本发明涉及叉车控制领域，尤其涉及一种叉车转向控制方法。
背景技术：
叉车是工业搬运车辆，是指对成件托盘货物进行装卸、堆垛和短距离运输作业的各种轮式搬运车辆。国际标准化组织iso/tc110称为工业车辆。常用于仓储大型物件的运输，通常使用燃油机或者电池驱动。
叉车的技术参数是用来表明叉车的结构特征和工作性能的。主要技术参数有：额定起重量、载荷中心距、最大起升高度、门架倾角、最大行驶速度、最小转弯半径、最小离地间隙以及轴距、轮距等。
叉车转向系统是影响叉车操纵稳定性和安全性的重要系统。叉车转向系统在确保叉车的安全行驶及保护驾驶员的人身安全的工作条件等方面都起着重要的作用。同时由于生产及技术创新的要求，人们对叉车的要求也越来越高，为使叉车能够在较小的地方转弯，就要求叉车的转弯半径小，可满足不同的工况要求，实现多种转向控制模式。
叉车转向系统操作及模式切换不合理，则易转向错误，从而影响叉车的正常行驶，例如加重轮胎与地面的摩擦，重则产生翻车的事故。在相关技术中对此尚未提出有效解决方案。从而必要寻找一种叉车转向控制装置及方法。
技术实现要素：
本发明为解决目前的技术不足之处，提供了一种叉车转向控制方法，能够根据叉车的运行情况来调节叉车的转向，使其能够平稳转向。
本发明提供的技术方案为：一种叉车转向控制方法，包括：
步骤一、按照采样周期，通过传感器测量车架倾角φ、车速v、臂架变幅角度γ，臂架变幅压力p、前轮转角α1、后轮转角α2；
步骤二、依次将步骤一中获取的参数进行规格化，确定三层bp神经网络的输入层向量x＝{x1,x2,x3,x4,x5,x6}；其中x1为车架倾角系数，x2为车速系数、x3为臂架变幅角度系数、x4为臂架变幅压力系数、x5为前轮转角系数、x6为后轮转角系数；
步骤三、所述输入层向量映射到中间层，所述中间层向量y＝{y1,y2,…,ym}；m为中间层节点个数；
步骤四、得到输出层向量o＝{o1,o2,o3,o4}；o1为发动机转速调节系数，o2为转向阀转角调节系数，o3为臂架长度调节系数，o4为紧急停车信号；
步骤五、控制发动机转速、转向阀转角和臂架长度，使
其中，
优选的是，所述中间层节点个数m满足：
优选的是，步骤三中，将车架倾角φ、车速v、臂架变幅角度γ，臂架变幅压力p、前轮转角α1、后轮转角α2进行规格化的公式为：
其中，xj为输入层向量中的参数，xj分别为测量参数φ、v、γ、p、α1、α2，j＝1,2,3,4,5,6；xjmax和xjmin分别为相应测量参数中的最大值和最小值。
优选的是，初始状态时，发动机转速n0满足：
其中，h为臂架的起升高度，l0为臂架的初始长度，n′为发动机的额定转速，s为叉车的轮距，s为叉车的轴距，e为自然对数的底数。
优选的是，初始状态时，臂架长度l0满足：
优选的是，初始状态时，转向阀转角满足经验值：
ψ0＝0.88ψmax。
优选的是，
根据第i次周期中的将车架倾角φ、车速v、臂架变幅角度γ，臂架变幅压力p、前轮转角α1、后轮转角α2采样信号，判定叉车的运行状态，当
本发明所述的有益效果：本发明提供了一种叉车转向控制方法，能够根据叉车的运行情况来调节叉车的转向，使其能够平稳转向保证叉车转向的安全性，大大降低人为误操作的风险，提供载货行驶的安全性。
具体实施方式
下面对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
本发明的一种叉车转向控制方法是基于叉车的系统，包括：叉车，叉车的前轮和后轮上分别设置有角度传感器和车速传感器，可以实时监测车速以及前轮和后轮的转角。叉车的车架上设置倾角传感器，用于测量车架的倾角。叉车的臂架长度可以调节，并且臂架上设置了变幅角度传感器和变幅压力传感器，分别用于测量臂架的变幅角度和变幅压力。叉车上还设置红外传感器，可用来测量臂架的起升高度。
本发明采用bp神经网络对该绕线机进行精确控制。控制步骤如下：
步骤一s110：建立bp神经网络模型。
本发明采用的bp网络体系结构由三层组成，第一层为输入层，共n个节点，对应了表示设备工作状态的n个检测信号，这些信号参数由数据预处理模块给出。第二层为隐层，共m个节点，由网络的训练过程以自适应的方式确定。第三层为输出层，共p个节点，由系统实际需要输出的响应确定。
该网络的数学模型为：
输入向量：x＝(x1,x2,...,xn)t
中间层向量：y＝(y1,y2,...,ym)t
输出向量：o＝(o1,o2,...,op)t
本发明中，输入层节点数为n＝6，输出层节点数为p＝4。隐藏层节点数m由下式估算得出：
输入信号6个参数分别表示为：x1为车架倾角系数，x2为车速系数、x3为臂架变幅角度系数、x4为臂架变幅压力系数、x5为前轮转角系数、x6为后轮转角系数；
由于传感器获取的数据属于不同的物理量，其量纲各不相同。因此，在数据输入人工神经网络之前，需要将数据规格化为0-1之间的数。
具体而言，对于使用车架的倾角传感器测量的车架倾角φ，进行规格化后，得到车架倾角系数x1：
其中，φmax和φmin分别为叉车的车架倾角最大值和最小值。
同样的，对于使用车速传感器测量的车速v，进行规格化后，得到车速系数x2：
其中，vmax和vmin分别为叉车的车速最大值和最小值。
同样的，对于使用臂架变幅角传感器测量的臂架变幅角度γ，进行规格化后，得到臂架变幅角度系数x3：
其中，γmax和γmin分别为叉车的臂架变幅角的最大值和最小值。
同样的，对于使用臂架变幅压力传感器测量的臂架变幅压力p，进行规格化后，得到臂架变幅压力系数x4：
其中，pmax和pmin分别为臂架变幅压力的最大值和最小值。
同样的，对于使用车轮转角传感器测量的前轮转角α1，进行规格化后，得到前轮转角系数x5：
其中，α1-max和α1-min分别为前轮转角的最大值和最小值。
同样的，对于使用车轮转角传感器测量的后轮转角α2，进行规格化后，得到后轮转角系数x6：
其中，α2-max和α2-min分别为后轮转角的最大值和最小值。
输出信号的4个参数分别表示为：o1为发动机转速调节系数，o2为转向阀转角调节系数，o3为臂架长度调节系数，o4为紧急停车信号；
发动机转速调节系数o1表示为下一个采样周期中发动机转速与当前采样周期中发动机设定的最大转速之比，即在第i个采样周期中，采集到的发动机转速ni，通过bp神经网络输出第i个采样周期的发动机转速调节系数
转向阀转角调节系数o2表示为下一个采样周期中转向阀转角与当前采样周期中转向阀设定的最大转角之比，即在第i个采样周期中，采集到的转向阀转角为ψi，通过bp神经网络输出第i个采样周期的转向阀转角调节系数
臂架长度调节系数o3表示为下一个采样周期中臂架长度与当前采样周期中臂架的设定最大长度之比，即在第i个采样周期中，采集到的臂架长度为li，通过bp神经网络输出第i个采样周期的臂架长度调节系数
步骤二s120、进行bp神经网络的训练。
建立好bp神经网络节点模型后，即可进行bp神经网络的训练。根据产品的历史经验数据获取训练的样本，并给定输入节点i和隐含层节点j之间的连接权值wij，隐层节点j和输出层节点k之间的连接权值wjk，隐层节点j的阈值θj，输出层节点k的阈值θk、wij、wjk、θj、θk均为-1到1之间的随机数。
在训练过程中，不断修正wij和wjk的值，直至系统误差小于等于期望误差时，完成神经网络的训练过程。
如表1所示，给定了一组训练样本以及训练过程中各节点的值。
表1训练过程各节点值
步骤三s130、
采集叉车的运行参数输入神经网络得到调控系数。
将训练好的人工神经网络固化在fpga芯片之中，使硬件电路具备预测和智能决策功能，从而形成智能硬件。智能硬件加电启动后，
s131：按照采样周期，获取第i个采样周期时车架倾角φ、车速v、臂架变幅角度γ，臂架变幅压力p、前轮转角α1、后轮转角α2；其中，i＝1,2,……。
s132：依次将上述6个参数进行规格化，得到第i个采样周期时三层bp神经网络的输入层向量x＝{x1,x2,x3,x4,x5,x6}。
s133：所述输入层向量映射到中间层，得到第i个采样周期时中间层向量y＝{y1,y2,y3,y4,y5}。
s134：所述中间层向输出层映射，得到第i个采样周期时得到输出层向量o＝{o1,o2,o3,o4}。
s135、对发动机转速、转向阀转角和臂架长度进行控制，使下一个周期即第i+1个采样周期时发动机转速、转向阀转角和臂架长度满足：
其中，
初始状态时，发动机转速n0满足：
其中，h为臂架的起升高度，单位为m；l0为臂架的初始长度，单位为m；n′为发动机的额定转速，单位为r/min；s为叉车的轮距，单位为m；s为叉车的轴距，单位为m；e为自然对数的底数。φ为车架倾角，单位为m；车速v，单位为m/s；臂架变幅角度γ，单位为o；臂架变幅压力p，单位为pa。
初始状态时，臂架长度l0满足：
初始状态时，转向阀转角满足经验值：
ψ0＝0.88ψmax。
s136、根据第i次周期中的将车架倾角φ、车速v、臂架变幅角度γ，臂架变幅压力p、前轮转角α1、后轮转角α2采样信号，判定叉车的运行状态，当
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的实施例。