基于狀態(tài)感知技術(shù)的叉車智能控制系統(tǒng)研究

李根 何勝軍

摘要：叉車作為運(yùn)輸物流及工業(yè)生產(chǎn)中重要的組成部分，其應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大。針對(duì)傳統(tǒng)叉車在控制領(lǐng)域存在的安全問題及故障率高等缺點(diǎn)，以叉車作業(yè)時(shí)的安全隱患及操控舒適度為出發(fā)點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種叉車智能控制系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛和人員的監(jiān)管。采用傳感技術(shù)并結(jié)合嵌入式智能深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)感知模型的壓縮與重建，有效節(jié)約感知模型的數(shù)據(jù)成本，將感知理論與機(jī)械診斷結(jié)合在一起，對(duì)叉車監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試，并融合數(shù)據(jù)壓縮及信號(hào)重構(gòu)的改進(jìn)算法，對(duì)叉車機(jī)械裝置進(jìn)行了深入分析與研究。

關(guān)鍵詞：技術(shù)革新;深度學(xué)習(xí);數(shù)據(jù)壓縮;信號(hào)重構(gòu)

0 引言

隨著現(xiàn)代信息科技產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展，智能感知技術(shù)得到了廣泛關(guān)注。企業(yè)在生產(chǎn)運(yùn)輸中更清楚地認(rèn)識(shí)到現(xiàn)代智能控制技術(shù)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(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域最重要的一環(huán)，其中環(huán)境感知技術(shù)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(chǔ)上，利用特定的算法可以檢測(cè)出車輛等障礙物的各項(xiàng)信息。在裝備高效穩(wěn)定運(yùn)行過程中，叉車占據(jù)著重要地位，任何操作失誤或機(jī)械故障都會(huì)對(duì)安全運(yùn)行和效能發(fā)揮產(chǎn)生重大影響，研究叉車的感知控制技術(shù)對(duì)于保障裝備安全運(yùn)行具有重要意義。如果可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)叉車當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)并及時(shí)地發(fā)現(xiàn)故障隱患，盡早采取有效措施，就能有效減少設(shè)備故障所帶來的經(jīng)濟(jì)損失。

在我國(guó)，叉車企業(yè)僅依靠技術(shù)功能的革新已經(jīng)難以取得市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)。迫于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力，叉車企業(yè)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(gòu)買暗示;另一方面，要對(duì)叉車的基礎(chǔ)功能屬性進(jìn)行升級(jí)優(yōu)化，針對(duì)駕駛室噪聲或操作習(xí)慣等問題進(jìn)行深入研究，結(jié)合傳感器對(duì)駕駛員操作習(xí)慣及車內(nèi)噪聲響應(yīng)的分析，對(duì)信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，以優(yōu)化升級(jí)叉車結(jié)構(gòu)。

隨著經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，人工成本不斷提高，智能型叉車的普及必將成為制造業(yè)、物流倉(cāng)儲(chǔ)等行業(yè)的主旋律。然而，叉車的工作環(huán)境復(fù)雜多樣，分布范圍存在不確定性，因而其不可避免地會(huì)在使用過程中存在一些問題。

首先，因操作不當(dāng)引發(fā)的安全問題。2019年美國(guó)職業(yè)安全與健康管理局（OSHA）數(shù)據(jù)顯示，每年因叉車操作不當(dāng)所引發(fā)的安全事故約有34 900起。由于駕駛員經(jīng)常不按照規(guī)章制度執(zhí)行，例如突然加速、急剎車，長(zhǎng)時(shí)間超速、超重行駛等，這些違規(guī)的駕駛行為必然會(huì)帶來安全隱患，甚至導(dǎo)致車輛失控，嚴(yán)重影響叉車的使用壽命。其次，使用效率相對(duì)較低。叉車缺少相關(guān)數(shù)據(jù)采集功能，包括叉車的運(yùn)行速度、門架狀態(tài)、變速箱狀態(tài)等數(shù)據(jù)，難以對(duì)管理者實(shí)現(xiàn)有效監(jiān)管，也不能對(duì)駕駛員的工作進(jìn)行量化記錄，績(jī)效考核困難。最后，叉車維護(hù)保養(yǎng)困難，且維修成本相對(duì)較高。叉車升級(jí)更新，其控制系統(tǒng)也變得復(fù)雜多樣，對(duì)于能對(duì)叉車實(shí)施有效的故障診斷、設(shè)備維修的技術(shù)人員的要求越來越高。當(dāng)叉車出現(xiàn)棘手的故障時(shí)，現(xiàn)場(chǎng)工作人員多數(shù)會(huì)聯(lián)系技術(shù)人員到現(xiàn)場(chǎng)解決，服務(wù)成本也比較高。而通常的檢修都需要拆開叉車機(jī)體，效率較低。有時(shí)無法對(duì)車輛歷史運(yùn)行狀況進(jìn)行復(fù)現(xiàn)，難以發(fā)現(xiàn)問題的根本原因。

因此，叉車的智能感知控制技術(shù)是實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)制造產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的一項(xiàng)重要舉措，是經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的一股動(dòng)力。

1 控制系統(tǒng)組成

叉車硬件控制系統(tǒng)如圖1所示，硬件部分主要由信號(hào)采集模塊、數(shù)據(jù)通信模塊、車輛輸出驅(qū)動(dòng)模塊組成。

控制器電源設(shè)計(jì)如圖2所示，一方面，必須滿足12/24 V不同型號(hào)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(yùn)行過程中來自發(fā)動(dòng)機(jī)或人為作業(yè)的電源干擾。本項(xiàng)目在控制器電源設(shè)計(jì)上做了大量準(zhǔn)備工作，經(jīng)過對(duì)叉車現(xiàn)場(chǎng)的檢測(cè)和分析，最終設(shè)計(jì)出滿足9～36 V電源輸入要求的開關(guān)型穩(wěn)壓電源，輸入峰值達(dá)到60 V，控制器電源部分使用叉車現(xiàn)有蓄電池進(jìn)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(dǎo)體STM32微控制器，STM32因其自身強(qiáng)大的性能和市場(chǎng)占有率，不僅可以縮短控制系統(tǒng)的開發(fā)周期，還能進(jìn)一步有效降低開發(fā)成本。當(dāng)前汽車產(chǎn)業(yè)對(duì)設(shè)備的實(shí)時(shí)性、安全性、舒適性、低成本等提出了更高要求，而憑借上述優(yōu)勢(shì)，STM32廣泛應(yīng)用于電子控制系統(tǒng)。

信號(hào)采集模塊由多個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)、匯集節(jié)點(diǎn)構(gòu)成感知層。各傳感節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)叉車的車速、轉(zhuǎn)角、稱重、振動(dòng)、噪聲等相關(guān)數(shù)據(jù)采集，并傳送至匯集節(jié)點(diǎn)，匯集節(jié)點(diǎn)則負(fù)責(zé)傳感數(shù)據(jù)的創(chuàng)建壓縮，縮小信息的冗余量，有效提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。在不影響叉車結(jié)構(gòu)與電氣特性的條件下，建立叉車性能及健康評(píng)估模型，以便工作人員及時(shí)掌握叉車的運(yùn)轉(zhuǎn)狀況，杜絕安全隱患，保證叉車安全穩(wěn)定運(yùn)行。

數(shù)據(jù)通信模塊采用基于J1939玉柴發(fā)動(dòng)機(jī)通信協(xié)議的CAN總線實(shí)現(xiàn)了叉車儀表、變速箱、發(fā)動(dòng)機(jī)與控制器之間的信息交互，同時(shí)為叉車電氣控制單元之間建立信息共享，現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試了叉車的檔位信號(hào)識(shí)別、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、機(jī)油壓力、燃油消耗等功能。測(cè)試結(jié)果表明，數(shù)據(jù)通信協(xié)議能夠檢測(cè)叉車的所有功能，滿足叉車所要求的作業(yè)性能。

驅(qū)動(dòng)輸出模塊如圖3所示，滿足了叉車大電流驅(qū)動(dòng)要求，電路設(shè)計(jì)上采用MOS驅(qū)動(dòng)電路，輸出功率可達(dá)到80 W以上，控制單元和驅(qū)動(dòng)輸出之間采用隔離電源與光電耦合電路相結(jié)合的方法，可有效抑制輸出回路中電磁閥等感性大功率負(fù)載的干擾，反饋采樣有效提高了系統(tǒng)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(hào)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(tǒng)奈奎斯特采樣定律，是信號(hào)在恢復(fù)領(lǐng)域一個(gè)新的突破，如果按照奈奎斯特原理精確地恢復(fù)原始采樣x信號(hào)，需要滿足至少2倍的采樣頻率，在造成通頻帶嚴(yán)重浪費(fèi)的同時(shí)，還給控制系統(tǒng)帶來嚴(yán)重的負(fù)荷。大量的數(shù)據(jù)分析表明，信號(hào)在傳輸過程中，除了少量數(shù)據(jù)s是非零的，其余很多數(shù)據(jù)都具有冗余性。壓縮感知原理是在某個(gè)變換域Ψ下可以被稀疏表示的一類冗余信號(hào)，這樣具有稀疏性的原始信號(hào)可通過降低采樣頻率來恢復(fù)，其采樣率只取決于信號(hào)稀疏度。目前常用的信號(hào)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(gòu)建信號(hào)壓縮字典，提取不同類型信號(hào)的稀疏基。壓縮感知理論由于其具有高效性，已被廣泛應(yīng)用于很多工業(yè)領(lǐng)域。

為了能夠完整有效地表示壓縮后的信號(hào)y，需要進(jìn)行符合測(cè)量矩陣Φ的設(shè)計(jì)。測(cè)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(dú)立性，在保證原始信號(hào)有效的前提下對(duì)冗余數(shù)據(jù)進(jìn)行合理壓縮，測(cè)量矩陣較為常見的有高斯矩陣、伯努利矩陣、二值隨機(jī)矩陣等。

壓縮感知理論的重點(diǎn)是信號(hào)重構(gòu)并精準(zhǔn)恢復(fù)為原始信號(hào)。重構(gòu)算法通常從速度、運(yùn)算精度或復(fù)雜度等方面進(jìn)行衡量，然后經(jīng)過迭代逐步逼近最優(yōu)結(jié)果。為了縮短算法的重建時(shí)間，在信號(hào)重構(gòu)基礎(chǔ)上匹配階段標(biāo)識(shí)并進(jìn)行重新設(shè)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(shù)，得到收斂更快且重構(gòu)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(jié)語

本文采用多源傳感器技術(shù)和壓縮感知原理對(duì)叉車進(jìn)行深入研究與分析，在不影響傳統(tǒng)叉車工藝的基礎(chǔ)上，針對(duì)叉車運(yùn)行狀態(tài)和車輛性能的實(shí)時(shí)性與穩(wěn)定性，圍繞算法收斂性做出進(jìn)一步優(yōu)化。改良后的叉車智能控制系統(tǒng)，可以有效改善叉車因操作不當(dāng)引起的車輛故障，降低叉車維護(hù)保養(yǎng)成本，減少叉車能源消耗，最終實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)機(jī)械和現(xiàn)代信息技術(shù)的有效結(jié)合。

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收稿日期：2021-03-25

作者簡(jiǎn)介：李根（1987—），男，浙江衢州人，實(shí)驗(yàn)師，研究方向：應(yīng)用電子技術(shù)。