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一種石化物流運輸車防傾斜控制方法、裝置及相關設備與流程

文檔序號:37557585發布日期:2024-04-09 17:49閱讀:55來源:國知局
一種石化物流運輸車防傾斜控制方法、裝置及相關設備與流程

本技術涉及物流運輸的,尤其是涉及一種石化物流運輸車防傾斜控制方法、裝置及相關設備。


背景技術:

1、在石化物流運輸車在運輸過程中,由于道路條件的不均勻或載重不平衡等原因,石化物流運輸車的罐體容易發生傾斜,導致車輛不穩定,甚至發生翻車等危險情況。目前,傳統的防傾斜方法主要依賴于駕駛員的經驗和手動調節。

2、針對上述中的相關技術,存在有以下缺陷:傳統的調節存在操作不準確,調節后的傾斜程度仍存在安全隱患,且存在行駛過程中難以及時調節的情況,降低石化物流運輸車的運輸安全性。


技術實現思路

1、為了提高石化物流運輸車的運輸安全性,本技術提供了一種石化物流運輸車防傾斜控制方法、裝置及相關設備。

2、第一方面,本技術的上述發明目的是通過以下技術方案得以實現的:

3、一種石化物流運輸車防傾斜控制方法,包括如下步驟:

4、獲取運輸車的載重參數,并輸入至預設的車輛情況分析模型;

5、通過所述車輛情況分析模型分析載重參數,判斷運輸車的罐體傾斜度是否超過預設的安全閾值;

6、若運輸車的罐體傾斜度超過安全閾值時,預設的調整模型生成調節策略;

7、根據調節策略控制平衡組件調節運輸車的罐體傾斜度。

8、通過采用上述技術方案,若載重參數不在安全閾值的區間內,則運輸車的罐體傾斜度超過安全閾值,此時通過預設的調整模型,控制調整運輸車的罐體調整模塊對罐體的傾斜度做調整至安全閾值內,以避免石化物理運輸車的罐體側翻,從而實現石化物流運輸車的罐體自動調節,相比現有的需要運輸人員停車并調節,本方案提高了石化運輸過程中運輸車的罐體調節智能性和自動化程度,提高了運輸過程中的安全性。

9、本技術在一較佳示例中可以進一步配置為:在通過所述車輛情況分析模型分析載重參數,判斷運輸車的罐體傾斜度是否超過預設的安全閾值這一步驟之前,包括如下步驟:

10、獲取運輸車的空載參數,并輸入至預設的車輛情況分析模型;

11、通過所述車輛情況分析模型分析空載參數,計算運輸車的安全閾值;

12、其中所述空載參數包括空載傾斜角度、運輸車空載重量;所述載重參數包括載重傾斜角度、運輸車負載重量;所述安全閾值包括載重傾斜閾值和運輸車負載重量閾值。

13、通過采用上述技術方案,通過車輛情況分析模型對空載傾斜角度、運輸車空載重量進行分析,計算石化物流運輸車的極限傾斜值,從而計算石化物流運輸車的安全閾值,并用于與載重參數做對比,使得石化物流運輸過程中判斷具備智能判斷功能,提高運輸安全性。

14、本技術在一較佳示例中可以進一步配置為:在獲取運輸車的載重參數,并輸入至預設的車輛情況分析模型這一步驟之后,包括如下步驟:

15、獲取運輸車行駛參數,并輸入至所述車輛情況分析模型生成罐體模擬傾斜度;

16、通過所述車輛情況分析模型比較所述罐體模擬傾斜度和所述安全閾值,判斷所述罐體模擬傾斜度是否超出所述安全閾值;

17、若所述罐體模擬傾斜度超出所述安全閾值,則通過調整模型生成調節策略。

18、通過采用上述技術方案,運輸車行駛參數包括運輸車速度、運輸車速度、運輸車轉向角度,車輛情況分析模型綜合多個維度對石化物理運輸車的傾斜程度做預測,從而生成罐體模擬傾斜度,提高傾斜程度計算的準確性。

19、本技術在一較佳示例中可以進一步配置為:所述運輸車行駛參數包括運輸車速度、運輸車速度、運輸車轉向角度,在獲取運輸車行駛參數,并輸入至所述車輛情況分析模型生成罐體模擬傾斜度這一步驟之中,包括如下步驟:

20、獲取運輸車的導航信息、路面信息和運輸車行駛參數,并將所述運輸車的導航信息、路面信息和運輸車行駛參數輸入至預設的行駛預測模型;

21、所述行駛預測模型基于大數據模型根據所述導航信息和所述路面信息對所述運輸車行駛參數做運輸車的形式參數進行預測,并生成行駛預測數據;

22、將所述行駛預測數據輸入至所述車輛情況分析模型,并分析所述行駛預測數據對應的罐體模擬傾斜度。

23、通過采用上述技術方案,獲取石化物流運輸車的導航信息,將石化物流運輸車的導航信息同步至行駛預測模型,通過雷達和視覺技術獲取石化物流運輸車的實時路面情況,并輸入至行駛預測模型若罐體模擬傾斜度,并將罐體模擬傾斜度與安全閾值做對比,從而使得傾斜判斷具備動態性和預測功能,提前調整傾斜度以應對路面實時情況。

24、本技術在一較佳示例中可以進一步配置為:在根據調節策略控制平衡組件調節運輸車的罐體傾斜度這一步驟之后,包括如下步驟:

25、將所述調節策略輸入至預設的策略數據庫,并將所述策略數據庫中的若干所述調節策略作為調節策略數據集;

26、獲取調節后的運輸車載重參數并輸入至預設的載重參數數據庫,并將所述載重參數數據庫中的運輸車載重參數作為運輸車載重參數作數據集;

27、基于神經網絡模型根據調節策略數據集和運輸車載重參數作數據集進行自學習,對調節策略進行優化。

28、通過采用上述技術方案,使用神經網絡來建立特征與罐體平衡狀態之間的復雜非線性關系,通過收集的調節策略數據集和運輸車載重參數作數據集作為輸入層,設計合適的隱藏層(數據除噪聲)和輸出層,使用神經網絡進行訓練和預測。而神經網絡具有較強的擬合能力,適應復雜的關系模式,根據調節策略數據集和運輸車載重參數作數據集計算調節后的石化物流罐體傾斜度,判斷調節效果是否與預期相同,若存在差異則通過神經網絡模型進行計算優化,判斷調節模塊的調節幅度,從而優化調節策略,具備自學習功能,提高傾斜度調節的智能程度。

29、第二方面,本技術的上述發明目的是通過以下技術方案得以實現的:

30、一種石化物流運輸車防傾斜控制裝置,包括參數收集模塊、車輛情況分析模型、調整策略生成模塊和調節模塊;所述參數收集模塊用于獲取運輸車的載重參數,并輸入至預設的車輛情況分析模型;所述車輛情況分析模型用于預設車輛情況分析模型,并分析載重參數,判斷運輸車的罐體傾斜度是否超過安全閾值;所述調整策略生成模塊用于預設調整模型并生成調節策略;所述調節模塊用于根據調節策略對石化物流運輸車的罐體進行傾斜度調節。

31、通過采用上述技術方案,若載重參數不在安全閾值的區間內,則運輸車的罐體傾斜度超過安全閾值,此時通過預設的調整模型,控制調整運輸車的罐體調整模塊對罐體的傾斜度做調整至安全閾值內,以避免石化物理運輸車的罐體側翻,從而實現石化物流運輸車的罐體自動調節,相比現有的需要運輸人員停車并調節,本方案提高了石化運輸過程中運輸車的罐體調節智能性和自動化程度,提高了運輸過程中的安全性。

32、可選的,還包括行駛預測模塊和調整策略自學習模塊,所述行駛預測模塊用于基于大數據模型根據所述導航信息和所述路面信息對所述運輸車行駛參數做運輸車的形式參數進行預測,并生成行駛預測數據;所述調整策略自學習模塊用于基于神經網絡模型根據調節策略數據集和運輸車載重參數作數據集進行自學習,對調節策略進行優化。

33、通過采用上述技術方案,獲取石化物流運輸車的導航信息,將石化物流運輸車的導航信息同步至行駛預測模型,通過雷達和視覺技術獲取石化物流運輸車的實時路面情況,并輸入至行駛預測模型若罐體模擬傾斜度,并將罐體模擬傾斜度與安全閾值做對比,從而使得傾斜判斷具備動態性和預測功能,提前調整傾斜度以應對路面實時情況;使用神經網絡來建立特征與罐體平衡狀態之間的復雜非線性關系,通過收集的調節策略數據集和運輸車載重參數作數據集作為輸入層,設計合適的隱藏層(數據除噪聲)和輸出層,使用神經網絡進行訓練和預測。而神經網絡具有較強的擬合能力,適應復雜的關系模式,根據調節策略數據集和運輸車載重參數作數據集計算調節后的石化物流罐體傾斜度,判斷調節效果是否與預期相同,若存在差異則通過神經網絡模型進行計算優化,判斷調節模塊的調節幅度,從而優化調節策略,具備自學習功能,提高傾斜度調節的智能程度。

34、第三方面,本技術的上述目的是通過以下技術方案得以實現的:

35、一種電子設備,包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序,所述處理器執行所述計算機程序時實現上述一種石化物流運輸車防傾斜控制方法的步驟。

36、第四方面,本技術的上述目的是通過以下技術方案得以實現的:

37、一種計算機可讀存儲介質,所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器執行時實現上述一種石化物流運輸車防傾斜控制方法的步驟。

38、綜上所述,本技術包括以下至少一種有益技術效果:

39、1.若載重參數不在安全閾值的區間內,則運輸車的罐體傾斜度超過安全閾值,此時通過預設的調整模型,控制調整運輸車的罐體調整模塊對罐體的傾斜度做調整至安全閾值內,以避免石化物理運輸車的罐體側翻,從而實現石化物流運輸車的罐體自動調節,相比現有的需要運輸人員停車并調節,本方案提高了石化運輸過程中運輸車的罐體調節智能性和自動化程度,提高了運輸過程中的安全性;

40、2.通過車輛情況分析模型對空載傾斜角度、運輸車空載重量進行分析,計算石化物流運輸車的極限傾斜值,從而計算石化物流運輸車的安全閾值,并用于與載重參數做對比,使得石化物流運輸過程中判斷具備智能判斷功能,提高運輸安全性;

41、3.運輸車行駛參數包括運輸車速度、運輸車速度、運輸車轉向角度,車輛情況分析模型綜合多個維度對石化物理運輸車的傾斜程度做預測,從而生成罐體模擬傾斜度,提高傾斜程度計算的準確性;

42、4.獲取石化物流運輸車的導航信息,將石化物流運輸車的導航信息同步至行駛預測模型,通過雷達和視覺技術獲取石化物流運輸車的實時路面情況,并輸入至行駛預測模型若罐體模擬傾斜度,并將罐體模擬傾斜度與安全閾值做對比,從而使得傾斜判斷具備動態性和預測功能,提前調整傾斜度以應對路面實時情況。

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