一种举升装置的升降平衡控制方法与流程

1.本发明属于数据采集、智能工业技术领域，具体涉及一种举升装置的升降平衡控制方法。


背景技术：

2.随着智能制造业的发展，需要人工参与的环节越来越少，对生产线中的器械的要求越来越高，其中生产器械的操作往往伴随着许多不确定因素，种种因素对生产制造产生着巨大的影响，包括生产过程中的生产效率，获得产品的质量，参与器械工作的工作人员的人身安全，因此介入智能控制来减少不利因素带来的风险显得尤为重要，智能控制可以掌握生产过程中客观科学的数据，科学地应对突发或者异常情况，使得制造效率得到保障。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提出一种举升装置的升降平衡控制方法，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
4.为了实现上述目的，根据本发明的一方面，提供一种举升装置的升降平衡控制方法，所述方法包括以下步骤：
5.s100，在各个铰接点装有压力传感器，实时读取传感器数据获取举升装置的平衡状态；
6.s200，根据初始平衡状态建立平衡目标值和目标平衡状态；
7.s300，通过平衡状态构建自适应平衡状态控制模型对举升装置进行控制。
8.进一步地，步骤s100所述的获取举升装置的平衡状态的具体步骤如下：通过压力传感器返回压力数据ps，由同一个竖直方向的压力传感器在同一个时刻返回的压力序列为竖直压力pslis，竖直压力pslis＝[ps1，ps2…
ps
hn
]，其中ps
hn
代表从下往上第hn个压力传感器在同一个时刻返回的压力数据；一个举升装置由sn个竖直压力支撑着升降台，形成举升装置的平衡状态st，举升装置的平衡状态st＝[pslis1，pslis2，
…
pslis
sn
]，其中pslis
sn
代表以左下角为第一个，顺时针计算的第sn个竖直压力；同时，举升装置的平衡状态还可以为st＝[ps1，ps2…
ps
hn
×
sn
]，其中ps
hn
×
sn
代表第sn个竖直压力的从下往上第hn个压力传感器的压力数据；结合所有平衡状态构成平衡状态库sst，平衡状态库sst存储所有平衡状态。
[0009]
进一步地，步骤s200所述的根据初始平衡状态建立平衡目标值和目标平衡状态的方法是:举升装置初始时在静止状态下测量待举升物体的平衡状态st_stc＝[ps1，ps2，
…
，ps
hn
×
sn
]，计算平衡目标值est_stc：
[0010]
平衡目标值
[0011]
根据平衡目标值est_stc获得目标平衡状态st_std，目标平衡状态st_std＝[ps1，ps2，
…
，ps
hn
×
sn
]，设置ps1，ps2，
…
，ps
hn
×
sn
的值为est_stc。
[0012]
进一步地,步骤s300所述的通过平衡状态构建自适应平衡状态控制模型对举升装置进行控制的方法如下：以升降台的中心升降台上面装有台平衡调整模块，所述台平衡调整模块可用于调整升降台与支撑升降台的支撑点的相对位置，其中平衡调整模块有一套操作选项ctrl，操作选项ctrl里面包含4个操作mv，ctrl＝{mbac，mfor，mlef，mrht}，其中mbac、mfor分别是升降台沿着y轴往后、往前的操作mv，mlef、mrht分别是升降台沿着x轴往左、往右的操作mv；在平衡状态库sst中，当一个平衡状态st1与另一个平衡状态st2的余弦相似度大于dnei，则称平衡状态st1与平衡状态st2互为邻近平衡状态，以nnei表示平衡状态库sst中当前平衡状态拥有的邻近平衡状态的个数，其中dnei是两个平衡状态的相似度的阈值，所述阈值的取值范围是[0.8,0.95]。
[0013]
进一步地,每一个平衡状态的每个操作mv都拥有探索深度exl，初始的探索深度exl为0，探索深度exl的最大值为exlm，探索深度最大值exlm的取值范围是[5，10]；当一个时刻的平衡状态st进行操作mv进入下一个时刻达到新的平衡状态st’，此过程中平衡状态st下操作mv的操作深度exl的值更新为exl+1；一个平衡状态的探索度exd由各个操作mv的探索深度exl计算获得，探索度exd计算如下:
[0014]
探索度
[0015]
式中nexl代表平衡状态中已经被选择过的操作mv的个数，exl
mbac
、exl
mfor
、exl
mlef
和exl
mrht
分别代表平衡状态st下操作mbac、mfor、mlef和mrht的探索深度。
[0016]
进一步地，通过平衡状态st和新的平衡状态st’计算瞬时增益量scr，瞬时增益量scr＝dis
st-dis
st’，其中dis
st
和dis
st’分别指st到st_std的余弦相似度和st’到st_std的余弦相似度；瞬时增益量src计算结束后，根据历史路径把src返回到它的前1到ls个平衡状态对应的操作mv，其中ls代表连锁增益量追溯的范围，ls的取值为大于0的正整数，所述追溯的范围指的是用于构建连锁增益量时历史路径中最近经历过的平衡状态的个数，而历史路径用于存储在当前时刻之前时序连续的各个平衡状态及其选择的操作mv，一个平衡状态的每个操作mv可以通过其之后的ls个瞬时增益量形成连锁增益量lscr：
[0017]
连锁增益量lscr＝scr0+θscr1+θ2scr2+
…
+θ
ls
scr
ls
；
[0018]
式中scr0是当前时刻的瞬时增益量，scr
ls
是当前时刻之后的第ls个时刻获得的瞬时增益量，θ是取值范围在[0，1)内的连锁折损系数；一个平衡状态的每个操作mv都可以存储按先后顺序排列的hs个连锁增益量，所述按经历顺序排列指的是该操作mv按照先后顺序通过hs个连锁增益量可以计算历史增益量，其中hs代表历史增益量追溯的范围；通过多个连锁增益量计算历史增益量hscr：
[0019]
历史增益量
[0020]
公式中lscr0代表新近获得的连锁增益量，lscr
hs
代表前hs个连锁增益量；是取值范围在[0，1)内的历史折损系数；一个平衡状态st的一个操作mv的增损形态分为增益态gflg和非增益态ugflg，如果操作mv的历史增益量hscr满足hscr≥0，则认为这个操作mv为增益态gflg，如果操作mv的历史增益量hscr满足hscr＜0，则认为这个操作mv为非增益态ugflg；根据一个平衡状态及其邻近平衡状态的同一个操作mv的增损形态可以获得该平衡状态下该操作mv的邻近增益率al：
[0021]
邻近增益率al＝count
nei
(gflg)/(count
nei
(gflg)+count
nei
(ugflg))；
[0022]
其中count
nei
(gflg)和count
nei
(ugflg)分别是邻近平衡状态中该操作mv的增益态和非增益态的数量；计算获取一个平衡状态下一个操作mv邻近增益水平ad：
[0023]
邻近增益水平
[0024]
其中α，β为累加变量，代表第α个邻近平衡状态的第β个压力数据，st
β
代表当前平衡状态的第β个压力数据。
[0025]
进一步地，当压力传感器返回一次压力数据，利用所得压力数据从平衡状态库识别出当前的平衡状态，为当前的平衡状态选择操作类别；一个平衡状态st的操作类别分为探索性操作和常规性操作，根据该平衡状态的探索系数exn选择操作类别，其中选择探索性操作的概率为exn，选择常规性操作的概率为1-exn；探索系数exn根据一个平衡状态st的成长形态计算获得，一个平衡状态st的成长形态分为饥饿态hflg和非饥饿态uhflg，如果一个平衡状态st的探索度满足exd
st-1
≥exlm，则认为这个平衡状态的成长形态为饥饿态hflg，如果一个平衡状态st的探索度满足exd
st-1
＜exlm，则认为这个平衡状态的成长形态为非饥饿态uhflg；通过一个平衡状态st以及其邻近平衡状态的成长形态得到探索系数exn：
[0026]
探索系数exn＝count
nei
(hflg)/(count
nei
(hflg)+count
nei
(uhflg))；
[0027]
其中count
nei
(hflg)和count
nei
(uhflg)分别是邻近平衡状态中饥饿态和非饥饿态的数量。
[0028]
进一步地,在当前的平衡状态选择操作类别后，根据操作类别选取操作mv，其中
[0029]
常规性操作的方法为：选择邻近增益水平最高的操作mv进行操作从而对举升装置进行控制；
[0030]
探索性操作的方法为：获取平衡状态st的操作选项ctrl中各个操作mv的操作深度，如果有操作深度exl为0的操作mv，则优先从操作深度exl为0的操作mv中随机选择操作，如果操作深度exl均不为0，则构建ctrl中各个mv的自适应平衡状态控制模型，
[0031]
自适应平衡状态控制模型为：al
ψ
＝al
ψ
/(al
mbac
+al
mfor
+al
mlef
+al
mrht
)；
[0032]
其中ψ为操作选项ctrl里面mbac，mfor，mlef和mrht中的某个操作mv，al
ψ
代表该操作mv的优先选择概率，al
mbac
、al
mfor
、al
mlef
和al
mrht
分别是操作mbac、mfor、mlef和mrht的优先选择概率，按照优先选择概率在操作选项ctrl里面选择mbac，mfor，mlef和mrht中的某个操作mv进行操作从而对举升装置进行控制。
[0033]
本发明还提供了一种举升装置的升降平衡控制方法的系统，所述一种举升装置的升降平衡控制方法的系统包括：处理器、存储器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述一种举升装置的升降平衡控制方法中的步骤，所述一种举升装置的升降平衡控制方法的系统可以运行于桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端数据中心等计算设备中，可运行的系统可包括，但不仅限于，处理器、存储器、服务器集群，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的单元中：
[0034]
数据采集单元，用于在各个铰接点的压力传感器开始采集数据；
[0035]
数据存储单元，用于把所有平衡状态的信息进行存储用于控制升降台；
[0036]
动态控制单元，用于根据平衡状态构建自适应平衡状态控制模型对举升装置进行
控制；
[0037]
本发明的有益效果为：本发明提供一种举升装置的升降平衡控制方法，通过实时监测举升装置中各个支撑点的压力值，识别举升装置的平衡状态，通过构建得到的模型进行升降台的水平方向控制，使得举升装置的各个受力点达到平衡状态，智能地面对不同的举升物体，降低举升装置失衡的风险。
附图说明
[0038]
通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本发明的上述以及其他特征将更加明显，本发明附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，在附图中：
[0039]
图1所示为一种举升装置的升降平衡控制方法的流程图；
[0040]
图2所示为一种应用升降平衡控制方法的举升装置的结构图。
具体实施方式
[0041]
以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本发明的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0042]
如图1所示为一种举升装置的升降平衡控制方法的流程图，下面结合图1来阐述根据本发明的实施方式的一种举升装置的升降平衡控制方法，所述方法包括以下步骤：
[0043]
s100，在各个铰接点装有压力传感器，实时读取传感器数据获取举升装置的平衡状态；
[0044]
s200，根据初始平衡状态建立平衡目标值和目标平衡状态；
[0045]
s300，通过平衡状态构建自适应平衡状态控制模型对举升装置进行控制。
[0046]
进一步地，步骤s100所述的获取举升装置的平衡状态的具体步骤如下：通过压力传感器返回压力数据ps，由同一个竖直方向的压力传感器在同一个时刻返回的压力序列为竖直压力pslis，竖直压力pslis＝[ps1，ps2…
ps
hn
]，其中ps
hn
代表从下往上第hn个压力传感器在同一个时刻返回的压力数据；一个举升装置由sn个竖直压力支撑着升降台，形成举升装置的平衡状态st，举升装置的平衡状态st＝[pslis1，pslis2，
…
pslis
sn
]，其中pslis
sn
代表以左下角为第一个，顺时针计算的第sn个竖直压力；同时，举升装置的平衡状态还可以为st＝[ps1，ps2…
ps
hn
×
sn
]，其中ps
hn
×
sn
代表第sn个竖直压力的从下往上第hn个压力传感器的压力数据；结合所有平衡状态构成平衡状态库sst，平衡状态库sst存储所有平衡状态。
[0047]
进一步地，步骤s200所述的根据初始平衡状态建立平衡目标值和目标平衡状态的方法是:举升装置初始时在静止状态下测量待举升物体的平衡状态st_stc＝[ps1，ps2，
…
，ps
hn
×
sn
]，计算平衡目标值est_stc：
[0048]
平衡目标值
[0049]
根据平衡目标值est_stc获得目标平衡状态st_std，目标平衡状态st_std＝[ps1，
ps2，
…
，ps
hn
×
sn
]，设置ps1，ps2，
…
，ps
hn
×
sn
的值为est_stc。
[0050]
进一步地,步骤s300所述的通过平衡状态构建自适应平衡状态控制模型对举升装置进行控制的方法如下：以升降台的中心升降台上面装有台平衡调整模块，所述台平衡调整模块可用于调整升降台与支撑升降台的支撑点的相对位置，其中平衡调整模块有一套操作选项ctrl，操作选项ctrl里面包含4个操作mv，ctrl＝{mbac，mfor，mlef，mrht}，其中mbac、mfor分别是升降台沿着y轴往后、往前的操作mv，mlef、mrht分别是升降台沿着x轴往左、往右的操作mv；在平衡状态库sst中，当一个平衡状态st1与另一个平衡状态st2的余弦相似度大于dnei，则称平衡状态st1与平衡状态st2互为邻近平衡状态，以nnei表示平衡状态库sst中当前平衡状态拥有的邻近平衡状态的个数，其中dnei是两个平衡状态的相似度的阈值，所述阈值的取值范围是[0.8,0.95]。
[0051]
进一步地,每一个平衡状态的每个操作mv都拥有探索深度exl，初始的探索深度exl为0，探索深度exl的最大值为exlm，探索深度最大值exlm的取值范围是[5，10]；当一个时刻的平衡状态st进行操作mv进入下一个时刻达到新的平衡状态st’，此过程中平衡状态st下操作mv的操作深度exl的值更新为exl+1；一个平衡状态的探索度exd由各个操作mv的探索深度exl计算获得，探索度exd计算如下:
[0052]
探索度
[0053]
式中nexl代表平衡状态中已经被选择过的操作mv的个数，exl
mbac
、exl
mfor
、exl
mlef
和exl
mrht
分别代表平衡状态st下操作mbac、mfor、mlef和mrht的探索深度。
[0054]
进一步地，通过平衡状态st和新的平衡状态st’计算瞬时增益量scr，瞬时增益量scr＝dis
st-dis
st’，其中dis
st
和dis
st’分别指st到st_std的余弦相似度和st’到st_std的余弦相似度；瞬时增益量src计算结束后，根据历史路径把src返回到它的前1到ls个平衡状态对应的操作mv，其中ls代表连锁增益量追溯的范围，ls的取值为大于0的正整数，所述追溯的范围指的是用于构建连锁增益量时历史路径中最近经历过的平衡状态的个数，而历史路径用于存储在当前时刻之前时序连续的各个平衡状态及其选择的操作mv，一个平衡状态的每个操作mv可以通过其之后的ls个瞬时增益量形成连锁增益量lscr：
[0055]
连锁增益量lscr＝scr0+θscr1+θ2scr2+
…
+θ
ls
scr
ls
；
[0056]
式中scr0是当前时刻的瞬时增益量，scr
ls
是当前时刻之后的第ls个时刻获得的瞬时增益量，θ是取值范围在[0，1)内的连锁折损系数；一个平衡状态的每个操作mv都可以存储按先后顺序排列的hs个连锁增益量，所述按经历顺序排列指的是该操作mv按照先后顺序通过hs个连锁增益量可以计算历史增益量，其中hs代表历史增益量追溯的范围；通过多个连锁增益量计算历史增益量hscr：
[0057]
历史增益量
[0058]
公式中lscr0代表新近获得的连锁增益量，lscr
hs
代表前hs个连锁增益量；是取值范围在[0，1)内的历史折损系数；一个平衡状态st的一个操作mv的增损形态分为增益态gflg和非增益态ugflg，如果操作mv的历史增益量hscr满足hscr≥0，则认为这个操作mv为增益态gflg，如果操作mv的历史增益量hscr满足hscr＜0，则认为这个操作mv为非增益态ugflg；根据一个平衡状态及其邻近平衡状态的同一个操作mv的增损形态可以获得该平衡
状态下该操作mv的邻近增益率al：
[0059]
邻近增益率al＝count
nei
(gflg)/(count
nei
(gflg)+count
nei
(ugflg))；
[0060]
其中count
nei
(gflg)和count
nei
(ugflg)分别是邻近平衡状态中该操作mv的增益态和非增益态的数量；计算获取一个平衡状态下一个操作mv邻近增益水平ad：
[0061]
邻近增益水平
[0062]
其中α，β为累加变量，代表第α个邻近平衡状态的第β个压力数据，st
β
代表当前平衡状态的第β个压力数据。
[0063]
进一步地，当压力传感器返回一次压力数据，利用所得压力数据从平衡状态库识别出当前的平衡状态，为当前的平衡状态选择操作类别；一个平衡状态st的操作类别分为探索性操作和常规性操作，根据该平衡状态的探索系数exn选择操作类别，其中选择探索性操作的概率为exn，选择常规性操作的概率为1-exn；探索系数exn根据一个平衡状态st的成长形态计算获得，一个平衡状态st的成长形态分为饥饿态hflg和非饥饿态uhflg，如果一个平衡状态st的探索度满足exd
st-1
≥exlm，则认为这个平衡状态的成长形态为饥饿态hflg，如果一个平衡状态st的探索度满足exd
st-1
＜exlm，则认为这个平衡状态的成长形态为非饥饿态uhflg；通过一个平衡状态st以及其邻近平衡状态的成长形态得到探索系数exn：
[0064]
探索系数exn＝count
nei
(hflg)/(count
nei
(hflg)+count
nei
(uhflg))；
[0065]
其中count
nei
(hflg)和count
nei
(uhflg)分别是邻近平衡状态中饥饿态和非饥饿态的数量。
[0066]
进一步地,在当前的平衡状态选择操作类别后，根据操作类别选取操作mv，其中
[0067]
常规性操作的方法为：选择邻近增益水平最高的操作mv进行操作从而对举升装置进行控制；
[0068]
探索性操作的方法为：获取平衡状态st的操作选项ctrl中各个操作mv的操作深度，如果有操作深度exl为0的操作mv，则优先从操作深度exl为0的操作mv中随机选择操作，如果操作深度exl均不为0，则构建ctrl中各个mv的自适应平衡状态控制模型，
[0069]
自适应平衡状态控制模型为：al
ψ
＝al
ψ
/(al
mbac
+al
mfor
+al
mlef
+al
mrht
)；
[0070]
其中ψ为操作选项ctrl里面mbac，mfor，mlef和mrht中的某个操作mv，al
ψ
代表该操作mv的优先选择概率，al
mbac
、al
mfor
、al
mlef
和al
mrht
分别是操作mbac、mfor、mlef和mrht的优先选择概率，按照优先选择概率在操作选项ctrl里面选择mbac，mfor，mlef和mrht中的某个操作mv进行操作从而对举升装置进行控制。
[0071]
本发明还提供了一种举升装置的升降平衡控制方法的系统，所述一种举升装置的升降平衡控制方法的系统包括：处理器、存储器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述一种举升装置的升降平衡控制方法中的步骤，所述一种举升装置的升降平衡控制方法的系统可以运行于桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端数据中心等计算设备中，可运行的系统可包括，但不仅限于，处理器、存储器、服务器集群，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的单元中：
[0072]
数据采集单元，用于在各个铰接点的压力传感器开始采集数据；
[0073]
数据存储单元，用于把所有平衡状态的信息进行存储用于控制升降台；
[0074]
动态控制单元，用于根据平衡状态构建自适应平衡状态控制模型对举升装置进行控制；所述一种举升装置的升降平衡控制方法的系统可以运行于桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备中。所述一种举升装置的升降平衡控制方法的系统，可运行的系统可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述例子仅仅是一种举升装置的升降平衡控制方法的系统的示例，并不构成对一种举升装置的升降平衡控制方法的系统的限定，可以包括比例子更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述一种用于智能机器人的信息采集系统还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
[0075]
所称处理器可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述一种举升装置的升降平衡控制方法的系统运行系统的控制中心，利用各种接口和线路连接整个一种举升装置的升降平衡控制方法的系统可运行系统的各个部分。
[0076]
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述一种举升装置的升降平衡控制方法的系统的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
[0077]
尽管本发明的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，从而有效地涵盖本发明的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本发明进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本发明的非实质性改动仍可代表本发明的等效改动。