CN111002992A - 一种水文检测自主学习系统 - Google Patents

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贾守东
张玉
封得华
吴启宗
郇冲
窦英伟
骆工
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Weifang Hydrological Bureau Weifang Water And Soil Conservation Monitoring Station
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Abstract

本发明公开了一种水文检测自主学习系统包括：车轮检测行驶距离、距离传感器获取行驶距离、加减速距离数据和自主学习，自主学习记录车辆行驶距离Ⅰ的数据、车辆行驶距离Ⅱ的数据和加减速距离数据，并对数据进行分析，并根据车辆行驶距离Ⅰ的数据、车辆行驶距离Ⅱ的数据和加减速距离数据进行自主学习，自动调整车辆的加减速度；通过两种方式来测量车辆行驶的距离和速度，这样就会使得车辆在使用一端时间后造成其直径变小而对车速的影响，通过自主学习从而准确的得出车辆运行的距离和速度，并对错误进行更正，从而能够很好的满足水文检测的需要。

Description

一种水文检测自主学习系统
技术领域
本发明涉及水文检定车技术领域，特别涉及一种水文检测自主学习系统。
背景技术
在水文检测过程中需要用到检定车，检定车在水槽的导轨上完成直线的往复运动，为了模拟不同的水流的流速，因此检定车需要不同的速度，由于在加速度和减速度时车轮与导轨之间会产生一定的滑动，从而使得其速度、行驶距离检测不准确，从而影响水文检测。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种能够通过自主学习，使得行驶距离和速度能够准确测量，使得水文检测正确的水文检测自主学习系统。
为了解决上述技术问题，本发明的技术方案为：一种水文检测自主学习系统包括：
车轮检测行驶距离，通过车轮上设置的测速装置，测得车轮的转速，进行得到车辆行驶距离Ⅰ的数据；
距离传感器获取行驶距离，车辆上设置有激光距离传感器，激光距离传感器照射到水槽两端的反射物，通过计算得到一段时间内车辆行驶距离Ⅱ的数据；
加减速距离数据，其包括加速和减速行驶的距离和使用的时间；
自主学习，其记录车辆行驶距离Ⅰ的数据、车辆行驶距离Ⅱ的数据和加减速距离数据，并对数据进行分析，并根据车辆行驶距离Ⅰ的数据、车辆行驶距离Ⅱ的数据和加减速距离数据进行自主学习，自动调整车辆的加减速度。
作为一种优选的实施例，自主学习在计算机或工控机上进行，采用现有技术中的算法，通过建模的方法模拟车辆行驶的位置。
作为一种优选的实施例，车轮检测行驶距离，其采用轮式编码器，通过传动链与车轮传动连接，通过车轮的旋转数量和车轮的周长计算出车辆行驶距离Ⅰ。
作为一种优选的实施例，距离传感器获取行驶距离的测量，采用激光距离传感器，激光距离传感器固定在车辆前端和后端，水槽两端设置激光反射基准面，激光距离传感器发射的光线垂直照射在激光放射基准面上，通过激光距离传感器测量出检定车距离水槽两端的距离，进而计算出单位时间内车辆行驶的距离Ⅱ。
采用上述技术方案本发明得到的有益效果为：通过两种方式来测量车辆行驶的距离和速度，这样就会使得车辆在使用一端时间后造成其直径变小而对车速的影响，通过自主学习从而准确的得出车辆运行的距离和速度，并对错误进行更正，从而能够很好的满足水文检测的需要。
具体实施方式
下面结合本发明的具体实施方式作进一步说明。在此需要说明的是，对于这些实施方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本发明实施例一种水文检测自主学习系统包括：车轮检测行驶距离、距离传感器获取行驶距离、加减速距离数据和自主学习；
车轮检测行驶距离，通过车轮上设置的测速装置，测得车轮的转速，进行得到车辆行驶距离Ⅰ的数据；
距离传感器获取行驶距离，车辆上设置有激光距离传感器，激光距离传感器照射到水槽两端的反射物，通过计算得到一段时间内车辆行驶距离Ⅱ的数据；
加减速距离数据，其包括加速和减速行驶的距离和使用的时间；
自主学习，其记录车辆行驶距离Ⅰ的数据、车辆行驶距离Ⅱ的数据和加减速距离数据，并对数据进行分析，并根据车辆行驶距离Ⅰ的数据、车辆行驶距离Ⅱ的数据和加减速距离数据进行自主学习，自动调整车辆的加减速度。
本发明实施例自主学习在计算机或工控机上进行，采用现有技术中的算法，通过建模的方法模拟车辆行驶的位置。
本发明实施例车轮检测行驶距离，其采用轮式编码器，通过传动链与车轮传动连接，通过车轮的旋转数量和车轮的周长计算出车辆行驶距离Ⅰ；距离传感器获取行驶距离的测量，采用激光距离传感器，激光距离传感器固定在车辆前端和后端，水槽两端设置激光反射基准面，激光距离传感器发射的光线垂直照射在激光放射基准面上，通过激光距离传感器测量出检定车距离水槽两端的距离，进而计算出单位时间内车辆行驶的距离Ⅱ。
本发明实施例通过两种方式来测量车辆行驶的距离和速度，这样就会使得车辆在使用一端时间后造成其直径变小而对车速的影响，通过自主学习从而准确的得出车辆运行的距离和速度，并对错误进行更正，从而能够很好的满足水文检测的需要。
以上结合本发明的实施方式作了详细说明，但本发明不限于所描述的实施方式。对于本领域的技术人员而言，在不脱离本发明原理和精神的情况下，对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，仍落入本发明的保护范围内。

Claims (4)

1.一种水文检测自主学习系统，其特征在于，包括：
车轮检测行驶距离，通过车轮上设置的测速装置，测得车轮的转速，进行得到车辆行驶距离Ⅰ的数据；
距离传感器获取行驶距离，车辆上设置有激光距离传感器，激光距离传感器照射到水槽两端的反射物，通过计算得到一段时间内车辆行驶距离Ⅱ的数据；
加减速距离数据，其包括加速和减速行驶的距离和使用的时间；
自主学习，其记录车辆行驶距离Ⅰ的数据、车辆行驶距离Ⅱ的数据和加减速距离数据，并对数据进行分析，并根据车辆行驶距离Ⅰ的数据、车辆行驶距离Ⅱ的数据和加减速距离数据进行自主学习，自动调整车辆的加减速度。
2.根据权利要求1所述的水文检测自主学习系统，其特征在于：自主学习在计算机或工控机上进行，采用现有技术中的算法，通过建模的方法模拟车辆行驶的位置。
3.根据权利要求2所述的水文检测自主学习系统，其特征在于：车轮检测行驶距离，其采用轮式编码器，通过传动链与车轮传动连接，通过车轮的旋转数量和车轮的周长计算出车辆行驶距离Ⅰ。
4.根据权利要求3所述的水文检测自主学习系统，其特征在于：距离传感器获取行驶距离的测量，采用激光距离传感器，激光距离传感器固定在车辆前端和后端，水槽两端设置激光反射基准面，激光距离传感器发射的光线垂直照射在激光放射基准面上，通过激光距离传感器测量出检定车距离水槽两端的距离，进而计算出单位时间内车辆行驶的距离Ⅱ。
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