CN108460088A - 基于云端模型的叉车提升重量估测***及方法 - Google Patents

Abstract

本发明揭示了一种基于云端模型的叉车提升重量估测***及方法，所述估测***包括至少一叉车本体、与各叉车本体配合使用的智能终端，各智能终端连接对应的叉车本体；所述估测***还包括重量计算模块，所述重量计算模块分别连接各智能终端，或者各智能终端分别设有重量计算模块；所述叉车本体包括电机控制器，用以控制叉车本体的设定电机动作，所述叉车本体为电动叉车；所述智能终端包括提升电流获取模块，用以获取电机控制器的提升电流信息，并将其发送至重量计算模块；所述重量计算模块用以根据所述提升电流获取模块获取的提升电流信息获取叉车提升货物的重量。本发明可提高叉车的工作稳定性，且计算结果稳定可靠。

Description

基于云端模型的叉车提升重量估测***及方法

技术领域

本发明属于电动叉车技术领域，涉及一种电动叉车，尤其涉及一种基于云端模型的叉车提升重量估测***。

背景技术

常规电动叉车在设计之初，均在铭牌上标注了车辆的荷载吨数，告知工作人员车辆的最大提升重量。而在实际的使用过程中，驾驶员无法直接的观测到提升货物的重量，往往使得叉车处于超载的高负荷状态，使得车辆处于难以控制的不稳定状态，发生机损或货损事故，轻则叉车报废，重则人员伤亡。

请参阅图1，现有的感应方式是通过对车身现有的整体结构进行改造，在外部接入重量传感器/压力变送器，通过车身自带的电压给传感器供电。另外将传感器的数据输出口与智能终端的AD采样口相互连接。整车上电时，通过车身电池管理模块分别给智能终端和传感器供电，智能终端上电后，通过其内部的电源管理模块给控制器和AD转换模块供电，随后控制器开启AD采样功能，等待信号输入并采集。传感器上电后，将所获得的压力信号转换成相应的电压信号，向智能终端不停的输入，智能终端对传感器输出的信号源源不断的进行采集，并在内部的控制器中进行比例换算成重量，最终在终端自带的显示器上进行显示。

由此可见，目前在叉车的实际运用中，往往通过加装重量传感器或油压变送器的方式来对货物进行重量监测，这两种方式需要对现有的叉车***进行改装，破坏车身现有的稳定结构，容易造成叉车工作不稳定。其次，因为需要后装相应的传感器，加大了车辆的改造成本，引入新的传感器意味着会引入了新的故障风险点，这会加大叉车的后期维护与修理。另外，因叉车的工作环境特殊，工作过程的颠簸抖动会影响到传感器的正常工作，使得传感器反映出的重量值与实际值有较大偏差，造成操作员的误判，影响操作员的工作效率。

有鉴于此，如今迫切需要设计一种叉车提升重量获取方式，以便克服现有获取方式存在的上述缺陷。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于云端模型的叉车提升重量估测***，可提高叉车的工作稳定性，且计算结果稳定可靠。

此外，本发明还提供一种基于云端模型的叉车提升重量估测方法，可提高叉车的工作稳定性，且计算结果稳定可靠。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种基于云端模型的叉车提升重量估测***，所述估测***包括：至少一叉车本体、与各叉车本体配合使用的智能终端、云端服务器；所述云端服务器分别连接各智能终端，各智能终端连接对应的叉车本体；

所述叉车本体包括车身电源模块、车身电源管理模块、电机控制器，所述电机控制器用以控制叉车本体的设定电机动作，所述叉车本体为电动叉车，设定电机为叉车提升臂驱动电机；

所述车身电源模块分别连接车身电源管理模块、智能终端、电机控制器，车身电源管理模块分别连接电机控制器、智能终端；所述车身电源管理模块与电机控制器、智能终端之间设有钥匙开关；

所述智能终端包括控制器、无线通讯模块、CAN通讯模块、提升电流获取模块、终端电源管路模块；所述控制器分别连接无线通讯模块、CAN通讯模块、提升电流获取模块；

所述终端电源管路模块分别连接控制器、无线通讯模块、CAN通讯模块，所述智能终端通过无线通讯模块连接云端服务器；所述CAN通讯模块连接电机控制器；所述提升电流获取模块通过CAN通讯模块获取电机控制器的提升电流值；

所述电机控制器上电后开始工作，叉车在提升货物的最初时候，电机控制器内的提升电流会有一段明显的上升过程，经历过一段时间后，提升电流将处于一个稳定值，在卸下货物后，提升电流会有一段明显的下降过程；不同的货物重量对应的稳定提升电流也各不相同，但提升电流与货物的重量大小两者呈线性关系；电机控制器通过高效稳定可靠的CAN通讯网络将提升电流不间断的传输给智能终端；

所述智能终端上电后，其内部的终端电源管理模块分别给CAN通讯模块、控制器以及无线通讯模块供电，确保其工作正常；CAN通讯模块上电后，开始与电机控制器进行相应的数据交换，获取到电机控制器的提升电流值，并将该电流值传递给控制器，为控制器的预处理计算提供源源不断的提升电流值；

所述控制器在接收到CAN通讯模块传递过来的提升电流值后，开始进行数据计算，在控制器内部，将起升电流刚开始的上升值与最后时的下降值过滤，只保留中间的一段稳定值，并以极小的时间间隔将该稳定的起升电流值分解为若干段，并计算出起升电流在稳定段内的平均值，将该平均值通过无线通讯模块输出至云端服务器；

所述云端服务器包括重量计算模块、数据分析模块；所述重量计算模块通过已重构完毕的云端车辆模型，利用接收到无线通讯模块传递的起升电流值作为输入量计算货物重量，将对应的起升电流值带入到重量计算经验库进行计算，通过专家经验库推导出最符合当时工况的货物重量值；并将该值输出到数据分析模块中做进一步的分析校验；

根据专家经验库计算的方法包括：因叉车工况的特殊性，同一车辆在不同条件下搬运同一重量所产生的起升电流是不一样的，专家经验库通过不同的参数信息识别，各叉车在搬运货物时所对应的起升电流与提升重量的对应关系；通过最小二乘法对专家经验库内的起升电流与提升重量进行回归预测与分析，并生成一条提升重量与起升电流之间误差最小的函数模式公式，将无线通讯模块传世的起升电流带入到该函数模型公式，得到相应的提升重量，新的一组起升电流与提升重量之间的关系，又将作为专家经验库的一个学习样本，继续完善模型公式；

所述云端车辆模型是指在虚拟的云端服务器上，通过事先在云端服务器上录入车辆在不同工况下的叉车的关键运行数据，通过深度学习中的卷积神经网络算法，对关键的运行数据不断的修正与完善，拟合出一条符合车辆运行状况的最佳模型公式，随着数据量越多，算法的数据来源越丰富，深度学习的程度越集中，所拟合出的模型公式越符合真实情况；所述数据分析模块对所述重量计算模块计算所得到的重量值进行进一步的比对和校验，判断该重量值的可靠性以及正确性，若数据有误，则告知重量计算模块重新计算重量，直至数据无误；确认无误后，通过网络协议发送至智能终端，智能终端的控制器将接收的重量值显示在相应的屏幕上。

一种基于云端模型的叉车提升重量估测***，所述估测***包括：至少一叉车本体、与各叉车本体配合使用的智能终端，各智能终端连接对应的叉车本体；

所述估测***还包括重量计算模块，所述重量计算模块分别连接各智能终端，或者各智能终端分别设有重量计算模块；

所述叉车本体包括电机控制器，用以控制叉车本体的设定电机动作；

所述智能终端包括提升电流获取模块，用以获取电机控制器的提升电流信息，并将其发送至重量计算模块；所述电机控制器指控制与叉车提升工作相关电机的电机控制器；

所述重量计算模块用以根据所述提升电流获取模块获取的提升电流信息获取叉车提升货物的重量。

作为本发明的一种优选方案，所述估测***还包括比对数据库，比对数据库中存储有电机控制器的提升电流信息与叉车提升货物重量的对应数据表；

所述重量计算模块根据上述比对数据库，从比对数据库中找到与获取的提升电流信息最相似的数据，并查询到对应的叉车提升货物重量。

作为本发明的一种优选方案，所述提升电流获取模块截取所述提升电流获取模块获取的提升电流信息的设定至少一点或/和设定至少一段，计算其对应的特征值；各个特征值对应设定的提升货物重量。

作为本发明的一种优选方案，所述智能终端还包括控制器，所述控制器连接提升电流获取模块；

所述控制器在接收到提升电流值后，开始进行数据计算，在控制器内部，将起升电流刚开始的上升值与最后时的下降值过滤，只保留中间的一段稳定值，并以极小的时间间隔将该稳定的起升电流值分解为若干段，并计算出起升电流在稳定段内的平均值，将该平均值发送至重量计算模块；

所述估测***还包括比对数据库，比对数据库中存储有电机控制器的提升电流值与叉车提升货物重量值的对应数据表；

所述重量计算模块根据上述比对数据库，从比对数据库中找到与获取的提升电流值最相似的数据，并查询到对应的叉车提升货物重量值。

作为本发明的一种优选方案，所述重量计算模块利用接收到的起升电流值计算货物重量，将对应的起升电流值带入到重量计算经验库进行计算，通过专家经验库的公式推导出最符合当时工况的货物重量值。

作为本发明的一种优选方案，所述叉车本体包括车身电源模块、车身电源管理模块、电机控制器；所述车身电源模块分别连接车身电源管理模块、智能终端、电机控制器，车身电源管理模块分别连接电机控制器、智能终端；

所述估测***还包括云端服务器，所述云端服务器分别连接各智能终端；所述智能终端还包括无线通讯模块，无线通讯模块连接所述控制器，所述智能终端通过无线通讯模块连接云端服务器；

所述智能终端还包括、控制器车身电源模块、车身电源管理模块、CAN通讯模块；所述车身电源模块分别连接车身电源管理模块、智能终端、电机控制器，车身电源管理模块分别连接电机控制器、智能终端；所述CAN通讯模块连接电机控制器；所述提升电流获取模块通过CAN通讯模块获取电机控制器的提升电流值；

所述智能终端上电后，其内部的终端电源管理模块分别给CAN通讯模块、控制器以及无线通讯模块供电，确保其工作正常；CAN通讯模块上电后，开始与电机控制器进行相应的数据交换，获取到电机控制器的提升电流值，并将该电流值传递给控制器，为控制器的预处理计算提供源源不断的提升电流值；

所述估测***还包括数据分析模块；所述数据分析模块对所述重量计算模块计算所得到的重量值进行进一步的比对和校验，判断该重量值的可靠性以及正确性，若数据有误，则告知重量计算模块重新计算重量，直至数据无误；确认无误后，通过网络协议发送至智能终端，智能终端的控制器将接收的重量值显示在相应的屏幕上。

一种基于云端模型的叉车提升重量估测方法，所述估测方法具体包括如下步骤：

步骤1：钥匙开关闭合，车身电池管理模块分别给智能终端和电机控制器供电，随后，电机控制器和智能终端分别开始工作；

步骤2：电机控制器上电后，开始工作；叉车在提升货物的最初始阶段，电机控制器内的提升电流会有一段明显的上升过程，经历过一段时间后，提升电流将处于一个稳定值，在卸下货物后，提升电流会有一段明显的下降过程；不同的货物重量对应的稳定提升电流也各不相同，但提升电流与货物的重量大小两者呈线性关系；电机控制器通过高效稳定可靠的CAN通讯网络将提升电流不间断的传输给智能终端；

步骤3：智能终端上电后，其内部的电源管理模块分别给CAN模块、控制器以及GPRS模块供电，确保这三个核心模块的工作正常；CAN模块上电后，开始与电机控制器进行相应的数据交换，获取到电机控制器的提升电流值，并将该电流值传递给控制器，为控制器的预处理计算提供源源不断的提升电流值；

步骤4：电机控制器在接收到CAN模块传递过来的提升电流值后，开始进行数据计算，在控制器内部，将起升电流刚开始的上升值与最后时的下降至过滤，只保留中间的一段稳定值，并以极小的时间间隔，将该稳定的起升电流值分解为若干段，最终通过平均算法，计算出起升电流在稳定段内的平均值，并将该平均值传递给GPRS模块；

步骤5：GPRS模块在接收到平均的起升电流值后，将该值通过网络协议传输到云端服务器做下一步计算；

步骤6：云端服务器中的云端模型，接受到GPRS模块传递的起升电流值后，将该值带入到重量计算经验库进行计算，通过专家经验库的公式推导出最符合当时工况的货物重量值；并将该值输出到数据分析模块中做进一步的分析校验；

步骤7：在数据分析模块中，对计算所得到的重量值进行进一步的比对和校验，判断该重量值的可靠性以及正确性，若数据有误，则重新计算重量，直至数据无误；确认无误后，通过网络协议发送至终端，并有终端控制器接收显示在相应的屏幕上。

一种基于云端模型的叉车提升重量估测方法，所述估测方法具体包括如下步骤：

通过提升电流获取模块获取叉车电机控制器的提升电流信息，并将其发送至重量计算模块；

重量计算模块根据所述提升电流获取模块获取的提升电流信息获取叉车提升货物的重量。

作为本发明的一种优选方案，通过一控制器截取所述提升电流获取模块获取的提升电流信息的设定至少一点或/和设定至少一段，计算其对应的特征值，作为提升电流值；各个提升电流值对应设定的提升货物重量；

所述估测***还包括比对数据库，比对数据库中存储有电机控制器的提升电流值与叉车提升货物重量值的对应数据表；

所述重量计算模块根据上述比对数据库，从比对数据库中找到与获取的提升电流值最相似的数据，并查询到对应的叉车提升货物重量值，以此作为估测的叉车提升货物重量值。

本发明的有益效果在于：本发明提出的基于云端模型的叉车提升重量估测***及方法，相比较现有的通过加装传感器的方式来测量搬运重量，本发明依托智能数据采集终端，因终端是叉车的装配子部件，可直接安装在叉车内部，无需再对车身结构进行改装。另外，终端与车身能够通过CAN通讯网络深度握手，无缝对接，不会受到工作环境的影响，能实时可靠高效地采集车辆提升货物时的起升电流信息，并将采集到的电流信息通过网络传输到云端。在云端，通过已重构完毕的云端车辆模型，将上传的起升电流值作为输入量，反推出车辆那时刻的提升重量值，并通过网络传递到智能数据采集终端显示。因重量的运算在云端进行，繁琐复杂的推导过程在云端得到稳定计算，终端只对重量数据进行呈现，排除了环境变量到来的干扰，得到的重量结果稳定可靠。

附图说明

图1为现有叉车提升重量估测***的组成示意图。

图2为本发明叉车提升重量估测***的组成示意图。

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明的优选实施例。

实施例一

请参阅图2，本发明揭示了一种基于云端模型的叉车提升重量估测***，所述估测***包括：至少一叉车本体、与各叉车本体配合使用的智能终端、云端服务器；所述云端服务器分别连接各智能终端，各智能终端连接对应的叉车本体。

所述叉车本体包括车身电源模块、车身电池管理模块11、电机控制器12，所述电机控制器12用以控制叉车本体的设定电机动作，所述叉车本体可以为电动叉车但也可有是其他类型的叉车；叉车本体不仅仅可以为电动叉车，但凡需要估算重量且又能获取提升装置电流的设备，均可采用本发明的估测方法。这里的电机可以是驱动叉车提升臂提升的电机，当然也可以是其他与提升工作相关的电机；与提升工作相关的电机电流均可应用本专利方法。

所述车身电源模块分别连接车身电池管理模块11、智能终端20、电机控制器12，车身电池管理模块11分别连接电机控制器12、智能终端20；所述车身电池管理模块11与电机控制器12、智能终端20之间设有钥匙开关。

所述智能终端20包括控制器21、无线通讯模块(本实施例为GPRS模块22，当然也可以是其他通讯模块，甚至是有线通讯方式)、CAN通讯模块23、提升电流获取模块、终端电源管路模块24；所述控制器21分别连接GPRS模块22、CAN通讯模块23、提升电流获取模块。

所述终端电源管路模块24分别连接控制器21、GPRS模块22、CAN通讯模块23，所述智能终端通过无线通讯模块连接云端服务器；所述CAN通讯模块23连接电机控制器12；所述提升电流获取模块通过CAN通讯模块12获取电机控制器的提升电流值；当然，提升电流获取模块可以是单独的模块，也可以是控制器21的一部分。

所述电机控制器12上电后开始工作，叉车在提升货物的最初时候，电机控制器12内的提升电流会有一段明显的上升过程，经历过一段时间后，提升电流将处于一个稳定值，在卸下货物后，提升电流会有一段明显的下降过程；不同的货物重量对应的稳定提升电流也各不相同，但提升电流与货物的重量大小两者呈线性关系；电机控制器通过高效稳定可靠的CAN通讯网络将提升电流不间断的传输给智能终端。

所述智能终端上电后，其内部的终端电源管理模块分别给CAN通讯模块、控制器以及无线通讯模块供电，确保其工作正常；CAN通讯模块上电后，开始与电机控制器进行相应的数据交换，获取到电机控制器的提升电流值，并将该电流值传递给控制器，为控制器的预处理计算提供源源不断的提升电流值。

所述控制器在接收到CAN通讯模块传递过来的提升电流值后，开始进行数据计算，在控制器内部，将起升电流刚开始的上升值与最后时的下降值过滤，只保留中间的一段稳定值，并以极小的时间间隔将该稳定的起升电流值分解为若干段，并计算出起升电流在稳定段内的平均值，将该平均值通过无线通讯模块输出至云端服务器。

所述云端服务器包括重量计算模块31、数据分析模块32；所述重量计算模块31通过已重构完毕的云端车辆模型，利用接收到无线通讯模块传递的起升电流值作为输入量计算货物重量，将对应的起升电流值带入到重量计算经验库进行计算，通过专家经验库推导出最符合当时工况的货物重量值；并将该值输出到数据分析模块中做进一步的分析校验。

专家经验库具体的计算方法：因叉车工况的特殊性，同一车辆在不同条件下搬运同一重量所产生的起升电流是不一样的，专家经验库维护着不同类型、不同吨位、不同工况下(通过不同的参数信息识别)，各叉车在搬运货物时所对应的起升电流与提升重量的对应关系。通过最小二乘法对专家经验库内的起升电流与提升重量进行回归预测与分析，并生成一条提升重量与起升电流之间误差最小的函数模式公式(以下简称模型公式)，将无线通讯模块传世的起升电流带入到该函数模型公式，得到相应的提升重量，新的一组起升电流与提升重量之间的关系，又将作为专家经验库的一个学习样本，继续完善模型公式。

云端车辆模式是指在虚拟的云服务器上，通过事先在服务器上录入车辆在不同工况下的叉车的关键运行数据，通过深度学习中的卷积神经网络算法，对关键的运行数据不断的修正与完善，拟合出一条符合车辆运行状况的最佳模型公式，随着数据量越多，算法的数据来源越丰富，深度学习的程度越集中，所拟合出的模型公式越符合真实情况，该模型不仅可对整体的工况进行计算，还能实现子模块，诸如重量、温度等量进行估算。

所述数据分析模块32对所述重量计算模块计算所得到的重量值进行进一步的比对和校验，判断该重量值的可靠性以及正确性，若数据有误，则告知重量计算模块重新计算重量，直至数据无误；确认无误后，通过网络协议发送至智能终端，智能终端的控制器将接收的重量值显示在相应的屏幕上。

以上介绍了本发明基于云端模型的叉车提升重量估测***的组成，本发明在揭示上述***的同时，还揭示一种基于云端模型的叉车提升重量估测方法，所述估测方法具体包括如下步骤：

步骤1：钥匙开关闭合，车身电池管理模块分别给智能终端和电机控制器供电，随后，电机控制器和智能终端分别开始工作；

步骤2：电机控制器上电后，开始工作；叉车在提升货物的最初始阶段，电机控制器内的提升电流会有一段明显的上升过程，经历过一段时间后，提升电流将处于一个稳定值，在卸下货物后，提升电流会有一段明显的下降过程；不同的货物重量对应的稳定提升电流也各不相同，但提升电流与货物的重量大小两者呈线性关系；电机控制器通过高效稳定可靠的CAN通讯网络将提升电流不间断的传输给智能终端；

步骤3：智能终端上电后，其内部的电源管理模块，分别给CAN模块、控制器以及GPRS模块供电，确保这三个核心模块的工作正常。CAN模块上电后，开始与电机控制器进行相应的数据交换，获取到电机控制器的提升电流值，并将该电流值传递给控制器，为控制器的预处理计算提供源源不断的提升电流值；

步骤4：电机控制器在接收到CAN模块传递过来的提升电流值后，开始进行数据计算，在控制器内部，将起升电流刚开始的上升值与最后时的下降至过滤，只保留中间的一段稳定值，并以极小的时间间隔，将该稳定的起升电流值分解为若干段，最终通过平均算法(也可以是其他类似的计算方式)，计算出起升电流在稳定段内的平均值(当然也可以是调和平均值、几何平均值、算术平均值、中位数等均可)，并将该平均值传递给GPRS模块；

步骤5：GPRS模块在接收到平均的起升电流值后，将该值通过网络协议传输到云端服务器做下一步计算；

步骤6：云端服务器中的云端模型，接受到GPRS模块传递的起升电流值后，将该值带入到重量计算经验库进行计算，通过专家经验库的公式推导出最符合当时工况的货物重量值。并将该值输出到数据分析模块中做进一步的分析校验；

步骤7：在数据分析模块中，对计算所得到的重量值进行进一步的比对和校验，判断该重量值的可靠性以及正确性，若数据有误，则重新计算重量，直至数据无误。确认无误后，通过网络协议发送至终端，并有终端控制器接收显示在相应的屏幕上。

实施例二

一种基于云端模型的叉车提升重量估测***，所述估测***包括：至少一叉车本体、与各叉车本体配合使用的智能终端，各智能终端连接对应的叉车本体。所述估测***还包括重量计算模块，所述重量计算模块分别连接各智能终端，或者各智能终端分别设有重量计算模块。

所述叉车本体包括电机控制器，用以控制叉车本体的设定电机动作，所述叉车本体为电动叉车。所述智能终端包括提升电流获取模块，用以获取电机控制器的提升电流信息，并将其发送至重量计算模块。所述重量计算模块用以根据所述提升电流获取模块获取的提升电流信息获取叉车提升货物的重量。

本发明还揭示一种基于云端模型的叉车提升重量估测方法，所述估测方法具体包括如下步骤：

步骤一、通过提升电流获取模块获取叉车电机控制器的提升电流信息，并将其发送至重量计算模块；

步骤二、重量计算模块根据所述提升电流获取模块获取的提升电流信息获取叉车提升货物的重量。

实施例三

本实施例与实施例二的区别在于，本实施例中，所述估测***还包括比对数据库，比对数据库中存储有电机控制器的提升电流信息与叉车提升货物重量的对应数据表；

所述重量计算模块根据上述比对数据库，从比对数据库中找到与获取的提升电流信息最相似的数据，并查询到对应的叉车提升货物重量。

对应地，在估测方法中，在步骤一与步骤二之间增加如下步骤：通过一控制器截取所述提升电流获取模块获取的提升电流信息的设定至少一点或/和设定至少一段，计算其对应的特征值，作为提升电流值；各个提升电流值对应设定的提升货物重量。

实施例四

本实施例与实施例二的区别在于，本实施例中，所述控制器截取所述提升电流获取模块获取的提升电流信息的设定至少一点或/和设定至少一段，计算其对应的特征值(可以是平均值也可以是加权平均值等等)；各个特征值对应设定的提升货物重量。

对应地，在估测方法的步骤二中，所述估测***还包括比对数据库，比对数据库中存储有电机控制器的提升电流值与叉车提升货物重量值的对应数据表；所述重量计算模块根据上述比对数据库，从比对数据库中找到与获取的提升电流值最相似的数据，并查询到对应的叉车提升货物重量值，以此作为估测的叉车提升货物重量值。

实施例五

本实施例与实施例二的区别在于，本实施例中，所述重量计算模块利用接收到的起升电流值计算货物重量，将对应的起升电流值带入到重量计算经验库进行计算，通过专家经验库的公式推导出最符合当时工况的货物重量值。

实施例六

本实施例与实施例二的区别在于，本实施例中，所述估测***还包括数据分析模块；数据分析模块对所述重量计算模块计算所得到的重量值进行进一步的比对和校验，判断该重量值的可靠性以及正确性，若数据有误，则告知重量计算模块重新计算重量，直至数据无误；确认无误后，通过网络协议发送至智能终端，智能终端的控制器将接收的重量值显示在相应的屏幕上。

综上所述，本发明提出的基于云端模型的叉车提升重量估测***及方法，相比较现有的通过加装传感器的方式来测量搬运重量，本发明依托智能数据采集终端，因终端是叉车的装配子部件，可直接安装在叉车内部，无需再对车身结构进行改装。另外，终端与车身能够通过CAN通讯网络深度握手，无缝对接，不会受到工作环境的影响，能实时可靠高效地采集车辆提升货物时的起升电流信息，并将采集到的电流信息通过网络传输到云端。在云端，通过已重构完毕的云端车辆模型，将上传的起升电流值作为输入量，反推出车辆那时刻的提升重量值，并通过网络传递到智能数据采集终端显示。因重量的运算在云端进行，繁琐复杂的推导过程在云端得到稳定计算，终端只对重量数据进行呈现，排除了环境变量到来的干扰，得到的重量结果稳定可靠。

这里本发明的描述和应用是说明性的，并非想将本发明的范围限制在上述实施例中。这里所披露的实施例的变形和改变是可能的，对于那些本领域的普通技术人员来说实施例的替换和等效的各种部件是公知的。本领域技术人员应该清楚的是，在不脱离本发明的精神或本质特征的情况下，本发明可以以其它形式、结构、布置、比例，以及用其它组件、材料和部件来实现。在不脱离本发明范围和精神的情况下，可以对这里所披露的实施例进行其它变形和改变。

Claims (10)

1.一种基于云端模型的叉车提升重量估测***，其特征在于，所述估测***包括：至少一叉车本体、与各叉车本体配合使用的智能终端、云端服务器；所述云端服务器分别连接各智能终端，各智能终端连接对应的叉车本体；

所述叉车本体包括车身电源模块、车身电源管理模块、电机控制器，所述电机控制器用以控制叉车本体的设定电机，所述叉车本体为电动叉车，设定电机为叉车提升臂驱动电机；

所述车身电源模块分别连接车身电源管理模块、智能终端、电机控制器，车身电源管理模块分别连接电机控制器、智能终端；所述车身电源管理模块与电机控制器、智能终端之间设有钥匙开关；

所述智能终端包括控制器、无线通讯模块、CAN通讯模块、提升电流获取模块、终端电源管路模块；所述控制器分别连接无线通讯模块、CAN通讯模块、提升电流获取模块；

所述终端电源管路模块分别连接控制器、无线通讯模块、CAN通讯模块，所述智能终端通过无线通讯模块连接云端服务器；所述CAN通讯模块连接电机控制器；所述提升电流获取模块通过CAN通讯模块获取电机控制器的提升电流值；

所述电机控制器上电后开始工作，叉车在提升货物的最初时候，电机控制器内的提升电流会有一段明显的上升过程，经历过一段时间后，提升电流将处于一个稳定值，在卸下货物后，提升电流会有一段明显的下降过程；不同的货物重量对应的稳定提升电流也各不相同，但提升电流与货物的重量大小两者呈线性关系；电机控制器通过高效稳定可靠的CAN通讯网络将提升电流不间断的传输给智能终端；

所述智能终端上电后，其内部的终端电源管理模块分别给CAN通讯模块、控制器以及无线通讯模块供电，确保其工作正常；CAN通讯模块上电后，开始与电机控制器进行相应的数据交换，获取到电机控制器的提升电流值，并将该电流值传递给控制器，为控制器的预处理计算提供源源不断的提升电流值；

所述控制器在接收到CAN通讯模块传递过来的提升电流值后，开始进行数据计算，在控制器内部，将起升电流刚开始的上升值与最后时的下降值过滤，只保留中间的一段稳定值，并以极小的时间间隔将该稳定的起升电流值分解为若干段，并计算出起升电流在稳定段内的平均值，将该平均值通过无线通讯模块输出至云端服务器；

所述云端服务器包括重量计算模块、数据分析模块；所述重量计算模块通过已重构完毕的云端车辆模型，利用接收到无线通讯模块传递的起升电流值作为输入量计算货物重量，将对应的起升电流值带入到重量计算经验库进行计算，通过专家经验库推导出最符合当时工况的货物重量值；并将该值输出到数据分析模块中做进一步的分析校验；

根据专家经验库计算的方法包括：因叉车工况的特殊性，同一车辆在不同条件下搬运同一重量所产生的起升电流是不一样的，专家经验库通过不同的参数信息识别，各叉车在搬运货物时所对应的起升电流与提升重量的对应关系；通过最小二乘法对专家经验库内的起升电流与提升重量进行回归预测与分析，并生成一条提升重量与起升电流之间误差最小的函数模式公式，将无线通讯模块传世的起升电流带入到该函数模型公式，得到相应的提升重量，新的一组起升电流与提升重量之间的关系，又将作为专家经验库的一个学习样本，继续完善模型公式；

所述云端车辆模型是指在虚拟的云端服务器上，通过事先在云端服务器上录入车辆在不同工况下的叉车的关键运行数据，通过深度学习中的卷积神经网络算法，对关键的运行数据不断的修正与完善，拟合出一条符合车辆运行状况的最佳模型公式，随着数据量越多，算法的数据来源越丰富，深度学习的程度越集中，所拟合出的模型公式越符合真实情况；

所述数据分析模块对所述重量计算模块计算所得到的重量值进行进一步的比对和校验，判断该重量值的可靠性以及正确性，若数据有误，则告知重量计算模块重新计算重量，直至数据无误；确认无误后，通过网络协议发送至智能终端，智能终端的控制器将接收的重量值显示在相应的屏幕上。

2.一种基于云端模型的叉车提升重量估测***，其特征在于，所述估测***包括：至少一叉车本体、与各叉车本体配合使用的智能终端，各智能终端连接对应的叉车本体；

所述估测***还包括重量计算模块，所述重量计算模块分别连接各智能终端，或者各智能终端分别设有重量计算模块；

所述叉车本体包括电机控制器，用以控制叉车本体的设定电机动作；

所述智能终端包括提升电流获取模块，用以获取电机控制器的提升电流信息，并将其发送至重量计算模块；所述电机控制器指控制与叉车提升工作相关电机的电机控制器；

所述重量计算模块用以根据所述提升电流获取模块获取的提升电流信息获取叉车提升货物的重量。

3.根据权利要求2所述的基于云端模型的叉车提升重量估测***，其特征在于：

所述估测***还包括比对数据库，比对数据库中存储有电机控制器的提升电流信息与叉车提升货物重量的对应数据表；

所述重量计算模块根据上述比对数据库，从比对数据库中找到与获取的提升电流信息最相似的数据，并查询到对应的叉车提升货物重量。

4.根据权利要求2或3所述的基于云端模型的叉车提升重量估测***，其特征在于：

所述提升电流获取模块截取所述提升电流获取模块获取的提升电流信息的设定至少一点或/和设定至少一段，计算其对应的特征值；各个特征值对应设定的提升货物重量。

5.根据权利要求2所述的基于云端模型的叉车提升重量估测***，其特征在于：

所述智能终端还包括控制器，所述控制器连接提升电流获取模块；

所述控制器在接收到提升电流值后，开始进行数据计算，在控制器内部，将起升电流刚开始的上升值与最后时的下降值过滤，只保留中间的一段稳定值，并以极小的时间间隔将该稳定的起升电流值分解为若干段，并计算出起升电流在稳定段内的平均值，将该平均值发送至重量计算模块；

所述估测***还包括比对数据库，比对数据库中存储有电机控制器的提升电流值与叉车提升货物重量值的对应数据表；

所述重量计算模块根据上述比对数据库，从比对数据库中找到与获取的提升电流值最相似的数据，并查询到对应的叉车提升货物重量值。

6.根据权利要求2所述的基于云端模型的叉车提升重量估测***，其特征在于：

所述重量计算模块利用接收到的起升电流值计算货物重量，将对应的起升电流值带入到重量计算经验库进行计算，通过专家经验库的公式推导出最符合当时工况的货物重量值。

7.根据权利要求2所述的基于云端模型的叉车提升重量估测***，其特征在于：

所述叉车本体包括车身电源模块、车身电源管理模块、电机控制器；所述车身电源模块分别连接车身电源管理模块、智能终端、电机控制器，车身电源管理模块分别连接电机控制器、智能终端；

所述估测***还包括云端服务器，所述云端服务器分别连接各智能终端；所述智能终端还包括无线通讯模块，无线通讯模块连接所述控制器，所述智能终端通过无线通讯模块连接云端服务器；

所述智能终端还包括、控制器车身电源模块、车身电源管理模块、CAN通讯模块；所述车身电源模块分别连接车身电源管理模块、智能终端、电机控制器，车身电源管理模块分别连接电机控制器、智能终端；所述CAN通讯模块连接电机控制器；所述提升电流获取模块通过CAN通讯模块获取电机控制器的提升电流值；

所述智能终端上电后，其内部的终端电源管理模块分别给CAN通讯模块、控制器以及无线通讯模块供电，确保其工作正常；CAN通讯模块上电后，开始与电机控制器进行相应的数据交换，获取到电机控制器的提升电流值，并将该电流值传递给控制器，为控制器的预处理计算提供源源不断的提升电流值；

所述估测***还包括数据分析模块；所述数据分析模块对所述重量计算模块计算所得到的重量值进行进一步的比对和校验，判断该重量值的可靠性以及正确性，若数据有误，则告知重量计算模块重新计算重量，直至数据无误；确认无误后，通过网络协议发送至智能终端，智能终端的控制器将接收的重量值显示在相应的屏幕上。

8.一种基于云端模型的叉车提升重量估测方法，其特征在于，所述估测方法具体包括如下步骤：

步骤1：钥匙开关闭合，车身电池管理模块分别给智能终端和电机控制器供电，随后，电机控制器和智能终端分别开始工作；

步骤2：电机控制器上电后，开始工作；叉车在提升货物的最初始阶段，电机控制器内的提升电流会有一段明显的上升过程，经历过一段时间后，提升电流将处于一个稳定值，在卸下货物后，提升电流会有一段明显的下降过程；不同的货物重量对应的稳定提升电流也各不相同，但提升电流与货物的重量大小两者呈线性关系；电机控制器通过高效稳定可靠的CAN通讯网络将提升电流不间断的传输给智能终端；

步骤3：智能终端上电后，其内部的电源管理模块分别给CAN模块、控制器以及GPRS模块供电，确保这三个核心模块的工作正常；CAN模块上电后，开始与电机控制器进行相应的数据交换，获取到电机控制器的提升电流值，并将该电流值传递给控制器，为控制器的预处理计算提供源源不断的提升电流值；

步骤4：电机控制器在接收到CAN模块传递过来的提升电流值后，开始进行数据计算，在控制器内部，将起升电流刚开始的上升值与最后时的下降至过滤，只保留中间的一段稳定值，并以极小的时间间隔，将该稳定的起升电流值分解为若干段，最终通过平均算法，计算出起升电流在稳定段内的平均值，并将该平均值传递给GPRS模块；

步骤5：GPRS模块在接收到平均的起升电流值后，将该值通过网络协议传输到云端服务器做下一步计算；

步骤6：云端服务器中的云端模型，接受到GPRS模块传递的起升电流值后，将该值带入到重量计算经验库进行计算，通过专家经验库的公式推导出最符合当时工况的货物重量值；并将该值输出到数据分析模块中做进一步的分析校验；

步骤7：在数据分析模块中，对计算所得到的重量值进行进一步的比对和校验，判断该重量值的可靠性以及正确性，若数据有误，则重新计算重量，直至数据无误；确认无误后，通过网络协议发送至终端，并有终端控制器接收显示在相应的屏幕上。

9.一种基于云端模型的叉车提升重量估测方法，其特征在于，所述估测方法具体包括如下步骤：

通过提升电流获取模块获取叉车电机控制器的提升电流信息，并将其发送至重量计算模块；

重量计算模块根据所述提升电流获取模块获取的提升电流信息获取叉车提升货物的重量。

10.根据权利要求9所述的基于云端模型的叉车提升重量估测方法，其特征在于：

通过一控制器截取所述提升电流获取模块获取的提升电流信息的设定至少一点或/和设定至少一段，计算其对应的特征值，作为提升电流值；各个提升电流值对应设定的提升货物重量；

所述估测***还包括比对数据库，比对数据库中存储有电机控制器的提升电流值与叉车提升货物重量值的对应数据表；

所述重量计算模块根据上述比对数据库，从比对数据库中找到与获取的提升电流值最相似的数据，并查询到对应的叉车提升货物重量值，以此作为估测的叉车提升货物重量值。