CN106682791B - 一种节能高效的垃圾处理*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种节能高效的垃圾处理***，包括垃圾桶终端、垃圾处理终端、垃圾车故障检测装置和监控中心，所述监控中心与垃圾车故障检测装置、垃圾桶终端、垃圾处理终端无线通信连接；所述垃圾桶终端用于监测垃圾桶内的垃圾量，当垃圾量达到或超出预设值时，向监控中心发出包含量满信号和位置信息的压缩数据；所述监控中心对压缩数据进行处理，生成垃圾装运操作信息和位置信息，并基于垃圾车故障检测装置发送的信息选择未发生故障的垃圾车型号，并将垃圾装运操作信息和位置信息以及该垃圾车型号发送至垃圾处理终端。本发明能够使人力资源和车辆资源配置最优化，节省成本。
Description
技术领域
本发明涉及垃圾处理领域，具体涉及一种节能高效的垃圾处理***。
背景技术
相关技术中的环卫管理的模式都较为传统，大部分处理垃圾的方法是每天固定时间由垃圾车到各个垃圾桶或垃圾池收集垃圾，但是由于对每个垃圾桶产生的垃圾的量的信息掌握少，有些垃圾桶还未到收集时间就已经收满垃圾，反之有些垃圾桶放置一天也收不满垃圾，这样就会耗费环卫工人大量精力去巡逻。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种节能高效的垃圾处理***。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供了一种节能高效的垃圾处理***，包括垃圾桶终端、垃圾处理终端、垃圾车故障检测装置4和监控中心，所述监控中心与垃圾车故障检测装置4、垃圾桶终端、垃圾处理终端无线通信连接；所述垃圾桶终端用于监测垃圾桶内的垃圾量，当垃圾量达到或超出预设值时，向监控中心发出包含量满信号和位置信息的压缩数据；所述监控中心对压缩数据进行处理，生成垃圾装运操作信息和位置信息，并基于垃圾车故障检测装置4发送的信息选择未发生故障的垃圾车型号，并将垃圾装运操作信息和位置信息以及该垃圾车型号发送至垃圾处理终端。
本发明的有益效果为：可以自动感知垃圾量，垃圾量较小的点可以降低收集频率，反之垃圾量较大的点可以增加垃圾收集次数，且能够对垃圾车进行故障检测，确定进行垃圾处理的垃圾车型号，使人力资源和车辆资源配置最优化，节能高效。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的结构连接示意图；
图2是本发明垃圾车故障检测装置的结构连接示意图。
附图标记：
垃圾桶终端1、垃圾处理终端2、监控中心3、垃圾车故障检测装置4、振动信号采集单元11、信号降噪单元12、故障特征提取单元13、故障识别单元14。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1、图2，本实施例的一种节能高效的垃圾处理***，包括垃圾桶终端1、垃圾处理终端2、垃圾车故障检测装置4和监控中心3，所述监控中心3与垃圾车故障检测装置4、垃圾桶终端1、垃圾处理终端2无线通信连接；所述垃圾桶终端1用于监测垃圾桶内的垃圾量，当垃圾量达到或超出预设值时，向监控中心3发出包含量满信号和位置信息的压缩数据；所述监控中心3对压缩数据进行处理，生成垃圾装运操作信息和位置信息，并基于垃圾车故障检测装置4发送的信息选择未发生故障的垃圾车型号，并将垃圾装运操作信息和位置信息以及该垃圾车型号发送至垃圾处理终端2。
优选的，所述垃圾桶终端1包括固定安装在垃圾桶桶体上的传感器单元，该传感器单元于监测桶体内的垃圾量，当垃圾量达到或超出预设值时，传感器单元发出量满信号。
优选的，所述垃圾桶终端1还包括与传感器单元连接的电源单元，所述电源单元用于为传感器单元提供电力支持。
本发明上述实施例可以自动感知垃圾量，垃圾量较小的点可以降低收集频率，反之垃圾量较大的点可以增加垃圾收集次数，且能够对垃圾车进行故障检测，确定进行垃圾处理的垃圾车型号，使人力资源和车辆资源配置最优化，节省成本。
优选地，该垃圾车故障检测装置4包括依次连接的振动信号采集单元11、信号降噪单元12、故障特征提取单元13和故障识别单元14。
所述振动信号采集单元11，用于利用加速度传感器采集垃圾车在正常状态下及各种故障状态下运行时的原始振动信号；所述信号降噪单元12用于对原始振动信号进行降噪处理；所述故障特征提取单元13用于提取降噪后的振动信号的故障特征信息；所述故障识别单元14用于建立故障诊断模型，并采用提取的故障特征信息对该故障诊断模型进行训练，从而基于训练完的故障诊断模型对垃圾车进行故障识别。
所述信号降噪单元12包括信号初步降噪子单元、信号二级降噪子单元和信号末级降噪子单元，所述信号初步降噪子单元用于利用最小熵反褶积的自适应分析方法对原始振动信号进行初步降噪；所述信号二级降噪子单元用于对经过信号初步降噪子单元处理后的振动信号进行二次降噪；所述信号末级降噪子单元用于基于改进的综合经验模态算法对信号二级降噪后的振动信号进行末级降噪。
在上述实施例中，对采集的原始振动信号进行多次降噪，能够有效地消除噪声对数据的影响，从而有利于更精确地提高对垃圾车进行故障分析的精度。
优选地，所述提取降噪后的振动信号的故障特征信息，具体包括：(1)通过二阶循环自相关函数对降噪后的振动信号进行解调分析，获得二阶循环自相关函数；(2)对该二阶循环自相关函数进行时域切片，获得时域切片信号，从而提取出振动信号的故障特征信息。其中，所述利用最小熵反褶积的自适应分析方法对原始振动信号进行初步降噪，包括：(1)采用范数衡量熵的大小，并把其作为目标函数，求目标函数的最大值，即为最优滤波器系数；(2)运用该最优滤波器系数对原始振动信号进行反褶积运算，得出滤波器系数；(3)使用得到的滤波器系数设计FIR滤波器对原始振动历史信号进行滤波。
本优选实施例能够有效降低原始振动信号中的噪声部分，提高原始振动信号的信噪比，削弱噪声对综合经验模态分解后的微弱信号特征提取的干扰，进一步提高对垃圾车进行故障特征提取的精度，从而有益于提高对垃圾车进行精确的故障识别，确保在垃圾车发生故障时能够得到及时的维修，保证能够调动未发生故障的垃圾车进行垃圾处理，从而确保垃圾处理***的正常运行。
优选地，所述信号二级降噪子单元对经过信号初步降噪子单元处理后的振动信号进行二次降噪时，具体执行：
(1)对经过信号初步降噪子单元降噪的振动信号进行小波转换，得到不同频带上的振动信号，采用滑动窗技术对各频带上的振动信号进行分段处理，提取振动信号的时间序列Z和Y，以及各段信号的小波系数
其中g＝1，2，3…，为振动信号的频带数，m＝1，2，3…，为小波系数的序列，对振动信号的功率谱密度进行一阶平滑处理，得到平滑后的振动信号W(Z,Y)；
(2)设定各个频带上平滑后的振动信号中各段信号的阀值，根据设定的阀值对各段信号进行降噪，削除超出阀值以外的振动信号，然后将降噪后的各段信号进行重构，之后进入信号末级降噪子单元进行进一步降噪处理。
本实施例对原始振动信号进行二次降噪处理，能够使得各段噪声处理更加灵活准确，降噪效果更好，为对垃圾车的故障特征提取奠定良好的基础。
优选地，设W(Z,Y)表示时间序列为Z和Y的平滑后的振动信号，W(Z-1,Y)为时间序列为Z-1和Y的平滑后的振动信号，设定W(0,Y)＝0，采用以下经过优化的平滑公式得到平滑后的振动信号：
式中，N为采用的窗函数的长度，β为人为设定的阈值系数，|B(Z,Y)|2为振动信号W(Z,Y)所对应频带的功率谱密度。
在本实施例中，设定的平滑公式不仅考虑了阀值系数的影响，也考虑了窗函数的长度的影响，使得该平滑处理更精确，适用范围更广，为对垃圾车的故障特征提取奠定良好的基础。
优选地，由以下公式对各个频带上平滑后的振动信号中各段信号的阀值进行设定：
其中，Kg为第g个频带上平滑后的振动信号W(Z,Y)的阈值；β为所述的人为设定的阀值系数，Wmax(Z,Y)、Wmin(Z,Y)和
分别为平滑后的振动信号W(Z,Y)的最大值、最小值和平均值，
为所述的各段信号的小波系数的中值的绝对值。
在本实施例中，能够根据振动信号中各频带的功率谱密度和小波系数对各段信号的阀值自适应地进行调整，使得降噪更加准确，且不受振动信号长度的影响，有利于实现针对垃圾车的故障的精确识别，从而确保在垃圾车发生故障时能够得到及时的维修，保证能够调动未发生故障的垃圾车进行垃圾处理，从而确保垃圾处理***的正常运行。
优选地，所述基于改进的综合经验模态算法对二级降噪后的振动信号进行末级降噪，包括：
(1)设定高低频的分界线，采用经验模态分解的自适应时频分析方法将初步降噪后的原始振动信号按高低频分解成不同的固有模态函数，对所得的固有模态函数进行傅里叶变换，获得多个含有高频成分的固有模态函数和多个含有低频成分的固有模态函数，将多个含有高频成分的固有模态函数组合成新的本征模态函数SH，将多个含有低频成分的固有模态函数组合成新的本征模态函数SL，其中设S1,S2,…,Sa表示含有高频成分的固有模态函数，S1+a,S2+a,…,Sb表示含有低频成分的固有模态函数，a是含有高频成分的固有模态函数的最大层数，b是含有低频成分的固有模态函数的最大层数，则本征模态函数SH的组合计算公式为：
本征模态函数SL的组合计算公式为：
(2)对本征模态函数SH、SL分别进行综合经验模态分解，提取敏感的固有模态函数。
本优选实施例能够避免经验模态分解中的模态混叠现象，提高综合经验模态的分解精度，为下一步对垃圾车的故障特征提取奠定基础。
优选地，对本征模态函数SL进行综合经验模态分解时，选取整合次数为100，选取白噪声幅值为[0.2,0.6]；对本征模态函数SH进行综合经验模态分解时，选取整合次数为100，选取白噪声幅值满足Pn＝0.06Ph，其中Pn为选取的白噪声的能量标准差，Ph为原始振动信号的最优高频成分的能量标准差，该最优高频成分为与原始振动信号相关性最大的固有模态函数；
其中，通过下式计算固有模态函数与原始振动信号的相关性：
式中，RELATIVE Ci(j)表示Ci(j)与原始振动信号的相关性，B为原始振动信号的采样点数，U0(j)表示第j个原始振动信号，Ci(j)表示与第j个原始振动信号对应的第i个固有模态函数，γ表示与第j个原始振动信号对应的固有模态函数的数量，
为原始振动信号的均值，T为人为设定的修正系数。
本优选实施例选取优化后的白噪声幅值进行综合经验模态分解，能够提高综合经验模态分解的精度，从而有利于实现对垃圾车的原始振动信号的精确降噪以及故障特征的提取。
发明人采用本实施例进行了一系列测试，以下是进行测试得到的实验数据：
| 垃圾处理情况 | 垃圾车故障检测错误率 | 成本节约率 | 垃圾处理故障率 |
| 垃圾桶终端数量：1 | 0％ | 5％ | 0％ |
| 垃圾桶终端数量：5 | 0％ | 6％ | 0％ |
| 垃圾桶终端数量：10 | 0％ | 5％ | 0％ |
| 垃圾桶终端数量：15 | 0％ | 7％ | 0％ |
| 垃圾桶终端数量：20 | 0％ | 8％ | 0％ |
该实验数据表明，本发明能够对垃圾车进行精确的故障检测，确定进行垃圾处理的垃圾车型号，使人力资源和车辆资源配置最优化，较好地节省成本。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (3)
1.一种节能高效的垃圾处理***，其特征是：包括垃圾桶终端、垃圾处理终端、垃圾车故障检测装置和监控中心，所述监控中心与垃圾车故障检测装置、垃圾桶终端、垃圾处理终端无线通信连接；所述垃圾桶终端用于监测垃圾桶内的垃圾量，当垃圾量达到或超出预设值时，向监控中心发出包含量满信号和位置信息的压缩数据；所述监控中心对压缩数据进行处理，生成垃圾装运操作信息和位置信息，并基于垃圾车故障检测装置发送的信息选择未发生故障的垃圾车型号，并将垃圾装运操作信息和位置信息以及该垃圾车型号发送至垃圾处理终端；所述垃圾车故障检测装置包括依次连接的振动信号采集单元、信号降噪单元、故障特征提取单元和故障识别单元；所述振动信号采集单元，用于利用加速度传感器采集垃圾车在正常状态下及各种故障状态下运行时的原始振动信号；所述信号降噪单元用于对原始振动信号进行降噪处理；所述故障特征提取单元用于提取降噪后的振动信号的故障特征信息；所述故障识别单元用于建立故障诊断模型，并采用提取的故障特征信息对该故障诊断模型进行训练，从而基于训练完的故障诊断模型对垃圾车进行故障识别；所述信号降噪单元包括信号初步降噪子单元、信号二级降噪子单元和信号末级降噪子单元，所述信号初步降噪子单元用于利用最小熵反褶积的自适应分析方法对原始振动信号进行初步降噪；所述信号二级降噪子单元用于对经过信号初步降噪子单元处理后的振动信号进行二次降噪；所述信号末级降噪子单元用于基于改进的综合经验模态算法对信号二级降噪后的振动信号进行末级降噪；所述信号二级降噪子单元对经过信号初步降噪子单元处理后的振动信号进行二次降噪时，具体执行：
(1)对经过信号初步降噪子单元降噪的振动信号进行小波转换，得到不同频带上的振动信号，采用滑动窗技术对各频带上的振动信号进行分段处理，提取振动信号的时间序列Z和Y，以及各段信号的小波系数
其中g＝1，2，3…，为振动信号的频带数，m＝1，2，3…，为小波系数的序列，对振动信号的功率谱密度进行一阶平滑处理，得到平滑后的振动信号W(Z,Y)；
(2)设定各个频带上平滑后的振动信号中各段信号的阀值，根据设定的阀值对各段信号进行降噪，削除超出阀值以外的振动信号，然后将降噪后的各段信号进行重构，之后进入信号末级降噪子单元进行进一步降噪处理。
2.根据权利要求1所述的一种节能高效的垃圾处理***，其特征是：所述垃圾桶终端包括固定安装在垃圾桶桶体上的传感器单元，该传感器单元用于监测桶体内的垃圾量，当垃圾量达到或超出预设值时，传感器单元发出量满信号。
3.根据权利要求2所述的一种节能高效的垃圾处理***，其特征是：所述垃圾桶终端还包括与传感器单元连接的电源单元，所述电源单元用于为传感器单元提供电力支持。
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Effective date of registration: 20210201 Address after: 528499 201, 2nd floor, building 10, Huabai new village, Shiqi District, Zhongshan City, Guangdong Province Applicant after: Guangdong Mingcheng Environmental Technology Co.,Ltd. Address before: 200331 2264, room 5, 5, Liu Yuan Road, Putuo District, Shanghai. Applicant before: SHANGHAI WEIRAN ENVIRONMENTAL PROTECTION TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
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