CN113467334B - 一种索道安全运行的控制***、结构及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种索道安全运行的控制***、结构及方法,涉及索道安全技术领域,包括参数设置模块、模型创建模块、控制器、参数分析模块、速度调节模块、模型修正模块以及速度补偿模块;参数设置模块用于用户在***的HM I界面中设置预设参数;模型创建模块用于获取控制***中所有轿厢的运输速度,并分析挖掘所有轿厢的潜在关联环境参数数据,基于A I深度学***稳运行。
Description
技术领域
本发明涉及索道安全技术领域,具体是一种索道安全运行的控制***、结构及方法。
背景技术
客运索道又称客运缆车,是一种由驱动机带动钢丝绳循环运行来输送人员或货物的运输***。客运索道作为景区与滑雪场地重要运载设备,其数量和智能化水平也快速发展。2019年统计数据显示,我国拥有客运索道数量1089条,设备数量呈逐年增加趋势。客运索道的自动化程度逐渐提高,其设备也越来越复杂。
当轿厢在空中运行时,常常会受到自然界中的风和轿厢内部的人员活动的影响引起轿厢摆动,影响缆车操作室的平衡,当摆动较大时可能会对索道的安全运行造成影响,现有技术中的索道由于缺少有效及时的安全控制手段,在索道周围扬起的灰尘、水雾或视线盲区的情况下,无法及时调整索道的运输速度,以应对突发状态,容易导致碰撞事故发生。
因此,亟需一种索道安全运行的控制***、结构及方法。
发明内容
为了解决上述方案存在的问题,本发明提供了一种索道安全运行的控制***、结构及方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种索道安全运行的控制***,包括参数设置模块、模型创建模块、数据库、控制器、参数采集模块、参数分析模块、制动模块、速度调节模块、模型修正模块以及速度补偿模块;
参数设置模块:用于用户在***的HMI界面中设置预设参数;
模型创建模块:用于获取控制***中所有轿厢的运输速度,并分析挖掘所有轿厢的潜在关联环境参数数据,基于AI深度学习识别算法得到轿厢的速度参照模型;
参数采集模块:用于采集轿厢外部的环境参数数据,并将采集到的环境参数数据传输至参数分析模块进行分析;
参数分析模块:用于将环境参数数据与轿厢的速度参照模型进行分析匹配,得到轿厢的运输速度计算值;
速度调节模块:用于根据运输速度计算值和参数设置模块中用户设置的预设参数对轿厢的运输速度进行调节;
模型修正模块:用于对轿厢的速度参照模型进行修正;
速度补偿模块:用于对运输速度目标值进行补偿。
进一步地,所述参数采集模块的具体采集过程如下:
S1:响应于预设的第一环境参数采集指令,采集风力数据;
若风力数据处于合法阈值范围外,创建风力元素队列,将采集的风力数据存储入风力元素队列;
S2:若风力数据处于合法阈值范围内,则响应于第二环境参数采集指令;采集其余环境参数数据,其中第一环境参数采集指令的发布频率高于第二环境参数采集指令;
S3:若风力元素队列中的当前状态中的最后一个元素位于合法阈值范围内或风力元素队列的元素个数达到预设第一阈值,则参数采集模块将风力元素队列中的元素和其余环境参数数据上报至参数分析模块。
进一步地,所述参数分析模块的具体分析步骤为:
V1:获取风力元素队列中的元素,在预设时间区间内,若处于合法阈值范围外的元素个数达到预设第三阈值或者达到预定比例时,确定此时轿厢外部存在强风,生成风力异常信号;
所述参数分析模块用于将风力异常信号传输至控制器,所述控制器接收到风力异常信号后驱动制动模块对轿厢对应的发动机进行制动;
V2:获取风力元素队列中元素的特征值和其余环境参数数据,将其与轿厢的速度参照模型进行分析匹配,得到轿厢的运输速度计算值,并将轿厢的运输速度计算值传输至控制器,控制器将运输速度计算值推送至速度调节模块。
进一步地,所述轿厢上安装有位置传感器,当轿厢处于制动状态时,所述位置传感器用于检测轿厢位置并将位置信号发送给控制器,所述控制器用于接收位置信号后控制轿厢停在指定位置。
进一步地,所述速度调节模块的具体调节步骤为:
SS1:根据运输速度计算值和预设参数确定运输速度目标值,具体为:
通过运输速度目标值的修正系数对运输速度计算值进行修正;
若修正后的运输速度计算值处于预设运输速度标准范围内,则将运输速度计算值作为运输速度目标值;否则,将HMI运输速度设定值作为运输速度目标值;
SS2:速度调节模块通过速度传感器实时监测轿厢的实际运输速度,然后根据运输速度目标值和实际运输速度的差值来调节轿厢的运输速度;
SS3:当轿厢处于变速状态时,速度调节模块通过摆动传感器实时监测轿厢的摆动值,当摆动值达到轿厢摆动角度允许值或实际运输速度与运输速度目标值的偏差在预设允许范围内,停止调节,将此时轿厢的实际运输速度标记为轿厢的变速终值。
进一步地,对轿厢的速度参照模型进行修正,具体为:
在速度调节模块接收到推送的运输速度计算值后,继续关注轿厢的变速行为;当变速结束后,若轿厢的变速终值与运输速度计算值的偏差在预设允许范围内,则视为推送调节成功,否则视为推送调节失败;
根据推送调节结果对速度参照模型进行修正。
进一步地,对运输速度目标值进行补偿,具体补偿步骤为:
采集速度调节模块的调节记录,对调节记录进行整理,构建目标检测训练样本,训练基于机器学习方法,得到速度补偿模型M;
获取当前的运输速度目标值和轿厢的各项工作参数值并将其输入至速度补偿模型M,得到速度补偿系数;根据速度补偿系数对当前的运输速度目标值进行补偿,得到运输速度目标补偿值;
所述速度补偿模块用于将运输速度目标补偿值传输至控制器,所述控制器接收到运输速度目标补偿值后,驱动控制速度调节模块调节轿厢的运输速度。
进一步地,一种索道安全运行的控制方法,包括如下步骤:
步骤一:用户在***的HMI界面中设置预设参数;
步骤二:创建速度参照模型:采集控制***中所有轿厢的运输速度,并分析挖掘所有轿厢的潜在关联环境参数数据,基于AI深度学习识别算法得到轿厢的速度参照模型;
步骤三:采集轿厢外部的环境参数数据,并将其与轿厢的速度参照模型进行分析匹配,得到轿厢的运输速度计算值;
步骤四:速度调节模块根据运输速度计算值和用户设置的预设参数对轿厢的运输速度进行调节,具体为:
根据运输速度计算值和预设参数确定运输速度目标值;
速度调节模块根据运输速度目标值调节轿厢的运输速度;
步骤五:在速度调节模块接收到推送的运输速度计算值后,继续关注轿厢的变速行为,根据推送调节结果对速度参照模型进行修正。
进一步地,该方法还包括:对运输速度目标值进行补偿,具体为:
采集速度调节模块的调节记录,构建目标检测训练样本,训练基于机器学习方法,得到速度补偿模型M;根据速度补偿模型M对运输速度目标值进行补偿,得到运输速度目标补偿值;
速度调节模块根据运输速度目标补偿值调节轿厢的运输速度。
进一步地,一种索道控制结构,包括处理器以及存储器;
所述存储器用于存储计算机程序;
所述处理器用于根据计算机程序执行上述的一种索道安全运行的控制方法。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1、本发明中模型创建模块采集控制***中所有轿厢的运输速度,并分析挖掘所有轿厢的潜在关联环境参数数据,基于AI深度学***稳运行;
2、本发明中模型修正模块在速度调节模块接收到推送的运输速度计算值后,继续关注轿厢的变速行为,根据推送调节结果对速度参照模型进行修正,速度补偿模块用于对运输速度目标值进行补偿,对调节记录进行整理,构建目标检测训练样本,训练基于机器学习方法,得到速度补偿模型M;对被控对象参数变化适应性强,对过程控制的动态品质优于常规控制,控制精度高,从而达到更好的速度调节效果,维护索道安全运行。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,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。
图1为本发明一种索道安全运行的控制***的原理框图。
图2为本发明一种索道安全运行的控制方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,一种索道安全运行的控制***,包括参数设置模块、模型创建模块、数据库、控制器、参数采集模块、参数分析模块、制动模块、速度调节模块、模型修正模块以及速度补偿模块;
参数设置模块用于用户在***的HMI界面中设置预设参数,预设参数包括轿厢摆动角度允许值、HMI运输速度设定值、运输速度目标值的修正系数以及轿厢的数量;
模型创建模块:获取控制***中所有轿厢的运输速度,并分析挖掘所有轿厢的潜在关联环境参数数据,潜在关联环境参数数据表现为轿厢以该运输速度运行时的环境参数数据,基于AI深度学习识别算法得到轿厢的速度参照模型,并将速度参照模型传输到数据库进行存储;
参数采集模块用于采集轿厢外部的环境参数数据,并将采集到的环境参数数据传输至参数分析模块进行分析,以便于参数分析模块分析得出轿厢的最佳运输速度;
环境参数数据包括灰尘数据、温度数据、湿度数据、气压数据、能见度数据以及风力数据,风力数据包括风速信息和风向信息;灰尘信息表示为当前空气中的灰尘含量,参数采集模块的具体采集过程如下:
S1:响应于预设的第一环境参数采集指令,采集风力数据;
若风力数据处于合法阈值范围外,创建风力元素队列,以便于将采集的风力数据存储入风力元素队列;
S2:若风力数据处于合法阈值范围内,则响应于第二环境参数采集指令;采集其余环境参数数据,其中第一环境参数采集指令的发布频率高于第二环境参数采集指令;
S3:若风力元素队列中的当前状态中的最后一个元素位于合法阈值范围内或风力元素队列的元素个数达到预设第一阈值,则参数采集模块将风力元素队列中的元素和其余环境参数数据上报至参数分析模块;
参数分析模块的具体分析步骤为:
V1:获取风力元素队列中的元素,在预设时间区间内,若处于合法阈值范围外的元素个数达到预设第三阈值或者达到预定比例时,确定此时轿厢外部存在强风,生成风力异常信号;
参数分析模块用于将风力异常信号传输至控制器,控制器接收到风力异常信号后驱动制动模块对轿厢对应的发动机进行制动;
当轿厢处于制动状态时,轿厢上安装有位置传感器,位置传感器用于检测轿厢位置并将位置信号发送给控制器,控制器用于接收位置信号后控制轿厢停在指定位置,避免影响其它轿厢的正常运行;
V2:获取风力元素队列中元素的特征值、灰尘数据、温度数据、湿度数据、气压数据以及能见度数据,将其与轿厢的速度参照模型进行分析匹配,得到轿厢的运输速度计算值,并将轿厢的运输速度计算值传输至控制器;其中风力元素队列中元素的特征值可以为风力元素队列中元素的平均值、加权平均值等统计值;
本发明能够参照环境参数数据确定轿厢对应的运输速度计算值,消除轿厢事故隐患,有效减少轿厢碰撞事故发生,使轿厢运行更平稳安全;
控制器用于将运输速度计算值推送至速度调节模块,速度调节模块用于根据运输速度计算值和参数设置模块中用户设置的预设参数对轿厢的运输速度进行调节,具体调节步骤为:
SS1:根据运输速度计算值和预设参数确定运输速度目标值,具体为:
通过运输速度目标值的修正系数对运输速度计算值进行修正;
若修正后的运输速度计算值处于预设运输速度标准范围内,则将运输速度计算值作为运输速度目标值;否则,将HMI运输速度设定值作为运输速度目标值;
SS2:速度调节模块通过速度传感器实时监测轿厢的实际运输速度,然后根据运输速度目标值和实际运输速度的差值来调节轿厢的运输速度;
SS3:当轿厢处于变速状态时,速度调节模块通过摆动传感器实时监测轿厢的摆动值,当摆动值达到轿厢摆动角度允许值或实际运输速度与运输速度目标值的偏差在预设允许范围内,停止调节,将此时轿厢的实际运输速度标记为轿厢的变速终值;
模型修正模块用于对轿厢的速度参照模型进行修正,具体为:
在速度调节模块接收到推送的运输速度计算值后,继续关注轿厢的变速行为;
当变速结束后,若轿厢的变速终值与运输速度计算值的偏差在预设允许范围内,则视为推送调节成功,否则视为推送调节失败;
根据推送调节结果对速度参照模型进行修正;
速度补偿模块用于对运输速度目标值进行补偿,具体补偿步骤为:
采集速度调节模块的调节记录,调节记录包括轿厢每次变速时的运输速度目标值、变速终值以及轿厢的各项工作参数值,其中各项工作参数值包括电机温度、工作电压、工作电流、噪音分贝值、承受重力以及摆动值;
对调节记录进行整理,构建目标检测训练样本,训练基于机器学习方法,得到速度补偿模型M;
获取当前的运输速度目标值和轿厢的各项工作参数值并将其输入至速度补偿模型M,得到速度补偿系数;
根据速度补偿系数对当前的运输速度目标值进行补偿,得到运输速度目标补偿值;速度补偿模块用于将运输速度目标补偿值传输至控制器,控制器接收到运输速度目标补偿值后,驱动控制速度调节模块调节轿厢的运输速度;
如图2,一种索道安全运行的控制方法,包括如下步骤:
步骤一:用户在***的HMI界面中设置预设参数;
步骤二:采集控制***中所有轿厢的运输速度,并分析挖掘所有轿厢的潜在关联环境参数数据,基于AI深度学习识别算法得到轿厢的速度参照模型;
步骤三:采集轿厢外部的环境参数数据,并将其与轿厢的速度参照模型进行分析匹配,得到轿厢的运输速度计算值;
步骤四:速度调节模块根据运输速度计算值和用户设置的预设参数对轿厢的运输速度进行调节;
其中,该方法还包括:对轿厢的速度参照模型进行修正,具体为:
在速度调节模块接收到推送的运输速度计算值后,继续关注轿厢的变速行为;当变速结束后,若轿厢的变速终值与运输速度计算值的偏差在预设允许范围内,则视为推送调节成功,否则视为推送调节失败;
根据推送调节结果对速度参照模型进行修正;
其中,该方法还包括:对运输速度目标值进行补偿,具体补偿步骤为:
采集速度调节模块的调节记录,对调节记录进行整理,构建目标检测训练样本,训练基于机器学习方法,得到速度补偿模型M;
根据速度补偿模型M对当前的运输速度目标值进行补偿,得到运输速度目标补偿值;
速度调节模块根据运输速度目标补偿值和用户设置的预设参数对轿厢的运输速度进行调节,从而达到更好的速度调节效果,维护索道安全运行;
一种索道控制结构,包括处理器以及存储器;
存储器用于存储计算机程序;
处理器用于根据计算机程序执行上述实施方式的一种索道安全运行的控制方法。
本发明的工作原理:
一种索道安全运行的控制***、结构及方法,在工作时,首先用户在***的HMI界面中设置预设参数;模型创建模块采集控制***中所有轿厢的运输速度,并分析挖掘所有轿厢的潜在关联环境参数数据,基于AI深度学***稳运行;
在速度调节模块接收到推送的运输速度计算值后,继续关注轿厢的变速行为,当变速结束后,若轿厢的变速终值与运输速度计算值的偏差在预设允许范围内,则视为推送调节成功,否则视为推送调节失败;根据推送调节结果对速度参照模型进行修正,对被控对象参数变化适应性强,对过程控制的动态品质优于常规控制,控制精度高;
速度补偿模块用于对运输速度目标值进行补偿,对调节记录进行整理,构建目标检测训练样本,训练基于机器学习方法,得到速度补偿模型M,获取当前的运输速度目标值和轿厢的各项工作参数值并将其输入至速度补偿模型M,得到速度补偿系数;根据速度补偿系数对当前的运输速度目标值进行补偿,得到运输速度目标补偿值;速度补偿模块用于将运输速度目标补偿值传输至控制器,控制器接收到运输速度目标补偿值后,驱动控制速度调节模块调节轿厢的运输速度,从而达到更好的速度调节效果,维护索道安全运行。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (4)
1.一种索道安全运行的控制***,其特征在于,包括:
参数设置模块:用于用户在***的HMI界面中设置预设参数;预设参数包括轿厢摆动角度允许值、HMI运输速度设定值、运输速度目标值的修正系数以及轿厢的数量;
模型创建模块:用于获取控制***中所有轿厢的运输速度,并分析挖掘所有轿厢的潜在关联环境参数数据,基于AI深度学习识别算法得到轿厢的速度参照模型;
参数采集模块:用于采集轿厢外部的环境参数数据,并将采集到的环境参数数据传输至参数分析模块进行分析;具体采集过程如下:
S1:响应于预设的第一环境参数采集指令,采集风力数据;
若风力数据处于合法阈值范围外,则创建风力元素队列,将采集的风力数据存储入风力元素队列;
S2:若风力数据处于合法阈值范围内,则响应于第二环境参数采集指令;采集其余环境参数数据,其中第一环境参数采集指令的发布频率高于第二环境参数采集指令;
S3:若风力元素队列中的当前状态中的最后一个元素位于合法阈值范围内或风力元素队列的元素个数达到预设第一阈值,则参数采集模块将风力元素队列中的元素和其余环境参数数据上报至参数分析模块;
参数分析模块:用于将环境参数数据与轿厢的速度参照模型进行分析匹配,得到轿厢的运输速度计算值;具体分析步骤为:
V1:获取风力元素队列中的元素,在预设时间区间内,若处于合法阈值
范围外的元素个数达到预设第三阈值或者达到预定比例时,确定此时轿厢外部存在强风,生成风力异常信号;
所述参数分析模块用于将风力异常信号传输至控制器,所述控制器接收到风力异常信号后驱动制动模块对轿厢对应的发动机进行制动;
其中,所述轿厢上安装有位置传感器,当轿厢处于制动状态时,所述位置传感器用于检测轿厢位置并将位置信号发送给控制器,所述控制器用于接收位置信号后控制轿厢停在指定位置;
V2:获取风力元素队列中元素的特征值和其余环境参数数据,将其与轿厢的速度参照模型进行分析匹配,得到轿厢的运输速度计算值,并将轿厢的运输速度计算值传输至控制器,控制器将运输速度计算值推送至速度调节模块;
速度调节模块:用于根据运输速度计算值和参数设置模块中用户设置的预设参数对轿厢的运输速度进行调节;具体调节步骤为:
SS1:根据运输速度计算值和预设参数确定运输速度目标值,具体为:
通过运输速度目标值的修正系数对运输速度计算值进行修正;
若修正后的运输速度计算值处于预设运输速度标准范围内,则将运输速度计算值作为运输速度目标值;否则,将HMI运输速度设定值作为运输速度目标值;
SS2:速度调节模块通过速度传感器实时监测轿厢的实际运输速度,然后根据运输速度目标值和实际运输速度的差值来调节轿厢的运输速度;
SS3:当轿厢处于变速状态时,速度调节模块通过摆动传感器实时监测轿厢的摆动值,当摆动值达到轿厢摆动角度允许值或实际运输速度与运输速度目标值的偏差在预设允许范围内,停止调节,将此时轿厢的实际运输速度标记为轿厢的变速终值;
模型修正模块:用于对轿厢的速度参照模型进行修正;具体步骤为:
在速度调节模块接收到推送的运输速度计算值后,继续关注轿厢的变速行为;当变速结束后,若轿厢的变速终值与运输速度计算值的偏差在预设允许范围内,则视为推送调节成功,否则视为推送调节失败;
根据推送调节结果对速度参照模型进行修正;
速度补偿模块:用于对运输速度目标值进行补偿;具体补偿步骤为:
采集速度调节模块的调节记录,对调节记录进行整理,构建目标检测训练样本,训练基于机器学习方法,得到速度补偿模型M;所述调节记录包括轿厢每次变速时的运输速度目标值、变速终值以及轿厢的各项工作参数值;
获取当前的运输速度目标值和轿厢的各项工作参数值并将其输入至速度补偿模型M,得到速度补偿系数;根据速度补偿系数对当前的运输速度目标值进行补偿,得到运输速度目标补偿值;
所述速度补偿模块用于将运输速度目标补偿值传输至控制器,所述控制器接收到运输速度目标补偿值后,驱动控制速度调节模块调节轿厢的运输速度。
2.一种索道安全运行的控制方法,应用于如权利要求1所述的一种索道安全运行的控制***,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一:用户在***的HMI界面中设置预设参数;
步骤二:创建速度参照模型:采集控制***中所有轿厢的运输速度,并分析挖掘所有轿厢的潜在关联环境参数数据,基于AI深度学习识别算法得到轿厢的速度参照模型;
步骤三:采集轿厢外部的环境参数数据,并将其与轿厢的速度参照模型进行分析匹配,得到轿厢的运输速度计算值;
步骤四:速度调节模块根据运输速度计算值和用户设置的预设参数对轿厢的运输速度进行调节,具体为:
根据运输速度计算值和预设参数确定运输速度目标值;
速度调节模块根据运输速度目标值调节轿厢的运输速度;
步骤五:在速度调节模块接收到推送的运输速度计算值后,继续关注轿厢的变速行为,根据推送调节结果对速度参照模型进行修正。
3.根据权利要求2所述的一种索道安全运行的控制方法,其特征在于,该方法还包括:对运输速度目标值进行补偿,具体为:
采集速度调节模块的调节记录,构建目标检测训练样本,训练基于机器学习方法,得到速度补偿模型M;根据速度补偿模型M对运输速度目标值进行补偿,得到运输速度目标补偿值;
速度调节模块根据运输速度目标补偿值调节轿厢的运输速度。
4.一种索道控制结构,其特征在于,包括处理器以及存储器;
所述存储器用于存储计算机程序;
所述处理器用于根据计算机程序执行权利要求2-3任一所述的一种索道安全运行的控制方法。
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