叉车称重装置和叉车自动称重的方法.pdf

本发明公开了一种叉车称重装置，包括双叉挂板、叉车门架挂板和两个称重传感器，所述两个称重传感器通过固定杆刚性固定后紧固于双叉挂板和叉车门架挂板之间，其中一个传感器处于另一个传感器正上方。本发明还公开了一种基于上述称重装置的叉车自动称重的方法，包括如下步骤：首先，通过上述称重装置，得到货物重量的相应传感信号；接着，对传感信号进行采样和处理；然后，将处理后的传感信号转换成重量值；最后，用模糊修正对重量值进行修正和补偿。本发明通过模糊修正对称重误差进行自动修正，智能化程度高，控制精度高，误差小，且与国外同类装置比，系统的成本低，具有较大的推广价值。

权利要求书
1.  一种叉车称重装置，包括双叉挂板、叉车门架挂板和两个称重传感器， 其特征在于：所述两个称重传感器通过固定杆刚性固定后紧固于双叉挂板和叉 车门架挂板之间，其中一个传感器处于另一个传感器正上方，所述传感器底座 挂板具有足够的刚度，受载变形量忽略不计，所述前后挂板有足够的预紧联接， 视为刚性整体。

2.  根据权利要求1所述的一种叉车称重装置，其特征在于：所述称重传感 器为电阻应变式压力传感器。

3.  一种基于权利要求1或2所述的叉车称重装置的叉车自动称重的方法， 其特征在于，包括如下步骤：
S1：通过上述权利要求1或2所述的称重装置，得到货物重量的相应传感 信号；
S2：对传感信号进行采样和处理；
S3：将处理后的传感信号转换成重量值；
S4：采用模糊修正对重量值进行修正和补偿。

4.  根据权利要求3所述的一种叉车自动称重的方法，其特征在于：所述步 骤S2中，采样过程引入数字滤波处理，所述数字滤波处理包括平均值滤波和中 值滤波。

5.  根据权利要求3所述的一种叉车自动称重的方法，其特征在于：所述步 骤S3中，将处理后的传感信号转换成重量值的具体方法为：首先，对称重装置 进行三次超静定受力分析，得出货物重量关于传感信号的转换函数，称重时， 通过转换函数将处理后的传感信号转换成重量值。

6.  根据权利要求3所述的一种叉车自动称重的方法，其特征在于：所述步 骤S4具体包括：
S4A：预先通过多组实验，得到不同载荷、不同加载位置下测量结果与核定 标准下所测结果差值，从而得到称重修正值，列出表格存入微型计算机；
S4B：设定模糊集，论域和隶属度函数，将输入量模糊化；
S4C：通过模糊规则库，利用模糊推理，得出模糊控制量；
S4D：对模糊控制量进行反模糊化，得到确定的控制量，对称重值进行修正。

7.  根据权利要求6所述的一种叉车自动称重的方法，其特征在于：所述隶 属度函数为三角形隶属度函数，所述模糊集为{N,Z,P}，表示负、零、正，所述 论域为{-1，0，1}。

8.  根据权利要求6所述的一种叉车自动称重的方法，其特征在于：所述模 糊推理的方法是“代数和(sum)-代数积(prod)”。

9.  根据权利要求6所述的一种叉车自动称重的方法，其特征在于：所述反 模糊化方法为加权平均法。

说明书叉车称重装置和叉车自动称重的方法
技术领域
本发明涉及叉车领域，具体地涉及一种叉车称重装置和一种叉车自动称重 的方法。
背景技术
叉车自动称重装置是现代物流的重要环节，随着物流的快速发展，对物流 装备效率提出了更高的要求，物流装备提高效率的基础是物流设备具有对货物 的信息采集、传输等功能，新型叉车自动称重装置的开发和应用能使叉车等物 流装备具备更广泛的功能，一是能配合用户对货物进行更高效的信息管理，例 如仓库的货物准确重量、生产过程的货物损耗、信息的多次采集等等，二是减 少设备投入(如地秤设备)、提高运输效率，能将生产过程中的很多秤重的动作 在运输的过程中完成。
多年来，国内叉车称重装置主要有两种类型：一类是通过测量叉车起升时 油缸内油压的变化来确定装载物体的重量，如中国专利：CN203411294U，这种 称重方法的主要缺点是由于油缸密封不能保证绝对不泄漏，如果叉车在使用中 有一点漏油，就会造成较大误差，而且这种测量方法的通用性受到限制；另一 类是新增挂板与原挂板用四个剪力传感器连接，叉件挂在新增挂板上，根据四 个传感器所受剪力之和确定叉件上的货重，这种方法的主要问题是难以控制货 物在货叉上的载荷重心位置对输出信号的影响。
发明内容
本发明的目的在于为解决上述问题，提供一种采用二维称重方式的称重装 置，和一种基于此称重装置，并通过模糊修正对称重误差进行自动修正，智能 化程度高，控制精度高，误差小的叉车自动称重的方法。
为此，本发明公开了一种叉车称重装置，包括双叉挂板、叉车门架挂板和 两个称重传感器，所述两个称重传感器通过固定杆刚性固定后紧固于双叉挂板 和叉车门架挂板之间，其中一个传感器处于另一个传感器正上方，所述传感器 底座挂板具有足够的刚度，受载变形量忽略不计，所述前后挂板有足够的预紧 联接，视为刚性整体。
进一步的，所述称重传感器为电阻应变式压力传感器。
本发明还公开了一种基于上述叉车称重装置的叉车自动称重的方法，包括 如下步骤：
S1：通过上述的称重装置，得到货物重量的相应传感信号；
S2：对传感信号进行采样和处理；
S3：将处理后的传感信号转换成重量值；
S4：采用模糊修正对重量值进行修正和补偿。
进一步的，所述步骤S2中，采样过程引入数字滤波处理，所述数字滤波处 理包括平均值滤波和中值滤波。
进一步的，所述步骤S3中，将处理后的传感信号转换成重量值的具体方法 为：首先，对称重装置进行三次超静定受力分析，得出货物重量关于传感信号 的转换函数，称重时，通过转换函数将处理后的传感信号转换成重量值。
进一步的，所述步骤S4具体包括：
S4A：预先通过多组实验，得到不同载荷、不同加载位置下测量结果与核定 标准下所测结果差值，从而得到称重修正值，列出表格存入微型计算机；
S4B：设定模糊集，论域和隶属度函数，将输入量模糊化；
S4C：通过模糊规则库，利用模糊推理，得出模糊控制量；
S4D：对模糊控制量进行反模糊化，得到确定的控制量，对称重值进行修正。
进一步的，所述隶属度函数为三角形隶属度函数，所述模糊集为{N,Z,P}， 表示负、零、正，所述论域为{-1，0，1}。
进一步的，所述模糊推理的方法是“代数和(sum)-代数积(prod)”。
进一步的，所述反模糊化方法为加权平均法。
本发明的有益技术效果：
本发明通过采用二维测重方式和模糊修正的组合方法，解决了叉车称重中 载荷重心位置这种随机因素所造成的称量不准确的问题，采用这种方法设计的 叉车称重系统，称重误差自动修正，智能化程度高，控制精度高，误差小，抗 振动和干扰能力强，且与国外同类装置比，系统的成本低，具有较大的推广价 值。
附图说明
图1为本发明称重装置的结构示意图；
图2为本发明实施例的传感器受力分析图；
图3为本发明模/数转换工作流程图；
图4为本发明的三角形隶属度函数图；
图5为本发明的模糊规则库；
图6为实施本发明的一种较优称重系统原理图。
具体实施方式
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。
如图1所示，一种叉车称重装置，包括双叉挂板100、叉车门架挂板200和 两个称重传感器300(本实施例中为电阻应变式压力传感器)，所述两个称重传 感器300通过固定杆400刚性固定后紧固于双叉挂板100和叉车门架挂板200 之间，其中一个传感器处于另一个传感器正上方，所述传感器300底座挂板具 有足够的刚度，受载变形量忽略不计，所述前后挂板有足够的预紧联接，视为 刚性整体。此时称重传感器300受外力状态为三次超静定问题，为方便解决问 题，根据叉起装置必须满足的条件，断开下面的传感器，以货物P2作用情况进 行分析，其受力情况如图2所示，建立平衡方程：
P 2 - W 1 - W 4 = 0 W 2 - W 5 = 0 P 2 L + M 2 - W 3 - W 6 - W 5 h = . 0 - - - ( 1 ) ]]>
其中W1、W2、W4、W5为剪力信号，M2、W3、W6为力矩，另建立3个约束 W4，W5，W6的力法正则方程的矩阵表达式：
δ 11 δ 12 δ 13 δ 21 δ 22 δ 23 δ 31 δ 32 δ 33 W 4 W 5 W 6 + Δ 4 P 2 + Δ 4 m 2 Δ 5 P 2 + Δ 5 m 2 Δ 6 P 2 + Δ 6 m 2 = 0 - - - ( 2 ) ]]>
应用莫尔定理分别计算式(2)中的系数δij和自由项矩阵中的3个自由项 (Δi为外力作用下的位移量)，式中δij＝δji,(i＝1,2,3 j＝1,2,3)，解 得：
W 4 W 5 W 6 = δ 11 δ 12 δ 13 δ 21 δ 22 δ 23 δ 31 δ 32 δ 33 - 1 Δ 4 P 2 + Δ 4 m 2 Δ 5 P 2 + Δ 5 m 2 Δ 6 P 2 + Δ 6 m 2 - - - ( 3 ) ]]>
将W4，W5，W6代入(1)式，可解得W1，W2，W3的值，由此可见，当重 物在叉面上前后位置不同，输出的力值不仅仅为剪力信号W1，W4，同时还有传 感器对轴向拉、压作用力的信号，但由于M2引起的转角θ对受力端影响很小， 可略去，所以，此时传感器只是测量拉力和支反力，即为二维称重方式。
一种基于上述称重装置的叉车自动称重的方法(图6所示为其较优实施系 统)，包括如下步骤：
S1：通过上述称重装置，得到货物重量的相应传感信号。
S2：通过模/数(A/D)转换单元(本实施例为AD0804集成电路)对传感 信号进行采样和A/D转换，本实施例中，在进行采样和A/D转换之前，还通过 放大单元(本实施例选用经典的三运放组成的测量放大电路结构，这种结构可 使两只放大器的共模增益、失调及漂移产生的误差电压有互相抵消的作用，不 需要精密匹配电阻，而且能差动输入，其共模抑制比很高)对传感信号进行放 大，同时，为了保证测量的准确性和增强抗振动和抗干扰性，我们引入了数字 滤波。
本实施例中数字滤波由平均值滤波和中值滤波组成。首先连续采样三次， 取得中值后放进第一个寄存器，然后再连续采样两次，分别放进两个寄存器， 由这三个寄存器取平均值后，得出最终的采样结果，具体流程如图3所示，使 用这两种滤波后，能有效地对随机干扰和偶然性干扰进行滤除。
S3：通过处理单元(如微型计算机)将传感信号转换后的数值转换成重量 值，具体方法为：首先，根据上述称重传感器受力分析计算，得出货物重量关 于传感信号的转换函数，接着，将转换函数预先写进处理单元并保存起来，然 后，称重时，处理单元通过转换函数将传感信号转换后的数值转换成重量值。
S4：将传感信号转换成重量值后，再用模糊修正对重量值进行修正和补偿， 具体方法：
S41:根据叉铲的实际尺寸及叉车吨位，按叉车定额载荷的百分数，例如 10％、20％、30％….100％分成若干个载荷因子，载荷重心到叉根距离取若干个 水平，例如：叉根～300mm、300mm～450mm，….实际称重时的货物重心不 可能到达叉尖和叉根，一般叉根取到100mm，而叉尖只取到850mm即可，按上 述两个因子水平划分做正交实验，得到不同载荷、不同加载位置下测量结果与 核定标准下所测结果差值，从而得到称重修正值，列出表格存入微型计算机。
S42:实际称重时根据起升链上张力量级的隶属度，通过模糊查表法修正：首 先，设定误差、误差变化率及输出的模糊集均为{N,Z,P}，表示负、零、正；论 域为{-1，0，1}，并选择如图4所示的三角形隶属度函数，将输入量模糊化；接 着，建立如图5所示的模糊规则库，使用模糊推理方法“代数和(sum)-代数 积(prod)”，得到输出量，此时的输出量是一个模糊矢量，不能直接用来作 为控制量，因此要进行反模糊化(Defuzzification)，或称为模糊判决，本实施例 采用工业控制中广泛使用的去模糊化方法—加权平均法来得到控制量的实际 值：
x 0 = Σ i = 1 n x i u ( i ) Σ i = 1 n u ( i ) ]]>
平均值X0便是应用加权平均法为模糊集合求得的判决结果，最后，用输入 量化因子乘以X0以适应控制要求，从而得到控制量的实际值；然后，根据控制 量，对转换后的重量值进行修正和补偿。对于以后同型号、吨位的叉车改装称 重系统时就不必要做这样多组正交实验，可以只做三组称重数据作对比修正， 即可达到所需的精度。
S5：将修正和补偿后的重量值通过接口电路送至显示器显示。
具体地，本优选实施例中，称重系统测试过程中所用传感器材料弹性模量 E＝2.1×104kg/mm2，泊凇比u＝0.28，许用拉应力为30kg/mm2，传感器左右端面 间长度50mm，截面尺寸B＝26mm，b＝6.5mm，H＝26mm，h＝13mm，额定满负 荷为1000kg，重力作用线至挂板最远距离800mm，得到叉车称重系统具体精度 如下：(1)双叉称重500kg、1000Kg,均方误差δ＝0.36％，(2)偏载(左叉、右 叉分别加载200Kg)最大误差在3％。只要称重装置传感器的灵敏度值选用合适， 偏载误差即可在设计精度以内。
尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员 应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式 上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。