陳 斌，金 堃，李 宏

(寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，浙江寧波315000)

0 引言

隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，高層建筑越來越多。在高層建筑施工過程中，爬架起著越來越重要的作用［1，2］。爬架的控制系統(tǒng)不僅用于控制爬架運(yùn)行狀態(tài)(如啟動(dòng)、停止)和監(jiān)測爬架載荷，更需要對(duì)爬架可能出現(xiàn)的危險(xiǎn)狀況(如超載、失載等)進(jìn)行報(bào)警，從而防止險(xiǎn)情的發(fā)生。

傳統(tǒng)爬架控制系統(tǒng)一般使用重力傳感器來檢測爬架系統(tǒng)的載荷，當(dāng)爬架超載或失載時(shí)，系統(tǒng)進(jìn)行警報(bào)。但是，爬架運(yùn)行時(shí)，實(shí)際情況十分復(fù)雜，爬架主體的傾斜或者爬升速度異常都可能出現(xiàn)險(xiǎn)情，而傳統(tǒng)爬架控制系統(tǒng)并不能對(duì)這些情況進(jìn)行有效的檢測。通過在系統(tǒng)中增加傾角傳感器和位置傳感器，在測量載荷的同時(shí)，也對(duì)傾斜角度和爬升速度進(jìn)行測量，以便從不同的角度對(duì)危險(xiǎn)情況作出評(píng)估。在獲得多傳感器數(shù)據(jù)的情況下，使用怎樣的預(yù)警策略對(duì)預(yù)警的準(zhǔn)確性和爬架系統(tǒng)的可靠性都有著重要的影響。一般的方案是當(dāng)某一參數(shù)超過預(yù)警值時(shí)，系統(tǒng)發(fā)出報(bào)警信號(hào)，但這種報(bào)警策略只反映了爬架的局部特性，并不能準(zhǔn)確地反映整個(gè)爬架的安全狀態(tài)，不能起到很好的預(yù)測效果。

針對(duì)上述情況，本文提出了一種通過多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)提高爬架控制系統(tǒng)安全預(yù)警性能的方法，該方法基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合［3～6］。它通過將載荷、傾角和速度進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，使得傳感器之間的信息得以互補(bǔ)，較好地反映爬架的實(shí)際運(yùn)行狀況。通過驗(yàn)證，該方案明顯提高了預(yù)警的準(zhǔn)確性，從而提高了系統(tǒng)的可靠性。

1 爬架控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

爬架控制系統(tǒng)主要由一個(gè)主控器和多個(gè)分控器組成。分控器作為融合算法的硬件載體，它外接3只傳感器:傾角傳感器、重力傳感器以及位置傳感器，分別測量爬架的傾斜角度、拉力以及高度，其中，高度的變化率即為爬架速度。融合算法的軟件實(shí)現(xiàn)是將3只傳感器的數(shù)據(jù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合、判斷，從而對(duì)險(xiǎn)情做出報(bào)警。主控器通過CAN總線與多個(gè)分控器相連，分控器將融合結(jié)果和各傳感器數(shù)據(jù)通過CAN總線上傳到主控器，主控器將啟動(dòng)、停止等指令下發(fā)給分控器。爬架控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

圖1 爬架控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig 1 Structure diagram of climbing scaffold control system

2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合算法

2.1 數(shù)據(jù)的融合技術(shù)

數(shù)據(jù)融合是一個(gè)多級(jí)、多層面的數(shù)據(jù)處理過程，主要完成對(duì)來自多個(gè)信息源的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)檢測、關(guān)聯(lián)、估計(jì)及組合等的處理［7，8］。根據(jù)數(shù)據(jù)處理的分辨率可以將數(shù)據(jù)融合的結(jié)構(gòu)分為像素級(jí)融合、特征級(jí)融合、決策級(jí)融合。根據(jù)爬架系統(tǒng)的要求，采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合算法，這是一種特征級(jí)融合。

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP算法是一種用來訓(xùn)練非線性網(wǎng)絡(luò)的隨機(jī)最快下降法，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練包括前向計(jì)算和反向傳播兩個(gè)過程，通過敏感性的反向傳播來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，直到誤差滿足要求為止。敏感性的反向傳播公式為［9］

權(quán)值和偏置值更新的公式為

其中，sn為敏感度矩陣;bn為偏置值矩陣;pn為未通過傳輸函數(shù)的輸出向量;α為學(xué)習(xí)速度;on為通過了傳輸函數(shù)的輸出向量;t為期望的網(wǎng)絡(luò)最終輸出矩陣;Wn為權(quán)值矩陣;y為實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)最終輸出陣;Fn(pn)=)為傳輸函數(shù)的導(dǎo)數(shù)。

通過不斷地對(duì)比與調(diào)整，本文選擇了由4變量輸入層、1層隱含層和1變量輸出層構(gòu)成的BP網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig 2 Structure diagram of BP neural network

借助Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對(duì)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，可以得到網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏置值。

2.3 訓(xùn)練樣本的選擇

樣本的選取對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響十分關(guān)鍵，在選取樣本時(shí)，既要考慮到正常情況下的樣本，也要考慮到各種各樣的故障樣本。爬架在運(yùn)行過程中，可能會(huì)出現(xiàn)的情況可分為以下幾類:正常運(yùn)行、速度異常、載荷異常、電機(jī)故障以及爬架傾斜等。針對(duì)這些，采集了一系列訓(xùn)練樣本，由于樣本間的數(shù)據(jù)差異較大，需要對(duì)其進(jìn)行歸一化處理，這里采用min-max標(biāo)準(zhǔn)化的歸一化方法，轉(zhuǎn)換函數(shù)如下

其中，x*是歸一化后的樣本值，x是歸一化前的樣本值，max，min分別為樣本的最大和最小值。

本設(shè)計(jì)的部分樣本數(shù)據(jù)和歸一化之后的數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 部分樣本數(shù)據(jù)表Tab 1 Table of part of sample data

其中，序號(hào)1為正常運(yùn)行的樣本;2，3是速度異常的樣本;4是電機(jī)故障的樣本;5是爬架傾斜的樣本;6是載荷異常的樣本。預(yù)測輸出T小于0.60時(shí)，系統(tǒng)判定為安全;大于0.60且小于0.85時(shí)，判定為警告;大于0.85時(shí)，判定為危險(xiǎn)。

2.4 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的確定

建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最重要的是網(wǎng)絡(luò)權(quán)值與偏置的確定。通過訓(xùn)練對(duì)隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)和傳輸函數(shù)進(jìn)行調(diào)整，使得網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率和融合結(jié)果都比較合適。最終的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是:隱含層包含10個(gè)神經(jīng)元，作用函數(shù)為tansig函數(shù)，輸出層作用函數(shù)是purelin函數(shù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程在Matlab中實(shí)現(xiàn)［10］，訓(xùn)練結(jié)束后，可得到網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值與偏置值。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程的誤差變化如圖3所示，均方差在第137步達(dá)到0.0052665。

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程誤差曲線Fig 3 Error curve of BP neural network training process

3 融合算法的實(shí)現(xiàn)

3.1 分控器硬件結(jié)構(gòu)

作為融合算法的硬件載體，分控器的硬件主要由數(shù)據(jù)采集部分、數(shù)據(jù)融合部分、數(shù)據(jù)傳輸部分組成，除此之外，還有電源部分、顯示部分，以及電氣控制部分，結(jié)構(gòu)框圖如圖4所示。

圖4 分控器結(jié)構(gòu)框圖Fig 4 Structure block diagram of sub controller

數(shù)據(jù)采集部分包括傳感器接口和信號(hào)調(diào)理電路。數(shù)據(jù)融合部分是通過單片機(jī)實(shí)現(xiàn)融合算法。所有數(shù)據(jù)都在CAN總線上傳輸。

3.2 分控器軟件設(shè)計(jì)

分控器的軟件結(jié)構(gòu)也可分為數(shù)據(jù)采集部分、數(shù)據(jù)融合部分、數(shù)據(jù)傳輸部分、顯示部分以及控制部分，分控器軟件的流程圖如圖5所示。

圖5 分控器軟件流程圖Fig 5 Flow chart of sub controller software

其中，數(shù)據(jù)融合部分是核心，完成的是矩陣的運(yùn)算，計(jì)算公式為:y=f2(W2f2(W1X+b1)+b2)，其中，W1，W2，b2，b1是通過訓(xùn)練得到的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，在軟件中可用常數(shù)數(shù)組實(shí)現(xiàn)。f1，f2是網(wǎng)絡(luò)的傳輸函數(shù)，由于控制器對(duì)數(shù)學(xué)函數(shù)的計(jì)算速度比較慢，可以采用查表的方式實(shí)現(xiàn)，可提高計(jì)算速度，具體流程如圖6所示。

圖6 數(shù)據(jù)融合流程圖Fig 6 Flow chart of data fusion

4 系統(tǒng)測試

由于現(xiàn)場測試十分困難，本文模擬了幾種爬架運(yùn)行過程中實(shí)際可能會(huì)出現(xiàn)的情況，并測得幾組測試數(shù)據(jù)。將測試數(shù)據(jù)分別輸入到分控器和Matlab中構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到2組融合結(jié)果。

為了和傳統(tǒng)的爬架控制系統(tǒng)對(duì)比，對(duì)傳統(tǒng)的爬架控制系統(tǒng)也進(jìn)行了測試，該控制系統(tǒng)的判決函數(shù)如下

最后的測試結(jié)果如表2所示。

表2 測試數(shù)據(jù)表Tab 2 Table of test data

由表2可知，Matlab輸出的結(jié)果與分控器的輸出結(jié)果十分接近。這說明在Matlab中構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在分控器上效果良好，分控器的輸出通過式2～6判決后，與預(yù)測輸出完全一致，而傳統(tǒng)爬架控制系統(tǒng)的判決結(jié)果中，第5，7，8三組漏報(bào)了險(xiǎn)情。因此，基于融合算法的系統(tǒng)具有很好的報(bào)警準(zhǔn)確性。

5 結(jié)束語

本文就傳統(tǒng)的爬架控制系統(tǒng)安全評(píng)估角度單一，報(bào)警準(zhǔn)確率低的缺陷，提出在增加角度傳感器和拉線傳感器的基礎(chǔ)上，通過對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程的研究和對(duì)分控器硬件平臺(tái)的搭建及軟件結(jié)構(gòu)的分析，將基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合算法應(yīng)用在爬架控制系統(tǒng)中。測試結(jié)果表明:該融合算法不僅能多角度評(píng)估系統(tǒng)的安全性，而且可以明顯地提高預(yù)警準(zhǔn)確性和系統(tǒng)的可靠性。

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