一种智能碾压机器人的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明属于智能机器人技术领域，可用于土石料和混凝土料碾压质量控制，特别涉及一种智能碾压机器人。
【背景技术】
[0002]碾压土石料和碾压混凝土料的碾压施工质量是保证公路路基、铁路路基或大坝坝基的工程性能、路基或坝基长期稳定、工后沉降控制的重要环节。近些年来，公路、铁路或大坝主要是通过现场采样检测和监理旁站观测来控制土石料和混凝土料的压实质量和碾压过程参数。利用采样检测只能限于少数测点，不可能对大面积碾压混凝土或土石料进行全仓面的压实质量评价，而且这种方法是在碾压后进行，无法实时地控制碾压质量。同时，由于旁站监理方式受人为因素干扰大，管理粗放，难以实现对碾压遍数、行车速度、压实厚度、碾压机位置、压实性能等碾压过程参数的精准控制。因此，有必要研究开发一种具有实时、连续、自动、智能、高精度、高效等特点的智能碾压技术。
[0003]目前，国内外仅有极少数研究者开展针对土石料和混凝土料碾压质量智能控制方面的研究。在国外，相关研究主要集中在道路施工碾压智能控制方面，即所谓智能碾压技术。该方面研究主要涉及碾压机智能碾压装置的开发，以及土料或沥青混凝土路基压实质量实时监测指标的确定，如Caterpillar公司采用碾压净功率指标(MDP)，AMMANN公司采用机测土体刚度KB、Geodynamik公司采用碾压振动加速度频域分析指标(CMV)等来表征路基的压实特性。此外，Rinehart和Mooney指出总谐波失真(THD)是评价土料压实状态的高敏感性指标。基于上述指标反映的路基压实情况，可实现碾压机工作性态如振动频率、振幅等的自适应调整。在国内，相关研究主要集中在表征压实效果的碾压机压实质量装置的开发上。如河北工业大学张润利等通过监测垂直方向的振动加速度来表征土层密实度，开发了振动压实度计量仪。居彩梅设计了一种振动压路机的连续压实度检测仪。长安大学武雅丽、马学良、孙祖望等研究了基于能量平衡的振荡压路机压实自动控制技术。黄声亨等针对混凝土面板堆石坝施工特点，开发了面板堆石坝填筑质量的全球定位实时监控系统，实现了对碾压遍数、行车速度、压实厚度的监控。此外，钟登华等针对土石坝施工过程中碾压质量的控制进行了研究，开发了土石坝实时碾压质量监控系统，实时监控土石坝施工过程中的压实作业，并通过来自实时质量监控系统的自变量数据建立了多元回归模型，以预测压实质量。实时质量监控系统获取的自变量包含压实操作参数，如碾压遍数、行车速度、碾压机振动状态、碾压层厚度、土石料的含水量和级配。并通过采用克里格插值法预估了整个施工区域任意一点处的密实度，然后分析了整体压实合格率和整个区域压实质量的空间均匀性。钟登华等还针对土石坝材料洒水车开发了自动控制和实时监控系统，集成了无线射频识别技术、GPS全球定位系统、地理信息系统、PDA终端和GPRS移动网络技术，可以连续自动监控整个施工过程中洒水车的工作状态，保证运输车上大坝施工材料的含水量，最终确保土石坝施工过程中碾压效率。除此之外，钟登华等还提出了碾压混凝土坝的仓面的实时施工质量监控方法，可以自动识别压实层，该实时施工质量监控系统集成了 GPS全球定位系统、GLONASS全球导航定位系统、传感器技术和网络传输技术，最终实现了全过程、全天候、及时地监控碾压质量、混凝土温度、施工区天气，并运用多元回归模型预测了密实度和振动压实VC值的损失。
[0004]以上国内外最新的研究成果表明，国外的智能碾压技术仍未被广泛应用于土石料、混凝土料的碾压施工过程中，而国内的最新技术仅仅发展到土石料或混凝土料的实时碾压施工质量监控，这种监控仅仅是针对碾压遍数、行车速度、碾压层厚度、碾压机振动状态等的监控，对土石料、混凝土料碾压质量的监控基本上还是通过碾压作业过程中多碾压几遍、碾压作业完成后建立多元回归模型预测整个施工区域碾压层的压实质量，这种方法表面上实现了实时碾压质量监控，但并非真正的实现了对现场大面积土石料、混凝土料压实度的实时快速有效的检测，很容易在材料碾压过程中产生过失压的情况、出现材料碾压的非均匀性，除此之外，各种技术的集成也是建立在人为操作为主体的基础上，非智能、非机器人碾压作业，碾压质量并不能得到有效保证，碾压精确性、材料均匀性、现场碾压施工高效性更得不到保障。
【发明内容】
[0005]为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种智能碾压机器人，可用于土石料和混凝土料碾压质量控制，作为土木、水利工程施工过程中碾压质量智能化控制的一种有效解决方案，可以在碾压过程中实时采集碾压机械运行参数(如碾压机速度、碾轮的振幅和频率等)、压实过程参数(碾压遍数、碾压层厚度)及压实过程信号(如振动产生的加速度传感器信号、瞬态瑞雷波信号)，采用适合于移动式连续快速碾压质量控制要求的压实质量实时评估指标值，建立了一套科学客观的土石料、混凝土料压实质量评估体系，并在控制系统中嵌入了智能决策系统，来评估压实效果(如压实度)，并根据压实情况，实时智能的做出决策，及时调整碾压机的运行状态(速度、频率、振幅、碾压遍数)、碾压机的作业状态(重复上一个通道的碾压作业或开始新通道碾压作业)，并实时记录碾压过程中的数据，存储于存储器中，便于数据存取和数据在线监测分析，这样就可以有效的解决现有土石料和混凝土料碾压质量控制方面非智能、工期长、超欠压、低效、精度低、性能低等问题，实现碾压过程的智能化控制。
[0006]为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是:
[0007]一种智能碾压机器人，包括传感系统2、控制系统3、驱动系统4以及碾压机5，其中:
[0008]碾压机5为机器人本体；
[0009]传感系统2用于获取碾压机5的作业数据，包括设置于碾压机5上的加速度传感器、检波器和GPS定位装置；
[0010]控制系统3接收传感系统2获取的作业数据，根据这些数据计算得出当前碾压层的实时压实度，并不断根据事先设置的初始值和约束条件，按照事先建立的压实指标评判体系评判当前碾压通道是否压实，然后给出决策结果确定施工方案，并向驱动系统4输出相应的控制信号；
[0011]驱动系统4根据接收到的控制信号，驱动碾压机5做出相应的动作，碾压机5在执行所述动作的同时，不间断地向传感系统2反馈作业数据，传感系统2将新的作业数据送给控制系统3，从而启动新的检测控制执行循环，形成循环闭环系统。
[0012]所述加速度传感器用于获取碾压机5碾压过程中振动轮的加速度谐波响应信号，所述检波器用于获取碾压机5振动产生的瑞雷波信号，所述GPS定位装置用于获取碾压机5作业时的实时位置数据、行车速度、作业方向以及碾压遍数。
[0013]所述控制系统3中，通过加速度谐波响应信号的二次谐波振幅与基波振幅的比值计算出压实密度CMV值，通过瑞雷波信号建立瑞雷波波速与压实度关系模型，根据压实密度CMV值或该模型，连续地计算当前碾压层的实时压实度。
[0014]所述施工方案为开始新通道碾压作业或重复碾压上一通道，以及碾压机5的频率、振幅、行驶速度和碾压遍数。
[0015]所述驱动系统4包括作用于碾压机5的机械传动或液压传动装置、前轮伺服电机、后轮驱动电机、振动装置以及设置在碾压机5上的显示与警报装置。
[0016]与现有技术相比，本发明可对碾压过程进行在线监测和智能反馈控制，自主智能决策碾压过程，引导碾压机自适应调整自身工作参数，确保碾压施工质量，提高施工效率和工程建设精细化管理。
【附图说明】
[0017]图1是本发明原理示意图。
【具体实施方式】
[0018]下面结合附图和实施例详细说明本发明的实施方式。
[0019]如图1所示，本发明是一种可用于土石料和混凝土料碾压质量控制的智能碾压机器人，包括传感系统2、控制系统3、驱动系统4、碾压机5和数据线1，这五者构成了一个闭环系统。
[0020]传感系统2包含加速度传感器、检波器和碾压机载GPS定位装置三部分。