CN105466600A - 一种基于模糊算法的分布式绞盘液压油温度监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于模糊算法的分布式绞盘液压油温度监测方法。该方法首先采用贴片式温度传感器测量液压绞盘系统中三个关键位置的表面温度，再基于模糊算法建立测量模型，最终测算得到绞盘液压油的准确温度值，并在温度值超过70℃时发出预警信号。本发明方法仅需测量液压绞盘系统的表面温度，无需对液压绞盘系统进行拆解，具有安装便捷的特点。同时，本发明方法融合了液压绞盘系统多处温度值，测量更加准确。本发明方法可用于救援清障车绞盘液压油温度监控及预警。

Description

一种基于模糊算法的分布式绞盘液压油温度监测方法

技术领域

本发明涉及一种绞盘液压油温度监测方法，尤其涉及一种基于模糊算法的分布式绞盘液压油温度监测方法，其目的在于为救援清障车提供液压油温度预警，属于救援清障车安全预警领域。

背景技术

液压绞盘是救援清障车中的重要功能部件之一，常用于起吊和拖曳牵引作业。在液压绞盘的使用过程中，人们往往只关注绞盘马达、离合器等部件的工作状况，却忽略了绞盘油温度这一重要参数。当绞盘液压油温度过高时会产生以下不良后果：(1)当油温超过70℃时，每升高10℃，液压油的氧化速度就会加快约1倍，使液压油的使用寿命大大缩短，同时，油品氧化后产生的酸性产物还会腐蚀金属；(2)使液压油粘度降低，容易引发泄露现象，影响机器运转稳定性；(3)使液压系统压力下降，严重时甚至不能正常工作；(4)使液压元件产生热膨胀，导致配合面间隙减小，增加液压元件之间的磨损，缩短液压元件使用寿命；(5)使密封材料产生变形，老化速度加快，降低密封性能，导致泄漏现象更加严重。

综上所述，对绞盘液压油温度进行监测并及时进行降温处理，不仅可以保障液压绞盘在使用过程中的稳定性，而且可以延长液压绞盘的使用寿命。目前，绞盘液压油温度的测量一般只是对绞盘马达部位或者液压油箱内的局部温度进行监测。由于液压绞盘系统中不同位置的温度是不一样的，所以仅对局部温度进行测量并不能准确反映出液压油温度状况。

此外，液压系统通常是封闭系统，传统的浸入式温度测量方法需要对液压回路进行拆解，将传感器埋入到液压管路中进行测量。这种方法安装使用很不方便，且对液压回路拆解后容易造成密封不良的问题，带来新的安全隐患。

为了解决上述问题，本发明专利提出一种基于模糊算法的分布式绞盘液压油温度监测方法。本方法采用贴片式温度传感器，测量液压绞盘系统的多处表面温度，再通过基于模糊算法的温度测量模型计算液压油的实际温度，从而避免拆解液压回路带来的安全隐患。模糊算法的优势体现在以下两个方面：(1)模糊算法提出一种新的机制用于实现基于知识(规则)甚至语义描述的建模方法；(2)模糊算法为非线性建模提出一种较为容易的设计方法，尤其是当建模对象含有不确定性，而且很难用常规非线性建模方法来处理时更加有效。绞盘液压油温度的分布式测量是一个复杂的非线性过程，符合模糊算法对建模对象的要求。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于模糊算法的分布式绞盘液压油温度监测方法，该方法使用贴片式温度传感器，测量液压绞盘系统的多处表面温度，再通过基于模糊算法的温度测量模型计算液压油的实际温度，具有准确性高、安装方便的特点，可以为救援清障车提供液压油温度状况安全预警。

本发明采用的技术方案如下：一种基于模糊算法的分布式绞盘液压油温度监测方法，其特征在于：本发明根据救援清障车液压绞盘系统的工作特点，在液压油箱底部、液压管路中间位置以及液压马达处安装贴片式温度传感器，测得表面温度后再通过基于模糊算法的温度测量模型计算液压油的实际温度。具体步骤包括：

步骤一：温度传感器的选择与安装

根据液压绞盘的实际使用要求，当液压油温度达到70℃时应进行温度预警。因此，选用的温度传感器需在40℃～100℃范围内有较高的准确性和稳定性。本发明中的温度传感器选用PT100铂热电阻，其在-50℃～300℃的范围内具有较高的准确性和稳定性，适用于绞盘液压油的温度监测范围。此外，该温度传感器还具有体积小、对温度变化的响应快、灵敏度高等优点。

温度传感器安装位置的选择在本发明方法中是至关重要的。本发明中，根据液压绞盘的工作特点，在液压绞盘的三个典型位置处安装温度传感器，即液压油箱底部、液压管路中间位置以及液压马达处。综合测量这三处位置的温度可以更加准确地反映出绞盘系统中液压油的实际温度状况。

步骤二：建立基于模糊算法的温度测量模型

1.选择输入变量和输出变量

为模糊算法选择与确定合理的输入变量和输出变量，是设计模糊算法的第一步。由于输入变量和输出变量的选择对模糊算法的性能有很大影响，因此必须根据实际应用场景合理地选择输入变量和输出变量。本发明将三个典型位置处的测量温度作为模糊算法的输入变量，绞盘液压油实际温度作为输出变量。

2.确定模糊规则

模糊规则是模糊算法的核心，确定模糊规则时需要考虑下列问题。

(1)选定描述输入变量和输出变量的模糊状态

用较多的模糊状态来描述每个变量时，制定的规则比较灵活，形成的规则比较精确。不过也使得规则比较复杂，且不易制定。因此，在选择模糊状态时，必须兼顾简单性和灵活性两方面。

由于本发明中模糊算法的输入变量和输出变量都是温度量，所以对输入变量和输出变量定义相同的三个模糊状态，即正常(N)、高(H)、很高(VH)。

(2)规定模糊集

在规定模糊集时必须首先考虑模糊集隶属度函数曲线的形状。隶属度函数的形状越陡，则分辨率越高，灵敏度也就越高；隶属度函数的变化越缓慢，则灵敏度越低。其次应该考虑各模糊集的范围，并把模糊状态映射到不同的范围上。

本发明定义输入变量和输出变量的范围都为20℃～100℃。为了保证测量模型的灵敏度，本发明中的隶属度函数都选取变化较为陡峭的梯形函数。三个模糊状态所对应的隶属度函数定义如下：

${\mathrm{\&mu;}}_N\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& 20\&le;x\&le;30\\ -\frac{x}{20}+\frac{5}{2}& 30<x<50\\ 0& 50\&le;x\&le;100\end{array}\right.$

${\mathrm{\&mu;}}_H\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}0& 20\&le;x\&le;40\\ \frac{x}{10}-4& 40<x<50\\ 1& 50\&le;x\&le;60\\ -\frac{x}{10}+7& 60<x<70\\ 0& 70\&le;x\&le;100\end{array}\right.$

${\mathrm{\&mu;}}_{VH}\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}0& 20\&le;x\&le;60\\ -\frac{x}{20}+3& 60<x<80\\ 1& 80\&le;x\&le;100\end{array}\right.$

其中，μ_N(x)表示模糊状态N的隶属度函数，μ_H(x)表示模糊状态H的隶属度函数，μ_VH(x)表示模糊状态VH的隶属度函数，x表示各输入变量或输出变量所对应的温度变量，由于输入变量和输出变量的范围都为20℃～100℃，所以20≤x≤100。

(3)确定模糊规则表

模糊算法中通常根据实际经验把推理语义(即模糊条件语句)写成一个模糊规则表。本发明以液压绞盘操作人员的工程知识和成熟经验为基础，认为所测三处的表面温度有两处及以上达到VH状态时，则认为绞盘液压油温度达到了VH状态；有两处温度达到H状态一处温度达到VH状态时，也认为绞盘液压油温度达到了VH状态；三处温度都达到H状态时，则认为绞盘液压油温度达到了H状态；有两处温度处于N状态一处温度达到VH状态时，则认为绞盘液压油温度达到了H状态；有两处温度达到H状态一处温度处于N状态时，则认为绞盘液压油温度达到了H状态；一处温度达到VH状态一处温度达到H状态一处温度处于N状态，也认为绞盘液压油温度达到了H状态；有两处温度处于N状态一处温度处于H或N状态，则认为绞盘液压油温度处于N状态。

3.模糊推理

模糊推理按照标准的推理算法进行，一般包含以下四个过程：(1)计算隶属度；(2)求激励强度；(3)应用模糊规则，产生一个定性的隶属函数；(4)进行模糊聚类，获得最终输出的隶属度。

4.确定解模糊策略

模糊推理的输出结果是一个模糊集，而模糊算法的输出结果必须是一个确定的数值。在推理得到的模糊集合中取一个相对最能代表这个模糊集合的单值，称为解模糊或模糊判决。本发明采用重心法作为解模糊策略，该方法取隶属度函数曲线与横坐标轴围成面积的重心作为输出。这种方法易于产生一个平滑的输出曲面，有利于提高测量模型的鲁棒性。

步骤三：监测绞盘液压油温度

将温度传感器采集到的三处液压绞盘系统表面温度输入至步骤二中所建立的测量模型，就可以得到当前液压油温度的准确值。当测量油温超过70℃时，发出预警信号，提醒操作人员对液压绞盘进行停机冷却操作。

本发明的优点及显著效果：

(1)准确性高。相比于传统的局部液压油温度测量，本发明方法采用分布式测量方案，测量液压绞盘系统的多处温度，可以更准确地测量绞盘液压油的实际温度；

(2)安装方便。相比于浸入式测量方法，本发明方法采用贴片式温度传感器，安装时无需对液压回路进行拆解。

附图说明

图1是传感器安装位置示意图；

图2是模糊算法结构示意图；

图3是模糊算法输入变量和输出变量的隶属度函数图。

具体实施方式

液压绞盘是救援清障车中的重要功能部件之一，对绞盘液压油温度进行监测并及时进行降温处理，不仅可以保障液压绞盘在使用过程中的稳定性，而且可以延长液压绞盘的使用寿命。目前，绞盘液压油温度的监测方法一般只是对绞盘马达部位或者液压油箱内的局部温度进行监测。由于液压绞盘系统中不同位置的温度是不一样的，所以仅对局部温度进行测量并不能准确反映出液压油实际温度状况。此外，液压系统通常是封闭系统，传统的浸入式温度测量方法需要对液压回路进行拆解，将温度传感器埋入到液压管路中进行测量。这种方法安装使用很不方便，且对液压回路拆解后容易造成密封不良的问题，带来新的安全隐患。

本发明根据救援清障车液压绞盘系统的工作特点，在液压油箱底部、液压管路中间位置以及液压马达处安装贴片式温度传感器，测得表面温度后再通过基于模糊算法的温度测量模型计算液压油的实际温度。具体步骤包括：

步骤一：温度传感器的选择与安装

根据液压绞盘的实际使用要求，当液压油温度达到70℃时应进行温度预警。因此，选用的温度传感器需在40℃～100℃范围内有较高的准确性和稳定性。本发明中的温度传感器选用PT100铂热电阻，其在-50℃～300℃的范围内具有较高的准确性和稳定性，适用于绞盘液压油的温度监测范围。此外，此温度传感器还具有体积小、对温度变化的响应快、灵敏度高等优点。

温度传感器安装位置的选择在本发明方法中是至关重要的。本发明中，根据液压绞盘的工作特点，在液压绞盘的三个典型位置处安装温度传感器。安装位置如图1所示，位置1为液压油箱底部，位置2为液压管路中间位置，位置3为液压马达处。综合测量这三处位置的温度可以更加准确地反映出绞盘系统中液压油的实际温度状况。

步骤二：建立基于模糊算法的温度测量模型

1.选择输入变量和输出变量

为模糊算法选择与确定合理的输入变量和输出变量，是设计模糊算法的第一步。由于输入变量和输出变量的选择对模糊算法的性能有很大影响，因而必须根据实际应用场景合理地选择输入变量和输出变量。本发明将三个典型位置处的测量温度作为模糊算法的输入变量，绞盘液压油实际温度作为输出变量。模糊算法的结构如图2所示，input1为温度传感器在液压油箱底部测得的表面温度，input2为温度传感器在液压管路中间位置测得的表面温度，input3为温度传感器在液压马达处测得的表面温度，output1为综合以上三处表面温度计算的绞盘液压油实际温度。

2.确定模糊规则

模糊规则是模糊算法的核心，确定模糊规则时需要考虑下列问题。

(1)选定描述输入变量和输出变量的模糊状态

用较多的模糊状态来描述每个变量时，制定的规则比较灵活，形成的规则比较精确。不过也使得规则比较复杂，且不易制定。因此，在选择模糊状态时，必须兼顾简单性和灵活性两方面。

由于本发明中模糊算法的输入变量和输出变量都是温度量，所以对输入变量和输出变量定义相同的三个模糊状态，即正常(N)、高(H)、很高(VH)。

(2)规定模糊集

在规定模糊集时必须首先考虑模糊集隶属度函数曲线的形状。隶属度函数的形状越陡，则分辨率越高，输出灵敏度也就越高；隶属度函数的变化越缓慢，则灵敏度越低。其次应该考虑各模糊集的范围，并把模糊状态映射到不同的范围上。

本发明定义输入变量和输出变量的范围都为20℃～100℃。当实际应用场景中输入变量或输出变量的温度低于20℃时，则按温度等于20℃进行处理；当输入变量或输出变量的温度高于100℃时，则按温度等于100℃进行处理。为了保证测量模型的灵敏度，本发明中的隶属度函数都选取变化较为陡峭的梯形函数。三个模糊状态所对应的隶属度函数定义如下：

${\mathrm{\&mu;}}_N\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& 20\&le;x\&le;30\\ -\frac{x}{20}+\frac{5}{2}& 30<x<50\\ 0& 50\&le;x\&le;100\end{array}\right.$

${\mathrm{\&mu;}}_H\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}0& 20\&le;x\&le;40\\ \frac{x}{10}-4& 40<x<50\\ 1& 50\&le;x\&le;60\\ -\frac{x}{10}+7& 60<x<70\\ 0& 70\&le;x\&le;100\end{array}\right.$

${\mathrm{\&mu;}}_{VH}\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}0& 20\&le;x\&le;60\\ -\frac{x}{20}+3& 60<x<80\\ 1& 80\&le;x\&le;100\end{array}\right.$

其中，μ_N(x)表示模糊状态N的隶属度函数，μ_H(x)表示模糊状态H的隶属度函数，μ_VH(x)表示模糊状态VH的隶属度函数，x表示各输入变量或输出变量所对应的温度变量，由于输入变量和输出变量的范围都为20℃～100℃，所以20≤x≤100。

模糊状态范围与隶属度函数的映射关系如图3所示。

(3)确定模糊规则表

模糊算法中通常根据实际经验把推理语义(即模糊条件语句)写成一个模糊规则表。本发明以液压绞盘操作人员的工程知识和成熟经验为基础，认为所测三处的表面温度有两处及以上达到VH状态时，则认为绞盘液压油温度达到了VH状态；有两处温度达到H状态一处温度达到VH状态时，也认为绞盘液压油温度达到了VH状态；三处温度都达到H状态时，则认为绞盘液压油温度达到了H状态；有两处温度处于N状态一处温度达到VH状态时，则认为绞盘液压油温度达到了H状态；有两处温度达到H状态一处温度处于N状态时，则认为绞盘液压油温度达到了H状态；一处温度达到VH状态一处温度达到H状态一处温度处于N状态，也认为绞盘液压油温度达到了H状态；有两处温度处于N状态一处温度处于H或N状态，则认为绞盘液压油温度处于N状态。具体模糊规则如下表所示：

表1模糊规则表

3.模糊推理

模糊推理按照标准的推理算法进行，一般包含以下四个过程：(1)计算隶属度；(2)求激励强度；(3)应用模糊规则，产生一个定性的隶属函数；(4)进行模糊聚类，获得最终输出的隶属度。

4.确定解模糊策略

模糊推理的输出结果是一个模糊集，而模糊算法的输出结果必须是一个确定的数值。在推理得到的模糊集合中取一个相对最能代表这个模糊集合的单值，称为解模糊或模糊判决。最常用的两种解模糊方法是最大隶属度法和重心法。最大隶属度法是取所有模糊集合或者隶属度函数中隶属度最大的那个值作为输出，这种方法实现简单，但没有考虑其他隶属度较小的值的影响，代表性不好，所以往往应用于比较简单的系统。重心法的输出结果更为合理，该方法是取隶属度函数曲线与横坐标轴围成面积的重心作为代表点，这种方法易于产生一个平滑的输出曲面，有利于提高测量模型的鲁棒性。本发明采用重心法作为解模糊策略。

步骤三：监测绞盘液压油温度

将温度传感器采集到的三处液压绞盘系统表面温度输入至步骤二中所建立的测量模型，就可以得到当前液压油温度的准确值。当测量油温超过70℃时，发出预警信号，提醒操作人员对液压绞盘进行停机冷却操作。

Claims (1)

1.一种基于模糊算法的分布式绞盘液压油温度监测方法，其特征在于：根据救援清障车液压绞盘系统的工作特点，在液压油箱底部、液压管路中间位置以及液压马达处安装贴片式温度传感器，测得表面温度后再通过基于模糊算法的温度测量模型计算液压油的实际温度，具体步骤包括：

步骤一：温度传感器的选择与安装

根据液压绞盘的实际使用要求，当液压油温度达到70℃时应进行温度预警，即选用的温度传感器需在40℃～100℃范围内有较高的准确性和稳定性；因此温度传感器选用PT100铂热电阻，其在-50℃～300℃的范围内具有较高的准确性和稳定性，适用于绞盘液压油温度的监测范围；此外，该温度传感器还具有体积小、对温度变化的响应快、灵敏度高等优点；

温度传感器安装位置的选择是至关重要的，根据液压绞盘的工作特点，在液压绞盘的三个典型位置处安装温度传感器，即液压油箱底部、液压管路中间位置以及液压马达处；综合测量这三处位置的温度可以更加准确地反映出绞盘系统中液压油的实际温度状况；

步骤二：建立基于模糊算法的温度测量模型

1.选择输入变量和输出变量

为模糊算法选择与确定合理的输入变量和输出变量，是设计模糊算法的第一步；由于输入变量和输出变量的选择对模糊算法的性能有很大影响，因而必须根据实际应用场景合理地选择输入变量和输出变量；将三个典型位置处的测量温度作为模糊算法的输入变量，绞盘液压油实际温度作为输出变量；

2.确定模糊规则

模糊规则是模糊算法的核心，确定模糊规则时需要考虑下列问题：

(1)选定描述输入变量和输出变量的模糊状态

用较多的模糊状态来描述每个变量时，制定的规则比较灵活，形成的规则比较精确，但也使得规则比较复杂，且不易制定；因此，在选择模糊状态时，必须兼顾简单性和灵活性两方面；

由于模糊算法的输入变量和输出变量都是温度量，对输入变量和输出变量定义相同的三个模糊状态，即正常(N)、高(H)、很高(VH)；

(2)规定模糊集

在规定模糊集时必须首先考虑模糊集隶属度函数曲线的形状；隶属度函数的形状越陡，则分辨率越高，输出灵敏度也就越高；隶属度函数的变化越缓慢，则灵敏度越低；其次应该考虑各模糊集的范围，并把模糊状态映射到不同的范围上；

定义输入变量和输出变量的范围都为20℃～100℃，为了保证测量模型的灵敏度，隶属度函数都选取变化较为陡峭的梯形函数；三个模糊状态所对应的隶属度函数定义如下：

${\mathrm{\&mu;}}_N\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& 20\&le;x\&le;30\\ -\frac{x}{20}+\frac{5}{2}& 30<x<50\\ 0& 50\&le;x\&le;100\end{array}\right.$

${\mathrm{\&mu;}}_H\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}0& 20\&le;x\&le;40\\ \frac{x}{10}-4& 40<x<50\\ 1& 50\&le;x\&le;60\\ -\frac{x}{10}+7& 60<x<70\\ 0& 70\&le;x\&le;100\end{array}\right.$

${\mathrm{\&mu;}}_{VH}\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& 20\&le;x\&le;60\\ -\frac{x}{20}+3& 60<x<80\\ 1& 80\&le;x\&le;100\end{array}\right.$

其中，μ_N(x)表示模糊状态N的隶属度函数，μ_H(x)表示模糊状态H的隶属度函数，μ_VH(x)表示模糊状态VH的隶属度函数，x表示各输入变量或输出变量所对应的温度变量，由于输入变量和输出变量的范围都为20℃～100℃，所以20≤x≤100；

(3)确定模糊规则表

该模糊规则以液压绞盘操作人员的工程知识和成熟经验为基础，认为所测三处的表面温度有两处及以上达到VH状态时，则认为绞盘液压油温度达到了VH状态；有两处温度达到H状态一处温度达到VH状态时，也认为绞盘液压油温度达到了VH状态；三处温度都达到H状态时，则认为绞盘液压油温度达到了H状态；有两处温度处于N状态一处温度达到VH状态时，则认为绞盘液压油温度达到了H状态；有两处温度达到H状态一处温度处于N状态时，则认为绞盘液压油温度达到了H状态；一处温度达到VH状态一处温度达到H状态一处温度处于N状态，也认为绞盘液压油温度达到了H状态；有两处温度处于N状态一处温度处于H或N状态，则认为绞盘液压油温度处于N状态；

3.模糊推理

模糊推理按照标准的推理算法进行，一般包含以下四个过程：(1)计算隶属度；(2)求激励强度；(3)应用模糊规则，产生一个定性的隶属函数；(4)进行模糊聚类，获得最终输出的隶属度；

4.确定解模糊策略

模糊推理的输出结果是一个模糊集，而模糊算法的输出结果必须是一个确定的数值。在推理得到的模糊集合中取一个相对最能代表这个模糊集合的单值，称为解模糊或模糊判决。采用重心法作为解模糊策略，该方法取隶属度函数曲线与横坐标轴围成面积的重心作为输出，这种方法易于产生一个平滑的输出曲面，有利于提高测量模型的鲁棒性；

步骤三：监测绞盘液压油温度

将温度传感器采集到的三处液压绞盘系统表面温度输入至步骤二中所建立的测量模型，就可以得到当前液压油温度的准确值。当测量油温超过70℃时，发出预警信号，提醒操作人员对液压绞盘进行停机冷却操作。