[發明專利]一種基于多參量模糊決策的堆垛機傳動控制系統及方法

有效

• 申請號: 202210357832.3
• 申請日: 2022-04-07
• 公開（公告）號: CN114435838B
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 陳德木;池永為
• 申請（專利權）人: 杭州杰牌傳動科技有限公司
• 主分類號: B65G1/04
• 分類號: B65G1/04;B65G1/137
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 付婧

1.一種基于多參量模糊決策的堆垛機傳動控制系統，其特征在于包括主控制器、圖像采集器、傳感器控制器和電機控制器；圖像采集器、傳感器控制器和電機控制器連接主控制器；

圖像采集器設置在堆垛機的工作場所，用于對堆垛機整體進行圖像采集，并進行圖像分析，將分析結果發送給主控制器；

傳感器控制器設置在堆垛機上，傳感器控制器連接加速度傳感器和陣列壓力傳感器，加速度傳感器用于對堆垛機的加速度進行檢測，陣列壓力傳感器用于對堆垛機貨叉上的貨物對堆垛機的壓力進行檢測；傳感器控制器將加速度傳感器和陣列壓力傳感器的檢測數據發送給主控制器；

電機控制器設置在堆垛機上，電機控制器連接電機，電機驅動堆垛機移動；

主控制器設置有分析模塊，分析模塊對圖像采集器和傳感器控制器上傳的數據進行分析，并計算出電機控制參數輸出至主控制器；主控制器將電機控制參數發送至電機控制器以實現對電機的控制；

圖像采集器采集堆垛機的整機圖像進行連續拍攝，并利用圖像識別算法對圖像中的堆垛機整機輪廓、貨叉輪廓和貨物輪廓進行識別；圖像采集器根據堆垛機整機輪廓坐標數據和貨叉輪廓坐標數據計算出貨叉位置高度，并將貨叉位置高度和貨物輪廓坐標數據發送給主控制器；

加速度傳感器采集堆垛機實時的加速度，并將加速度方向和大小發送給傳感器控制器；

陣列壓力傳感器包括多個壓力傳感頭，壓力傳感頭設置在貨叉上排成陣列；陣列壓力傳感器將貨叉上每個壓力傳感頭受到的壓力組成壓力矩陣發送給傳感器控制器；

傳感器控制器將堆垛機加速度方向、大小以及壓力矩陣發送給主控制器；

分析模塊從主控制獲取貨叉位置高度、貨物輪廓坐標數據、堆垛機加速度方向、大小以及壓力矩陣；

分析模塊根據貨物輪廓數據和壓力矩陣進行SVM分類模型分析，得到貨物的種類；

分析模塊根據壓力矩陣計算貨物的總壓力；

分析模塊將貨物種類C、貨物的總壓力M、貨叉位置高度H、堆垛機加速度方向P、堆垛機加速度大小A輸入多參量模糊決策模型，并輸出電機控制參數至主控制器；

圖像采集器內存儲有環境背景圖像，對堆垛機進行連續拍攝，并將拍攝的圖像與環境背景圖像進行比對，從而從圖像中識別出堆垛機所處的位置以及堆垛機所處位置的整體輪廓；

堆垛機的機身和貨叉涂裝有不同的顏色，圖像采集器對整體輪廓進行分割，從整體輪廓中提取出堆垛機機身顏色的坐標范圍和貨叉顏色坐標范圍，從而可以提取出堆垛機整機輪廓和貨叉輪廓；剩余位置進行連通域計算，范圍最大的連通域則為貨物輪廓；

SVM分類模型的構建方法為：預先將多種貨物分別放置到堆垛機上，之后進行貨物的圖像采集以及堆垛機貨叉上壓力矩陣的采集；采樣數據大于500個，并將500個采樣數據其中隨機選擇400個作為訓練集進行SVM分類模型訓練，將剩余100個作為驗證集進行驗證；構建SVM分類模型；

多參量模糊決策模型的構建方式為：

將不同種類、不同重量的貨物放置到堆垛機上，其中N種貨物選擇N種不同重量，則共N²種組合；

將堆垛機在不同貨叉高度、不同堆垛機加速度方向P、堆垛機加速度大小A、不同電機驅動參數下進行運輸；運輸中實時采集貨叉位置高度H、堆垛機加速度方向P、堆垛機加速度大小A；不斷調高電機的驅動速度，直到貨物從堆垛機上倒塌為止；

將貨物沒有倒塌時采集的最高電機驅動速度V作為輸出參數，對應的貨物種類C、貨物的總壓力M、貨叉位置高度H、堆垛機加速度方向P、堆垛機加速度大小A作為輸入參數建立多參量模糊決策模型。

2.一種利用權利要求1所述系統進行的多參量模糊決策的堆垛機傳動控制方法，其特征在于包括如下步驟：

步驟a、采集樣本，劃分訓練集和驗證集，構建SVM分類模型；

步驟b、采集樣本，構建多參量模糊決策模型；

步驟c、圖像采集器采集堆垛機的整機圖像進行連續拍攝，并利用圖像識別算法對圖像中的堆垛機整機輪廓、貨叉輪廓和貨物輪廓進行識別；圖像采集器根據堆垛機整機輪廓坐標數據和貨叉輪廓坐標數據計算出貨叉位置高度，并將貨叉位置高度和貨物輪廓坐標數據發送給主控制器；

步驟d、加速度傳感器采集堆垛機實時的加速度，并將加速度方向和大小發送給傳感器控制器；

陣列壓力傳感器包括多個壓力傳感頭，壓力傳感頭設置在貨叉上排成陣列；陣列壓力傳感器將貨叉上每個壓力傳感頭受到的壓力組成壓力矩陣發送給傳感器控制器；

傳感器控制器將堆垛機加速度方向、大小以及壓力矩陣發送給主控制器；

步驟e、分析模塊從主控制獲取貨叉位置高度、貨物輪廓坐標數據、堆垛機加速度方向、大小以及壓力矩陣；

分析模塊根據貨物輪廓數據和壓力矩陣進行SVM分類模型分析，得到貨物的種類；

分析模塊根據壓力矩陣計算貨物的總壓力；

分析模塊將貨物種類C、貨物的總壓力M、貨叉位置高度H、堆垛機加速度方向P、堆垛機加速度大小A輸入多參量模糊決策模型，并輸出電機控制參數至主控制器；主控制器將電機控制參數發送至電機控制器以實現對電機的控制。