CN115092794A - 一种用于升降机的防夹控制方法及*** - Google Patents

一种用于升降机的防夹控制方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及施工升降机技术领域,公开了一种用于升降机的防夹控制方法及***,包括:判断驱动电机是否执行关门动作;按照预设转速启动同步电机;其中,同步电机的输出轴与升降机的移动门传动连接;预设转速为移动门在正常关闭的过程中,同步电机的输出轴的同步转速;获取同步电机的电枢电流图;获取判断单元接收电枢电流图的输出结果;若输出结果为异常,发出用于启动备用电机并将驱动电机断电的应急信号;判断单元为经过训练的神经网络模型,驱动电机用于通过正反转驱动升降机执行开门动作和关门动作,备用电机用于响应应急信号执行开门动作。

Description

一种用于升降机的防夹控制方法及***
技术领域
本发明涉及施工升降机技术领域,具体涉及一种用于升降机的防夹控制方法及***。
背景技术
施工电梯通常称为施工升降机,也简称为升降机,但施工升降机包括的定义更宽广,施工平台也属于施工升降机系列。单纯的施工电梯是由轿厢、驱动机构、标准节、附墙、底盘、围栏、电气***等几部分组成。
在使用时,升降机主要用于城市高层和超高层的各类建筑中,是建筑中经常使用的载人载货施工机械,主要用于高层建筑的内外装修、桥梁、烟囱等建筑的施工,因为这样的建筑高度对于使用井字架、龙门架来完成作业是十分困难的,但正是因为其独特的应用场景,且因其使用频率较高,为了避免轿厢的移动门对工作时夹伤工作人员或者相关器材,现有升降机会在移动门处设置传感器。
当传感器检测到移动门之间存在影响关门的障碍,会发出相应的信号来驱动负责驱动移动门关闭的驱动电机反转,以达到防夹的目的,但是移动门相关部件包括传感器会随着使用时间的增加出现磨损或者老化的情况,增加不稳定性,有可能会出现驱动电机防夹反转失灵的情况,一旦失灵,在高空作业环境下是非常危险的,因此需要提供更为可靠的防夹控制方法来尽量避免这种情况的发生。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于升降机的防夹控制方法及***,解决以下技术问题:
如何提供一种可靠且识别精准度高的升降机防夹控制方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种用于升降机的防夹控制方法,包括:
S100,判断驱动电机是否执行关门动作;若否,进入步骤S200;若是,进入步骤S300;
S200,控制同步电机停止工作;
S300,按照预设转速启动同步电机;
其中,所述同步电机的输出轴与升降机的移动门传动连接;所述预设转速为所述移动门在正常关闭的过程中,所述同步电机的输出轴的同步转速;
S400,获取所述同步电机的电枢电流图;
S500,获取判断单元接收所述电枢电流图的输出结果;
若所述输出结果为异常,发出用于启动备用电机并将驱动电机断电的应急信号;若所述输出结果为正常,返回步骤S100;
其中,所述判断单元为经过训练的神经网络模型,所述驱动电机用于通过正反转驱动升降机执行开门动作和关门动作,所述备用电机用于响应所述应急信号执行所述开门动作。
通过上述技术方案,当驱动电机执行开门动作时,可通过提前配置好的同步电机进行同步的转动,由于同步电机的输出轴转速与移动门的关闭速度正相关,所以正常情况下,同步电机的转动和移动门的关闭之间互不影响,一旦移动门的关门动作受到任何未知阻碍,都会使同步电机的转动速度降低,但是同步电机的瞬时转速为预设转速,如果其转速被外力强制降低,其电枢电流就会随之升高,具体形态会通过电枢电流图进行表现;如此,经过相应训练的判断单元可根据电枢电流图对同步电机的转速是否正常进行判断,因此也实现了对移动门的关门动作是否正常的即时判断,准确性高;
而且在应用方面,由于不同的升降机其关门动作在执行时的关门速度不同,但是本发明中预设转速的能够进行设置,判断单元也能够进行针对性的训练,因此本发明能够被大面积使用,适合多种不同的升降机的防夹控制设计,具有相当的实用性;
另外,本发明通过额外使用备用电机来响应应急信号执行开门动作,能够在驱动电机开门失灵的情况下爱保证移动门的开门动作正常执行,保证防夹控制的可靠性。
作为本发明进一步的方案:在步骤S100之前,还包括:S01,获取并设定所述预设转速;
所述步骤S01包括:
S011,重复执行n次所述关门动作,并同时采集所述同步电机的转动转速;
S012,获取所述同步电机在第n次所述关门动作中预设时刻t的转速
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
S013,计算n次所述关门动作中,所述同步电机在对应所述预设时刻t的平均转速
Figure 988393DEST_PATH_IMAGE002
S014,将所述平均转速
Figure 711498DEST_PATH_IMAGE002
在多个不同所述预设时刻t下的集合作为所述同步转 速;
其中,
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
,所述预设时刻为同步电机启动后的t时刻。
通过上述技术方案,在使用本发明前,可将同步电机的预设转速进行确定,以适配当前升降机的关门动作,提高防夹控制的准确性;
具体的,当n设为3,可以重复执行3次关门动作,由于升降机的移动门与同步电机传动连接,在同步电机断电的情况下,可得到3个关于同步电机的转速变化数据,每次关门动作启动的时刻记为0,以下为以设定关门动作启动后的预设时刻的预设转速的举例,预设时刻为1S:
第1次关门动作中,同步电机在1S时刻的转速为
Figure 338920DEST_PATH_IMAGE004
Figure DEST_PATH_IMAGE005
第2次关门动作中,同步电机在1S时刻的转速为
Figure 223699DEST_PATH_IMAGE006
Figure DEST_PATH_IMAGE007
第3次关门动作中,同步电机在1S时刻的转速为
Figure 802317DEST_PATH_IMAGE008
Figure DEST_PATH_IMAGE009
则,同步电机在1S时刻的平均转速
Figure 63534DEST_PATH_IMAGE010
如此,在关门动作的任意时刻,同理可得从关门动作开始到结束时间内所有时刻 的平均转速
Figure DEST_PATH_IMAGE011
,因此,关门动作重复次数越多或者预设时刻的采集的密度越大,相应的, 同步电机的预设转速控制就越细腻精准,也能够从侧面提升后续防夹控制的判断精准度, 提高防夹控制方法的可靠性。
作为本发明进一步的方案:在步骤S100之前,还包括:S02,生成训练样本集,对所述神经网络模型进行训练;
所述步骤S02包括:
S021,执行关门动作,同时按照所述预设转速启动同步电机;
S022,获取所述同步电机的电枢电流图;
S023,对所述电枢电流图进行标签标注,得到训练样本;
重复执行所述步骤S02后,得到训练样本集;
将所述训练样本集输入神经网络模型,对所述神经网络模型进行训练,得到所述判断单元。
通过上述技术方案,本发明中所采用的神经网络模型可采用卷积神经网络(CNN),卷积神经网络是用于图像分类问题的最流行的神经网络模型,其训练样本与电枢电流图的获取方式应当是相同的,区别在于,训练样本相较于电枢电流图多出一个人工标注的步骤;
当执行关门动作时,同步电机也按照预设转速启动,正常情况下,同步电机的电枢电流也表现正常,一旦关门动作受到了任何阻碍影响了关门速度,电枢电流就会瞬间升高,表现在电枢电流图中的就是上扬的曲线,该曲线的变化以图像的形式出现;
由于当前升降机的关门动作是否正常肉眼可见,因此可以对电枢电流图进行标签标注,因此能够对神经网络模型进行训练。
作为本发明进一步的方案:所述获取所述同步电机的电枢电流图的方法包括:
S031,生成空白底片,在所述空白底片建立统一的直角坐标系及刻度;
S032,每隔预设时间在所述空白底片上按照所述直角坐标系和所述刻度绘制电枢电流曲线。
通过上述技术方案,可生成格式统一、刻度统一、位置统一的电枢电流曲线,保证电枢电流图的一致性,进而保证判断单元的识别准确性。
作为本发明进一步的方案:在所述步骤S032之后,还包括:
S033,对绘制所述电枢电流曲线后的空白底片按照预设图片大小进行截取,得到预设数量的电流图片。
通过上述技术方案,可以按照预设图片大小设置截取框,将截取框内的图像信息作为电枢电流图,当然,该截取框所截取的图像内容必然包括当前时刻的电枢电流曲线,至于当前时刻的电枢电流曲线的所处位置可以进行变化,如此可以得到任意数量的电流图片,因此也就意味着,训练样本的也可通过这种电枢电流图的获取方式进行倍增,从而进一步的提升判断单元的识别精准度。
作为本发明进一步的方案:将所述电流图片逐个输入所述判断单元,取所述判断单元输出结果中概率占比最大的一项作为最终的输出结果。
通过上述技术方案,假设得到7张电流图片,判断单元接收后会输出7个判断结果,若其中5个为异常,2个为正常,则认为最终的输出结果为异常。
作为本发明进一步的方案:所述步骤S500还包括:若所述输出结果为异常,进入步骤S600;
S600,验证所述关门动作是否正常;若确认异常,通知工作人员进行维护;若确认正常,则取消所述应急信号,并重新执行所述步骤S01和所述步骤S02。
通过上述技术方案,为防夹控制中异常情况的误报,可通过获取现场视频,以视频验证或者人工验证的方式验证关门动作是否正常,若确认异常,可通知工作人员或者直接由负责验证的人员进行维护,若确认正常,可直接取消应急信号,然后重复执行所述步骤S01和步骤S02,将判断异常的所有相关电枢电流图片或者电流图片进行标签标注,得到训练样本对判断单元进行修正训练。
作为本发明进一步的方案:一种用于升降机的防夹控制***,包括:
执行检测模块,用于判断驱动电机是否执行开门动作;
控制单元,用于控制同步电机、备用电机和驱动电机的转速和转向;
其中,所述同步电机的输出轴与升降机的移动门传动连接;所述预设转速为所述移动门在正常关闭的过程中,所述同步电机的输出轴的同步转速;
电流监测模块,用于获取所述同步电机的电枢电流图;
管理模块,获取判断单元接收所述电枢电流图的输出结果。
本发明的有益效果:
(1)当驱动电机执行开门动作时,可通过提前配置好的同步电机进行同步的转动,由于同步电机的输出轴转速与移动门的关闭速度正相关,所以正常情况下,同步电机的转动和移动门的关闭之间互不影响,一旦移动门的关门动作受到任何未知阻碍,都会使同步电机的转动速度降低,但是同步电机的瞬时转速为预设转速,如果其转速被外力强制降低,其电枢电流就会随之升高,具体形态会通过电枢电流图进行表现;如此,经过相应训练的判断单元可根据电枢电流图对同步电机的转速是否正常进行判断,因此也实现了对移动门的关门动作是否正常的即时判断,准确性高;
(2)在应用方面,由于不同的升降机其关门动作在执行时的关门速度不同,但是本发明中预设转速的能够进行设置,判断单元也能够进行针对性的训练,因此本发明能够被大面积使用,适合多种不同的升降机的防夹控制设计,具有相当的实用性;
(3)在使用本发明前,可将同步电机的预设转速进行确定,以适配当前升降机的关 门动作,提高防夹控制的准确性;在关门动作的任意时刻,同理可得从关门动作开始到结束 时间内所有时刻的平均转速
Figure 279883DEST_PATH_IMAGE011
,因此,关门动作重复次数越多或者预设时刻的采集的密 度越大,相应的,同步电机的预设转速控制就越细腻精准,也能够从侧面提升后续防夹控制 的判断精准度,提高防夹控制方法的可靠性;
(4)当执行关门动作时,同步电机也按照预设转速启动,正常情况下,同步电机的电枢电流也表现正常,一旦关门动作受到了任何阻碍影响了关门速度,电枢电流就会瞬间升高,表现在电枢电流图中的就是上扬的曲线,该曲线的变化以图像的形式出现;由于当前升降机的关门动作是否正常肉眼可见,因此可以对电枢电流图进行标签标注,因此能够对神经网络模型进行训练;
(5)可以按照预设图片大小设置截取框,将截取框内的图像信息作为电枢电流图,当然,该截取框所截取的图像内容必然包括当前时刻的电枢电流曲线,至于当前时刻的电枢电流曲线的所处位置可以进行变化,如此可以得到任意数量的电流图片,因此也就意味着,训练样本的也可通过这种电枢电流图的获取方式进行倍增,从而进一步的提升判断单元的识别精准度。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明中防夹控制方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中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作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。
请参阅图1所示,本发明为一种用于升降机的防夹控制方法,包括:
S100,判断驱动电机是否执行关门动作;若否,进入步骤S200;若是,进入步骤S300;
S200,控制同步电机停止工作;
S300,按照预设转速启动同步电机;
其中,同步电机的输出轴与升降机的移动门传动连接;预设转速为移动门在正常关闭的过程中,同步电机的输出轴的同步转速;
S400,获取同步电机的电枢电流图;
S500,获取判断单元接收电枢电流图的输出结果;
若输出结果为异常,发出用于启动备用电机并将驱动电机断电的应急信号;若输出结果为正常,返回步骤S100;
其中,判断单元为经过训练的神经网络模型,驱动电机用于通过正反转驱动升降机执行开门动作和关门动作,备用电机用于响应应急信号执行开门动作。
通过上述技术方案,当驱动电机执行开门动作时,可通过提前配置好的同步电机进行同步的转动,由于同步电机的输出轴转速与移动门的关闭速度正相关,所以正常情况下,同步电机的转动和移动门的关闭之间互不影响,一旦移动门的关门动作受到任何未知阻碍,都会使同步电机的转动速度降低,但是同步电机的瞬时转速为预设转速,如果其转速被外力强制降低,其电枢电流就会随之升高,具体形态会通过电枢电流图进行表现;如此,经过相应训练的判断单元可根据电枢电流图对同步电机的转速是否正常进行判断,因此也实现了对移动门的关门动作是否正常的即时判断,准确性高;
而且在应用方面,由于不同的升降机其关门动作在执行时的关门速度不同,但是本发明中预设转速的能够进行设置,判断单元也能够进行针对性的训练,因此本发明能够被大面积使用,适合多种不同的升降机的防夹控制设计,具有相当的实用性。
作为本发明进一步的方案:在步骤S100之前,还包括:S01,获取并设定预设转速;
步骤S01包括:
S011,重复执行n次关门动作,并同时采集同步电机的转动转速;
S012,获取同步电机在第n次关门动作中预设时刻t的转速
Figure 7668DEST_PATH_IMAGE001
S013,计算n次关门动作中,同步电机在对应预设时刻t的平均转速
Figure 89893DEST_PATH_IMAGE002
S014,将平均转速在多个不同预设时刻t下的集合作为同步转速;
其中,
Figure 561326DEST_PATH_IMAGE003
,预设时刻为同步电机启动后的t时刻。
通过上述技术方案,在使用本发明前,可将同步电机的预设转速进行确定,以适配当前升降机的关门动作,提高防夹控制的准确性;
具体的,当n设为3,可以重复执行3次关门动作,由于升降机的移动门与同步电机传动连接,在同步电机断电的情况下,可得到3个关于同步电机的转速变化数据,每次关门动作启动的时刻记为0,以下为以设定关门动作启动后的预设时刻的预设转速的举例,预设时刻为1S:
第1次关门动作中,同步电机在1S时刻的转速为
Figure 930384DEST_PATH_IMAGE004
Figure 829069DEST_PATH_IMAGE005
第2次关门动作中,同步电机在1S时刻的转速为
Figure 664170DEST_PATH_IMAGE006
Figure 408135DEST_PATH_IMAGE007
第3次关门动作中,同步电机在1S时刻的转速为
Figure 395814DEST_PATH_IMAGE008
Figure 199822DEST_PATH_IMAGE009
则,同步电机在1S时刻的平均转速
Figure 522219DEST_PATH_IMAGE010
如此,在关门动作的任意时刻,同理可得从关门动作开始到结束时间内所有时刻 的平均转速
Figure 69875DEST_PATH_IMAGE011
,因此,关门动作重复次数越多或者预设时刻的采集的密度越大,相应的, 同步电机的预设转速控制就越细腻精准,也能够从侧面提升后续防夹控制的判断精准度, 提高防夹控制方法的可靠性。
作为本发明进一步的方案:在步骤S100之前,还包括:S02,生成训练样本集,对神经网络模型进行训练;
步骤S02包括:
S021,执行关门动作,同时按照预设转速启动同步电机;
S022,获取同步电机的电枢电流图;
S023,对电枢电流图进行标签标注,得到训练样本;
重复执行步骤S02后,得到训练样本集;
将训练样本集输入神经网络模型,对神经网络模型进行训练,得到判断单元。
通过上述技术方案,本发明中所采用的神经网络模型可采用卷积神经网络(CNN),卷积神经网络是用于图像分类问题的最流行的神经网络模型,其训练样本与电枢电流图的获取方式应当是相同的,区别在于,训练样本相较于电枢电流图多出一个人工标注的步骤;
当执行关门动作时,同步电机也按照预设转速启动,正常情况下,同步电机的电枢电流也表现正常,一旦关门动作受到了任何阻碍影响了关门速度,电枢电流就会瞬间升高,表现在电枢电流图中的就是上扬的曲线,该曲线的变化以图像的形式出现;
由于当前升降机的关门动作是否正常肉眼可见,因此可以对电枢电流图进行标签标注,因此能够对神经网络模型进行训练。
作为本发明进一步的方案:获取同步电机的电枢电流图的方法包括:
S031,生成空白底片,在空白底片建立统一的直角坐标系及刻度;
S032,每隔预设时间在空白底片上按照直角坐标系和刻度绘制电枢电流曲线。
通过上述技术方案,可生成格式统一、刻度统一、位置统一的电枢电流曲线,保证电枢电流图的一致性,进而保证判断单元的识别准确性。
作为本发明进一步的方案:在步骤S032之后,还包括:
S033,对绘制电枢电流曲线后的空白底片按照预设图片大小进行截取,得到预设数量的电流图片。
通过上述技术方案,可以按照预设图片大小设置截取框,将截取框内的图像信息作为电枢电流图,当然,该截取框所截取的图像内容必然包括当前时刻的电枢电流曲线,至于当前时刻的电枢电流曲线的所处位置可以进行变化,如此可以得到任意数量的电流图片,因此也就意味着,训练样本的也可通过这种电枢电流图的获取方式进行倍增,从而进一步的提升判断单元的识别精准度。
作为本发明进一步的方案:将电流图片逐个输入判断单元,取判断单元输出结果中概率占比最大的一项作为最终的输出结果。
通过上述技术方案,假设得到7张电流图片,判断单元接收后会输出7个判断结果,若其中5个为异常,2个为正常,输出结果为异常的概率占比为5/7,概率最大,则认为最终的输出结果为异常;为避免浪费资源,一般选取奇数数量的电流图片统一输入判断单元中。
作为本发明进一步的方案:步骤S500还包括:若输出结果为异常,进入步骤S600;
S600,验证关门动作是否正常;若确认异常,通知工作人员进行维护;若确认正常,则取消应急信号,并重新执行步骤S01和步骤S02。
通过上述技术方案,为防夹控制中异常情况的误报,可通过升降梯附近的摄像模块获取现场视频,以视频验证的方式验证关门动作是否正常,若确认异常,可通知工作人员或者直接由负责验证的人员进行维护,若确认正常,可直接取消应急信号,然后重复执行步骤S01和步骤S02,将判断异常的所有相关电枢电流图片或者电流图片进行标签标注,得到训练样本对判断单元进行修正训练。
作为本发明进一步的方案:一种用于升降机的防夹控制***,包括:
执行检测模块,用于判断驱动电机是否执行开门动作;
控制单元,用于控制同步电机、备用电机和驱动电机的转速和转向;
其中,同步电机的输出轴与升降机的移动门传动连接;预设转速为移动门在正常关闭的过程中,同步电机的输出轴的同步转速;
电流监测模块,用于获取同步电机的电枢电流图;
管理模块,获取判断单元接收电枢电流图的输出结果。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明,但内容仅为本发明的较佳实施例,不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等,均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (8)

1.一种用于升降机的防夹控制方法,其特征在于,包括:
S100,判断驱动电机是否执行关门动作;若否,进入步骤S200;若是,进入步骤S300;
S200,控制同步电机停止工作;
S300,按照预设转速启动同步电机;
其中,所述同步电机的输出轴与升降机的移动门传动连接;所述预设转速为所述移动门在正常关闭的过程中,所述同步电机的输出轴的同步转速;
S400,获取所述同步电机的电枢电流图;
S500,获取判断单元接收所述电枢电流图的输出结果;
若所述输出结果为异常,发出用于启动备用电机并将驱动电机断电的应急信号;若所述输出结果为正常,返回步骤S100;
其中,所述判断单元为经过训练的神经网络模型,所述驱动电机用于通过正反转驱动升降机执行开门动作和关门动作,所述备用电机用于响应所述应急信号执行所述开门动作。
2.根据权利要求1所述的用于升降机的防夹控制方法,其特征在于,在步骤S100之前,还包括:S01,获取并设定所述预设转速;
所述步骤S01包括:
S011,重复执行n次所述关门动作,并同时采集所述同步电机的转动转速;
S012,获取所述同步电机在第n次所述关门动作中预设时刻t的转速
Figure DEST_PATH_IMAGE001
S013,计算n次所述关门动作中,所述同步电机在对应所述预设时刻t的平均转速
Figure 350979DEST_PATH_IMAGE002
S014,将所述平均转速
Figure 736961DEST_PATH_IMAGE002
在多个不同所述预设时刻t下的集合作为所述同步转速;
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE003
,所述预设时刻为同步电机启动后的t时刻。
3.根据权利要求2所述的用于升降机的防夹控制方法,其特征在于,在步骤S100之前,还包括:S02,生成训练样本集,对所述神经网络模型进行训练;
所述步骤S02包括:
S021,执行关门动作,同时按照所述预设转速启动同步电机;
S022,获取所述同步电机的电枢电流图;
S023,对所述电枢电流图进行标签标注,得到训练样本;
重复执行所述步骤S02后,得到训练样本集;
将所述训练样本集输入神经网络模型,对所述神经网络模型进行训练,得到所述判断单元。
4.根据权利要求3所述的用于升降机的防夹控制方法,其特征在于,所述获取所述同步电机的电枢电流图的方法包括:
S031,生成空白底片,在所述空白底片建立统一的直角坐标系及刻度;
S032,每隔预设时间在所述空白底片上按照所述直角坐标系和所述刻度绘制电枢电流曲线。
5.根据权利要求4所述的用于升降机的防夹控制方法,其特征在于,在所述步骤S032之后,还包括:
S033,对绘制所述电枢电流曲线后的空白底片按照预设图片大小进行截取,得到预设数量的电流图片。
6.根据权利要求5所述的用于升降机的防夹控制方法,其特征在于,将所述电流图片逐个输入所述判断单元,取所述判断单元输出结果中概率占比最大的一项作为最终的输出结果。
7.根据权利要求3所述的用于升降机的防夹控制方法,其特征在于,所述步骤S500还包括:若所述输出结果为异常,进入步骤S600;
S600,验证所述关门动作是否正常;若确认异常,通知工作人员进行维护;若确认正常,则取消所述应急信号,并重新执行所述步骤S01和所述步骤S02。
8.一种如权利要求1所述的用于升降机的防夹控制方法的***,其特征在于,包括:
执行检测模块,用于判断驱动电机是否执行开门动作;
控制单元,用于控制同步电机、备用电机和驱动电机的转速和转向;
其中,所述同步电机的输出轴与升降机的移动门传动连接;所述预设转速为所述移动门在正常关闭的过程中,所述同步电机的输出轴的同步转速;
电流监测模块,用于获取所述同步电机的电枢电流图;
管理模块,获取判断单元接收所述电枢电流图的输出结果。
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