CN108868251B - 节能立体车库智能停放装置 - Google Patents

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Abstract

节能立体车库智能停放装置，支撑架通过连接件连接在一起，构成车库的立方体骨架。配重块置于车库侧面，通过缆线及伺服电机与升降台连接。在伺服电机牵引升降台时，由于配重块的作用可减少电机做功。太阳能板置于车库支撑架的顶部及其外沿，太阳能板的电力输出端连接一个伺服电机，伺服电机的输出端连接升降台的牵引钢丝，通过伺服电机转动来收、放牵引钢丝提升或放下升降台。伺服电机置于支撑架顶端的固定外沿。载车板置于升降台上。升降台通过牵引钢丝与伺服电机连接。支撑架的地板上安装有对停放上载车板的汽车进行称重的称重装置；所述的伺服电机的控制端连接中央控制器；称重装置的信号输出端连接中央控制器。

Description

节能立体车库智能停放装置
技术领域
本发明涉及一种节能立体车库。
背景技术
目前，市场上已有的传统立体车库种类繁多，功能不一，但都存在需克服多余重力势能、能耗较高、占地面积较大以及存取车效率低等问题。立体车库应该具有使用便捷、能耗低和效率高等优点，本发明提出了一种新型节能立体车库装置，它在解决传统立体车库工作能耗高、存取车效率低和占地面积大等问题的同时，可以广泛应用于停车位紧张、无法建造地下车库且居民对停车需求较大的普通住宅小区。
发明内容
本发明要克服现有立体车库的能耗高、使用效率低下的缺点，提出了一种节能立体车库的智能停放装置。
本设计是一种低能耗、使用率高的分层停放立体车库，主要包括称重模块、智能分析系统和可靠的储能机构。该新型节能立体车库上方安装了太阳能面板，储存的太阳能可以替代电机工作所需的部分电能。该立体车库在解决传统立体车库存在的能源消耗大和存取车效率低等问题的同时具有可持续发展的优点。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案：
本发明的节能立体车库智能停放装置，包括支撑架1，其特征在于：支撑架1通过连接件连接在一起，构成车库的立方体骨架。
配重块2置于车库侧面，通过缆线及伺服电机5与升降台7连接。在伺服电机5牵引升降台7时，由于配重块的作用可减少电机做功。
保护板3置于每层车库的侧边及升降台的侧边，通过螺栓与支撑架及升降台固定连接，用以保护载车板6在移动时不发生越界坠落
太阳能板4置于车库支撑架1的顶部及其外沿，太阳能板4的电力输出端连接一个伺服电机5，伺服电机5的输出端连接升降台7的牵引钢丝，通过伺服电机5转动来收、放牵引钢丝提升或放下升降台7。
伺服电机5置于支撑架1顶端的固定外沿，通过螺栓紧固。
载车板6置于升降台7上，当车辆驶上载车板6，升降台7载着载车板6和车辆上升至某一层时，载车板6与层内移动装置连接，层内移动装置推动载着车辆的载车板6移动到车库里。
升降台7通过牵引钢丝与伺服电机5连接。
支撑架1的地板上安装有对停放上载车板6的汽车进行称重的称重装置8；
所述的伺服电机的控制端连接中央控制器；称重装置的信号输出端连接中央控制器。
中央控制器包含潜在停车用户模型模块和停车位置分配模块：
所述的潜在停车用户模型包括依次连接并馈送数据的数据库子模块、参数评估子模块、假设检验分析子模块、分布概率计算模块；其中，
数据库子模块：搜集整理我国汽车市场上的各品牌车辆的信息作为数据库；根据《中国工业汽车年鉴2017》，收集整理了72个国内外汽车品牌、183个不同排量、车型的车重样本数据，共获得401条信息；
参数评估子模块：采用3参数Weibull分布模型对自数据库子模块输入的数据进行参数估计：利用极大似然法估计Weibull分布参数，参数为(λ,β)的Weibull分布其密度函数为：
f(x)＝λβ(λx)β-1exp(-(λx)β)，x>0 (1)
其中未知参数λ>0,β>0；
f(x)是拟合车重样本数据的Weibull分布曲线函数，表示通过Weibull分布来处理车重样本数据；其中，λ为形状参数，决定分布密度曲线的基本形状，β为尺度参数，起放大或缩小曲线的作用；x为车重样本数据；
令X＝(X1,···，Xn)表示车重样本，则L(λ,β；x)为车重样本X代入式(1)后的Weibull分布函数表达式；其中n表示车重样本总数量，即401条信息；x表示车重样本的取值，xi表示第i个车重样本的取值；
l(λ,β,x)为对式(2)两边取对数得到的关于车重样本X的对数似然函数计算式；
对车重样本X的对数似然函数计算式l(λ,β；x)分别关于λ和β求偏导并令其为零，得到似然方程组，整理得到：
利用求解非线性方程组的Newton-Raphson算法来处理式(4)；
形如以下非线性方程组
的解，记F(x)＝(f1(x),···,fn(x))T (5)
其中f1(x1,···,xp)为第一个非线性方程，fp(x1,···,xp)为第p个非线性方程；x1为方程组中的第一个变量，xp为方程组中的第p个变量；
对式(5)变形得：
x(k+1)＝x(k)-[F′(x(k))]-1F(x(k)),k＝0,1,2··· (6)
式(6)为Newton-Raphson算法的迭代公式，其中x(0)是给定的初始值；x(k+1)为第k+1个迭代值；x(k)为第k个迭代值；F′(x(k)表示当式(4)中车重样本取值为xk时的方程组的转置方程组的导函数；F(x(k))表示当式(4)中车重样本取值为xk时的方程组；
利用Newton-Raphson算法的迭代公式(6),可完成对方程组(4)的求解；得到Weibull分布的参数值；获得一条拟合车重样本数据的函数曲线；
假设检验分析子模块，对自参数评估模块输入的拟合车重样本数据的Weibull分布进行假设检验分析，开展K-S检验；
K-S检验的假设原理是：两组独立样本来自的两总体的分布无显著差异；
Dn＝max{∣F(x)-Fn(x)∣} (7)
式(7)为K-S检验的最大偏差计算式；其中Dn为最大偏差；F(x)为第1个车重样本X的Weibull分布函数值与第1个车重样本X的取值x的差值；Fn(x)为第n个车重样本X的Weibull分布函数值与第n个车重样本X的取值xn的差值；
计算得最大偏差Dn，若低于其95％置信度下的临界值D则说明检验合格；
分布概率计算模块，利用复化Simpson公式对3参数Weibull分布概率密度函数积分，获得车重样本的累积概率分布，完成潜在停车用户模型的建立。
对三层车库，取其累积概率分布为0.33和0.67时的车重数据作为分层临界值，将累计概率分布小于0.33的所有车重样本数据作为三层车库最高层停放车辆的车重范围，将累积概率分布处于0.33和0.67之间的所有车重样本数据作为三层车库中间层停放车辆的车重范围，将累计概率分布大于0.67的所有车重样本数据作为三层车库最低层停放车辆的车重范围；
停车位置分配模块将称重装置测量的入停车辆的重量与潜在停车用户模型进行比较，向伺服电机发出入停车辆停放楼层的信号。
本发明的节能立体车库的停放装置主要由智能称重装置、智能分析系统和储能机构等构成。首先车辆驶上称重装置上测量汽车的重量，中央控制器将对不同质量的车辆进行智能分类，之后中央控制器向伺服电机输出信号将质量大的车辆停放在低层，而将质量小的车辆停放在高层。伺服电机在得到分类信号后，通过控制升降台将有停放车辆的载车板运送到不同高度的车库楼层，实现停车的目的。需要取车时，升降台会移动到相应楼层，将车辆和载车板一同运送到地面，从而避免了传统立体车库取车时可能需要挪动其余车辆的弊端，从而提高了取车效率。这种新型节能立体车库具有占地面积小，可停放车辆多及节能等优点。
本发明的有益效果是：立体车库在工作过程中需克服的重力势能少，存取车效率高，结构简单，占地面积小，可靠性高。
附图说明
图1是本发明的机械结构示意图。
图2是潜在停车用户模型模块的流程图。
具体实施方式
下面结合附图，进一步说明本发明的技术方案。
图1中1.支撑架，2.配重块，3.保护板，4.太阳能板，5.伺服电机，6.载车板，7.升降台，8.智能称重装置。
本发明的节能立体车库智能停放装置，包括支撑架1，其特征在于：支撑架1通过连接件连接在一起，构成车库的立方体骨架。
配重块2置于车库侧面，通过缆线及伺服电机5与升降台7连接。在伺服电机5牵引升降台7时，由于配重块的作用可减少电机做功。
保护板3置于每层车库的侧边及升降台的侧边，通过螺栓与支撑架及升降台固定连接，用以保护载车板6在移动时不发生越界坠落
太阳能板4置于车库支撑架1的顶部及其外沿，太阳能板4的电力输出端连接一个伺服电机5，伺服电机5的输出端连接升降台7的牵引钢丝，通过伺服电机5转动来收、放牵引钢丝提升或放下升降台7。
伺服电机5置于支撑架1顶端的固定外沿，通过螺栓紧固。
载车板6置于升降台7上，当车辆驶上载车板6，升降台7载着载车板6和车辆上升至某一层时，载车板6与层内移动装置连接，层内移动装置推动自动载着车辆的载车板6移动到车库里。
升降台7通过牵引钢丝与伺服电机5连接。
支撑架1的地板上安装有对停放上载车板6的汽车进行称重的称重装置8；
所述的伺服电机的控制端连接中央控制器；称重装置的信号输出端连接中央控制器。
中央控制器包含潜在停车用户模型模块和停车位置分配模块：
所述的潜在停车用户模型模块包括依次连接并馈送数据的数据库子模块、参数评估子模块、假设检验分析子模块、分布概率计算模块；其中，
数据库子模块：搜集整理我国汽车市场上的各品牌车辆的信息作为数据库；根据《中国工业汽车年鉴2017》，收集整理了72个国内外汽车品牌、183个不同排量、车型的车重样本数据，共获得401条信息；
参数评估子模块：采用3参数Weibull分布模型对自数据库子模块输入的数据进行参数估计：利用极大似然法估计Weibull分布参数，参数为(λ,β)的Weibull分布其密度函数为：
f(x)＝λβ(λx)β-1exp(-(λx)β)，x>0 (1)
其中未知参数λ>0,β>0；
f(x)是拟合车重样本数据的Weibull分布曲线函数，表示通过Weibull分布来处理车重样本数据；其中，λ为形状参数，决定分布密度曲线的基本形状，β为尺度参数，起放大或缩小曲线的作用；x为车重样本数据；
令X＝(X1,···，Xn)表示车重样本，则L(λ,β；x)为车重样本X代入式(1)后的Weibull分布函数表达式；其中n表示车重样本总数量；x表示车重样本的取值，xi表示第i个车重样本的取值；
l(λ,β,x)为对式(2)两边取对数得到的关于车重样本X的对数似然函数计算式；
对车重样本X的对数似然函数计算式l(λ,β；x)分别关于λ和β求偏导并令其为零，得到似然方程组，整理得到：
利用求解非线性方程组的Newton-Raphson算法来处理式(4)；
形如以下非线性方程组
的解，记F(x)＝(f1(x),···,fn(x))T (5)
其中f1(x1,···,xp)为第一个非线性方程，fp(x1,···,xp)为第p个非线性方程；x1为方程组中的第一个变量，xp为方程组中的第p个变量；
对式(5)变形得：
x(k+1)＝x(k)-[F′(x(k))]-1F(x(k)),k＝0,1,2··· (6)
式(6)为Newton-Raphson算法的迭代公式，其中x(0)是给定的初始值；x(k+1)为第k+1个迭代值；x(k)为第k个迭代值；F′(x(k)表示当式(4)中车重样本取值为xk时的方程组的转置方程组的导函数；F(x(k))表示当式(4)中车重样本取值为xk时的方程组；
利用Newton-Raphson算法的迭代公式(6),可完成对方程组(4)的求解；得到Weibull分布的参数值；获得一条拟合车重样本数据的函数曲线；
假设检验分析子模块，对自参数评估模块输入的拟合车重样本数据的Weibull分布进行假设检验分析，开展K-S检验；
K-S检验的假设原理是：两组独立样本来自的两总体的分布无显著差异；
Dn＝max{∣F(x)-Fn(x)∣} (7)
式(7)为K-S检验的最大偏差计算式；其中Dn为最大偏差；F(x)为第1个车重样本X的Weibull分布函数值与第1个车重样本X的取值x的差值；Fn(x)为第n个车重样本X的Weibull分布函数值与第n个车重样本X的取值xn的差值；
计算得最大偏差Dn，若低于其95％置信度下的临界值D则说明检验合格；
分布概率计算模块，利用复化Simpson公式对3参数Weibull分布概率密度函数积分，获得车重样本的累积概率分布，完成潜在停车用户模型的建立。
对三层车库，取其累积概率分布为0.33和0.67时的车重数据作为分层临界值，将累计概率分布小于0.33的所有车重样本数据作为三层车库最高层停放车辆的车重范围，将累积概率分布处于0.33和0.67之间的所有车重样本数据作为三层车库中间层停放车辆的车重范围，将累计概率分布大于0.67的所有车重样本数据作为三层车库最低层停放车辆的车重范围；
停车位置分配模块将称重装置测量的入停车辆的重量与潜在停车用户模型进行比较，向伺服电机发出入停车辆停放楼层的信号。
车辆驶上称重装置，称重装置对其进行称重，并将入停车辆的重量信息传输给中央控制器。中央控制器利用潜在停车用户模型对车辆的质量进行分类，并将信号传输给控制升降台的伺服电机。伺服电机放下牵引钢丝，升降台下降至地面，随后车辆驶上升降台上的载车板，车主离开，伺服电机根据中央控制器发出的应停放楼层的信号控制升降台运送载车板及车辆到达指定楼层后，载车板与层内移动装置连接，层内移动装置推动载车板载着车辆移动到车库里，从而实现停车目的。需要取车时，升降台会移动到相应楼层，将车辆和载车板一同运送到地面，从而避免了传统立体车库取车时可能需要挪动其余车辆的弊端，从而提高了取车效率。
本说明书实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，本发明的保护范围不应当被视为仅限于实施例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也及于本领域技术人员根据本发明构思所能够想到的等同技术手段。

Claims (1)

1.节能立体车库智能停放装置，包括支撑架(1)，其特征在于：支撑架(1)通过连接件连接在一起，构成车库的立方体骨架；
配重块(2)置于车库侧面，通过缆线及伺服电机(5)与升降台(7)连接；
保护板(3)置于每层车库的侧边及升降台的侧边，通过螺栓与支撑架及升降台固定连接；
太阳能板(4)置于车库支撑架(1)的顶部及其外沿，太阳能板(4)的电力输出端连接一个伺服电机(5)，伺服电机(5)的输出端连接升降台(7)的牵引钢丝，通过伺服电机(5)转动来收、放牵引钢丝提升或放下升降台(7)；
伺服电机(5)置于支撑架(1)顶端的固定外沿，通过螺栓紧固；
载车板(6)置于升降台(7)上，当车辆驶上载车板(6)，升降台(7)载着载车板(6)和车辆上升至某一层时，载车板(6)与层内移动装置连接，层内移动装置推动载着车辆的载车板(6)移动到车库里；
升降台(7)通过牵引钢丝与伺服电机(5)连接；
支撑架(1)的地板上安装有对停放上载车板(6)的汽车进行称重的称重装置(8)；
所述的伺服电机的控制端连接中央控制器；称重装置的信号输出端连接中央控制器；
中央控制器包含潜在停车用户模型模块和停车位置分配模块：
所述的潜在停车用户模型包括依次连接并馈送数据的数据库子模块、参数评估子模块、假设检验分析子模块、分布概率计算模块；其中，
数据库子模块：搜集整理我国汽车市场上的各品牌车辆的信息作为数据库；根据《中国工业汽车年鉴2017》，收集整理了72个国内外汽车品牌、183个不同排量、车型的车重样本数据，共获得401条信息；
参数评估子模块：采用3参数Weibull分布模型对自数据库子模块输入的数据进行参数估计：利用极大似然法估计Weibull分布参数，参数为(λ,β)的Weibull分布其密度函数为：
f(x)＝λβ(λx)β-1exp(-(λx)β)，x > 0 (1)
其中未知参数λ>0,β>0；
f(x)是拟合车重样本数据的Weibull分布曲线函数，表示通过Weibull分布来处理车重样本数据；其中，λ为形状参数，决定分布密度曲线的基本形状，β为尺度参数，起放大或缩小曲线的作用；x为车重样本数据；
令X＝(X1,···，Xn)表示车重样本，则L(λ,β；x)为车重样本X代入式(1)后的Weibull分布函数表达式；其中n表示车重样本总数量；x表示车重样本的取值，xi表示第i个车重样本的取值；
l(λ,β,x)为对式(2)两边取对数得到的关于车重样本X的对数似然函数计算式；
对车重样本X的对数似然函数计算式l(λ,β；x)分别关于λ和β求偏导并令其为零，得到似然方程组，整理得到：
利用求解非线性方程组的Newton-Raphson算法来处理式(4)；
形如以下非线性方程组
的解，记F(x)＝(f1(x),···,fn(x))T(5)其中f1(x1,···,xp)为第一个非线性方程，fp(x1,···,xp)为第p个非线性方程；x1为方程组中的第一个变量，xp为方程组中的第p个变量；
对式(5)变形得：
x(k+1)＝x(k)-[F′(x(k))]-1F(x(k)),k＝0,1,2···(6)
式(6)为Newton-Raphson算法的迭代公式，其中x(0)是给定的初始值；x(k+1)为第k+1个迭代值；x(k)为第k个迭代值；F′(x(k))表示当式(4)中车重样本取值为xk时的方程组的转置方程组的导函数；F(x(k))表示当式(4)中车重样本取值为xk时的方程组；
利用Newton-Raphson算法的迭代公式(6),可完成对方程组(4)的求解；得到Weibull分布的参数值；获得一条拟合车重样本数据的函数曲线；
假设检验分析子模块，对自参数评估模块输入的拟合车重样本数据的Weibull分布进行假设检验分析，开展K-S检验；
K-S检验的假设原理是：两组独立样本来自的两总体的分布无显著差异；
Dn＝max{∣F(x)-Fn(x)∣}(7)
式(7)为K-S检验的最大偏差计算式；其中Dn为最大偏差；F(x)为第1个车重样本X的Weibull分布函数值与第1个车重样本X的取值x的差值；Fn(x)为第n个车重样本X的Weibull分布函数值与第n个车重样本X的取值xn的差值；
计算得最大偏差Dn，若低于其95％置信度下的临界值D则说明检验合格；
分布概率计算模块，利用复化Simpson公式对3参数Weibull分布概率密度函数积分，获得车重样本的累积概率分布，完成潜在停车用户模型的建立；
对三层车库，取其累积概率分布为0.33和0.67时的车重数据作为分层临界值，将累计概率分布小于0.33的所有车重样本数据作为三层车库最高层停放车辆的车重范围，将累积概率分布处于0.33和0.67之间的所有车重样本数据作为三层车库中间层停放车辆的车重范围，将累计概率分布大于0.67的所有车重样本数据作为三层车库最低层停放车辆的车重范围；
停车位置分配模块将称重装置测量的入停车辆的重量与潜在停车用户模型进行比较，向伺服电机发出入停车辆停放楼层的信号。
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