CN112225021A - 一种基于行星齿轮传动模块的智能电梯调度控制方法 - Google Patents

一种基于行星齿轮传动模块的智能电梯调度控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于行星齿轮传动模块的智能电梯调度控制方法，利用智能控制系统对其进行控制，智能控制系统包括：乘客请求模块、多点式重量检测模块、激光雷达模块、双目视觉模块、行星齿轮传动模块、电梯智能调度模块。本发明允许乘客通过多种方式请求电梯服务。本发明的调度控制方法通过对舱外乘客进行人体轮廓的建模，构建乘客轮廓特征数据集。本发明利用乘客轮廓特征数据集，基于FP神经网络进行训练，并利用训练好的模型输出舱外负载的预测值。本发明利用多点式重量检测模块，对舱内乘客的重量进行建模，通过耦合预测值和测量值，输出负载值，根据负载，辅以行星齿轮传动模块，实现对曳引机输出转矩的控制，达到提高电梯运行效率的目的。

Description

一种基于行星齿轮传动模块的智能电梯调度控制方法
技术领域
本发明涉及一种基于行星齿轮传动模块的智能电梯调度控制方法，具体涉及一种包括乘客重量建模，曳引机传动控制的电梯控制方法。
背景技术
目前电梯均采用变频调速控制方法，运行过程中缺少对乘客重量的建模，曳引机不能跟随负载大小动态调节输出转矩，导致电梯无法高效率运行。电梯在大负载情况下，需要曳引机输出功率极大，方能实现对电梯的正常拖动，上述过程不仅对曳引机存在一定损伤，也致使一部分能量的浪费，急需寻找新的解决方案。
发明内容
发明目的：针对电梯运行过程中无法基于负载改变曳引机转矩的缺点，本发明提供一种基于行星齿轮传动模块的智能电梯调度控制方法。
技术方案：为了实现上述发明目的，本发明采用的技术方案为一种基于行星齿轮传动模块的智能电梯调度控制方法，利用智能控制系统对其进行控制，所述智能控制系统包括：乘客请求模块、多点式重量检测模块、激光雷达模块、双目视觉模块、行星齿轮传动模块、电梯智能调度模块；所述具体的控制方法包括以下步骤：
S1.系统利用乘客请求模块识别乘客的请求，对乘客请求做出应答；
S2.系统利用激光雷达和双目视觉模块，对舱外乘客的重量进行建模，建立相应的重量权重值；
S3.基于FP神经网络模型，耦合模型数据，输出对电梯运行负荷的预测值；
S4.系统利用多点式重量检测模块，对舱内乘客的重量进行建模，建立相应的重量权重值；
S5.基于负荷的预测值，通过电梯智能调度模块和行星齿轮传动模块的改变，控制曳引机输出转矩。
所述步骤S1中乘客的请求方式分为以下几种：乘客发出服务请求，有如下几种方式：
方式A、乘客通过手机APP，发出电梯预约请求；
方式B、乘客通过语音控制，发出电梯服务请求；
方式C、乘客通过视觉手势控制，发出电梯服务请求；
针对上述请求方式，做出如下说明：
对于方式A：系统通过检索服务器端数据，鉴别是否有乘客通过APP发出服务请求，控制电梯前往目标楼层；
对于方式B：系统基于LSTM神经网络模型，根据训练好的模型，对乘客的语音信号进行训练，输出相应预测值，控制电梯运动；
对于方式C：系统基于Openpose人体姿态检测模型，利用摄像头捕捉乘客的手部信息，进行姿势识别，输出相应的预测值，控制电梯运动。
进一步的，在步骤S2中，所述三维激光雷达、双目视觉模块安装在电梯舱门外。
进一步的，步骤S2具体如下：
系统驱动激光雷达进行三维扫描，得到舱外乘客人体轮廓，建立特征数据集；
系统驱动双目视觉模块，采集乘客视觉图像，对采集到的图像进行高斯滤波预处理，基于Openpose对滤波后的图像进行人体轮廓建模，根据建模输出，建立基于人体轮廓的特征数据集。
进一步的，对双目视觉模块采集乘客视觉图像中，考虑到纤维及棉质材质表面粗糙纹理，对光线造成无规律散射，产生阴影，严重干扰视觉系统对信息的采集，因此采用Wavectest条形大功率LED环形灯，进行多角度补光，提升双目视觉模块中的视觉系统图像的信噪比。
进一步的，所述步骤S3具体为：根据步骤2中的特征数据集，在FP神经网络中进行训练，输出基于三维激光雷达的重量预测值和损失值，得到乘客重量预测值；
根据步骤2中的人体轮廓的特征数据集，在FP神经网络中进行训练，输出基于双目视觉的体重预测值和损失值，得到乘客体重预测值；
在上述的基础上，系统再采用动态权重的方式，对得到的乘客重量预测值和乘客体重预测值进行耦合处理，输出舱外乘客的最终重量预测值。
进一步的，所述步骤S4中系统利用多点式重量检测模块，得到舱内乘客重量值，所述多点式重量检测模块设有若干个电容式压力传感器，将电梯底平面分为若干个重量采集单元。
进一步的，所述步骤S5具体为：根据步骤3中舱外乘客重量预测值和步骤4中舱内乘客重量值，进行叠加，输出总体乘客重量值；系统根据总体乘客重量值将电梯运行划分为以下状态：轻载、常规负载、重载；系统根据负载的性质，控制电梯智能调度模块和行星齿轮传动模块，进而啮合特定的齿轮以达到改变曳引机输出转矩的目的。
与现有的电梯调度控制方法相比，本发明提供的基于行星齿轮传动模块的智能电梯调度控制方法，通过搭建重量采集平台，使用FP神经网络对电梯负荷进行预测。在不改变曳引机输出转矩的情况下，通过行星齿轮实时改变传动比，达到动态改变电梯等效输出转矩的目的；该方法在保证电梯正常运行的情况下，极大的提高了电梯运行灵活度，实现了针对负载情况，动态改变电梯的运载能力，大大提高了电梯的运行效率。
附图说明
图1是本发明的系统结构图；
图2是本发明的流程图；
图3是本发明的舱外乘客重量建模硬件结构图；
图4是本发明对舱外乘客重量建模算法流程图；
图5是本发明的舱内乘客重量模块硬件结构图；
图6是本发明单个行星齿轮的结构剖图；
图7是本发明行星齿轮传动模块系统的结构剖图；
1、多点式重量检测模块；2、激光雷达模块；3、双目视觉模块；31、摄像头；4、行星齿轮传动模块；41、啮合齿轮CL1；42、啮合齿轮CL2；43、啮合齿轮CX1；44、啮合齿轮CX2；5、电梯智能调度模块；6、乘客请求模块；7、电梯门框；8、底板；9、曳引机；10、曳引轮。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明中实施例的技术方案进行系统描述。很显然，下面所描述的实施例仅是本发明的一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术在没有做出具有创造性改进的前提下所获得的所有其他实施例都属于本发明的保护范围。
为了使本领域的技术人员更好理解本发明的技术方案，下面将结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明：
本发明提供一种基于行星齿轮传动模块的智能电梯调度控制方法，利用智能控制系统对其进行控制，如图1所示，智能控制系统包括：乘客请求模块6、多点式重量检测模块1、激光雷达模块2、双目视觉模块3、行星齿轮传动模块4、电梯智能调度模块5；
所述激光雷达模块2、双目视觉模块3均与乘客请求模块6连接，所述乘客请求模块6、多点式重量检测模块1、行星齿轮传动模块4均与电梯智能调度模块5连接；双目视觉模块3中设有两个摄像头31，两个所述的摄像头31分别设置在电梯门框7的顶部和侧面；所述激光雷达模块2设置在电梯门框7的顶部与设置在顶部的摄像头31并列设置，所述多点式重量检测模块1设置在轿厢舱室底板8的下方，所述行星齿轮传动模块4设置在曳引机9与曳引轮10之间，即行星齿轮传动模块4输入轴与曳引机9的输出轴连接，行星齿轮传动模块4输出轴与曳引轮10连接，所述乘客请求模块6中设有乘客识别系统，识别后将数据反馈给乘客识别系统中进行处理，所述电梯智能调度模块5即为负责乘客识别系统响应、神经网络数据处理和电梯运行状态控制的工控机，两个所述的摄像头31为双目摄像头31。
所述行星齿轮传动模块4中存在4组传动齿轮，分别为啮合齿轮CL141、啮合齿轮CL242、啮合齿轮CX143、啮合齿轮CX244；
所述具体的控制方法包括以下步骤：如图2所示，
步骤S1.利用乘客请求模块6中的乘客识别系统对乘客请求做出应答；具体如下：
乘客发出服务请求，有如下几种方式：
方式A、乘客通过手机APP，发出电梯预约请求；
方式B、乘客通过语音控制，发出电梯服务请求；
方式C、乘客通过手势控制，发出电梯服务请求。
针对上述请求方式，做出如下说明：
对于方式A：乘客识别系统通过检索服务器端数据，获取乘客请求模块6中乘客通过手机APP发出的预约乘梯指令，鉴别是否有乘客通过APP发出服务请求，控制电梯前往目标楼层；
对于方式B：乘客识别系统通过搭载在电梯智能调度模块5中的LSTM神经网络模型，对乘客的语音信号进行训练，输出相应预测值，控制电梯运动；
对于方式C：乘客识别系统通过搭载在电梯智能调度模块5中的Openpose人体姿态检测模型，利用双目视觉模块3中的双目摄像头31捕捉乘客的手部信息，并通过电梯智能调度模块5进行姿势识别，输出相应的预测值，控制电梯运动。
步骤S2.利用激光雷达和双目视觉模块3，对舱外乘客的重量进行建模，建立相应的重量权重值；
如图3所示，三维激光雷达、双目视觉模块3的硬件结构图。
乘客识别系统驱动激光雷达进行三维扫描，得到舱外乘客人体轮廓，建立特征数据集；
乘系统驱动双目视觉模块3中的双目摄像头31，采集乘客视觉图像，对采集到的图像进行高斯滤波预处理，基于Openpose对滤波后的图像进行人体轮廓建模，根据建模输出，建立基于人体轮廓的特征数据集。
考虑到纤维及棉质材质表面粗糙纹理，对光线造成无规律散射，产生阴影，严重干扰视觉系统对信息的采集，因此采用Wavectest条形大功率LED环形灯，进行多角度补光，提升视觉系统图像的信噪比。
故对上式做出如下的修正：
y2＝Fout*(1-loss)*eg(t)
式中eg(t)为时间-光照强度的相关函数，具体为：
Figure BDA0002755295590000051
式中，s为帧平滑参数，λ为泊松分布参数，t为时间参数。
步骤S3.电梯智能调度模块5基于FP神经网络模型，耦合模型数据，输出对电梯运行负荷的预测；
对步骤S2中特征数据集，在电梯智能调度模块5中，利用工控机，进行FP神经网络训练，输出基于三维激光雷达的重量预测值和损失值，得到乘客重量预测值：
y1＝Fout*(1-loss)
式中，y1为基于三维激光雷达测算得到的体重值，Fout为经过FP神经网络训练得到的预测值，loss为当前数据集经过FP神经网络训练得到的损失值。
对步骤S2中人体轮廓的特征数据集，在电梯智能调度模块5中进行FP神经网络训练，输出基于双目视觉的体重预测值和损失值，得到乘客体重预测值：
y2＝Fout*(1-loss)
式中，y2为基于双目视觉测算得到的重量值，Fout为经过FP神经网络训练得到的预测值，loss为当前数据集，经FP神经网络训练得到的损失值；
舱外乘客重量建模流程如图4所示，系统根据步骤S2中所示的建模方法，得到基于三维激光雷达和双目视觉模块3的重量预测值，在此基础上，系统采用动态权重的方式，对得到的预测值进行耦合处理，输出舱外乘客的最终重量预测值。
步骤S4.基于多点式体重检测模块，对舱内乘客的重量进行建模，建立相应的重量权重值；
多点式重量检测模块1硬件结构如图5所示，多点式重量检测模块1中设有若干个电容式压力传感器，将电梯底平面分为若干个重量采集单元，每个采集单元有效长度为40mm，有效宽度为50mm，单元与单元之间采取5mm的物理间隔。对于应变片式的电容传感器，其压力与形变成近似正相关：
Figure BDA0002755295590000061
Figure BDA0002755295590000062
式中，Cout为压力对应的电容值，C0为应变片初始电容值，λ为系统压力系数。对于应变片初始电容值可用下述公式计算：
Figure BDA0002755295590000063
式中，k0为空气介电常数，d为应变片直径，h为应变片形变量。
步骤S5.基于负荷的预测值，通过电梯智能调度模块5和行星齿轮传动模块4的改变，控制曳引机9输出转矩。
在电梯智能调度模块5中对FP神经网络输出的舱外乘客重量预测值、分布式压力传感器模块输出的舱内乘客重量值，进行叠加，输出总体乘客重量值。
根据总体乘客重量值，电梯智能调度模块5将电梯分为3个运行状态：轻载、常规负荷、重载。根据运行状态对行星齿轮中相应的齿轮进行啮合处理。
图6-7为本发明中采用的行星齿轮传动模块4的结构图。针对重载情况：啮合齿轮CL141、啮合齿轮CX244实现对曳引机9输出转矩3.10倍频，此时电梯速度为曳引机9速度的1/3.10、啮合齿轮CL141、啮合齿轮CX143实现对曳引机9输出转矩1.84倍频，此时电梯速度为曳引机9速度的1/1.84；针对常规负荷的情况：啮合齿轮CL141、啮合齿轮CL242、CX143，不对曳引机9输出转矩进行修正，此时电梯速度和缆绳速度相同；针对轻载情况：啮合齿轮CL242、啮合齿轮CX143实现对曳引机9输出转矩0.81倍频，此时电梯速度为曳引机9速度的1/0.81。
以上描述了本发明的基本特征，对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。尽管已经描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下，对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (8)

1.一种基于行星齿轮传动模块的智能电梯调度控制方法，利用智能控制系统对其进行控制，其特征在于，所述智能控制系统包括：乘客请求模块、多点式重量检测模块、激光雷达模块、双目视觉模块、行星齿轮传动模块、电梯智能调度模块；所述具体的控制方法包括以下步骤：
S1.系统利用乘客请求模块识别乘客的请求，对乘客请求做出应答；
S2.系统利用激光雷达和双目视觉模块，对舱外乘客的重量进行建模，建立相应的重量权重值；
S3.基于FP神经网络模型，耦合模型数据，输出对电梯运行负荷的预测值；
S4.系统利用多点式重量检测模块，对舱内乘客的重量进行建模，建立相应的重量权重值；
S5.基于负荷的预测值，通过电梯智能调度模块和行星齿轮传动模块的改变，控制曳引机输出转矩。
2.根据权利要求1所述的一种基于行星齿轮传动模块的智能电梯调度控制方法，所述步骤S1中乘客的请求方式分为以下几种：乘客发出服务请求，有如下几种方式：
方式A、乘客通过手机APP，发出电梯预约请求；
方式B、乘客通过语音控制，发出电梯服务请求；
方式C、乘客通过视觉手势控制，发出电梯服务请求；
针对上述请求方式，做出如下说明：
对于方式A：系统通过检索服务器端数据，鉴别是否有乘客通过APP发出服务请求，控制电梯前往目标楼层；
对于方式B：系统基于LSTM神经网络模型，根据训练好的模型，对乘客的语音信号进行训练，输出相应预测值，控制电梯运动；
对于方式C：系统基于Openpose人体姿态检测模型，利用摄像头捕捉乘客的手部信息，进行姿势识别，输出相应的预测值，控制电梯运动。
3.根据权利要求1所述的一种基于行星齿轮传动模块的智能电梯调度控制方法，其特征在于，在步骤S2中，所述三维激光雷达、双目视觉模块安装在电梯舱门外。
4.根据权利要求3所述的一种基于行星齿轮传动模块的智能电梯调度控制方法，其特征在于，所述步骤S2具体如下：
系统驱动激光雷达进行三维扫描，得到舱外乘客人体轮廓，建立特征数据集；
系统驱动双目视觉模块，采集乘客视觉图像，对采集到的图像进行高斯滤波预处理，基于Openpose对滤波后的图像进行人体轮廓建模，根据建模输出，建立基于人体轮廓的特征数据集。
5.根据权利要求5所述的一种基于行星齿轮传动模块的智能电梯调度控制方法，其特征在于，对双目视觉模块采集乘客视觉图像中，考虑到纤维及棉质材质表面粗糙纹理，对光线造成无规律散射，产生阴影，严重干扰视觉系统对信息的采集，因此采用Wavectest条形大功率LED环形灯，进行多角度补光，提升双目视觉模块中的视觉系统图像的信噪比。
6.根据权利要求4所述的一种基于行星齿轮传动模块的智能电梯调度控制方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：
根据步骤2中的特征数据集，在FP神经网络中进行训练，输出基于三维激光雷达的重量预测值和损失值，得到乘客重量预测值；
根据步骤2中的人体轮廓的特征数据集，在FP神经网络中进行训练，输出基于双目视觉的体重预测值和损失值，得到乘客体重预测值；
在上述的基础上，系统再采用动态权重的方式，对得到的乘客重量预测值和乘客体重预测值进行耦合处理，输出舱外乘客的最终重量预测值。
7. 根据权利要求6所述的一种基于行星齿轮传动模块的智能电梯调度控制方法，其特征在于，所述步骤S4中系统利用多点式重量检测模块，得到舱内乘客重量值，所述多点式重量检测模块设有若干个电容式压力传感器，将电梯底平面分为若干个重量采集单元。
8.根据权利要求6所述的一种基于行星齿轮传动模块的智能电梯调度控制方法，其特征在于，所述步骤S5具体为：根据步骤3中舱外乘客重量预测值和步骤4中舱内乘客重量值，进行叠加，输出总体乘客重量值；系统根据总体乘客重量值
将电梯运行划分为以下状态：轻载、常规负载、重载；系统根据负载的性质，控制电梯智能调度模块和行星齿轮传动模块，进而啮合特定的齿轮以达到改变曳引机输出转矩的目的。
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