸送機(jī)接口之間，下游輸送機(jī)不具備接收行李的條件，而上游輸送機(jī)卻有行李需要輸送至下游輸送機(jī)，則行李會(huì)在輸送機(jī)的末端位置等待，終止輸送動(dòng)作。一旦下游輸送機(jī)具備接收行李的條件，將會(huì)重啟行李傳送過(guò)程，等待的過(guò)程就是漸停的過(guò)程。

1.1.2 節(jié)能

為了節(jié)約能源，當(dāng)輸送機(jī)上沒(méi)有行李需要輸送，輸送機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)超過(guò)輸送機(jī)長(zhǎng)度時(shí)，就可以停止輸送機(jī)的運(yùn)行，以節(jié)省能源，直到上游發(fā)出請(qǐng)求發(fā)送行李信號(hào)時(shí)，再將其復(fù)位。

1.2 流量控制

為了保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，實(shí)現(xiàn)行李在輸送機(jī)之間的同步傳輸，就必須嚴(yán)格控制行李之間的距離。其控制方式主要有2種，即間距控制和窗口控制。間距控制就是控制第一個(gè)行李的末端至第二個(gè)行李前端之間的距離；窗口控制則是控制2個(gè)行李前端之間的距離。

1.3 跟蹤

在很多場(chǎng)合，當(dāng)為行李選擇必要路徑時(shí)，就需要賦予行李相應(yīng)的信息，并且使信息與行李的運(yùn)動(dòng)保持一致，即為跟蹤功能。

2 系統(tǒng)性能

2.1 處理量

一般情況下，以1 h為單位計(jì)算此時(shí)間段內(nèi)通過(guò)系統(tǒng)的行李數(shù)量。選擇1個(gè)測(cè)量位置，當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行后，用第一個(gè)行李經(jīng)過(guò)測(cè)量點(diǎn)與最后一個(gè)行李經(jīng)過(guò)測(cè)量點(diǎn)之間的時(shí)間除以行李數(shù)量減去1，即為處理量。該性能體現(xiàn)了系統(tǒng)的處理能力。

2.2 處理時(shí)間

選擇整個(gè)控制系統(tǒng)的起始點(diǎn)和控制系統(tǒng)的最遠(yuǎn)點(diǎn)，從行李導(dǎo)入起始點(diǎn)開始計(jì)時(shí)，當(dāng)行李到達(dá)最遠(yuǎn)點(diǎn)結(jié)束，兩者之間的時(shí)間差即為行李的一般輸送時(shí)間。

2.3 故障率

故障率的類型和數(shù)量可以表現(xiàn)出系統(tǒng)可能存在的隱患。

3 基本設(shè)計(jì)

整個(gè)系統(tǒng)控制的基礎(chǔ)就是輸送機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)的速度，用v來(lái)表示，單位為m/min；樓層之間的高度差為H，單位為m；處理量用C來(lái)表示，單位為pcs/hour。假設(shè)2個(gè)托盤之間的間距為l，單位為m，即可以得到托盤之間的間距：

. （1）

樓層之間需要的托盤數(shù)為：

. （2）

輸送機(jī)的速度在30～60 m/min之間，而處理量則在900～1 300 pcs/hour之間，結(jié)合式（1）和式（2）可得到圖1.

圖 1 不同速度在不同處理量情況下的托盤頭與頭之間的間距

由圖1可知，當(dāng)速度一定時(shí)，如果處理量越大，托盤之間的間距就會(huì)越?。划?dāng)處理量一定時(shí)，速度越大，托盤之間的間距就越小。將其反映到托盤數(shù)量上，則可以得到圖2所示的曲線。

圖2 不同速度在不同處理量情況下的托盤數(shù)量

由圖2可知，當(dāng)速度相同時(shí)，處理量越大，托盤的數(shù)量就越多；當(dāng)處理量相同時(shí)，速度越快，托盤的數(shù)量就越少。

3.1 速度模型

時(shí)間是用來(lái)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功能的基本控制變量，但是，每一個(gè)輸送機(jī)的速度，啟動(dòng)＼停止時(shí)間特性都不同。因此，通過(guò)時(shí)間是無(wú)法精確描述控制對(duì)象和過(guò)程的。鑒于此，建立輸送機(jī)的精確運(yùn)動(dòng)模型，能有效地實(shí)現(xiàn)控制功能，并且這也是建立其他模型的基本條件。所以，要引入速度控制相關(guān)的關(guān)鍵變量，并建立其精確的速度模型。

3.1.1 勻速運(yùn)動(dòng)分析

設(shè)穩(wěn)態(tài)速度為V，則連續(xù)時(shí)間變量的速度公式是：

s=Vt. （3）

然而，PLC是無(wú)法連續(xù)運(yùn)算的，所以，只能將運(yùn)算過(guò)程離散化。PLC能處理的最小時(shí)間單位為系統(tǒng)的掃描周期△t（k），假設(shè)勻速過(guò)程速度是恒定不變的，用v（k）表示，則每一個(gè)掃描周期輸送機(jī)所運(yùn)行的距離為：

Δs（k）=v（k）×Δt（k）. （4）

3.1.2 加速過(guò)程分析

用穩(wěn)態(tài)速度計(jì)算速度模型結(jié)果不夠精確，特別是當(dāng)輸送機(jī)頻繁加減速時(shí)，會(huì)使得模型與實(shí)際對(duì)象之間的誤差在每次起停過(guò)程中累加，進(jìn)而導(dǎo)致控制出現(xiàn)偏差。因此，在建立速度模型時(shí)，要考慮加速過(guò)程和減速過(guò)程等相關(guān)因素。

假設(shè)加速是不變的，用aacc表示，速度v從0增加到恒定值V，則加速過(guò)程的速度變化為：

. （5）

已知輸送機(jī)的恒定速度，則可將式（3）轉(zhuǎn)化為：

. （6）

通過(guò)測(cè)量可得輸送機(jī)加速過(guò)程的距離，由式（4）可以得出加速過(guò)程的時(shí)間為：

. （7）

將CPU的掃描周期作為采樣周期，則當(dāng)前掃描周期輸送機(jī)的速度為：

v（k）=v（k-1）+a×Δt（k）. （8）

由此可知，加速過(guò)程的位移公式為：

. （9）

在PLC運(yùn)算的過(guò)程中，為了提高控制精度，要考慮每次速度運(yùn)算的除法運(yùn)算余數(shù)，否則也會(huì)因?yàn)橛鄶?shù)的累加導(dǎo)致運(yùn)算與實(shí)際對(duì)象產(chǎn)生較大的誤差。每一個(gè)掃描周期觸發(fā)運(yùn)算的余數(shù)為δ（k-1），因此，可將式（4）和式（9）轉(zhuǎn)換為：

Δs（k）=v（k）×Δt（k）+δ（k-1）. （10）

. （11）

將每一個(gè)周期的位移值累加起來(lái)，就可得到最終的位移模型，即：

. （12）

為了更加精確地描述輸送機(jī)運(yùn)行的模型，在垂直輸送機(jī)的從動(dòng)軸上安裝了1個(gè)脈沖發(fā)生器，脈沖發(fā)生器的脈寬要大于CPU的掃描周期。假設(shè)脈沖發(fā)生器的1個(gè)脈寬對(duì)應(yīng)的垂直輸送機(jī)的運(yùn)行距離是β，則定義1個(gè)采樣周期，假設(shè)是n個(gè)脈寬，則確定了采樣周期為nβ。在一次采樣開始時(shí)記錄下位移值位

，則在nβ時(shí)刻記錄下位移的值為△s（j），

經(jīng)過(guò)對(duì)比可得：

. （13）

在式（13）中，j>i.

如果最終得到的值小于設(shè)定的百分比范圍，則將nβ作為此次運(yùn)算的位移。

3.2 跟蹤模型

從實(shí)際對(duì)象分析，每一個(gè)托盤就是1個(gè)數(shù)據(jù)位置，其中，包含的信息有位置信息、行李信息，所以，可將其定義為：

. （14）

式（14）中：a1為位置信息；由式（12）得，a2取值為1或者-1（不能使用0，因?yàn)楫?dāng)沒(méi)有輸入、寫入時(shí)，數(shù)據(jù)中的值為0），-1表示空托盤，1表示已經(jīng)被占用。因此，1個(gè)托盤的向量信息可以轉(zhuǎn)換為：

. （15）

式（15）中： ；a2（k）在托盤被導(dǎo)入位置

的傳感器檢測(cè)到時(shí)，寫入-1，則表明它是1個(gè)空托盤，如果有1個(gè)行李導(dǎo)入時(shí)，則會(huì)將a2（k）賦值為1，表明已被占用。當(dāng)系統(tǒng)中有n個(gè)托盤的時(shí)候，則會(huì)有n個(gè)向量組合成1個(gè)矩陣，即：

. （16）

式（16）中的變量都是根據(jù)k變化的，其中位移的最小值是設(shè)定的起始位置，可能出現(xiàn)的情況有0或者是負(fù)數(shù)，要根據(jù)導(dǎo)入位置和生成托盤數(shù)據(jù)的位置來(lái)確定。

最大值為系統(tǒng)的高度H，當(dāng)有1個(gè)數(shù)據(jù)超過(guò)H時(shí)，則表示溢出。如果a2值等于1，則要將1個(gè)傳感器安裝在垂直輸送機(jī)的末端，用來(lái)確認(rèn)跟蹤對(duì)象是否存在；如果在設(shè)定的范圍內(nèi)檢測(cè)到1個(gè)物體，則表明跟蹤成功，并將其數(shù)據(jù)傳遞至下一節(jié)輸送機(jī)。

3.3 參考模型

在上述內(nèi)容中，建立了輸送機(jī)的精確速度、位移和跟蹤模型。為了有效地控制系統(tǒng)運(yùn)行，需要比較這些運(yùn)算變量與實(shí)際參數(shù)，預(yù)測(cè)系統(tǒng)故障，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制。其控制的基本框圖如圖3所示。

圖3 參考模型控制框圖

在此過(guò)程中，主要故障識(shí)別包括以下幾部分。

3.3.1 托盤檢測(cè)

由式（16）中托盤的位置信息可知托盤間距，則：

Hi=ai1-a（i-1）. （17）

式（17）中：0

在設(shè)計(jì)中，托盤之間的高度差為H，則：

≤α%. （18）

式（18）中：α為設(shè)定的誤差允許范圍。如果期在誤差范圍內(nèi)，則表明托盤之間的間距正常；一旦超過(guò)這個(gè)范圍，則表明其可能存在以下2種情況：①Hi>H×（1+α%），傳感器漏檢測(cè)到托盤，導(dǎo)致托盤之間的間距過(guò)大；②Hi

當(dāng)有行李等待導(dǎo)入時(shí)，如果發(fā)生了第二種情況，則不允許導(dǎo)入。因?yàn)樵诘诙N情況下，這可能是1個(gè)虛假的托盤。

3.3.2 行李長(zhǎng)度檢測(cè)

已知系統(tǒng)中托盤的長(zhǎng)度，則每一個(gè)行李的長(zhǎng)度必須要小于該長(zhǎng)度。當(dāng)行李進(jìn)入系統(tǒng)時(shí)，要利用光電開關(guān)計(jì)算行李的長(zhǎng)度，并在其等待導(dǎo)入時(shí)，利用光電開關(guān)檢測(cè)行李的長(zhǎng)度，如果發(fā)現(xiàn)行李的長(zhǎng)度超過(guò)托盤長(zhǎng)度，則不允許導(dǎo)入；如果顯示超長(zhǎng)故障，則不允許導(dǎo)入。

3.3.3 行李跟蹤丟失

在垂直輸送機(jī)的末端位置安裝光電開關(guān)，測(cè)量確定光電開關(guān)的具體位置。一旦發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中有1個(gè)行李要到達(dá)光電開關(guān)位置時(shí)，則開始判斷是否在誤差允許范圍內(nèi)檢測(cè)到行李，如果沒(méi)有檢測(cè)到行李，則存在行李掉落的可能。針對(duì)其他情況，要在特定的位置安裝傳感器檢測(cè)行李，如果被觸發(fā)，則立即顯示故障，比如，行李掉落至垂直輸送機(jī)的底部等。

4 結(jié)束語(yǔ)

文中所述模型已經(jīng)被應(yīng)用在了機(jī)場(chǎng)的行李控制系統(tǒng)中，但是，仍然會(huì)有一些尚未預(yù)測(cè)到的情況發(fā)生，進(jìn)而導(dǎo)致故障發(fā)生。因?yàn)榇怪陛斔蜋C(jī)是系統(tǒng)中的關(guān)鍵設(shè)備，一旦發(fā)生故障，不能及時(shí)恢復(fù)，將會(huì)降低系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)性能。因此，要在其使用過(guò)程中，收集更多的數(shù)據(jù)，在已經(jīng)建立的模型基礎(chǔ)上，進(jìn)一步優(yōu)化模型和算法，使控制更加精確，能更加有效地預(yù)測(cè)故障發(fā)生的可能，及時(shí)將相關(guān)情況反饋給操作人員，以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

〔編輯：白潔〕