（控制科学与工程专业论文）基于模糊神经网络的门座起重机动态称重系统研究.pdf

摘要 随着改革开放的有力推进，我国经济得到了稳步快速发展，对外 贸易显著增加，港口码头的货物吞吐量越来越大，这对港口的货物装 卸能力提出了更高要求，而门座起重机作为港口码头重要的装卸机械 起着十分重要的作用。为了提高港口的工作效率，对门座起重机称 重的稳定性和精确度都提出了新的要求：希望货物在装卸动态过程中 就能进行稳定、精确的称重与计量。但是目前的门座起重机动态称重 系统由于只对动态称重信号作简单的数字滤波处理，缺乏更深一层的 信号处理技术瞳1 ，所以系统的稳定性和精确度难以得到很大的提高， 本文力争引入模糊神经网络方法来加以解决。 论文首先介绍了一般门座起重机动态称重系统原理和设计口1 ，然 后对其存在的问题进行了分析，提出了基于模糊神经网络的门座起重 机动态称重系统设计，然后详细介绍了模糊神经网络的基本原理、结 构和学习算法，最后对系统进行了仿真实验。 采用模糊神经网络门座起重机的动态称重系统，将动态称重问题 转化为模糊神经网络模型建立、算法学习及数据处理等问题。由于模 糊神经网络方法具有较强的模糊化、自学习、非线性等特点，故可使 整个动态称重系统具有抗方程病态性好、稳定性好、精确度高、跟踪 性好等优点心1 。 另外，在实际应用中，考虑到高频干扰、数据突变等因素的影响， 对直接采集到的数据进行了预处理。通过对动态称重信号干扰因素的 分析，采用两步预处理的方法：第一步采用数字低通滤波方法，滤除 高频率段的干扰噪声；第二步采用优化算法拟合出信号中周期性低频 干扰信号，并予以消除。 系统实验结果表明，本文提出的基于模糊神经网络的控制算法是 可行的，达到了实验提出的技术要求，同时获得了较高的动态称重精 度和稳定行，对于今后系统的实用化开发具有很好的参考价值。 关键词：动态称重，模糊控制，神经网络，信号处理 a bs t r a c t a l o n gw i t h t h es o c i a la n de c o n o m i cd e v e l o p m e n t ，t h ec a r g o t h r o u g h p u to fp o r ta n dd o c ki si n c r e a s i n g ，a n dt h eg a t e - t y p ec r a n ea sa l l i m p o r t a n th a n d l i n gm a c h i n e r y o fp o r tp l a y sa ni m p o r t a n tr o l e i no r d e rt o e n h a n c et h ee f f e c t i v e n e s so fe n t e r p r i s e ，t h en e wr e q u e s tt og a t e _ t y p ec r a n e h a sb e e nb r o u g h tf o r w a r d ：h o p i n gt h a tt h ec a r g oc a nb ew e i g h e da n d m e a s u r e di nt h eh a n d l i n go fd y n a m i cp r o c e s s a tp r e s e n t ，b e c a u s eo n l y s i m p l ed i g i t a ls i g n a lf i l t e rp r o c e s s i n gf o rd y n a m i cw e i g h i n gs i g n a la n d l a c ko fd e e p e rs i g n a lp r o c e s s i n gt e c h n o l o g y , t h ea c c u r a c yo ft h eg a t e - t y p e c r a n ed y n a m i cw e i g h i n gs y s t e mc a l lh a r d l yb eg r e a t l yi m p r o v e d t h e p a p e rs t r i v e st os o l v ei tb yf u z z yn e u r a ln e t w o r k s t h e p a p e r f i r s ti n t r o d u c e dt h eg e n e r a ld y n a m i cp o r t a l c r a n e w e i g h i n gs y s t e mt h e o r y a n dd e s i g n ，a n dt h e nt h e i rp r o b l e m sw e r e a n a l y z e d ，b a s e do nf u z z yn e u r a ln e t w o r kp o r t a lc r a n ed y n a m i cw e i g h i n g s y s t e md e s i g n ，t h e nd e t a i l s o ft h e f u z z y n e u r a ln e t w o r kt h eb a s i c p r i n c i p l e s ，s t r u c t u r ea n dl e a r n i n ga l g o r i t h m ，t h e l a s to ft h es i m u l a t i o n s y s t e m u s i n gf u z z yn e u r a ln e t w o r kd y n a m i cp o r t a lc r a n ew e i g h i n gs y s t e m ， t h ep r o b l e mi st r a n s f o r m e di n t oad y n a m i cw e i g h i n gf u z z yn e u r a l n e t w o r km o d e l ，l e a r n i n ga l g o r i t h ma n dd a t ap r o c e s s i n ga n ds oo n f u z z y n e u r a ln e t w o r ka sar e s u l to fas t r o n gf u z z y , a n ds e l f - l e a m i n g ，n o n l i n e a r c h a r a c t e r i s t i c s ，s om a k et h ew h o l es y s t e m i s a n t i - d y n a m i cw e i g h i n g e q u a t i o ns i c kg o o d ，g o o ds t a b i l i t y , h i g ha c c u r a c y , g o o dt r a c k i n g ，e t c i na d d i t i o n ，i np r a c t i c ea p p l i c a t i o nh i g hf r e q u e n c yi n t e r f e r e ra n dd a t a m u t a t i o na r ec o n s i d e r e d ，s ot h ed a t aa c q u i r e dd i r e c t l ya r ep r e - d i s p o s e d b ya n a l y z i n gt h ed y n a m i cw e i g h i n gs i g n a l i n t e r f e r e n c ef a c t o r s ，t w o p r e d i s p o s e dm e t h o d sa r ea d o p t e d ：t h ef i r s ts t e pu s i n gd i g i t a ll o w p a s s f i l t e rt of i l t e ro u th i g hf r e q u e n c yn o i s ei n t e r f e r e n c e ；t h es e c o n ds t e p ， a d o p t i n go p t i m i z a t i o na l g o r i t h mt of i t o u t p e r i o d i cs i g n a ll o w _ f r e q u e n c y i n t e r f e r e n c es i g n a l sa n de l i m i n a t et h e m e x p e r i m e n t a lr e s u l t ss h o wt h a tf u z z yn e u r a ln e t w o r kb a s e dc o n t r o l a l g o r i t h mi sf e a s i b l ea n da c h i e v e st h et e c h n i c a lr e q u i r e m e n t sp u tf o r w a r d i i b yt h ee x p e r i m e n t ，a n da l s oo b t a i n saq u i t eh i g hd y n a m i cw e i g h i n g a c c u r a c y ，w h i c hh a sag o o dr e f e r e n c ev a l u ef o rt h ef u t u r ep r a c t i c a ls y s t e m e x p l o i t a t i o n k e yw o r d s ：d y n a m i cw e i g h i n g ，f u z z yc o n t r o l ，n e u r a ln e t w o r k ， s i g n a lp r o c e s s i n g i i i 原创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢 的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不 包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我 共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。 作者签名：盔迓壑芝 日期：写年月羔日 学位论文版权使用授权书 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校 有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文， 允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内 容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科 学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库， 并通过网络向社会公众提供信息服务。 作者签名：瘦域峻导师签名墼二日期：赳年月也日作者签名：瘦域峻导师签碰二日期：赳年月也日 中南大学硕士论文第一章绪论 1 1 引言 第一章绪论弟一早硒化 衡器作为称量物体质量的工具己经存在了几千年，随着科学技术的不断发 展，衡器也在不断改进。称重与我们的生活、生产息息相关。称重分可分为静态 称重和动态称重两大类，日常生活中经常遇到的主要是静态称重，如磅秤、电子 秤等。其主要利用了杠杆等原理直接测量物体重量。静态称重是在秤体与被称物 之间达到静态平衡后进行称量的，一般来说静态称重的精度比较高。但是，在实 际生产中，静态称重不能满足大幅度提高生产效率的要求，人们常常希望称重是 在正常作业时完成的。例如在港口、铁道、冶金、公路等行业的生产作业过程中， 常常要求实现动态称重，还需要一定的计量速度和稳定性。显然，静态称重不能 满足这样的要求，只能通过动态称重来实现。动态称重技术应用前景很广泛，可 以应用于我国众多领域的生产和过程控制系统中，可以显著提高生产率、增加经 济效益。这同时也对动态称重计量技术提出了更高的要求。 而国内对动态称重计量技术的研究起步较晚，在技术水平、管理水平、设备 水平等诸多方面落后于国外1 。随着市场对动态称重的需求越来越大，国内衡器 生产企业与国外的竞争也越来越大。我国生产称重产品主要属于静态衡器使用的 称重仪表，其在计量要求、技术性能、功能和外观上己达到国外同类产品的先进 水平，在价格上又低于国外同类产品，具有较强的出口潜力；而自动衡器用的动 态称重仪表，由于国内生产企业技差距，尤其在动态稳定性上存在较大差距，在 大多相关的动态称重应用领域大多进口国外产品。 我国海岸线全长约1 8 0 0 0 公里，在万里海岸线上，分布着许多焕发着青春 活力的百年老港，如上海、大连、青岛、宁波、福州、厦门、高雄，广州等，随 着改革开放的发展，又崛起许多新港，如京唐港、黄华港、日照港、北仑港、防 城港等。随着我国国民经济的迅速发展，我国的对外贸易也取得了巨大的进步， 港口运输量和运输能力在不断的增加。同时港口在综合物流系统中处于十分重要 的战略地位。大力发展港口物流业是实现我国海洋运输、物流业发展战略的重要 举措。建设现代化港口，高效的装卸系统是关键。但国内现有大多码头存在设备 老化，缺乏可靠简便的重量检测装置，称重计量算法过于简单且误差过大、未安 装装卸重量的实时管理系统等问题1 ，如果不尽快采取相应的手段，改变现在这 种情况，可能会给港口作业带来一些安全隐患，影响港口门座起重机的工作效率。 如何使用准确、完备和实用的称重系统，以满足港口门座起重机管理者的实际需 中南大学硕士论文第一章绪论 要，提高我国港口门座起重机管理水平，成为一个重要的课题。 1 2 本课题研究背景与意义 在工业生产现场中，有很多地方需要我们在正常作业的同时测量出物料的质 量。物料计量是工业生产和贸易流通中的重要环节。称重装置或衡量器是不可缺 少的计量工具。随着工农业生产的发展和商品流通的扩大，衡器的需求也日益增 多，过去沿用的机械杠杆秤已不能适应生产自动化和管理现代化的要求。自六十 年代以来，由于传感器技术和电子技术的迅速发展，电子称重技术日趋成熟，并 逐步取代机械秤。尤其是七十年代初期，微处理机的出现使电子称重技术得到了 进一步的发展。快速、准确、操作方便、消除人为误差、功能多样化等方面己成 为现代称重技术的主要特点。称重装置不仅是提供重量数据的单体仪表，而且作 为工业控制系统和商业管理系统的一个组成部分，推进了工业生产的自动化和管 理的现代化，它起到了缩短作业时间、改善操作条件、降低能源和材料的消耗、 提高产品质量以及加强企业管理、改善经营等多方面的作用。称重装置应用已遍 及到国民经济各领域，取得了显著的经济效益耵1 。动态电子衡器是8 0 年代中期 由德国西门子公司首先提出并开始研究和开发，其硬件核心部分是称重传感器和 数据采集板，目前国外有许多公司研制和生产，如美国q o a t e c h 公司、美国h p 公司、美国i o t e c h 公司、美国u e i 公司、美国d a t a q 公司、美国w l n s y s t e m s 公司、美国n o r c o ，德国s 工e m e n s 公司、荷兰p h i l 工p s 公司，瑞典a b b 公司， 日本n m b 公司，加拿大g a g e 公司等田1 。这些公司不仅生产称重传感器，有的也 开发成套动态电子衡器和配料系统，价格十分昂贵。国内生产动态电子衡器的主 要厂家有：广东顺德华普电子衡器有限公司，河北唐山汇中威顿仪表有限公司， 湖南湘潭五菱电子衡器公司，浙江杭州东方电子衡器有限公司，山西万力科技有 限公司，承德自动化计量仪器厂，山西新元自动化仪表有限公司，华东电子仪器 厂等。这些企业也开发了一些动态电子衡器和机械传输系统，价格相对便宜一些。 我国动态称重装置也有了很大发展，但同发达国家相比，我国在这方面的的产品 少且功能不齐全，而且动态称重精度不高1 ，所以改善现有称重装置、开发研究 高精度的动态称重系统是势在必行的。 门座式起重机是随着港口事业的发展而发展起来的。1 8 9 0 年，第一次将幅 度不可变的固定式可旋转臂架型起重机装在横跨于窄码头上方的运行式半门座 上，成为早期的港用半门座起重机。随着码头宽度的加大，门座和半门座起重机 并列发展，并普遍采用俯仰臂架和水平变幅系统。第二次世界大战后，港用门座 起重机迅速发展n 。为便于多台起重机对同一条船进行并列工作，普遍采用了转 动部分与立柱体相连的转柱式门座起重机，或转动部分通过大轴承与门座相连的 2 中南大学硕士论文第一章绪论 滚动轴承式支承回转装置，以减小转动部分的尾径，并采用了减小码头掩盖面( 门 座主体对地面的投影) 的门座结构。在发展过程中，门座起重机还逐步推广应用 到作业条件与港口相近的船台和水电站工地等处。 门座式起重机按用途可分为三类：一是装卸用门座起重机：主要用于港口和 露天堆料场，用抓斗或吊钩装卸。起重量一般不超过2 5 吨，不随幅度变化。由 于生产率常是重要指标，故工作速度较快。二是造船用门座起重机：主要用于船 台、浮船坞和舣装现场，进行船体拼接、设备舣装等吊装工作，用吊钩作为吊具。 最大起重量达3 0 0 吨，幅度大时起重量相应减小。有多种起升速度，吊重轻时可 提高起升速度。有些工作机构还备有微动装置，以满足安装要求。门座起重机高 度大者，可适应大起升高度和大幅度作业的要求，但工作速度较低，作业生产率 不高。三是建筑安装用门座起重机：主要用在水电站进行大坝浇灌、设备和预制 件吊装等，一般用吊钩，起重量和工作速度一般介于前两类起重机之间，它具有 整机装拆运输性好、吊具下放深度大、能较好地适应临时性工作和栈桥上工作等 的特点。本课题主要研究的是多用于港口码头货物装卸作业的门座式起重机的动 态称重问题。 门座式起重机是港口常用的装卸机械之一，由于其机械结构及载荷变化情况 复杂，目前国内大部分港口对门座式起重机均未安装专用的称重计量设备。在港 口码头吞吐货物的计量中，为了不影响装卸速度，常常要求货物在吊运过程中同 时完成称重并计量。但在实际装卸过程中货物装卸量主要通过船舶的吃水线来估 算，误差较大：同时对各作业人员的装卸作业量也无法准确考核，采用平均主义 计量各操作司机的作业量也使得司机的工作积极性不高，这严重阻碍了港口码头 起重机作业效率的提高。为了节省成本，实现公平，这就迫切需要一种高精度的 计量设备。另一方面，由于企业还有实现自动化数据管理以及联网远程监控等要 求，这要求称重系统不仅包括杂散货计量，还包括称重数据的管理和保存以及 通过网络完成门机作业情况等的远程监控和管理等。鉴于以上实际需求，文章重 点研究门座起重机的动态称重问题，这很适合于船到堆场或堆场到船物料转移的 杂散货码头。 1 3 动态称重技术的研究现状与发展趋势 1 3 1 动态称重技术的研究现状 我国对动态称重计量技术的研究起步远晚于发达工业国家。9 0 年代以来， 随着社会主义市场经济体制的逐步完善，我国的衡器制造企业有的打破了隶属关 系的界限，实现了联合走集团化道路；有的打破了所有制界限，通过资产优化走 中南大学硕士论文第一章绪论 股份合作制道路，使得生产组织和生产规模都发生了很大的变化，取得了显著成 绩，动态称重产品的数量、质量和技术水平都有了较大提高。随着工业生产和商 业贸易的不断发展，在交通运输、港口装卸、起重机、生产线物料计量等领域对 动态称重的需求越来越多。与静态称重相比，动态称重技术具有称重迅速、效率 高的显著特点，是对大宗散装货物进行快速自动称重计量的有效手段，也是实现 运输管理现代化、科学化的技术条件。门座起重机动态称重系统的研究少之又少， 大部分都停留在简单的超载保护层次，精度不高，可靠性差1 。在研究动态称重 技术方面，通常所采用的方法有： l 、“静态标定，动态使用”的称重传感器的测量系统的方案n 引。“静态标定， 动态使用”即先进行静态标定，以确定传感器的静态特性，它是动态测量的基础 和依据。然后对传感器的动态特性进行校核，确定传感器的动态误差。采用这种 方法，只有当动态误差为零或在所规定的误差范围内时，动态测量结果才与静态 性能一致。就是说，在动态测量中如果不考虑动态特性，即使传感器测量系统的 静态特性很好也会产生较大的误差。而且在数据处理方面，一般就直接采用了简 单的算术平均滤波等数字滤波法，其精确度受噪声影响是很大的。 2 、a d v 法，d v 法，v 法。该方法是2 0 世纪8 0 年代日本的小野敏郎教授提 出来的n 引，其基础是利用工程动力学代替静力来解决质量测量问题。同时或单独 测出对象的加速度、位移与速度，然后用数值积分方法或直接方法求出称重测力 过程的微分方程，以求得重量值或力的值。这种方法有些需要用许多不同类型的 传感器，因而难以实现，有些虽然只用一种类型的传感器，但由于采用积分方法 因而准确度较差，且往往只适用于噪声很小的场合。 3 、位移积分法 该方法是目前国内多个科研单位主要采用的方法，也是a d v 法、d v 法、v 法的一种沿袭。其原理是：将称重系统的输出信号对一小段位移沿其长度方向积 分，这一小段位移两端通过对称重系统传感器的输出信号进行比较而定，动态分 量在积分区间被平均，因此精度相对也较高，但这需要较长的数据才能保证精度。 4 、补偿法 该方法主要是针对传感器的响应速度慢和超调量大，因而在很大程度上限制 了动态称重速度和准确度的提高的缺点，提出通过设计补偿元件，在比“称重传 感器稳定时间 更短的时间里完成测量，因此动态称重装置主要由称重传感器和 动态补偿元件组成。 5 、模型辨识与参数估计法引。该方法主要是把动态测量作为一个模型辨识 和参数估计问题来处理，即首先根据有关称重测力系统的先验知识，推导出一个 含有未知参数的模型，然后用该模型去拟合称重测力过程的输出信号，从而获得 4 中南大学硕士论文第一章绪论 最小平方误差意义上的参数估计。由于被测重量或力值可以看成是称重测力过程 的终值，因此它们可以用模型参数进行估计或预测。一般的称重过程都可以作为 一个参数辩识的问题来看待。在参数辩识问题上有很多成熟的算法可以运用。比 如最小二乘法u 引，扩展k a l m a n 滤波法等。 6 、神经网络法。该方法主要是基于并行技术的思想，以神经网络技术为控 制核心，采取多因素协调，将检测过程中对影响称重精度起主导作用的因素作为 训练样本，通过训练获得较好的网络模型，再根据该模型和网络输入数据得出重 量，并期望提高检测精度。神经网络算法可以避开复杂的机理建模过程，减少建 模中忽略某些因素带来的误差。在实际应用中，动态称重算法可以用多种形式的 神经网络实现n 副，如m l p ，f l a n n ，r b f 等，神经网络对非线性问题的建模是十分 有效的。 7 、专家系统法。该方法主要是引入知识模型而构成专家系统，即把优秀称 重测力专家的思维过程固化到测量程序中，并与计算机修正程序结合起来，进而 提高计量仪器的测试能力和故障检测能力。 综上所述，动态称重的研究发展非常迅速。早期的动态称重算法只是针对称 重数据进行简单的数据处理，比如平均值，最大一最小法等。这类方法相对粗糙， 对噪声和一些异常情况无法很好的抑制，精度相对比较低。随着动态称重技术的 发展，对整个动态称重系统进行建模，针对特定模型的分析方法被大量采用。随 着系统辨识，k a l m a n 滤波等一系列方法的引入，动态称重的方法更具有了理论依 据。动态称重算法的发展方向是进一步向智能化发展。神经网络，专家系统等方 法给动态称重系统带来更大的发展，依据此类智能算法，动态称重系统建模方式 更加结合了实际情况，也就使称重的结果与实际的情况更符合，提高了称重结果 的精确程度。动态称重软件技术的发展趋势是更智能化，称重结果更精确化。 1 3 2 动态称重技术的发展趋势 动态称重技术的发展首先得益于称重传感器的发展。进入9 0 年代以来，由 于微电子技术，微机加工技术的飞速发展，使得敏感元件、转换元件和信号处理 电路实现了一体化，并以此为基础研制出了具有复合敏感功能、自检自校自诊断 功能、自补偿和计算等功能的传感器。因此，专家们认为，传感器的发展动向为 小型化、模块化、集成化、智能化和多维化h 7 1 。 在动态测力称重计量方面，尽管传感器的最新硬件技术起着重要的作用，但 是基于动力学系统模型的软件技术，对于设计动态测量的算法来说却是更为本质 和重要的。这也就是说，应当利用测量系统的数学模型，把解决问题的主要精力 放在软件方面；诚然，硬件和软件这两条途径，对于研究动态测力称重技术都是 中南大学硕士论文第一章绪论 必要的。 利用数学模型或模型化测量的称重测力方式是很有前途的。它把测量视为一 个过程，把计量仪器视为一个系统。根据事先掌握的信息即先验知识，以及试验 获得的数据即后验知识，利用系统辨识来建立计量仪器的数学模型，并通过相应 的算法来处理数据和全面地扫描仪器，从而对其性能进行状态估计，或通过软件 来改善计量仪器的硬件环境。 模型化测量为解决日趋复杂的动态测量问题开辟了一条新路。例如，称重系 统采用二阶系统的自回归滑动平均模型，借助于这个模型和递推的最小二乘法即 r l s ，即可由极短的称重阶跃响应，估计出模型参数和被称的重量。仿真计算表 明，在输入端有白噪声干扰时，可用r l s 估计出重量，该法要求的测量时间很短， 通常不超过一个震荡周期即可得到良好的结果。在微机化测量仪器中，目前也有 引入知识模型而构成专家系统，即把称重测力专家的思维过程固化到测量程序的 软件中，与计算机修正程序结合起来，进而提高计量仪器的测试能力和故障检测 能力。由此可见，测量软件对于称重技术未来发展的意义不可低估。 小波分析是2 0 世纪8 0 年代后期形成的一个新兴的数学分支，它的快速算法 为分析和解决实际问题带来了极大的方便，目前在语音、图像、图形、通信、地 震、生物医学、机械振动、计算机视觉等领域都有很好的应用。小波分析是目前 国际公认的信号与信息处理领域的高新技术，是信号处理的前沿课题和研究热 点。智能优化算法中的遗传算法是对于可行域节的群体操作，在寻求局部最优解 和全局最优解上具有明显优势。将智能优化算法与小波分析相结合用于动态称重 计量系统，弥补了各自独立应用的不足，在动态称重尚计量技术领域尚无先例。 神经网络控制是2 0 世纪8 0 年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之 一。是人工神经网络与控制理论相结合的产物。作为智能控制、学习控制的一个 新的分支，它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智 能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果n8 。其在模式 识别、信号处理、系统辨识和优化等方面的应用已有广泛研究。在控制领域，也 为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。 扎德于1 9 6 5 年提出的模糊集合成为处理现实世界各类物体的方法。此后， 对模糊集合和模糊信号处理理论的研究和世界应用得到广泛开展。模糊控制和模 糊决策支持系统就是两个突出的研究与应用领域。粗糙集是由波兰数学家帕夫拉 克于1 9 8 2 年提出的，其在数据挖掘、机器学习与知识发现及决策与分析等方面 得到了广泛的应用。 这些先进控制论、信息论、数据处理方法的交叉应用于动态称重计量领域， 必将给动态称重系统带来更大的发展空间，为解决动态称重系统突破数据处理快 6 中南大学硕士论文 第一章绪论 速性和精确性统一的瓶颈提供了理论依据和实现方法。 随着计算机和称重传感器技术的迅速发展，现代科学技术的相互渗透，动态 称重技术的发展取得了相当惊人的进展。尤其在动态数学模型的建立上，系统理 论、模糊理论、人工智能、神经网络、数字滤波、振动理论、阻尼技术等科学技 术在称重领域的广泛应用，系统的自诊断、自适应及功能自组织的形成，使称重 计量向测量系统的信息处理智能化、组合化和功能自适应方向发展n 引。国际上已 经取得了动态精密测量的技术突破，称重技术水平己跨入了高技术王国。 1 4 门座起重机动态称重的难点与解决思路 在门座起重机动态称重系统中，快速的获取高精度的重物重量值是至关重要 的，这样才使物料计量真正具有实际意义，同时提高企业的管理效率与作业效率。 门座起重机动态称重系统主要具有如下特征： ( 1 ) 被测对象处于非静止状态，即被称重或被测力的物体处于运动状态。 ( 2 ) 测量环境处于非静止状态，即称重测力计量仪器处在运动中。 ( 3 ) 测量在短时间内快速进行，因此要求系统具有良好的时间响应特性。 静态测量是指测量期间被测量可认为是恒定的量的测量。动态测量是指为了 确定被测量的瞬时值及( 或) 其随时间变化的规律所进行的测量，即被测量是随时 间而变化的。显然，在动态测量中必须考虑系统对信号的响应时间，即考虑系统 受到规定突变的瞬间，与响应达到并保持其最终稳定值在规定极限内的瞬间，这 两者之间的时间间隔。而在静态测量中，通常并不考虑对信号的响应时间，只关 注测量结果的不确定度和随时间的稳定性或可靠性。实际应用中，动态称重是当 秤体与被测对象未达到平衡状态时，在过渡过程中对物体进行计量。一般来说， 在动态称重中，快速性和准确性很难同时满足。因此，动态测量要比静态测量难 度大。 一般门座起重机在额重内工作时，称重精度只有8 - 1 0 ，精度普遍不高。 而要提高门座起重机动态称重的精度，却并不是那么容易的，门座起重机动态称 重的难点主要有以下几方面： 1 ) 称重传感器安装的位置选择。现有门座起重机的称重方式主要是通过滑 轮取力压至压力传感器上取得感应信号，这种方式传感器安装的位置不同对传感 器信号影响很大，一般传感器安装在钢丝绳进入机房的上端部分，这样门座起重 机的变幅旋转对信号带来的影响就相对小。 2 ) 钢绳的摩擦。由于重物不是直接将力作用在传感器上，而是通过钢绳传 导力的，每经过一个滑轮都会有摩擦力，这样实际作用于传感器上的力除了重物 的重力还有部分是要克服钢绳摩擦的力，而这部分摩擦力却是无法测量的，一般 7 中南大学硕士论文第一章绪论 都给滑轮擦上机油使摩擦力的影响减至最小，实际计算重量时一般都忽略摩擦的 影响或加个小补偿。 3 ) 生产因素。企业为了提高效益，门座起重机一般都作业速度快，这样就 使得机器起制动频繁，因此起重机作业时的起升和下降则不可避免对信号有较大 的冲击影响，因为这个作业过程一般都是有加速度的，起升时纲绳受力一般都偏 大，需要部分的力提供重物起升的加速度，这样吊重物起升时传感器信号也一般 都偏大；下降过程则相反。同时由于司机操作门机作业的熟练程度和操作习惯不 同，对准确称重也增加了难度。 4 ) 恶劣的环境因素。门座起重机称重系统是处在一个噪声多、振动频繁的 环境之中，因此系统需要对传感器采样信号进行有效的预处理，否则将会有很大 的误差或者无法正常工作。 因称重系统一般都兼顾超载保护功能，如不能快速准确地测量重物的重量， 系统将无法真正投入使用。如己过载而不报警则会影响门座起重机的作业安全甚 至参与作业人员的人身安全；如出现乱报警则会严重影响门座起重机的作业效 率，同时影响司机操作人员的作业情绪而断电不使用称重系统。因此在动态称重 系统中，解决精度和快速性问题是非常重要的。 要快速获取高精度称重重量值，一般有两条解决思路，一条思路就是采取缩 短过渡时间的方法，使系统较快地趋于稳定。目前采用的方法是动态补偿法乜们， 即在测量系统输出端串连一个动态补偿环节，改善整个系统的动态性能，加快系 统的响应速度，等待系统趋于稳态时，得到被测量参数的值，即在系统过渡过程 结束后，利用系统的稳态值来进行测量。 另一种方法是通过系统动态过渡过程的信息来提取被测量参数的信息。由于 系统对外界激励的响应过程包含了系统自身的特征，即动态的过渡过程包含有被 称重对象重量的信息。对于称重系统来说，当被测物料施加系统上的同时，称重 系统自身的特征也发生了改变，特征量改变的大小与物料重量存在着一定的数量 关系，所以可以通过系统的过渡过程包含特征量的改变间接进行测量。因此，可 以把动态测量作为一个参数估计和预测问题来处理，即首先根据有关称重系统的 先验知识，推导出一个含有未知参数的模型，然后用该模型去拟合称重过渡过程 信号，从而获得最小平方误差意义上的参数估计。由于被测质量可看成是称重测 力过程的终值，它们可以用模型参数加以估计或预测出来。 1 5 本文主要研究的内容及篇章结构安排 针对港口码头货物装卸作业的主要起重机械门座起重机，文章对其作业 的动态称重进行了详细的理论研究。在分析了现有门座起重机称重装置及讨论了 8 中南大学硕士论文 第一章绪论 其起升系统动态负载数学模型的基础上，构建了基于模糊神经网络的动态称重系 统，阐述了模糊神经网络结构和学习算法，以及基于模糊神经网络的门座起重机 动态称重系统的实验。针对文章提出的新型称重算法的称重信号预处理过程，分 别介绍了系统高频噪声干扰和低频周期干扰信号的滤除方法。针对文章提出的基 于模糊神经网络的动态称重，文章介绍了模糊算法的基本知识和神经网络的基本 原理等。同时通过对门座起重机动态称重进行现场实验对比，实验的结果表明该 基于模糊神经网络动态称重系统具有精度高、稳定性好等优点，满足称重误差的 要求，这对于今后系统的实用化开发具有很好的参考价值。 全文共分为五章，安排如下： 第一章绪论，说明了课题的背景与意义，主要论述了动态称重技术的研究现 状及发展趋势，以及分析了门座起重机动态称重的难点，并提出了解决思路。 第二章门座起重机动态称重系统原理和设计，介绍了动态称重原理、算法及 要求，门座起重机称重装置的典型结构组成及门座起重机的负载动载数学模型， 然后对其存在的问题进行了分析，并简单介绍了门座起重机称重系统实验的硬件 平台组成。 第三章门座起重机动态称重信号预处理，分析了称重信号中高频噪声和低频 干扰产生的原因，并用设计的巴特沃思数字低通滤波器对实际门座起重机动态称 重数据进行了高频去噪处理。然后讨论了优化算法对动态称重信号中的低频周期 干扰进行祛除。 第四章基于模糊神经网络的动态称重系统设计，详细阐述了模糊神经网络的 基本理论、结构设计和学习算法，构建了基于模糊神经网络的门座起重机动态称 重系统。同时针对本文提出的动态称重方法进行了现场实验对比，实验结果表明 文章提出的基于模糊神经网络的动态称重系统对提高测量精度和稳定性具有良 好的效果。 第五章结论与展望，总结整个论文的内容，并提出了后续研究方向。 9 中南大学硕士论文第二章门座起重机动态称重系统原理和设计 第二章门座起重机动态称重系统原理和设计 2 1 动态称重系统概述 2 1 1 动态称重原理 动态称重要求装置要能检测物体的真实重量，就要能排除其中的干扰因素。 动态称重一般采用统计处理法，即对被测对象进行多次称重，再求平均值，称重 周期取秤振动周期的若干倍，而每次称的重量也是平均重鼍，即时间积分的平均 n 7 值，其公式p = 1 y 1 t f e ( t ) d t 。 篙 j 具体的称重方法有如下几种眩订： ( 1 ) 冲量法：已知时刻的速度为k ，t 2 时刻的速度为巧，用冲量流量计测 得冲量lf ( t ) d t ，由公式2 一l 求得物料的质量，但精度不高，一般原料计量采用 此方法： ； if ( t ) d t = m ( v 2 一m ) ( 2 - 1 ) h ( 2 ) 体积法：如果已知物料比重，测量出体积即可知道物料质量，但是如果物 料密度在测量中容易发生改变，则难以保证精度。 ( 3 ) 重力法：此方法应用最广泛，主要使用应变传感器，把重物在传感器上产 生应变转换成电信号，实现称量，易于计算机计量和控制。本文采用的就是重力 法，选用电阻应变式称重传感器。 ( 4 ) 质量法：通过测力和加速度，来求得质量，换算达到称重目的。 一般理想称重系统的输入与输出之间应当是线性关系，并且当输入为零时， 输出也为零，即 y = a x ( 2 - 2 ) 式中x 和y 是不同的物理量，例如x 是力，y 是输出电压，a 是灵敏系数。实 际上传感器的输入与输出之间关系为： y = a o + ( x ，q ，f ) 】x + s ( g ，f ) ( 2 3 ) 式中口0 为设计时的灵敏系数；q 为随环境变化的部分；t 为时间。其中f ( x ， q ，t ) 是传感器的非线性及环境变化对灵敏系数的影响值；s ( q ，t ) 是传感器的 零点随环境的变化值。上式表明实际上传感器的灵敏系数不是定值，而是随环境 和时间变化的，而且零点也是随环境和时间的变化而变化的。 1 0 中南大学硕士论文第二章门座起重机动态称重系统原理和设计 2 1 2 动态称重算法综述 随着计算机处理数据能力的增强与数字信号处理方法的日益增加，许多信号 处理理论用于改进门座起重机动态称重信号处理来提高处理的精度。早期仪表使 用的都是各种各样简单的平均滤波瞳2 1 ，基本上有三种形式。 算术平均滤波法，就是把n 次采祥的值相加，然后取其算术平均值作为本次 有效的采样值。算术平均滤波法又常被称为递推平均滤波法，它对周期性等幅振 荡的干扰有较明显的滤波效果。 窗口移动平均滤波法，就是建立一个测量值组成的队列，队列的固定长度为 n ，每进行一次新测量，把测量结果放入队尾，而扔掉队首的那个数据，这样在 队列中始终有n 个数据，然后对n 个数据求平均值作为本次采样的值，就像数据 窗口在数据队列里移动一样，所以称为窗口移动平均滤波法。这种方法关键是选 取合适的n 的大小，n 选的过大，平均效果好，但是速度慢，对参数变化不显著； n 选的过小，滤波效果不显著。 加权移动平均滤波法，方法基本上和窗口移动平均滤波法一致，不过为了弥 补窗口移动平均滤波法有用信号的灵敏度降低的问题，可以将最近采样的值取相 对大的比例，然后再相加求平均。这种滤波方法可以根据需要突出信号的一部分， 而抑制信号的另一部分。 几种平均算法各有所长，并且在早期的数字信号处理方面起到了很大的作 用，但是由于门座起重机动态称重信号的复杂性，使得平均算法处理结果的精度 一直难以让人满意。随后很多数字信号处理的新方法用于门座起重机动态称重的 信号处理中，目前应用的主要有卡尔曼滤波法，参数估计法，优化方法以及e m d 经验模分解法等。 总的来说这些新的动态称重算法可以分为两类：一类是采用系统辨识的方 法，根据系统的结构分析其动力学特性，利用己知的定律、定理推导出系统的数 学模型。另一类是利用系统的输入输出数据，根据经验公式通过多次测量得到系 统的输入输出特性来求得系统的模型，是对系统的合适近似。其中大部分方法仍 然是用于仿真，实际应用仍有各种各样的问题。 2 1 3 动态称重要求 随着科学技术的不断发展和新技术的大量应用，精密的测量仪器正朝着机械 与电子一体化的方向发展，特别是计算机技术在测量仪器的设计和开发中起到了 重要的作用。基于计算机技术的动态称重系统乜驯，在设计时主要遵循以下设计原 则： 中南大学硕士论文 第二章门座起重机动态称重系统原理和设计 ( 1 ) 精确性的要求 对于测量仪器而言，精度要求是首要的要达到的条件，动态称重的目的是要 测量物料的重量，如果测量结果与真实值偏差太大，就失去了称重的意义。但是 由于动态称重本身干扰因素太多的原因，就很难达到静态称重的精度，可以说， 动态称重是以牺牲一定的精度为代价来实现动态测量物料重量的。即使是这样， 动态称重系统也应当保证一定的精度。 ( 2 ) 快速性的要求 在保证测量精度的条件下，要尽可能提高测量效率。静态测量中，不用考虑 信号的响应时间，只关注测量结果的不确定度和随时间的稳定性或可靠性。而动 态称重是在过渡过程中对物料进行计量，即短时间内进行快速测量，因此，系统 要具有一定的快速性。 ( 3 ) 经济性的要求 在现代工业系统中，任何一项研究能否实现产品化，经济性也是一个重要的 影响因素。一个成本高昂的测量装置难以获得广泛使用。因此，如何利用现有资 源和设备，建立动态称重的硬件系统，是研究中需要考虑的问题。在本系统中， 需要合理的搭配各种元件的性能从而选择元件，在保证性能的前提下，尽量降低 成本。 ( 4 ) 可靠性的要求 可靠性要求在规定的条件下，系统能够正常地运行，完成各项预定的功能。 可靠性是一个系统的最重要因素，一个可靠的系统会减少许多不必要的麻烦，为 使用者提供安全、实用的系统。 ( 5 ) 可扩充性的要求 可扩充性是对一个系统的基本要求，一个优秀的系统应能根据情况的变化， 进行扩展。 综上所述，在动态称重系统实际开发时，应综合考虑精确性、快速性、经济 性、可靠性、可扩充性这些因素，使得整个系统在确保正常运行的情况下，尽量 提高精度，降低成本。 2 1 4 动态称重系统误差分析 误差来源有很多方面，机械磨损、设备工况方面的影响不可避免，只能尽 力改善设备性能及运行环境，尽量将工作场地选在较平坦的场地工作等。根据每 个终端采集系统的情况不同，通过现场实际测量，得出压力的变化曲线，确定不 同的插值，以使在整个测量范围内保持良好的准确性。对采样信号中的干扰利用 数字滤波法予以剔除。 1 2 中南大学硕士论文第二章门座起重机动态称重系统原理和设计 动态称重系统的性能指标主要有满量程输出，非线性、滞后、重复性、零 点输出、零点温度系数、零点漂移等3 。 图2 - 1 称重系统的性能指标 ( 1 ) 满量程输出，灵敏度 满量程输出就是测量上限和测量下限处的输出值的差值，即 yf 。s = y h yl ( 2 4 ) 式中蜘：测量上限处输出的平均值；y l ：测量下限处输出的平均值。蜘和 妩均按校准点来确定。传感器的灵敏度计算公式为s = 等 肌矿明，其中u 为传 u 感器电感电压。 ( 2 ) 非线性 非线性是表征正行程平均校准曲线与工作特性不一致的程度。如果采用端点 连线作为工作特性，见图2 - 1 ，图中正行程校准曲线与工作特性曲线的最大偏差 值为直线度a 0 ，则非线性定义： l = 一l 1 0 0 1 f s 】 蚪j ( 2 5 ) ( 3 ) 滞后 滞后是表征正、反行程校准曲线不重合程度的性能指标。计算公式： h ：a o h 1 0 0 1 f s 】 ( 2 6 ) y f 。s 式中如：量程内正、反行程校准曲线之间的最大偏差值。 中南大学硕士论文第二章门座起重机动态称重系统原理和设计 ( 4 ) 零点输出 如果在没有负荷下测量m 次，则零点输出为 o o