CN114290866A - 一种油气悬挂式自卸车超载监测与偏载调节系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种油气悬挂式自卸车超载监测与偏载调节系统及方法，通过压力传感器采集油气悬架对悬上部分的支撑力，通过垂直加速度传感器采集车架振动状态下的垂直加速度，通过水平倾角传感器采集车架的倾斜角度；通过三种传感器采集的数据计算车辆是否超载及是否偏载；若车辆处于超载状态，则车辆自身搭载的控制器向监控中心报警；若车辆处于偏载状态，则由控制器调节悬挂油缸的伸长和回缩一定长度。本发明采用上述超载监测与偏载调节系统及方法，实现了车辆载重的实时监测以及偏载调节，对车辆超载的源头治理有着深远的意义。
Description
技术领域
本发明涉及运输技术领域，尤其是涉及一种油气悬挂式自卸车超载监测与偏载调节系统及方法。
背景技术
随着我国路网建设的逐渐成型，运输行业得到蓬勃发展。目前由于运输车辆无法实时监管，导致车辆超载现象十分显著。车辆超载不仅对路基结构造成破坏，还会使车辆重心巨变，从而使汽车行驶极其不稳定。为解决超载问题，路网上长安装静态称重和低速称重设备，但由于称重设备与车辆分离，仍不能有效监控车辆载货情况。因此，只有将称重设备直接安装在车辆上，才有从源头上直接遏制超载问题。
发明内容
本发明的目的是提供了一种车载式超载监测与偏载调节系统及方法，用以解决油气悬挂式自卸车超载不能实时监测的问题。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：
一种油气悬挂式自卸车超载监测与偏载调节系统，包括传感器组、控制阀组和控制器，控制器与监控中心远程数据交互；传感器组包括压力传感器、垂直加速度传感器和水平倾角传感器，压力传感器安装于油气悬架上，垂直加速度传感器和水平倾角传感器安装于车架上；控制阀组安装于油气悬架上，用于控制悬挂油缸的伸长或回缩；控制器包括运算单元、偏载调平单元和通信单元，运算单元依据传感器组信号计算车辆是否超载以及是否偏载，偏载调平单元依据运算单元的计算结果发送信号至控制阀组，通信单元将车辆载重发送至监控中心。
优选的，所述控制阀组包括切换控制阀块和开关阀块，切换控制阀块用于实现悬挂油缸的有杆腔与车桥压力油路、车桥回油路的切换连接，开关阀块用于实现悬挂油缸的无杆腔与有杆腔的连通/关断。
优选的，所述压力传感器选用陶瓷压力传感器，所述垂直加速度传感器选用压电式加速度传感器，所述水平倾角传感器选用数字型传感器。
相应的，对照上述系统本发明还提出了一种油气悬挂式自卸车超载监测与偏载调节方法，通过压力传感器采集油气悬架对悬上部分的支撑力，通过垂直加速度传感器采集车架振动状态下的垂直加速度，通过水平倾角传感器采集车架的倾斜角度；压力传感器安装于油气悬架上，垂直加速度传感器和水平倾角传感器安装于车架上；通过三种传感器采集的数据计算车辆是否超载及是否偏载；若车辆处于超载状态，则车辆自身搭载的控制器向监控中心报警；若车辆处于偏载状态，则由控制器调节悬挂油缸的伸长和回缩一定长度。优选的，所述控制器内存储有压力传感器、垂直加速度传感器、水平倾角传感器感知数据与载重量之间的映射关系，映射关系由BP神经网络模拟生成。
本发明采用上述油气悬挂式自卸车超载监测与偏载调节系统及方法，根据油气悬架内的压力来度量汽车载荷的，不仅可以实现称重，还能通过对悬挂油缸伸缩量的控制来调节车辆的偏载，对汽车的行驶安全有着多方面监测和保护的作用。此外，车载数据可以传输到云端，结合定位系统，可以实现对车辆的装载质量和行驶状态的实时监控，这对车辆超载的源头治理有着深远的意义。
附图说明
图1为小松830E车身的第一分析图；
图2为小松830E车身的第二分析图；
图3为小松830E的油气悬架安装图；
图4为油气悬架对车架的作用力图；
图5为前油气悬架(左)和后油气悬架(右)的结构简图；
图6为BP神经网络结构图；
图7为小松830E的空间直角坐标系简图；
图8为油气悬架控制子系统的控制原理图；
图9为超载监控与偏载调节的场景应用图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步说明。
一种油气悬挂式自卸车超载监测与偏载调节系统，包括传感器组、控制阀组和控制器。
传感器组包括压力传感器、垂直加速度传感器和水平倾角传感器，压力传感器安装于油气悬架上，垂直加速度传感器和水平倾角传感器安装于车架上。传感器是整个车载称重系统精度的根基，因此要保证传感器有足够的精度，并且能够快速、可靠的将模拟信号传输到控制器中。本实施例中，压力传感器选用陶瓷压力传感器，垂直加速度传感器选用压电式加速度传感器，水平倾角传感器选用数字型传感器。
控制阀组安装于油气悬架上，用于控制悬挂油缸的伸长或回缩。控制阀组包括切换控制阀块和开关阀块，切换控制阀块用于实现悬挂油缸的有杆腔与车桥压力油路、车桥回油路的切换连接，开关阀块用于实现悬挂油缸的无杆腔与有杆腔的连通/关断。通过对切换控制阀块和开关阀块进行控制不仅能够实现单个悬挂油缸的伸长和缩回控制，且能够实现两两悬挂油缸同步伸长和缩回控制以及所有悬挂油缸同步伸长与缩回控制。
控制器包括运算单元、偏载调平单元和通信单元，运算单元依据传感器组信号计算车辆是否超载以及是否偏载，偏载调平单元依据运算单元的计算结果发送信号至控制阀组，通信单元将车辆载重发送至监控中心。控制器内存储有压力传感器、垂直加速度传感器、水平倾角传感器感知数据与载重量之间的映射关系，映射关系由BP神经网络模拟生成。
相应的，对照上述系统本发明还提出了一种油气悬挂式自卸车超载监测与偏载调节方法，通过压力传感器采集油气悬架对悬上部分的支撑力，通过垂直加速度传感器采集车架振动状态下的垂直加速度，通过水平倾角传感器采集车架的倾斜角度。压力传感器安装于油气悬架上，垂直加速度传感器和水平倾角传感器安装于车架上。通过三种传感器采集的数据计算车辆是否超载及是否偏载；若车辆处于超载状态，则车辆自身搭载的控制器向监控中心报警；若车辆处于偏载状态，则由控制器调节悬挂油缸的伸长和回缩一定长度。
以经典的大型非公路矿用自卸车小松830E为参考车辆，其车身结构分析如图1-2所示。小松830E的主要参数如下表所示。
表1小松830E主要参数
如图3所示，小松830E的车架通过四个油气悬架与车桥连接。油气悬架是以氮气为弹性介质，用液压油作为传力介质所构成的油气弹簧。大型矿用自卸车运行路况比较复杂，安装油气悬架可以缓和冲击减少颠簸，这大大提高了驾驶员的乘坐舒适性，其承载能力强，还具有自由调节车身高度的功能，对工程效率有实质帮助。如图4所示，车箱、装载矿物及车架的重量传递给四个悬架，由油气悬架上压力传感器测得压力，从而可得各个油气悬架对悬上部分(车架、车厢和矿物等)的支撑力，通过已知的车架和车厢等悬上装置的质量，可以得出装载量及其各油气悬架的承载情况。
一、超载分析
在复杂行驶路况条件下，车身垂直振动和坡道行驶会对动态称重过程中的载荷测量精度有显著影响。因此，在影响动态称重的因素中，重点考虑这两类运动情况，通过传感器测量车身垂直振动的加速度和矿车与水平路面的倾角。
小松830E前后油气悬架简图如图5所示。
油气悬架输出力为：
F＝Fk+Fe＝P无A无-P有A有 (1)
式中，Fk为油气悬架弹性力，Fe为油气悬架阻尼力，P有为有杆腔压力，P无为无杆腔压力，A有为有杆腔活塞有效作用面积，A无为无杆腔活塞有效作用面积。
无杆腔与有杆腔压力均由压力传感器测得，氮气室压力与无杆腔压力相等，即P氮＝P无，进一步可得：
FA＝PA无AA无-PA有AA有
FB＝PB无AB无-PB有AB有
FC＝PC无AC无-PC有AC有
FD＝PD无AD无-PD有AD有
1、当矿车静止在水平路面情况
(1)空载时：
式中，m为悬上装置总质量；g为重力加速度。
(2)装载时：
式中，△m为装载质量。
2、车身垂直振动情况
(1)空载时：
式中，m动为动态悬上装置总质量；a为车身垂直振动时的加速度。
(2)装载时：
3、倾斜坡道行驶情况
(1)空载时：
式中，m坡为坡道上悬上质量，θ为坡道角度。
(2)装载时：
结合车身振动和坡道行驶这两种情况可得矿车在行驶过程中的称重计算方法如下：
根据式(4)和(6)可得空载时悬上装置总质量为：
根据式(5)和(7)可得装载时装载质量为：
考虑到实际情况下，还有许多外在的影响因素，我们无法建立出车辆载荷与油气悬架内压力的准确关系式，所以这个情况下就得用BP神经网络模拟建立四个油气悬架内压力、矿车相对于水平路面的倾角和车身垂直加速度这六个变量与载重量的映射关系，神经网络结构如图6所示。
将相同质量的货物装载在车厢的不同位置，其中压力传感器A、B、C、D和垂直加速度传感器及倾角传感器的输出值作为神经网络的输入值，将装载货物的实际质量作为神经网络的期望输出值，通过对期望输出值和实际输出之间的误差平方进行权阵学习和训练，即利用实际输出与期望输出误差的反向传播，从输出层到隐含层，再到输入层，分别对各神经元进行调整，直到达到期望目标。然后不断改变装载货物的质量，按照上述方法进行校正，这样从空载状态到满载状态对神经网络进行训练与验证后，即可用于预测计算。
二、偏载分析
实际转载的矿物，由于体积、密度和位置等的不同，导致车辆的质心偏移，这就是偏载情况，这会使车辆行驶稳定性受到影响。本申请中，通过调节各个油气悬架高度，使分配到各车轮上的载荷相等，从而来解决汽车的偏载情况。
实际设计时，首先选取质点并计算坐标，然后再去计算各个油气悬架坐标，最后依据坐标计算各油气悬架所需伸缩长度。
1、质心坐标计算
(1)质心到前左轮中心线的水平距离：
式中，gi为各总成载荷，xi为各总成载荷到前左轮中心线的水平距离。
装载矿物△m后矿车质心到左前轮中心线的水平距离为：
式中，x△m为装载矿物载荷到左前轮中心线的水平距离。
(2)质心到前轴的水平距离：
式中，yi为各总成载荷到前轴的水平距离。
装载矿物△m后矿车质心到前轴的水平距离为：
式中，y△m为装载矿物载荷到前轴的水平距离。
(3)质心离地高度：
式中，hi为各总成离地高度。
装载矿物△m后矿车质心到前轴的水平距离为：
式中，h△m为装载矿物载荷离地高度。
所以该矿用自卸车质心可以表示为：
2、各油气悬架的坐标计算
以小松830E的质心为原点，以矿车横向方向为X轴，行驶方向为Y轴，质心垂直向上为Z轴，建立空间直角坐标系，如图7所示。
设油气悬架A点距前左轮中心线水平距离为xA，离地高度为hA，油气悬架B点距左前轮中心线水平距离为xB，离地高度为hB，油气悬架C点距前左轮中心线水平距离为xC，离地高度为hC，油气悬架D点距前左轮中心线水平距离为xD，离地高度为hD，矿车轴距为L，在根据质点位置得出A、B、C和D点的位置坐标为:
A[(x-xA),(-y),(h-hA)]，
B[(x-xB),(-y),(h-hB)]，
C[(x-xC),(L-y),(h-hC)]，
D[(x-xD),(L-y),(h-hD)]。
3、偏载调平计算
矿车装载矿物△m后，理想状态(无偏载)下：
对A点取距得：
G·(x-xA)＝FB'·(xB-xA)+FC'·(xC-xA)+FD'·(xD-xA) (16)
对B点取距得：
G·(xB-x)＝FA'·(xB-xA)+FC'·(xB-xC)+FD'·(xD-xB) (17)
对C点取距得：
G·(x-xC)＝FA'·(xC-xA)+FB'·(xB-xC)+FD'·(xD-xC) (18)
对D点取距得：
G·(xD-x)＝FA'·(xD-xA)+FB'·(xB-xD)+FC'·(xD-xC) (19)
式中，G为装在矿物后车厢所受重力。
由式(16)、(17)、(18)和(19)可得出理想状态下各个油气悬架的支撑力为：FA'，FB'，FC'，FD'。
无偏载状态下，各个油气悬架压力用公式P＝F/A算得：
PA无'，PB无'，PC无'，PD无'。
此外，还可以根据小松830E装载的轴荷分配来确定无偏载状态下各个油气悬架对悬上部分的支撑力。
经查阅资料得当其空载时：前桥承载80.943t，后桥承载82.053t；当其满载时：前桥承载129.756t，后桥承载255.802t。
所以可以得出小松830E的轴荷分配为：
因为无偏载，所以理想状态下FA'＝FB'，FC'＝FD'。
理想状态下各个油气悬架压力用公式P＝F/A算得：
PA无'，PB无'，PC无'，PD无'。
实际压力传感器测得的无杆腔压力为：
PA无测，PB无测，PC无测，PD无测。
悬挂油缸的位移与氮气室压力有如下关系：
式中，P0为氮气室初始充气压力，V0为氮气室初始充气体积，s为悬挂油缸位移，r为气体多变指数。
忽略气体多变指数，则悬挂油缸内位移与无杆腔的压力关系表达式为：
则四个油气悬架的伸缩量为：
sA'＝f(PA无')，sB'＝f(PB无')，sC'＝f(PC无')，sD'＝f(PD无')；
sA测＝f(PA无测)，sB测＝f(PB无测)，sC测＝f(PC无测)，sD测＝f(PD无测)。
则实际状态较理想状态四个悬架的伸缩变化量为：
△sA＝f(PA无')-f(PA无测),若△sA＞0,则油气悬架A压缩了△sA；△sA＜0，则油气悬架A伸长了|△sA|。
△sB＝f(PB无')-f(PB无测),若△sB＞0,则油气悬架B压缩了△sB；△sB＜0，则油气悬架B伸长了|△sB|。
△sC＝f(PC无')-f(PC无测),若△sC＞0,则油气悬架C压缩了△sC；△sC＜0，则油气悬架C伸长了|△sC|。
△sD＝f(PD无')-f(PD无测),若△sD＞0,则油气悬架D压缩了△sD；△sD＜0，则油气悬架D伸长了|△sD|。
根据上面的计算可以得出在加载相同质量的矿物后实际情况下油气悬架的伸缩量与无偏载时油气悬架的伸缩量的差值。若实际情况下装载矿物后发生了偏载情况，可以通过调节油气悬架的伸缩长度，将实际状态调成理想状态，从而解决矿车的偏载情况，进一步缓减车辆运载工况。
当矿车在坡度大、路面差且涉水的工况下行驶时，伸长液压缸调节车身高度，可以增大离去角和接近角；在平坦且质量高的路面上行驶时，调低车身高度以降低整车重心，利于高速行驶，当矿用自卸车发生偏载时，调节各个油气悬架的高度，使分配到各车轮上的载荷相等，从而解决偏载问题。
如图8所示，该油气悬架控制系统不仅能够实现单悬挂油缸升降，且能够实现多悬挂油缸同步姿态调整。通过对目标悬挂油缸的悬挂控制阀进行独立控制，以使目标悬挂油缸实现独立伸长和独立回缩；通过对同一车桥的两悬挂控制阀组进行同步控制，以使油气悬挂系统进入同轴调节状态；通过对车桥同一侧的悬挂控制阀组进行同步控制以使油气悬架进入同侧调节状态；通过对所有悬挂控制阀组进行同步控制意识油气悬架系统进入整车升降调节状态。
4、验证偏调
前油气悬架A和B一样，缸筒内径为DA＝DB＝432mm，活塞杆的外经为dA＝dB＝265mm。
无杆腔活塞有效作用面积为：
有杆腔活塞有效作用面积为：
前油气悬架A和B氮气室初始充气压力为PA0＝PB0＝2.93MPa，初始充气体积为VA0＝VB0＝6.4L。
后油气悬架C和D一样，缸筒内径为DC＝DD＝394mm，活塞杆的外径为dc＝dd＝282mm。
无杆腔活塞有效作用面积为：
有杆腔活塞有效作用面积为：
前油气悬架C和D氮气室初始充气压力为PC0＝PD0＝1.296MPa，初始充气体积为VC0＝VD0＝3.8L。
当其悬上质量为200t时，则理想状态下各个油气悬架的载荷为：
设此时测得的有杆腔压力与无杆腔压力用公式P＝F/A算得：
则理想状态下油气悬架位移量为：
假设该车辆发生侧倾偏载情况，则设：
FA侧＝150000N，FB侧＝279240N，FC侧＝528641N，FD侧＝984119N。
此时测得的有杆腔压力与无杆腔压力用公式P＝F/A算得：
则侧倾状态下油气悬架位移量为：
则理想状态下与侧倾偏载状态下油气悬架的位移量的差值为：
△sA＝sA'-sA侧＝-0.055-(-0.101)＝0.046m；
△sB＝sB'-sB侧＝-0.055-(-0.0293)＝-0.0257m；
△sC＝sC'-sC侧＝0.048-0.043＝0.005m；
△sD＝sD'-sD侧＝0.048-0.051＝-0.003m。
由上验证计算可知，在悬上加载250t时，若发生侧倾偏载后，A油气悬架要伸长0.046m，B油气悬架要缩回0.0257m，C油气悬架要伸长0.005m，D油气悬架要缩回0.003m，将会满足偏载调平。
5、智能称重调偏流程
如图9所示，压力传感器A、B、C、D负责接收各自油气悬架的压力信号，垂直加速度传感器与水平倾角传感器则分别接收车身垂直加速度信号和车辆倾角信号。传感器接收到车辆的物理信号后将其转化为相应的电信号，再经过A/D转换后电信号转换成相应的数字信号。由CPU接收油气悬架内压力PA、PB、PC、PD、车身垂直加速度a和倾角θ这些数字信号，经过数据处理后，根据公式进行称重载荷和偏载计算。将计算出来的各个油气悬架较车辆理想状态下的位移差值ΔSA、ΔSB、ΔSC、ΔSD和装载质量Δm输入偏载判断模块，经判断后若不满足偏载情况则向显示器输出装载载荷和无偏载信号；若满足偏载条件有两个指令：一是向油气悬架控制阀组发出ΔS数字信号，经过D/A转换后，控制阀组接收到油气悬架所需要调节伸缩量的电信号，控制阀内的执行原件执行命令调平油气悬架，进而解决偏载问题；二是将偏载情况发给显示屏输出显示。车载显示数据实时上传云端，实现对车辆荷载的实时监测，同时与线上专家系统进行数据交流，进一步验证决策命令。
以上是本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围不应局限于此。任何熟悉本领域的技术人员在本发明所揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内，因此本发明的保护范围应以权利要求书所限定的保护范围为准。
Claims (5)
1.一种油气悬挂式自卸车超载监测与偏载调节系统，其特征在于：包括传感器组、控制阀组和控制器，控制器与监控中心远程数据交互；
传感器组包括压力传感器、垂直加速度传感器和水平倾角传感器，压力传感器安装于油气悬架上，垂直加速度传感器和水平倾角传感器安装于车架上；控制阀组安装于油气悬架上，用于控制悬挂油缸的伸长或回缩；控制器包括运算单元、偏载调平单元和通信单元，运算单元依据传感器组信号计算车辆是否超载以及是否偏载，偏载调平单元依据运算单元的计算结果发送信号至控制阀组，通信单元将车辆载重发送至监控中心。
2.根据权利要求1所述的超载监测与偏载调节系统，其特征在于：所述控制阀组包括切换控制阀块和开关阀块，切换控制阀块用于实现悬挂油缸的有杆腔与车桥压力油路、车桥回油路的切换连接，开关阀块用于实现悬挂油缸的无杆腔与有杆腔的连通/关断。
3.根据权利要求1所述的超载监测与偏载调节系统，其特征在于：所述压力传感器选用陶瓷压力传感器，所述垂直加速度传感器选用压电式加速度传感器，所述水平倾角传感器选用数字型传感器。
4.根据权利要求1所述的超载监测与偏载调节方法，其特征在于：通过压力传感器采集油气悬架对悬上部分的支撑力，通过垂直加速度传感器采集车架振动状态下的垂直加速度，通过水平倾角传感器采集车架的倾斜角度；压力传感器安装于油气悬架上，垂直加速度传感器和水平倾角传感器安装于车架上；通过三种传感器采集的数据计算车辆是否超载及是否偏载；若车辆处于超载状态，则车辆自身搭载的控制器向监控中心报警；若车辆处于偏载状态，则由控制器调节悬挂油缸的伸长和回缩一定长度。
5.一种油气悬挂式自卸车超载监测与偏载调节方法，其特征在于：所述控制器内存储有压力传感器、垂直加速度传感器、水平倾角传感器感知数据与载重量之间的映射关系，映射关系由BP神经网络模拟生成。
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