CN116142826A - 一种智能化装车站防撒煤检测装置和装车方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种智能化装车站防撒煤检测装置和装车方法，包括：安装在带有闸门的溜槽上的至少一块测量皮，所述的测量皮与溜槽铰链连接，所述铰链上设有角度传感器，所述的角度传感器与带有数据库和溜槽位置计算单元的溜槽控制器连接，所述的溜槽控制器与上位机和溜槽执行器连接。本发明设置了一个简单的摆动形测量皮，在装车过程中通过实时监测检测皮的摆动角度，以确定煤料流出溜槽过程中煤料的倾斜角度的变化状况，以此确定煤料堆是否超出车厢帮板或装车不足，避免出现装车过程撒煤也避免发生偏载的情况。本发明将复杂的煤料测量过程简化为测量皮的摆动角度，使用简单的角度传感器解决了复杂的煤料性能测量问题，实现了装车无人化。

Description

一种智能化装车站防撒煤检测装置和装车方法

技术领域

本发明涉及一种智能化装车站防撒煤检测装置和装车方法，是一种用于散装煤炭的自动化装载机械所使用的检测设施和使用这种检测设施的装车工艺方法。

背景技术

煤炭的智能化自动装车站在装车过程中，通过溜槽对车厢进行卸煤。而在智能化装车过程中，通过对已知车厢的车型可得到车厢固定高度，自动调整溜槽提升高度，进行自动化装车的过程。智能化装车流程：为防止煤流冲击力过大冲出车厢，溜槽先伸入车厢1米左右开始卸煤，随着车厢中煤料堆积的逐渐增高，溜槽逐渐自动升高，到煤料堆的高度接近车厢帮板的高度时（一般情况是低于车梆高度200毫米），溜槽不再提升，这时溜槽的唇部起到刮平煤堆顶部的平煤作用，使装在车厢中的煤料堆积形成最终的装煤形状效果。这时煤料堆在车厢中的理想截面形状大约为两侧倾斜，中间平直的梯形，梯形斜边的底部与车梆高度低于200毫米左右。在装车过程中，理论上溜槽提升的位置变化应当符合煤料堆积的倾斜角的要求，使煤料自然堆积的高度不会超出车梆的高度。由于不同煤料的黏度、密度以及煤料流出溜槽的距离等因素的影响，造成梯形斜面的倾斜角度并不符合理论上的倾斜角，因此如果按照理论的倾斜角装车，可以会出现车厢中的煤料堆积过高，溢出车厢梆板，造成撒煤现象。传统的由人工操作的装车站，溜槽的提升由操作工控制。操作工可以根据自己的经验，现场观察当前车速变化以及煤种（粘度，密度等）变化进行现场调整，避免出现撒煤现象，或者相反，装车不足，没有到达应有的堆积高度而产生偏载。

随着智能化无人装车的推广和应用，现有解决这一问题的方式是，利用专门的检测设备对当前装车的煤料进行取样测量，获得当前煤料的倾斜角，并根据测得倾斜角调整溜槽的位置参数，以防止撒煤或偏载。这一调控方式只是关注了倾斜角这一因素，而没有考虑其他因素的影响，由于装车过程中煤料与车厢帮板的相互作用，煤堆在帮板之间的堆积并不完全符合倾斜角的堆积规律。实践证明，煤流从溜槽出口流出到达帮板的距离越小，倾斜角度越小，因此，在线测量倾斜角的方式并不可靠，而且专用设备的成本较高。如何采用低成本的有效方式防止智能化装载过程中的撒煤和偏载现象，是一个需要解决的问题。

发明内容

为了克服现有技术的问题，本发明提出了一种智能化装车站防撒煤检测装置和装车方法。所述的装置采用一个十分简单却有效的测量皮角度测量装置，实时测量煤料从溜槽流出的倾斜角度，如果煤料的倾斜角度发生变化即对溜槽进行调整，使煤堆的梯形面低于车邦高度，以此能够有效的避免无人化装车中的撒煤和偏载现象。

本发明的目的是这样实现的：一种智能化装车站防撒煤检测装置，包括：安装在带有闸门的溜槽上的至少一块测量皮，所述的测量皮与溜槽铰链连接，所述铰链上设有角度传感器，所述的角度传感器与带有数据库和溜槽位置计算单元的溜槽控制器连接，所述的溜槽控制器与上位机和溜槽执行器连接；

所述的数据库存储以往装车的各项数据，包括：煤料湿度、粒径、理论流动性、环境温度、环境湿度；车厢帮板高度、车厢宽度、车速、车厢与溜槽的位置变化值；

所述的溜槽位置计算单元通过对以往数据的选择或训练取得当前装车的溜槽各项数据。

进一步的，所述的溜槽位置计算单元设有神经网络训练单元，所述的神经网络训练单元对使用以往的装车数据进行训练，并使用训练结果对装车过程进行调控。

一种使用上述装置的智能化装车站防撒煤装车方法，所述的方法的步骤如下：

步骤1，获取信息：从上位机中获取当前装车的煤料参数，包括：煤料的湿度、粒径、理论流动性，以及环境温度、环境湿度、车厢侧梆板高度H、车厢宽度、车速；

步骤2，计算溜槽动作参数：溜槽位置计算单元首先根据车速、溜槽流出煤流的流量，以及当前装车的煤料参数确定溜槽的提升速度；

步骤3，确定计算倾斜角；根据当前装车的煤料参数，通过选择法或训练法获得计算倾斜角；

步骤4，计算溜槽平稳卸煤的位置：根据车厢内的装煤高度，通过理论倾斜角计算出溜槽停止升高的高度；

步骤5，装车监测：根据当前计算出的溜槽升高速度和溜槽停止升高的高度进行装车作业，在装车作业过程中，使用测量皮对溜槽升高过程中和升至预定的溜槽停止升高的高度时的煤堆实际倾斜角度进行监控，出现如下两种情况则进行相应的调整：

1）在溜槽开始卸煤并升高时，车厢前端的煤堆增高过程中，如果煤堆的实测倾斜角大于计算角度时，会使煤堆达到预定高度时与煤堆侧边的高度h增加，煤料有可能溢出车厢梆板，这时加快溜槽的升起速度或调节闸门以改变流量，使实测倾斜角接近或等于计算倾斜角；如果煤堆的实测倾斜角小于计算角度时，会使煤堆达到预定高度时与煤堆侧边的高度h减小，煤料有可能装载不足，这时放慢溜槽的升起速度或调节闸门以改变流量，使实测倾斜角接近或等于计算倾斜角；

2）在溜槽达到平稳卸煤的高度进行平稳卸煤时，如果实测倾斜角突然变化则采取如此措施：

i.如果实测倾斜角突然增加，则会使煤堆侧边的高度h增加，煤料将会溢出车厢梆板，这时适当降下溜槽或调节闸门以改变流量，以防止煤料溢出车厢帮板；

ii.如果煤堆的实测倾斜角突然减小，则会使煤堆侧边的高度h减小，煤料将会装载不足，这时适当升起溜槽或调节闸门以改变流量，以防止煤料装载不足；

延续2）过程直至本节车厢装载完毕。

进一步的，所述的步骤3中的选择法是通过存储以往各次装车的数据，用当前装车的参数比对以往的装车参数，找出一组与当前装车参数误差最小的参数作为参考，选取计算倾斜角作为当前装车的计算倾斜角。

进一步的，所述的步骤3中的选择法是使用以往的装车参数通过神经网络进行训练，以获得计算倾斜角。

本发明的优点和有益效果是：本发明设置了一个简单的摆动形测量皮，在装车过程中通过实时监测检测皮的摆动角度，以确定煤料流出溜槽过程中煤料的倾斜角度的变化状况，以此确定煤料堆是否超出车厢帮板或装车不足，避免出现装车过程撒煤也避免发生偏载的情况。本发明将复杂的控制过程简化为测量皮的摆动角度变化引起溜槽的升降和闸门的调节，而测量皮则将复杂的煤料测量过程简化为测量皮的摆动角度，使用简单的角度传感器解决了复杂的煤料性能测量问题，用人工只能实代替了人工经验，实现了装车无人化。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

图1是本发明实施例一所述装置的结构示意图；

图2是本发明实施例一所述装置的结构示意图，是图1中A向视图；

图3是本发明实施例三所述方法的流程图。

具体实施方式

实施例一：

本实施例是一种智能化装车站防撒煤检测装置，如图1所示。本实施例包括：安装在带有闸门101的装车站溜槽1上的至少一块测量皮2，所述的测量皮与溜槽铰链连接，所述铰链上设有角度传感器3，所述的角度传感器与带有数据库401和溜槽位置计算单元402的溜槽控制器4连接，所述的溜槽控制器与上位机5和溜槽执行器6连接；

所述的数据库存储以往装车的各项数据，包括：煤料湿度、粒径、流动性、环境温度、环境湿度；车厢帮板高度、车厢宽度、车速、车厢与溜槽的位置变化值；

所述的溜槽位置计算单元通过对当前数据的计算和与以往数据的选择或训练取得当前装车的溜槽各项数据。

本实施例所针对的装车站是一种智能化的装车站，完全无需人员控制，使用人工智能完全装车的全过程，工作人员只是监测而无需任何人工干预。由于是无人干预的装车，需要将人工的经验转化为机械的自动化操作。本实施例中的关键是根据卸煤的状况如何自动控制溜槽的升降以及如何在煤料发生变化时调整溜槽的高度以及流量，避免装载溢出或装载不足而发生偏载。溜槽在装车过程中的位置及其调整本来由人工完全，操作工根据装车的状态确定溜槽的升降位置和控制流量。当完全由机器控制溜槽时，如何才能达到人工操作的效果，本实施例采取的方式是：通过测量煤料流出溜槽时的倾斜角，通过倾斜角的变化控制溜槽，以达到避免溢出或装载不足的问题。但由于倾斜角与溜槽的控制无法用数学模型精确的表达，本实施例采取了数据库比较的方式，将以往的装车过程中的主要参数记录下来，形成数据库，在当前的装车中使用当前数据与以往的数据进行比较，找到最接近的数据组，进行当前的控制。这相当于利用以往的经验进行控制。也可以使用数据库中的数据对神经网络模型进行训练，以实现快速选择和自适应装车条件变化。

本实施例所述的装车站结构是带有钢结构架、缓冲仓、定量仓、溜槽及其液压系统和控制系统的常规火车装车站。溜槽下方是火车车厢01，车厢中有堆积的煤料02，如图1、2所示，火车的行进方向如图1中箭头B所示。从纵向看，溜槽的中线与车厢中线重合，如图2所示。

溜槽左右两侧和前侧通常安装挡煤皮，在挡煤皮位置前端、后端或中间可以安装检测皮，检测皮通过铰链与溜槽连接，铰链上安装角度传感器，测量检测皮角度。由于煤料是散状颗粒固体，从溜槽流出后，按照固定角度下落并定型，挡煤皮在一定程度上能够起到改变散料形状的作用，使煤料固化定型为梯形面，但作用十分有限，煤料堆积的梯形形状主要还是依靠溜槽的升降控制以及闸门对流量的控制而形成的。

测量皮倾角即为煤面梯形的倾角，由此可计算出车厢内装载的煤与车厢侧邦交点高度h，和车厢高度H（按车型已知）的高度差小于阈值e（如图2所示），即确保h+e<H（即随时保障h比H低e，一般e设定为200毫米），即可确保不会撒煤，当提升溜槽时候出现h+e>H时，溜槽控制器阻止溜槽继续上升；同理，当煤质变化大，在溜槽没有提升动作的平稳卸煤时，突然出现煤料的倾斜角发生变化，出现h+e>H时，溜槽控制器自动控制溜槽下降到溜槽高度低于H，即可实现智能化装车过程对撒煤的避免。

在实时装车过程中，当动态检测到出现装煤过高时，且持续出现100毫秒，例如H-h<e，及侧邦落煤高度与侧邦最高高度相差小于e时：

1、此时如果溜槽在上升阶段，则终止溜槽继续提升；

2、此时如果溜槽在静止阶段（没有上升和下降的平稳装车动作，卸载过程中突然出现煤炭密度、粘度变化等情况，导致已装煤料的倾斜角发生改变），则控制溜槽下降100mm，防止煤流冲击力过大，溢满冲出车厢造成撒煤的情况。

当然，e优先设为200毫米，并非固定，可由各现场煤质，条件等因素在调试过程中自行调整。

同时，在溜槽控制器的控制程序中做选择，此保护干预功能可实现投用或者不投用，当出现角度传感器或者其他机械损坏等干扰正常装车作业的情况时，可停用该功能，不影响正常装车作业流程。

所述的溜槽控制器是具有存储和计算功能的电子装置，可以是单板机、PLC、嵌入式系统等。

所述的上位机可以是装车站的中心控制系统，与装车站的产品销售管理系统连接，溜槽控制器可以嵌入其中，进行统一的控制和调度。

实施例二：

本实施例是实施例一的改进，是实施例一关于溜槽位置计算单元的细化。本实施例所述的溜槽位置计算单元设有神经网络训练单元，所述的神经网络训练单元对使用以往的装车数据进行训练，并使用训练结果对装车过程进行调控。

通过数据库近似参数的比较和挑选是一种比较简单的方式，可以不进行训练而直接使用数据库中的数据，当数据量较大是需要较多的计算资源，因此采用神经网络模型训练的方式可以将大量的数据选取变得十分的简化，使整个系统能够产生较强的适应性，更加适应多变的应用需求。

实施例三：

本实施例是一种使用实施例所述装置的智能化装车站防撒煤装车方法，所述的方法的步骤如下，流程如图3所示：

步骤1，获取信息：从上位机中获取当前装车的煤料参数，包括：煤料的湿度、粒径、理论流动性，以及环境温度、环境湿度、车厢侧梆板高度H、车厢宽度W1、车速。

影响煤料流动性并进而影响煤料堆积倾斜角的煤料参数主要是煤料的粒径和煤料本身的湿度。所述的理论流动性是在一定调节下所测得的理论值或平均值，通常作为实际应用中的参考。环境的温度和湿度影响在一些情况下还是很大的，如在寒冷的季节，温度为零下时，由于煤料中水分冻结的影响，使煤料的流动性变差，因此，在一些情况下需要综合考虑环境温度和湿度的影响。车厢侧帮板的高度和车厢宽体通常根据车厢型号而定，在列车进站时应能够从上位机中得到，至于车速，一般自动化装车站均有专门测量车速和车厢位移的设备，可以直接从上位机中实时获取。

一般将卸煤过程分为三个阶段：

1）初始阶段，溜槽的闸门打开，同时溜槽进入车厢中，煤料在车厢前端堆积升高，随着煤料堆的升高溜槽也同步升高，直到煤堆的高度达到装车高度，即煤料堆在中间部分已经超过车厢帮板之上，煤料堆的顶部截面基本形成梯形，煤料堆的两侧和前部与车厢帮板的高度维持一个不会使煤料溢出帮板的距离e。

2）中间阶段：当前部煤料堆的高度达到装车高度后，溜槽停止升高，溜槽的唇部作为平车板将煤料堆顶部刮平，同时随着车厢的行进，煤料充满车厢。

3）收尾阶段：溜槽的闸门关闭，溜槽回到原始状态。

上述三个过程中只有第1）、2）两个过程与倾斜角相关，即利用倾斜角计算高度差e，最后阶段则与高度差关系不大。因为在整个装车过程中煤料的装载过程上位机已经全盘考虑，因此，在对倾斜角的计算中只需考虑高度差e即可。

步骤2，计算溜槽动作参数：溜槽位置计算单元首先根据车速、溜槽流出煤流的流量，以及当前装车的煤料参数确定溜槽的提升速度。

为减少煤料从较高位置下落是所产生的粉尘，以及对车厢的冲击，通常情况下在装车开始时溜槽要进入到车厢中，并在卸煤时逐渐升高以适应煤堆的升高，即前述的初始阶段，在这一阶段中，溜槽的升起速度十分关键，既不能太快也不能太慢，要控制流量，流量要符合装车的整体均匀的要求，又要防止装车过满发生溢出，又要防止装车过少，对后面的装车造成前少后多的压力，破坏装车的均衡。

流出溜槽的煤流的流量是根据上位机对当前装车的车厢所承载的煤料量计算得到。在无人化自动装车中通常需要先计算出整列车的装车量，在根据整列车的装车量计算出各个车厢的装车量，再根据各个车厢的装车量计算出装车时的流量，以保证各个车厢的均衡装车。

步骤3，确定计算倾斜角α：根据当前装车的煤料参数，通过选择法或训练法获得计算倾斜角。

所谓计算倾斜角是指通过以往的人工操作过程中，或以往无人化操作过程中选择的一些参数所对应的倾斜角，即所述的选择法，或利用以往的数据对神经网络模型进行训练，在实际装车过程中，利用训练好的神经网络模型选择倾斜角，即所述的训练法，以最大限度的符合当前装车的需要。

步骤4，计算溜槽平稳卸煤的位置：根据车厢内的装煤高度，通过理论倾斜角计算出溜槽平稳卸煤的高度。

i.根据理论倾斜角α计算煤堆顶部梯形的高N：

其中：W1为车厢宽度；W2为溜槽宽度，这时溜槽和车厢的横截面对称中心轴线重合，如图2所示。

ii. 根据车厢高度H和高度差e（高度差e是指煤料堆与车厢侧邦交点到车梆顶端的高度差，见图2）计算煤料堆与车厢侧邦交点高度h：

h=H-e

iii.根据车厢侧邦交点高度h和煤堆顶部梯形的高N计算溜槽平稳卸煤时溜槽底部到车厢底板的高度D：

D=N+h

由于车厢底板是一个确定的高度（由当前装车的车厢型号确定），通过D可以根据需要计算出多个高度数值，如车厢侧帮顶端到溜槽底部的距离等，以方便进行装车过程中溜槽的高度计算。

步骤5，装车监测：装车作业主要是根据煤堆的倾斜角判断出车厢中煤堆的高度，避免煤堆的高度超过车帮而产生散落，或者装车不足造成偏载。

判断主要在两种情况下出现，一种是装车初始时，溜槽逐渐升起的阶段，一种是溜槽不动的平稳卸车阶段。不论是溜槽逐渐上升阶段还是平稳卸车阶段都会出现倾斜角突然变化的情况，产生这些情况都要采取相应的措施，即调整溜槽的流量或高度，具体过程是：

根据当前计算出的溜槽升高速度和溜槽停止升高的高度进行装车作业，在装车作业过程中，使用测量皮对溜槽升高过程中和升至预定的溜槽停止升高的高度时的煤堆实际倾斜角度进行监控，出现如下两种情况则进行相应的调整：

1）在溜槽开始卸煤并升高时，车厢前端的煤堆增高过程中，如果煤堆的实测倾斜角大于计算角度时，会使煤堆达到预定高度时与煤堆侧边的高度h增加，煤料有可能溢出车厢梆板，这时加快溜槽的升起速度或调节闸门以改变流量，使实测倾斜角接近或等于计算倾斜角；如果煤堆的实测倾斜角小于计算角度时，会使煤堆达到预定高度时与煤堆侧边的高度h减小，煤料有可能装载不足，这时放慢溜槽的升起速度或调节闸门以改变流量，使实测倾斜角接近或等于计算倾斜角。

2）在溜槽达到平稳卸煤的高度进行平稳卸煤时，如果实测倾斜角突然变化则采取如此措施：

i.如果实测倾斜角突然增加，则会使煤堆侧边的高度h增加，煤料将会溢出车厢梆板，这时适当降下溜槽同时或调节闸门以改变流量，以防止煤料溢出车厢帮板。

ii.如果煤堆的实测倾斜角突然减小，则会使煤堆侧边的高度h减小，煤料将会装载不足，这时适当升起溜槽同时或调节闸门以改变流量，以防止煤料装载不足。

延续2）过程直至本节车厢装载完毕。

实施例四：

本实施例是实施例三的改进，是实施例三关于步骤3中的选择法的细化。本实施例所述的步骤3中的选择法是通过存储以往各次装车的数据，用当前装车的参数比对以往的装车参数，找出一组与当前装车参数误差最小的参数作为参考，选取计算倾斜角作为当前装车的计算倾斜角。

所谓选择法就是将以往的装车数据作为参考，找到与当前装车相近的装车参数数据组，这这个数据组为参考，确定计算倾斜角。

实施例五：

本实施例是实施例三的改进，是实施例三关于步骤3中的选择法的细化。本实施例所述的步骤3中的选择法是使用以往的装车参数通过神经网络进行训练，以获得计算倾斜角。

本实施例确定计算倾斜角的方式是：在申请网络模型的输入端输入以往装车的参数数据组，通过输入一定数量的数据组，对神经网络模型进行训练，以多种变化的情况确定计算倾斜角。实际装车时，使用经训练的神经网络模型实时确定倾斜角。这种方式虽然系统略显复杂，但所确定的计算倾斜角更加接近实测倾斜角，使装车整体更加安全可靠。

最后应说明的是，以上仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳布置方案对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案（比如装车站的形式、各种公式的运用、步骤的先后顺序等）进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (5)

1.一种智能化装车站防撒煤检测装置，其特征在于,包括：安装在带有闸门的溜槽上的至少一块测量皮，所述的测量皮与溜槽铰链连接，所述铰链上设有角度传感器，所述的角度传感器与带有数据库和溜槽位置计算单元的溜槽控制器连接，所述的溜槽控制器与上位机和溜槽执行器连接；

所述的数据库存储以往装车的各项数据，包括：煤料湿度、粒径、理论流动性、环境温度、环境湿度；车厢帮板高度、车厢宽度、车速、车厢与溜槽的位置变化值；

所述的溜槽位置计算单元通过对以往数据的选择或训练取得当前装车的溜槽各项数据。

2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述的溜槽位置计算单元设有神经网络训练单元，所述的神经网络训练单元对使用以往的装车数据进行训练，并使用训练结果对装车过程进行调控。

3.一种使用权利要求1所述装置的智能化装车站防撒煤装车方法，其特征在于，所述的方法的步骤如下：

步骤1，获取信息：从上位机中获取当前装车的煤料参数，包括：煤料的湿度、粒径、理论流动性，以及环境温度、环境湿度、车厢侧梆板高度H、车厢宽度、车速；

步骤2，计算溜槽动作参数：溜槽位置计算单元首先根据车速、溜槽流出煤流的流量，以及当前装车的煤料参数确定溜槽的提升速度；

步骤3，确定计算倾斜角；根据当前装车的煤料参数，通过选择法或训练法获得计算倾斜角；

步骤4，计算溜槽平稳卸煤的位置：根据车厢内的装煤高度，通过理论倾斜角计算出溜槽停止升高的高度；

步骤5，装车监测：根据当前计算出的溜槽升高速度和溜槽停止升高的高度进行装车作业，在装车作业过程中，使用测量皮对溜槽升高过程中和升至预定的溜槽停止升高的高度时的煤堆实际倾斜角度进行监控，出现如下两种情况则进行相应的调整：

1）在溜槽开始卸煤并升高时，车厢前端的煤堆增高过程中，如果煤堆的实测倾斜角大于计算角度时，会使煤堆达到预定高度时与煤堆侧边的高度h增加，煤料有可能溢出车厢梆板，这时加快溜槽的升起速度或调节闸门以改变流量，使实测倾斜角接近或等于计算倾斜角；如果煤堆的实测倾斜角小于计算角度时，会使煤堆达到预定高度时与煤堆侧边的高度h减小，煤料有可能装载不足，这时放慢溜槽的升起速度或调节闸门以改变流量，使实测倾斜角接近或等于计算倾斜角；

2）在溜槽达到平稳卸煤的高度进行平稳卸煤时，如果实测倾斜角突然变化则采取如此措施：

i.如果实测倾斜角突然增加，则会使煤堆侧边的高度h增加，煤料将会溢出车厢梆板，这时适当降下溜槽或调节闸门以改变流量，以防止煤料溢出车厢帮板；

ii.如果煤堆的实测倾斜角突然减小，则会使煤堆侧边的高度h减小，煤料将会装载不足，这时适当升起溜槽或调节闸门以改变流量，以防止煤料装载不足；

延续2）过程直至本节车厢装载完毕。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的步骤3中的选择法是通过存储以往各次装车的数据，用当前装车的参数比对以往的装车参数，找出一组与当前装车参数误差最小的参数作为参考，选取计算倾斜角作为当前装车的计算倾斜角。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的步骤3中的选择法是使用以往的装车参数通过神经网络进行训练，以获得计算倾斜角。

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