裝載機(jī)稱重系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1、裝載機(jī)稱重系統(tǒng)設(shè)計(jì)摘 要輪式裝載機(jī)稱重技術(shù)在工程中非常重要，準(zhǔn)確地稱重系統(tǒng)保證了貨物的裝卸過程快速而高效，其典型的應(yīng)用就是卡車和貨車的貨物裝載。稱重儀表通過認(rèn)證之后，貨物的稱重?cái)?shù)據(jù)表格甚至可以直接作 為發(fā)票，使得買賣雙方的交易更加公平。關(guān)鍵詞輪式裝載機(jī)；稱重；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨著列車的提速，鐵路運(yùn)輸對貨車裝載精度的要求更加嚴(yán)格，而在鐵路貨物運(yùn)輸中，散堆裝貨物運(yùn)輸占有很大的比重，其運(yùn)輸量約為總貨運(yùn)量的80%。為了確保散堆裝貨物運(yùn)輸?shù)陌踩?，鐵道部、鐵路局、鐵路分局和站段投入了大量的人力和物力，建立健全了一系列規(guī)章制度，制定了一整套措施。同時(shí)在裝備上，必須提供精確的測重裝置。由于裝載機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，操作程序多，

2、動(dòng)作時(shí)間短，工作狀態(tài)惡劣，要在動(dòng)態(tài)情況下瞬時(shí) 準(zhǔn)確地測量負(fù)荷量難度很大。國內(nèi)外同類現(xiàn)狀：(1) 國外情況：國外該技術(shù)應(yīng)用較早 ，其產(chǎn)品自2002年相繼進(jìn)入中國，主要有英國 Thermo E lectron Corporation 公司的(ML 310 型)、德國普福瑞英德 Pfreundt Mobille weighing systems公司的(WR50- S型)、芬蘭坦創(chuàng) Tam tron公司的(PKV系列)等。(2) 國內(nèi)情況：國內(nèi)也進(jìn)行了研制和開發(fā)，而且2003年末推出產(chǎn)品，但因誤差過大而不 便裝載機(jī)使用。在實(shí)際的使用過程中，由于國外產(chǎn)品的資料和人機(jī)界面均是外文，司機(jī)操作難度很大，在國內(nèi)

3、的推廣受到了明顯的制約。而國內(nèi)的產(chǎn)品需要從精度、可靠性及穩(wěn)定性等方面進(jìn)行研究和完善，以滿足正常工作要求，在這種情況下，開發(fā)裝載機(jī)稱重系統(tǒng)更顯得重要和急迫。1總體設(shè)計(jì)裝載機(jī)稱重裝置由壓力傳感器、位置傳感器與智能儀器等組成。1.1重量信號的獲取目前，在裝載機(jī)稱重系統(tǒng)的信號測量方法有3種:(1)直接在裝載機(jī)鏟斗的承重處安裝力傳感器測定，即采用機(jī)械軸式傳感器測力；(2) 在動(dòng)臂上用應(yīng)變儀測重；(3) 在動(dòng)臂油缸上安裝壓力傳感器測定。第一種方案，在承重軸上加裝測重傳感器，有很多的弊端，比如，故障率高，測量誤差較大，因此，在裝載機(jī)稱重上，基本上不考慮這種測量方法。第二種方案，在動(dòng)臂上采用應(yīng)變片，由于應(yīng)變的

4、離散性，造成系統(tǒng)調(diào)試的困難和非一致 性。第三種方案，通過力學(xué)、數(shù)學(xué)模型的建立，以利用油缸壓力計(jì)算出鏟斗內(nèi)貨物重量載荷，由于不同型號的裝載機(jī)及同型號的裝載機(jī)的模型差異，且油缸的油壓信號的不穩(wěn)定，就造成了同一模型下測量重量載荷的誤差較大。圖1總郭結(jié)構(gòu)褲圖1.2最佳的稱重信號當(dāng)裝載機(jī)的起升機(jī)構(gòu)起升重物時(shí)，同一重物在不同的舉升高度，機(jī)械軸上的力是不同的 因此必須找出最佳采樣位置，將此位置作為計(jì)算機(jī)理想的信號采集高度，在此位置安裝一個(gè)位置傳感器。為了采集到有效的采樣值,測量裝置在裝載機(jī)提升的過程中設(shè)定了一個(gè)采樣區(qū) 域，在這個(gè)采樣區(qū)域中要求壓力信號相對穩(wěn)定，以保證所采集到的數(shù)據(jù)只有較小的偏離度。采樣區(qū)域的

5、設(shè)定是通過調(diào)整兩個(gè)位置傳感器的位置來完成的。1.3信號的智能處理影響信號真實(shí)性的因素很多，最主要的是提升加速度，據(jù)測試，由于裝載機(jī)在操作過程 中受到提升時(shí)加速度的影響，傳感器上的壓力信號會產(chǎn)生波動(dòng) ，有時(shí)這種波動(dòng)還很大。在實(shí) 測中可以看到，若裝載機(jī)在提升狀態(tài)中分別以高速和慢速上升 ，同一路壓力信號的采樣值可 以分別是中速上升時(shí)的 1036%和86%，因此，如何鑒別信號的真實(shí)性，對精度的影響顯得 更為重要。通過位置傳感器，不但可以在最佳的采樣區(qū)域采集到重量信號 ，而且，還可以測量出動(dòng) 臂通過采樣區(qū)域的時(shí)間，換算出在這段采樣時(shí)間內(nèi)提升的平均速度 ，為數(shù)據(jù)的智能化處理提 供依據(jù)。2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能

6、處理基于上述的稱重測量裝置，雖然采用了 24bit分辨率的A /D轉(zhuǎn)換，采用了數(shù)字濾波技 術(shù)和最佳的位置區(qū)域采樣限制 ，但由于提升速度對稱重信號的影響非常嚴(yán)重 ，而且很難用數(shù) 學(xué)方法描述。因此，我們采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對稱重信號進(jìn)行處理。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用中，80% 90%的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是采用BP網(wǎng)絡(luò)或它的變化形式，它也是前向網(wǎng)絡(luò)的核心部分 ，體現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最精華的部分。它以其強(qiáng)大的 非線性映射能力，在模式識別和分類領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。因此，本裝載機(jī)稱重系統(tǒng)采用BP網(wǎng)絡(luò)。2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的處理采用了三層 BP網(wǎng)絡(luò)，其中，輸入層為二神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，輸入信號分別為動(dòng)臂 通過采樣

7、區(qū)的時(shí)間和在采樣區(qū)得到的重量信號；中間層由三個(gè)神經(jīng)元構(gòu)成；輸出層為單神經(jīng)元，輸出信號為貨物的重量。其結(jié)構(gòu)示意圖如圖2?？? H卩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的S3構(gòu)圖2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練ZL輪式裝載機(jī)上，采用標(biāo)準(zhǔn)砝碼對其標(biāo)定和使用以上的硬件結(jié)構(gòu)的測量裝置裝載在測試，表1為006年9月在石家莊東貨場的數(shù)據(jù)。表1測試數(shù)堀表利試耕MKXJk-40110“采肄時(shí)間測G悄他采祥時(shí)聞輛糾42奸甥44473*41£小袖門46仍414744仍4)冊146門41A77O如47U期379043467344盟科52迅5S7K274SIH用3878中油門270俯4477222IQ492722211422利i!43011X403

8、8W5060I*40551942239B52D4911313970JJ網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)完成后，要應(yīng)用設(shè)計(jì)值進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練時(shí)對所有樣本正向運(yùn)行一輪并反向修改 權(quán)值一次稱為一次訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中要反復(fù)使用樣本集數(shù)據(jù)，但每一輪最好不要按固定的 順序取數(shù)據(jù)。采用/提前停止0的方法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，即訓(xùn)練樣本集在訓(xùn)練之前被劃分為訓(xùn)練 集、驗(yàn)證集和測試集。訓(xùn)練集用于對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，驗(yàn)證集用于在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的同時(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程。在訓(xùn)練初始階段，驗(yàn)證集形成的驗(yàn)證誤差通常會隨著網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差的 減小而減小，但當(dāng)網(wǎng)絡(luò)開始進(jìn)入 /過度訓(xùn)練0時(shí)，驗(yàn)證誤差就會逐漸增大，當(dāng)驗(yàn)證誤差增 大到一定程度時(shí)，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練會提前停止，

9、這時(shí)訓(xùn)練函數(shù)會返回當(dāng)驗(yàn)證誤差取最小值時(shí)的網(wǎng)絡(luò) 對象。測試集形成的測試誤差在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)未被使用，但它可以用來評價(jià)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果和樣本集劃分的合理性。若測試誤差與驗(yàn)證誤差分別達(dá)到最小值時(shí)的訓(xùn)練步數(shù)差別很大，或兩者曲線的變化趨勢差別較大，則說明樣本集的劃分不是很合理 ，需要重新劃分。在裝載機(jī)稱重系統(tǒng)中，訓(xùn)練樣本、驗(yàn)證樣本和測試樣本均是從原樣本數(shù)據(jù)中均勻選取 1/3而生成的。通過用 MATLAB繪制的訓(xùn)練誤差、驗(yàn)證誤差和測試誤差的變化曲線可看出 測試誤差與驗(yàn)證誤差的變化趨勢基本一致，說明樣本集的劃分基本合理 ；由訓(xùn)練誤差曲線可得，訓(xùn)練誤差結(jié)果也是比較滿意的，如圖3所示。圖中橫軸表示訓(xùn)練步數(shù) ，縱軸表示樣

10、本集 形成的誤差。其中點(diǎn)劃線表示的是訓(xùn)練誤差，虛線表示的是驗(yàn)證誤差，實(shí)線表示的是測試誤差。IV M MJ 4Ubo TO八飆地-檢證一測試圖3訓(xùn)練誤差變代曲線圖2.3網(wǎng)絡(luò)仿真及識別結(jié)果通過圖3的誤差變化曲線可見，樣本集的劃分基本合理，訓(xùn)練誤差結(jié)果也比較滿意。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)的性能,利用MATLAB中的postreg函數(shù)可以對網(wǎng)絡(luò)仿真的輸出 結(jié)果和目標(biāo)輸出作線性回歸分析，并得到兩者的相關(guān)系數(shù)，從而可以作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果優(yōu)劣 的判別依據(jù)。圖4給出了網(wǎng)絡(luò)輸出的線性回歸分析結(jié)果曲線。此外，為了對訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)的性能有一個(gè)定量的判斷，采用網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出和目標(biāo)輸出的均方誤差函數(shù)m se作為依據(jù)。Fki I

11、 in凋r Fi<5 禍出一4) <W(Wn+ Ki 36000 -皐JT4000 -X- /1000 '95/B20DD -/|000 - /O0010002000300040005000JM?lg圖4網(wǎng)堵綸出更憤的回歸分?jǐn)亟Y(jié)果圖( intar Tn： wi -0 Wjni+l I 860UO 亠Afr-l54X104000 *ifg 5000 i 21XK) -Jrl(MKl * JSXTd/JOOfl 2(MX)300040I.W5000rfrlc圖5栓若諭出的回掃分樸圖網(wǎng)絡(luò)的性能好壞主要看其是否具有很好的泛化能力而對泛化能力的測試不能用訓(xùn)練圖5給出了對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢

12、驗(yàn)集的數(shù)據(jù)進(jìn)行，而要用訓(xùn)練集以外的測試數(shù)據(jù)來進(jìn)行檢驗(yàn)。 時(shí)輸出的線性回歸分析結(jié)果曲線。圖4和圖5的縱軸表示了通過網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的輸出結(jié)果，橫軸表示理想的目標(biāo)輸出。圖中的圓圈代表樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)，實(shí)線代表最佳擬合曲線。由圖4回歸分析結(jié)果可見，貨物重量的檢測結(jié)果是十分滿意的，仿真結(jié)果表明經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算后的貨物重量的結(jié)果與理想目標(biāo)輸出的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了1。訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)的均方誤差為210320 10- 4,結(jié)果很好。由圖5的回歸分析結(jié)果可見，利用樣本集之外的數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢驗(yàn)，網(wǎng)絡(luò)輸出的貨物重量的檢測結(jié)果與理想目標(biāo)輸出的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了1,說明在實(shí)際應(yīng)用中網(wǎng)絡(luò)的性能良好。實(shí)際輸出和理想輸出的均方誤差為314782 10- 4,此誤差是可以滿足稱重要求的。3應(yīng)用效果采用上述原理設(shè)計(jì)的裝載機(jī)稱重裝置，在柳工-50型裝載機(jī)、廈工-50等型裝載機(jī)上的使用表明，其動(dòng)態(tài)稱重精度高，達(dá)到了動(dòng)態(tài)三級秤的標(biāo)準(zhǔn)。參考文獻(xiàn)1 吳云虎，等1開發(fā)利用裝載機(jī)稱重裝置確保運(yùn)輸安全J 1鐵道貨運(yùn)，2004 (6):31-3312 王亞東1智能型裝