疲劳风险管理系统

疲劳风险管理系统（精选七篇）

疲劳风险管理系统篇1

关键词：资源型企业,疲劳风险,疲劳风险管理系统

疲劳是指由于长期熬夜、工作繁重、过度刺激、疾病或者压力所造成的部分或全部丧失生理和心理功能的状态。这一状态通常可以通过休息、睡眠或者治疗得到缓解。疲劳风险是指由于员工疲劳而可能导致的工作效率低下、工作失误增加、发生安全事故进而造成财产、环境甚至生命损失的可能性。疲劳风险管理系统 (Fatigue Risk Management Systems, FRMS) 是指通过建立评价系统, 即时评估并发现员工疲劳, 及时采取有效措施改善员工疲劳状态, 进而防范疲劳风险的管理系统。

一直以来, 很多执行24/7工作时间的行业、企业, 都在关注员工疲劳给工作效率甚至工作安全带来的威胁。如何及时发现并衡量员工疲劳?如何改善由于员工疲劳导致的低效率?这些问题不仅困扰着企业管理者, 也是企业股东和研究者极为关注的话题。

一、疲劳风险管理系统概念的演进

严格来讲, 关于疲劳风险管理的研究并不是一个全新的命题, 也不是一个单纯的管理学命题。它的演进伴随着社会学、医学、心理学及生理学的研究发展。

自电灯的发明在各个行业实现了广泛的商业化运用之后, 每周7天, 每天24小时的工作安排成为可能, 也使得由于长时间工作所导致的职场疲劳成为一个主要的社会问题。20世纪初的劳工运动最终实现了对限定工作时间的制度化约定, 并逐渐得到法律体系的认可和保护。这可以算作是疲劳风险管理发展的初端。自此之后, 职场疲劳与劳工报酬和权利问题相互交织, 成为20世纪工业企业管理发展过程中的主要推动力量, 并最终在大多数行业和职位都形成了限制工作时间的管理制度。但是这一基于限制工作时间的疲劳管理制度也存在缺陷, 它仅仅控制了系统的输入变量 (如限制了工作的时间) , 但是却没有对系统的输出变量进行应有的评价 (如实际的疲劳状态;由于疲劳造成的事故损失等) 。

随着生理学关于人体生物钟以及睡眠活动研究的兴起和不断深入, 基于限制工作时间的疲劳管理制度缺陷日渐明显。实验研究证明了人体生物钟对于人体生理及心理系统的极大控制力和影响力, 同时也证明了在人体生物钟的作用之下, 疲劳状态的缓解并不完全取决于睡眠时间的长短。也就是说, 人体生物钟控制下的工作时间以及睡眠时间等, 这些影响员工疲劳的重要因素没有在目前的工作时间管理制度中得到反映。由此可能导致的不良后果是, 某一员工并没有违反连续工作时间的制度规定, 但身体却处于严重的疲劳状态。对企业来说, 若员工长时间处于这种状态, 则会产生员工士气低下、生产效率降低、安全事故多发等不良影响。对员工个人来说, 这一状态不仅会影响其身体健康, 更会损害其心理健康并进而影响其家庭生活, 导致其他社会问题的产生。这在倒班工人 (shift workers) 的生存状况中体现尤为明显。

如何准确的捕捉到员工的疲劳状态, 进行更为科学有效的生产管理, 这一问题不仅困扰着企业管理人员, 也成为吸引众多学者的热门研究领域。而FRMS直至最近才成为一个被普遍认可的科学概念, 其中一个主要的原因就是在各种研究活动中没有统一的术语。在近30年的研究过程中, 不同术语用于描述针对疲劳进行的管理活动, 包括警觉性保证 (Alertness Assurance) 、警觉管理 (Alertness Management) 、人本管理 (Human-Centered Management) 以及疲劳管理 (Fatigue Management) 等等。直到最近5年, 较为完善统一的研究体系逐渐形成, 疲劳风险管理这一概念被广泛接受并一举成为管理学界的一个新的研究热点。

二、资源型企业应用疲劳风险管理系统的必要性

FRMS首先在交通运输、航空以及核设施操作管理等行业实现了广泛应用。美国联邦铁路安全法案 (The Federal Rail Safety Act) 对执行FRMS进行了强制要求。欧洲航空安全管理局 (EASA) 已经要求在欧洲的航线必须执行FRMS。2011年9月, 联合国专门机构国际民用航空组织召集了首次“疲劳风险管理制度”研讨会暨论坛。会议讨论制定了新的“疲劳风险管理制度”作为目前“飞行和执勤时间限制”的替代做法。

2010年4月, 美国石油学会 (American Petroleum Institute, API) 出版了美国国家标准ANSI/API 755-2010《炼油和石油化工人员疲劳风险管理体系/Fatigue Risk Management Systems for Personnel in the Refining and Petrochemical Industries》, 该标准适用于炼油、化工、化学工业和LNG接收站的设备运行操作人员。

我国资源型企业非常重视其生产活动对环境以及职工健康的影响, 已建立了较为完善的HSE管理系统, 但对疲劳所导致的风险仍没有给予必要的关注。殊不知FRMS在企业管理中的实践最初就是在资源型企业进行的。早在上世纪末, 哈佛大学的Moore-Ede和Czeisler, C.A.以及斯坦福大学的Richard Coleman等人受邀在大盐湖矿产和化工公司进行了实验研究。实验开展当年, 这家公司的生产率提高了22%, 工作过程中的失误大量减少, 员工流动率显著下降。同时健康调查也显示, 员工由于胃肠道症状而就医的比例大幅下降。在研究项目结束后, 这家公司的生产率仍持续提高, 从而证明了上述改进并非“霍桑效应”。

由于资源型企业所从事劳动活动的特殊性, 其所面临的疲劳管理问题是相当突出的, 并且处于产业链条不同位置的资源型企业所面临的疲劳诱因极具复杂性。具体来说, 处于产业链上游领域的资源型企业, 如资源勘探、测绘等企业, 一线员工通常需要进行长时间的野外作业, 工作场所往往地处偏僻且不固定, 工作环境恶劣。野外作业时, 食物摄取较为单一, 容易造成营养失衡, 这些都是导致身体疲劳的直接因素。另外, 野外作业期间远离家庭与社交网络, 极易产生沮丧等负面情绪, 从而造成隐性疲劳的状况。处于产业链中游领域的资源型企业, 如资源开发、开采等企业, 劳动操作较为简单、劳动强度较大、劳动场所噪音干扰严重、工作环境恶劣等等, 这些都是导致员工身体疲劳的主要因素。处于产业链下游领域的资源型企业, 如炼油、化工、管道运输、天然气储运等企业, 大型设备的运行监控执行24/7工作时间, 工作时人员较少、工作环境过于安静、舒适, 在人体生物钟的作用下, 极易产生反应延迟、困倦等疲劳症状。

总的来说, 我国资源型企业亟需引入FRMS。同时由于疲劳诱因的差异性, 企业需要采用的具体疲劳测量及管理方法也应不同。

三、资源型企业疲劳风险管理系统的建立

资源型企业FRMS应以疲劳评价系统为核心, 同时建议辅以培训竞赛、风险评估以及医学辅助等支撑模块。

1、疲劳评价系统

疲劳评价系统主要是对可能产生疲劳风险的相关因素进行评价。这些因素既包括与工作活动直接相关的, 也包括与工作活动间接相关的。具体内容见表1。

表1简要列示了疲劳评价指标及其评价内容, 这些指标贯穿了整个工作活动的事前、事中和事后, 基本实现了全过程管理。在具体应用时, 还应注意根据作业的实际状况补充相关指标。在所列示的指标中, 工作时间的测定指标易于量化并且可以通过实际测量获得;工作疲劳敏感度、工作环境等指标难以量化, 一般要通过层级评价体现其与疲劳风险的关联度;睡眠时间、睡眠质量等指标则需要依靠员工报告获得。

另外, 不同类型的资源型企业各指标的评价标准也会有所差别。如对工作环境是否封闭的评价中, 并不应局限于工作活动范围的封闭。例如, 石油天然气管输调度室, 其工作环境是较为密闭的中央控制机房, 这属于一种封闭环境。而海上平台作业或者物探小组的野外作业, 这些工作活动范围较大, 但是缺乏与亲人朋友的接触, 也属于一种封闭环境。因此, 在指标运用中一定要结合企业实际。

2、系统支撑模块

核心模块的运行离不开相关辅助模块的支撑。FRMS系统支撑模块主要由风险评估、医疗辅助和培训竞赛三部分组成。

风险评估是在动态监测疲劳风险的基础上, 进一步做出是否进行干预的疲劳风险控制过程。它的具体内容应该包括:辨识潜在的危害;评估现有疲劳风险控制活动的有效性;做出是否进行干预的判断。疲劳风险评估可以采取多种形式并且按详略程度分成不同的层次。最为基础的风险评估应该在工作现场通过实际测定的方式进行, 具体测定在工作执行过程中疲劳的产生、累积过程以及这一疲劳状态对员工作业效率的影响。资源型企业应定期进行风险评估活动, 并制定具体的预防性措施。

医疗辅助是对疲劳评价系统提供科学支撑的模块设计。其具体内容包括:定期开展体能检查;由医务工作者针对员工反馈的疲劳问题进行专业的治疗方案拟定、实施。条件允许时, 还应建立对慢性病 (尤其是睡眠失调) 的跟踪管理。

培训竞赛是推广执行FRMS并不断完善强化疲劳评价系统的模块设计。通过这一模块的活动, 员工应该能够充分认识工作中的疲劳风险;了解人体生物钟理论的科学原理;主动报告疲劳状态;掌握减缓疲劳以及科学睡眠的方法策略等等。

3、FRMS各模块运行关系

管理系统的成功运行其实是信息充分沟通和共享、不断反馈交换的结果。FRMS各模块的运行也不例外, 其各模块之间的信息交换关系如图1所示。

其中, 疲劳评价系统与风险评估模块的关系最为紧密。通过动态监测及信息反馈, 风险评估模块保障了疲劳评价系统的有效运行。医学辅助模块主要对疲劳评价系统所识别出的员工疲劳问题进行治疗干预, 从而实现对整个FRMS的科学支持。培训竞赛模块希望通过对疲劳风险及管理知识的普及, 深化企业及员工对于疲劳风险管理的重视。因为相较于传统的管理系统, FRMS更依赖员工的参与, 疲劳状态的信息主要来自于员工的主动报告。

四、结论

目前, 通过建立疲劳风险管理系统来有效监控和防范员工疲劳风险, 已成为一个广泛的国际共识。国外的相关实验研究取得了显著的成效并得到积极推广, 我国的FRMS研究推广才刚刚起步。本文在文献研究的基础上初步构建了资源型企业的FRMS, 希望能够引起资源型企业对疲劳管理问题的重视, 并对FRMS在资源型企业的应用有所裨益。

参考文献

[1]不列颠百科全书[M].北京:中国大百科全书出版社, 1999.

[2]Moore-Ede, M.C..The Twenty-Four Hour Society:Understanding Human Limits in a World That Never Stops[D].Boston:Addison-Wesley, 1993.

[3]Czeisler, C.A., Weitzman, E.D., Moore-Ede, M.C., Zimmerman, J.C., Kronauer, &R.S..Human Sleep:Its Duration and Organization Depend on Its Circadian Phase[J].Science, 1980 (210) .

[4]Philippa Gandera, Laurence Hartleyb, David Powellc, Philippe Cabond, Edward Hitchcocke, Ann Millsf, Stephen Popking, Fatigue risk management:Organizational factors at the regulatory and industry/company level[J].Accident Analysis&Prevention, 2011 (43) .

[5]马伟平等:国内外管道人员疲劳风险管理标准差异分析[J].石油工业技术监督, 2012 (12) .

基于ARM的人眼疲劳监测系统篇2

根据目前疲劳监测系统中所使用的处理器来划分,大致可分为两类:一类是采用专用计算机(例如工业PC)或普通计算机的机器视觉系统[1,2,3,4],它对数字图像的获取一般通过视频采集卡得到,其优点是处理速度快、结果直观、有操作系统,可以只考虑软件算法而不用太多关注硬件,缺点是造价高、功耗大、体积庞大、灵活性差;另一类是采用处理速度较快的专用的处理芯片(例如DSP,FP-GA等)构成的机器视觉系统[5,6],此类系统一般是直接通过AD转换芯片将模拟视频转换为数字图像,然后进行处理,其优点是成本低、功耗小、性能指标较高,缺点是开发复杂,无法移植操作系统,扩展性不足。

针对前两种方法的不足,笔者设计了一种基于ARM的疲劳监测系统,该系统具有成本低、功耗小、体积小等特点,还具有可移植操作系统、网络功能强大、扩展性强等优点。

2 人脸检测及其优化方法

基于Adaboost人脸检测算法是一种精度和速度都比较快的一种算法,适合实时疲劳监测的要求。Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)[7]。其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集当中每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练,最后将每次训练得到的分类器最后融合起来,作为最后的决策分类器。但是,对于ARM等嵌入式系统来说,检测速度依然很慢。为此,针对ARM平台和具体应用,提出了一些方法来加速系统的处理速度。

2.1 图像数据预处理

视频图像在采集过程中,受到环境噪声的干扰和光照不均的影响,导致了视频质量的下降。为了提高人脸检测的精度与速度,需要对原始图像进行预处理,如光照补偿、图像增强等技术,达到消除噪声、改善图像质量、突出有效信息的作用[8]。

本文光照补偿采用的方法利用白平衡算法来调整整个图像红绿蓝的强度,以修外部光线所造成的误差,具体如下:

1)计算图像的R,G,B分量的各自平均值R1,G1,B1,计算均值average=(R1+G1+B1)/3。

2)令R’=average/R1,G’=average/G1,B’=average/B1,调整每个像素点的RGB值R=R×R’,G=G×G’,B=B×B’,将大于255的值置为255。

图像增强采用频域滤波的方法,通过低通和高通滤波器滤除图像噪声及增强图像边缘。此外使用红外线彩色摄像头并加滤波器滤除图像噪声和非脸部图像,减少了搜索脸部图像的次数,加快了系统处理速度。

2.2 汇编优化

在Linux操作系统下,C语言虽然是一种十分优秀的中级语言,但在执行效率上还是与汇编无法媲美。GCC编译器的内嵌式汇编提供了一种在C语言源程序中直接嵌入汇编指令的接口。

在ARM体系结构下的内嵌汇编语法格式为:__asm__(输出部分:输入部分:破坏描述部分)。并不是说所有的语句都要汇编优化,要提高优化效率,需要优化的地方往往是反复使用到的部分,所以需要在疲劳监测系统中的循环程序进行汇编优化。

2.3 算法参数优化

在Adaboost算法中,影响检测速度的主要因素在于前几级分类器的结构和分类器的级数,这就要求抽取更有代表性的特征,从而通过较少的分类器得到较好的检测效果。一般采用的是增加Haar特征等方法进行重新训练,牺牲训练速度,得到较好的训练结果。此外,通过降低图片的背景复杂度也能显著影响检测的速度。但无论是哪种方法,运算复杂度都比较高。

本文采用一种比较简单的方法,跟据具体应用环境调整Adaboost算法参数。驾驶员在车上的位置是基本固定的,摄像头扫描到的人脸大小基本也是固定的,所以可以调整摄像头焦距,使得人脸被全部扫描到的基础上,尽可能大地显示人脸,这样就可以把最小检测窗口这个参数设置得比较大,从而在不影响检测精度的前提下,减少进入级联检测器的窗口数目,提高检测速度。

2.4 编译器优化

编译器优化是指编译器在编译程序时做的一些优化,可提高程序的执行速度。在基于Linux+ARM的平台中,使用arm-linux-gcc交叉编译器,CXXFLAGS=-O2是选择编译优化等级的编译项,这里使用的是第二个等级,并不是编译优化等级越高越好,太高会限制程序的编写方法,而且程序往往会无法编译成功。

此外,本文采用的交叉编译器是arm-linux-gcc-4.3.2,它符合EABI标准,对于浮点运算会预设硬浮点(Float Point Architecture,FPA)运算,而没有FPA的ARM处理器,比如SAMSUNG S3C2410/S3C2440,会使用软浮点(Float Point Emulation,FPE)运算,在速度上会遇到极大的限制,然而在数字图像处理中会用到大量的浮点运算,所以在处理器的选择上,应选择支持硬浮点运算的处理器。

3 基于PERCLOS的疲劳检测系统的实现

PERCLOS是眼睛闭合时间所占的比例[9,10]。眼睛闭合时间的长短与疲劳程度有密切关系,驾驶员眼睛闭合时间越长,疲劳程度越严重,因此通过测量眼睛闭合时间的长短就能确定驾驶疲劳的程度[11]。

在基于PERCLOS疲劳检测算法中,首先要检测人脸信息并根据人脸信息进行人眼定位,然后对人眼图像进行灰度变化和二值处理,这样就可以计算人眼图像的黑色像素的百分比,通过这个百分比来判别人眼的闭合状态,进而通过计算单位时间内的闭合次数来判断疲劳状态。程序流程框图如图1所示。

3.1 基于OpenCV的人脸检测和人眼定位

在Adaboost算法中,比较重要的环节是训练人脸分类器,而在OpenCV视觉库中有很多训练好的人脸分类器,这些分类器都经过了优化,检测精度高,速度快,而且在实际应用中得到验证,所以使用现成的人脸分类器。

使用cvHaarDetectObjects函数提取图像中的人脸的矩形区域,并且将这些区域作为一系列的矩形框返回。函数以不同比例大小的扫描窗口对图像进行几次搜索。每次都要对图像中的这些重叠区域利用cvRunHaarClassifierCascade进行检测。有时候也会利用某些继承技术以减少分析的候选区域,例如利用Canny边缘检测裁减的方法。函数在处理和收集到候选的方框(全部通过级联分类器各层的区域)之后,接着对这些区域进行组合,并且返回一系列足够大的平均矩形。为了能对视频图像进行更快的实时检测,最小检测窗口设为60×60,程序如下:

检测到人脸以后,根据人眼在人脸中的比例位置近似定位人眼。水平方向,人眼区域位于人脸区域的1/6~5/6处;垂直方向,人眼区域位于人脸区域的1/4~2/4处。该方法定位速度快,精度良好,而且一些遮挡物如眼镜等对定位效果没有影响,检测效果如图2所示。

3.2 基于PERCLOS的疲劳检测

PERCLOS算法一般将闭合程度大于80%的眼睛状态归于闭合状态。PERCLOS值的计算公式为

当PERCLOS大于40%,就认为驾驶员处于疲劳状态[12]。通过人脸的检测和人眼的定位,已经将无用的图像信息滤除掉,然后对检测到的人眼图像进行灰度变化并进行二值处理,如图3所示,通过计算人眼图像的黑色像素的百分比来判别疲劳状态。

程序如下:

在判别疲劳前,首先要计算前100帧人眼图像的黑色像素的百分比均值areapercent100,这100帧人眼图像是在人正常情况下提取的,由于眉毛等人脸特征对黑色像素的干扰,把该值的60%作为后续判别疲劳的参照值,当人眼图像中的黑色像素的百分比均值小于人正常状态下的60%时,认为人眼是闭合的。此后,每帧计算1次黑色像素的百分比,并与参考值作对比,如果在30帧内出现13次黑色像素的百分比比参照值小,即PERCLOS值大于40%,则判定司机疲劳,发出警告。程序如下:

4 实验结果

图像采集设备使用红外线彩色摄像头K5231,视频大小320×240,网卡芯片采用DM9000,系统处理器采用Philips公司ARM9微控制器LPC3180,支持硬浮点运算。在ARM平台上移植Linux操作系统,并使用QT软件编写系统操作界面。

移植OpenCV视觉库,到目前为止,OpenCV的最新版本是OpenCV2.10,在OpenCV 2.0版本以后的源程序要求使用Cmake软件来编译生成需要的动态链接库和静态链接库。为了提高运行速度,这里使用静态链接库。在编译应用程序前需要添加OpenCV的头文件路径和静态链接库路径:

-I/opencv/include//OpenCV头文件路径

-L/opencv/lib//OpenCV静态库路径

在试验中,以20人作为实验的样本,其中包含男、女、小孩、青年、中年、老人。在室内环境下,要求他们分别在摄像头前模仿疲劳状态不停地眨眼,如图4所示。

从实验结果来看,检测效果良好且反应速度很快。实验表明,本系统在室内环境下检测准确率高达95%,能成功完成人眼疲劳监测。

5 小结

本文设计实现了基于ARM的人眼疲劳驾驶监测系统,满足疲劳监测系统车载、实时、非接触、小型化等要求。虽然基于ARM的疲劳监测系统的监测速度与基于DSP的系统相比具有一定的差距,但通过各种优化手段已大幅提高了处理速度。此外,由于ARM可以移植网络功能十分强大的Linux操作系统,该疲劳监测系统可上网且易扩展,如视音频播放、电子地图、GPRS以及与交通系统对接等,满足人们的多种需要。

参考文献

[1]陈守明.驾驶员疲劳检测中人眼定位算法的研究[D].长沙:中南大学,2010.

[2]向本科.基于人眼检测的驾驶员疲劳检测研究[D].重庆:西南大学,2010.

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[4]胡越,郭延齐,程文化.基于Matlab的人眼疲劳度检测[J].信息技术,2009(8):64-67.

[5]韩相军,关永,王雪立.基于DSP的疲劳驾驶实时监测系统研究[J].计算机技术与发展,2006(2):47-49.

[6]李志春,何仁.模糊神经网络在驾驶员疲劳检测中的应用[J].江苏大学学报,2008(2):124-126.

[7]郑夜星,林其伟.基于AdaBoost人脸检测的改进FGS视频编码[J].电视技术,2010,34(2):85-87.

[8]曹炜.基于机器视觉的驾驶疲劳检测研究[D].南京:东南大学,2008.

[9]李外云,王淑仙,刘锦高.基于嵌入式Linux的便携式自动人脸检测与跟踪系统的应用研究[J].微型电脑应用,2008,24(1):28-31.

[10]LAURENCE H,NICK M.Review of fatigue detection and predictiont echnologies[EB/OL].[2010-11-20].http://www.nrtc.gov.au.2000-09.

[11]郑培,宋正河,周一鸣.基于PERCLOS的机动车驾驶员驾驶疲劳的识别算法[J].中国农业大学学报,2002,7(2):104-109.

机动车疲劳驾驶检测系统价值研究篇3

1 人眼状态识别方法

1.1 Hough查找圆

Hough查找圆检测方法主要根据人眼虹膜状况进行判断。睁眼状态下, 眼区内可见虹膜, 也可被检测到圆。眼睛闭合状态下, 虹膜被眼睑遮挡, 只能检测圆的一部分或无法检测到圆。该技术虽然可用于判断眼睛开闭情况, 但是也存在巨大缺陷。首先, 该方式在检测睁眼状态的效果较好, 并且虹膜信息应比较完善, 对图像的分辨率要求也更高。此外, 对人眼虹膜要求也更高, 如眼区域较大且清晰。但是图像采集视为USB摄像头, 图像文本分辨率为640×480, 分辨率无法满足要求, 系统也难以获得完整的虹膜轮廓[2]。此外, 获取眼部虹膜轮廓图像后, 系统需要将数据放于高维参数空间处理, 数据计算量更大且缺乏实效性, 因而该技术不适用于实时监测驾驶员的疲劳状态。

1.2 模板匹配法

模板匹配法是指对比位置眼睛与眼睛模板的相似度, 根据相似度结果进行评价。在该技术中需要设定固定人眼状态模板, 收集眼睛状态信息后, 系统将信息与模板信息进行比对。但是人眼开闭合情况存在显著差异, 容易导致对比结果存在较大误差。例如:单眼皮和双眼皮、大眼睛和小眼睛, 单眼皮、小眼睛人群的上下眼睑距离小, 其睁眼状态与双眼皮、大眼睛人群的闭眼状态难以区分。

1.3 水平灰度投影法

该方法主要根据眼睛开、闭状态下的水平灰度投影特征识别眼睛状态。睁眼时, 眼睑位于瞳孔上方, 水平灰度投影在瞳孔位置形成低谷, 且投影图低谷区域范围较广。闭眼时, 水平灰度投影的低谷宽度狭窄。根据水平灰度投影的低谷宽度识别眼睛状态。该识别方法对图像分辨率要求较高, 因而检测结果受光照条件影响较大。采集眼部图像后, 需要先进行去噪处理, 使用邻域平均处理投影曲线, 定量确定谷底宽度。否则, 谷底图像不明确, 或出现多个谷底, 导致错误识别人眼状态。

2 基于椭圆拟合的人眼状态分析

从以上3种人眼状态识别方法可以看出, 任何识别方法都存在优点和缺陷, 并且识别效率和识别质量属于负相关, 提高识别效率容易导致检测结果准确性下降, 增加误检情况。基于以上3种检测方法的优点和缺点, 研究大多从综合角度入手, 改进或融合多个检测方式。眼睛轮廓与椭圆相似, 可利用椭圆相关参数描述人眼状态。Hough变换和最小二乘法是椭圆拟合常用方法, 其中最小二乘法可用于复杂对象模型, 且拟合度更高。

2.1 基于最小二乘法的椭圆拟合

基于最小二乘法的椭圆拟合是指计算边缘点到理想拟合椭圆距离的平方和的最小值确定拟合参数。平面内椭圆曲线可描述为:

假设α= (A, B, C, D, E, F) , X= (x2, xy, y2, x, y, 1) , 则椭圆方程可表示为:

设xi= (xi2, xiyi, yi2, xi, yi, 1) , (xi, yi) 为拟合点i坐标。点到拟合椭圆代数距离平方和为:

合椭圆的偏差平方达到最小:

根据椭圆性质, 椭圆等式中参数α需要符合要求:

由于在不等式约束条件求解过程难度较大, 为简化计算, 按照固定比例缩放参数不影响结果, 因而可将椭圆参数α的不等式约束条件表示等式约束条件:

使用约束条件使椭圆存在唯一解, 再构建矩阵, 使矩阵满等式

可将约束条件等式 (5) 表示为:

最终等式 (4) 和等式 (6) 的约束条件问题转化为等式 (8) 约束条件下求解等式 (7) 的条件极值问题, 并可求解获得

2.2 人眼状态识别

椭圆拟合处理人眼轮廓后, 可以将椭圆拟合参数作为人眼轮廓信息。根据最小二乘法进行椭圆拟合计算后, 可分别求得椭圆长轴a和短轴b的长度:

3 基于PERCLOS和眨眼频率的识别技术

3.1 PERCLOS检测原理

3.2 疲劳驾驶测量

绝大多数人在不同状态下的眨眼时间存在明显差异, 一般情况下单次闭眼时间为0.2~0.3 s, 而疲劳状态下单次闭眼时间有所增加, 且通常超过0.5 s。如若单次闭眼时间超过0.5 s, 可判断驾驶员处于疲劳状态。但是眨眼次数变慢可能因驾驶员走神引起, 如驾驶员目光呆滞且眼睛处于张开状态;如若眨眼次数降低由驾驶员疲劳引起, 可通过计算单位时间内闭眼状态帧数的判断, 即根据PERCLOS原理判断;如若由第二种原因引起, PERCLOS原理计算结果会出现PERCLOS值偏小问题;如若系统判定驾驶员眨眼频率过低, 表明驾驶员眼睛也处于异常状态, 也应提高注意力。

目前多数研究显示, 根据PERCLOS值检测疲劳状态使, 疲劳状态阈值可取40%, 再计算单位时间内PERCLOS值即可检测并判断驾驶员状态。如若PERCLOS超过40%, 提示驾驶员可能处于疲劳状态;如若PERCLOS未超过40%, 需要结合眨眼频率进行判断;如若眨眼频率不超过5次/min, 则认为驾驶员处于走神状态。具体检测过程见图2。

第一步, 识别人眼状态, 并将睁眼和闭眼分别用“+1”“-1”表示, 驾驶员眼睛状态为“+1”“-1”的时间序列, 系统自动保存人员状态序列, 用于计算眨眼次数和眨眼频率。

第二步, 计算PERCLOS值。以30 s为间隔, 计算单位间隔时间内闭眼帧数及眨眼帧数, PERCLOS值为“-1”出现次数, 眨眼次数为“+1”变为“-1”次数。由于处理单位时间内每一帧的工作量极大, 因而挨次用隔帧抓取方式, 每秒抓取15张图片。

第三步, 结合PERCLOS值和眨眼频率判断疲劳状态。PERCLOS>40%表示疲劳;PERCLOS≤40%且眨眼频率未超过5次/min为疲劳状态。

4 结语

相比较而言, 基于椭圆拟合的人眼状态分析技术以及根据PERCLOS眨眼频率判断疲劳状态具有较高的准确率。但是驾驶人员的视觉特性受许多因素影响, 如, 年龄、经验、道路环境、车速等, 都对驾驶员的视觉行为带来不同程度的影响。虽然存该技术有许多不完善之处, 但是随着研究不断深入, 驾驶员眼部特征及其研究成果必然在道路安全领域得到广泛应用。

参考文献

[1]蒋建国, 王雷, 齐美彬, 等.基于眼睛状态检测的驾驶员疲劳驾驶分析[J].合肥工业大学学报:自然科学版, 2015 (2) :175-180.

疲劳风险管理系统篇4

驾驶员的疲劳是引发交通事故的一个重大因素, 据全国道路交通事故安全情况的通报信息:2007上半年全国共发生道路交通事故15.9万起, 造成3.7万人死亡、18.9万人受伤, 直接财产损失5.4亿元[1]。大量案例分析表明约有20%的道路交通事故是司机疲劳驾驶所造成。如果能在疲劳产生的初期给驾驶员进行预警提示, 那么就会大大减少交通事故的发生。检验驾驶员是否疲劳可从生理反应、个体特征、车辆动作参数三个方面来检测。生理上主要有脑电 (EEG) 、心电 (ECG) 和肌电 (EMG) 三个检测指标。个体特征主要有眼部运动、嘴巴状态和头部运动三个检测指标。车辆动作参数主要有方向盘的动作和行驶方向二个检测指标。综观各种评价方法, 最合适的测量方法就是检测个体特征:眼部运动、嘴巴状态和头部运动。通过摄像头或摄像机对人脸进行拍摄, 提取每一帧图像在电脑和DSP上对个体特征进行分析, 根据一定时间内的个体特征的变化情况来判断驾驶员是否疲劳。目前国内外研究很多, 有基于自然光下图像处理的监测[2]和基于在红外下图像处理的监测[3];有的系统运行在PC机上, 有的系统运行在DSP上。目前研究的不足之处在于:图像处理算法复杂, 难以满足实时监测需要;监测指标单一, 准确性不高。在进行疲劳驾驶研究中有三方面因素需要充分考虑:①尽量使用红外光源, 要满足在不同光线条件下监测的需要, 特别是夜晚。②尽量考虑使用DSP, 这样会便于安装和长时间运行。③尽量考虑监测多个指标, 这样可提高监测的准确性。本研究采用红外条件下基于DSP的, 综合考虑眼睛、嘴巴和头部运动三个个体特征进行疲劳状态判断方法。

1 系统概述

本系统处理过程如下:先用基于红外光下的红外效应进行图像差频来进行瞳孔的定位, 定位好瞳孔以后用基于个体的模板匹配的方法提取眼睛、嘴巴和头部的特征, 用动态模板匹配和差频定瞳的方法相结合进行跟踪。根据眼睛在指定时间内的闭合程度和是否打哈欠以及是否点头来判断疲劳状态。监测系统的具体处理流程如图1所示。系统采用北京瑞泰的ICETEK-DM642-B作为硬件开发平台。开发平台的结构框图如图2[4]所示。系统功能可分为图像采集和眼睛定位、特征提取与跟踪、疲劳状态的判别与报警三大处理模块。程序在TI DSP 集成开发环境CCS中编译、调试完成。系统的主程序运行在DSP中, 在DSP中完成图像处理的全部算法。

2 功能模块的实现

2.1 图像采集和眼睛定位模块

通过PAL制式CCD摄像头每秒采集25帧图像, 每帧图像大小为720×576像素。在图像采集过程中由DSP控制近轴和远轴红外可控光源的开关状态。在奇数帧打开近轴红外灯产生亮瞳孔, 在偶数帧打开远轴红外灯产生暗瞳孔。由于奇偶帧图像相差甚微, 仅瞳孔差别较大, 差分后很容易确定视频序列中的人眼的瞳孔。研究发现在正常驾驶状态下驾驶员头部在一定的范围内活动。因此在图像处理过程中只需对提取到的每帧图像中的指定区域进行处理。在提取到的图像中围绕双眼划分一个特定大小的矩形框。在处理时只对矩形框内的图像进行处理。一旦在指定的框内提取不到眼睛, 可扩大矩形框的大小再进行搜索。由于指定了图像处理大小的区域, 减小了图像处理的像素数。实验证明缩小了图像处理的区域比处理整幅图像在速度上有了很大的提高, 基本可达到实时的效果。在图像处理时首先对图像指定框中的部分进行差分, 对差分后的图像采用高斯平滑进行噪声滤除。平滑去噪后选定合适的阈值对图像进行二值化分割。经过上述算法处理的图像如图3所示。

实验证明, 通过红外光下红外效应进行差频定位瞳孔来查找眼睛比传统的图像处理来查找眼睛在速度上和准确度上都有很大的提高。

2.2 特征的提取与跟踪

要进行疲劳状态的准确判断, 需要提取能够有效判断的个体特征。从眼睛、嘴巴、头部运动三方面来看能够有效判断的特征:眼的睁开度, 可用全开、半开、全闭来判断;嘴巴状态, 看看有没有打哈欠;头部运动就是有没有点头动作。在特征提取时针对性的提取这些特征即可。为能有效地提取到这些特征, 需要对驾驶员驾驶状态进行分析。通过研究发现, 正常驾驶司机的头部活动符合以下条件:①司机的头部位置相对固定, 因此眼睛只在较为固定的一个小范围中移动;②司机的图像一般为正面的图像, 侧头的现象比较少。在眼睛已经准确定位情况下, 考虑头部的运动情况。在后续帧中采用基于个体的固定模板匹配法进行特征提取, 采用动态模板匹配和差频定位瞳孔相结合的方法进行跟踪。

2.2.1 特征提取

研究发现, 能准确进行疲劳判断的不是眼睛和嘴巴的具体形状, 而是它们的张开状态。眼睛是全开、半开、还是全闭, 嘴巴是否打哈欠。因此在特征提取时只需要识别这些状态。因车辆驾驶人员相对比较固定, 眼睛和嘴巴的这些状态相对比较固定。在监测之前可准确提取到训练好的这些模板。针对眼睛制作了全开眼、半开眼、全闭眼三个模板, 针对嘴巴制作了打哈欠时嘴巴的模板 (如图4所示) 。

系统启动以后, 先由红外差频定位瞳孔, 定位瞳孔以后再进行个体特征的提取。特征提取时先提取眼睛的特征, 根据眼睛的特征提取嘴巴的特征, 最后根据眼睛的张开状态和运动轨迹提取头部运动的特征。

眼睛特征提取是使用训练好的三种眼睛模板运用模板匹配的方法提取眼睛特征。使用训练好的全开、半开、全闭三个模板与图像中指定眼睛的区域进行匹配。由于眼睛瞳孔已经定位, 眼睛的区域已经固定。根据眼睛的活动范围空间大小分别划分两个合适大小的区间, 在区间内使用模板进行匹配来提取眼睛的特征。使用差频定瞳来查找眼睛, 使用固定模板匹配来提取眼睛特征。这样有别于传统的先找脸再找眼最后提取眼睛特征的繁琐步骤, 既可提高匹配的速度又可提高匹配的准确度。

嘴巴特征的提取依赖于提取到的眼睛的特征。研究发现打哈欠时眼睛是半闭或者全闭状态, 这样在提取到眼睛是半开或全闭的特征时再启动嘴巴特征的检测。基于所在眼睛位置已经确定, 根据脸部器官的几何特征可确定嘴巴的相对位置。根据检测到眼睛的位置通过计算找出嘴巴的中心, 以嘴巴为中心在指定的范围内使用训练好的模板进行匹配来提取嘴巴特征。能够进行有效疲劳判断的嘴巴特征是是否打哈欠。在进行嘴巴特征的提取时不需要提取嘴巴的具体形状, 只需要知道嘴巴的张开状态和打哈欠时的张开状态是否吻合。匹配时只要匹配打哈欠时的嘴巴模板即可, 如果匹配不成功就代表没有打哈欠。

在模板匹配特征提取时使用的匹配公式如下:

$R (i, j) = \frac{\sum_{m = 1}^{Μ} \sum_{n = 1}^{Ν} S^{i j} (m, n) \times Τ (m, n)}{\sqrt{\sum_{m = 1}^{Μ} \sum_{n = 1}^{Ν} [S^{i j} (m, n)]^{2} \times \sum_{m = 1}^{Μ} \sum_{n = 1}^{Ν} [Τ (m, n)]^{2}}} (1)$

式中:T—模板 (m×n个像素) ;Sij—模板覆盖被搜索图的子图;i、j—子图左上角在被搜索图S上的坐标;R—相似程度。设定一个合适的阈值来对眼睛状态进行识别。

在系统启动时使用固定模板进行模板匹配来进行特征提取。匹配成功以后, 在后续帧中将不再使用训练好的模板进行匹配, 而是以上一次匹配成功的模板为基准进行匹配。

在进行模板匹配提取到闭眼特征时即启动头部运动的特征提取。在检测到连续几帧有闭眼状态, 而且眼部运动是垂直向下的, 根据运动的速度快慢来分析头部特征, 以此判断驾驶员是否打瞌睡。

实验结果表明由于本方法使用了固定的个体和固定的模板, 比传统的特征提取在准确性和速度上都有很大的提高。

2.2.2 跟踪

通过对驾驶员的头部运动进行分析, 发现驾驶员的头部位置相对固定在一定的小范围内活动, 疲劳发生时头部的活动幅度就更小。据此本文采用改进的动态模板匹配方法[5]进行跟踪。一般的模板匹配跟踪采用的是固定的原始模板, 本文采用的是改进的动态模板匹配来进行跟踪。使用上一帧图像中获得的人眼图像作为下一帧图像中人眼定位的模板。由于动态变化幅度小, 前后两帧相差很小, 模板的搜索范围也大大减小。每一次搜索范围只是在原来的位置上沿上、下、左、右四个方面各扩展10个像素即可。匹配公式如下:

$Ρ = \frac{Ν \sum_{i = 1}^{Ν} Ι_{i} Μ_{i} - \sum_{i = 1}^{Ν} Ι_{i} \sum_{i = 1}^{Ν} Μ_{i}}{\sqrt{Ν \sum_{i = 1}^{Ν} Ι_{i}^{2} - (\sum_{i = 1}^{Ν} Ι_{i})^{2}} \sqrt{Ν \sum_{i = 1}^{Ν} Μ_{i}^{2} - (\sum_{i = 1}^{Ν} Μ_{i})^{2}}} (2)$

式中N是模板中像素的个数, M为模板, I为图像中待匹配的部分。

在跟踪过程中确定合适的阈值, 所有大于阈值的认为跟踪成功, 否则就认为跟踪失败, 重新进行差频定位瞳孔以及特征的提取。传统的跟踪方法是先跟踪, 跟踪成功再进行特征的提取。这样增加了算法的复杂度, 影响检测的速度。本文采用跟踪方法的优点是跟踪成功即提取到特征, 不需要再进行特征提取, 这样就加快了检测的速度。

2.3 疲劳状态的判别

在进行疲劳状态的判别时, 使用信息融合的方式对眼睛、嘴巴、头部运动三个指标综合进行考虑。图像经过处理以后, 提取眼睛的睁开程度, 计算在指定时间内的眼睛的闭合程度, 把它和嘴巴和头部运动状态综合一起作为是否报警的判断依据。疲劳状态的程度可以用以下函数来表示:

$f = \frac{t_{3} - t_{2}}{t_{4} - t_{1}} + x + y (3)$

t1是眼睛睁开最大值的80%以下的持续时间, t2是眼睛由睁开最大到半闭的持续时间, t3是眼睛由睁开最大到全闭的持续时间, t4是眼睛全闭的持续时间。x和y的值是根据是否有哈欠和是否有点头动作来决定是取值是0还是1。在车辆行驶过程中, 不断的对驾驶员进行测试, 计算f 值的大小。如果f值大于80% , 那么监测系统就判定该司机的疲劳程度已达到为安全驾驶操作所不允许的界限, 给司机一警示以此来避免交通事故的发生。

3 实验过程及结果分析

为验证疲劳检测的效果, 在实验室对模拟驾驶状态进行监测。对30人分别在上午、下午、夜晚对人的清醒、疲劳状态分别检测了5次。实验结果显示准确率在86%以上。具体测得结果如表1所示。

从实验结果可看出, 本研究可满足在不同光照条件下疲劳驾驶监测的需要, 基本可以进行实时监测。由于本研究增加了对嘴巴和头部运动的检测, 在打哈欠和瞌睡点头时能够及时报警。实验还发现在上午、下午的清醒状态下准确率相对较高, 而在夜晚疲劳状态下检测的准确率相对较低。另外戴眼睛对监测也有一定的影响。

4 结束语

传统的疲劳监测方法是先从视频图像中获取人脸, 再在人脸区域中定位人眼和嘴巴, 最后提取眼睛和嘴巴的形状来判断眼睛和嘴巴的状态。方法复杂, 难以满足实时的需要。本文提出了基于DSP红外下对眼睛、嘴巴、头部同时进行检测进行疲劳监测的方法。本文相比较传统方法有以下改进:一是在查找眼睛时, 运用红外差频法进行准确快速的定位瞳孔来查找眼睛;二是在进行特征提取时, 使用基于个体的固定模板匹配法;三是在跟踪时考虑驾驶员头部活动范围小、运动速度慢, 运用了模板匹配跟踪和差频定位瞳孔相结合来跟踪的方法;四是在疲劳状态判断时, 使用了眼睛、嘴巴、头部运动三个个体特征进行判断。实验结果证明改进方法是行之有效的, 尤其在速度上有了很大的提高。但是, 这些算法仅是在实验室进行了测试, 与成功的产品还有一段距离, 因此这些方法在可靠性和实用性方面还有待进一步研究。

参考文献

[1]新华社.2007上半年去全国道路交通事故统计[N].2007-7-1.

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[4]TMS320C600Optimizing C/C++Copiler User’s Guide.SPRU187k, Texas Instruments Incorpotated, 2003.

疲劳风险管理系统篇5

液压制动软管是汽车制动装置的主要零部件,为了使刹车制动装置能够稳定有效的快速制动,对汽车液压制动软管的检测精度要求越来越高,市场急需高精度液压制动软管性能试验检测设备。本文设计的高精度液压制动软管挠曲疲劳试验机是以PLC为控制核心,综合协调软管活动安装端转动机构、软管固定安装端直线运动定位机构和液压加载系统,自动完成对一根或两根制动软管的疲劳寿命测试。

1试验机直线定位系统控制结构

近些年,伺服控制系统被广泛应用于定位要求较高的试验机中,这类定位装置通常采用半闭环控制结构,即以伺服电机的角位移进行位置反馈,而不是以位移传感器检测试验机的直线运动位移作为反馈信号,因而具有机械结构简单、高精度控制试验机定位系统的特性。直线定位机构如图1所示。

半闭环交流伺服控制系统一般采用双环结构,由位置控制板和交流伺服驱动器构成外环(位置环)和内环(速度环)。该控制系统按物理结构可分为交流伺服驱动器及伺服电机、直线运动机械结构、直线位移控制器及PC。伺服控制系统的反馈信号主要由光电编码器反馈产生,光电编码器同时又分为增量式和绝对式两种,增量式编码器是将位移转换成周期性的电信号,再把该电信号转变成计数脉冲,用脉冲的个数来表示位移的大小;绝对式编码器的每个位置对应一个确定的数字码,因此其示值只与测量的起始和终止位置有关,而与测量的中间过程无关,即使伺服电机轴卡死也能输出绝对角度信息,所以主要用于高性能试验机定位控制系统中。

由于绝对式光电编码器的高精度反馈作用,伺服控制系统可以精准地获取角位移运动轨迹的反馈信号,为测试系统各运动参数提供准确信息,因此本文的伺服控制参数均来自于绝对式编码器。

2伺服驱动器及电机模型

2.1 一阶惯性系统模型

交流伺服电机驱动系统是一个电机调速系统,调速范围在0 r/min～2 800 r/min,定位精度一般都要达到±1个脉冲。其输入、输出变量都是时间的连续函数,以转速为被控变量,实现单步预测控制的动态系统,因此,建立的数学模型必须进行优化。最简单的优化方法是将该系统建立成一阶惯性系统[1],即以速度指令v(t)为输入,电机转速ω(t)为输出。系统传递函数表示为:

undefined。 (1)

其中:T为时间常数;K为增益。

2.2 系统参数的确定[2]

设系统的输入阶跃信号U(t)= u,其拉氏变换为U(s)=u/s,则系统阶跃信号响应为:

undefined。 (2)

式(2)经拉氏变换为undefined,由此得出当时间t→∞时,ω(∞)=K·u,所以有:

K=ω(∞)/u 。 (3)

当t=T时有:

ω(T)=Ku(1-e-1)≈0.632ω(∞) 。 (4)

伺服系统中电机转速上升时,0.632ω(∞)值对应的时间t即为系统时间常数T,可通过式(3)和(4)确定系统参数。

表1是松下大型MINAS V系列全数字式交流伺服驱动器MDD203AIV(其主要性能指标:适配电机额定功率为2 000 W,电源电压为3相220 V,编码器类型为2500P/R,与驱动器配套使用的交流伺服电机为MDM202A1)实测速度阶跃响应,其输入阶跃电压u=100 pV。

由表1的数据经计算得:ω(∞)=25.5 p/ms,K=25.5/100=0.255p/(ms·pV)=32.028 rad/(s·V)。

由于时间常数T较小,不容易测定,但是从测量结果还是可以得出8 ms≤T≤12 ms。

2.3 二阶系统模型

若以电机轴位置θ(t)为输出,则驱动器及电机系统传递函数可以表示为:

undefined。 (5)

式(5)是一个典型的二阶系统。

3建立直线定位系统仿真模型(Simulink)

Simulink是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的系统仿真软件,它支持线性和非线性系统、连续和离散时间模型,或者是二者的混合。系统还可以是多采样率的,如系统的不同部分拥有不同的采样率[3]。下面就利用Simulink建立整个定位系统的仿真模型。

位置控制系统采用工业过程控制中应用最广泛的一种控制形式,位置环采用数字PID控制(偏差控制),其位置控制理想微分方程为:

undefined。

(6)

其中:Kp为比例系数 ;Ti为积分时间常数;Td为微分时间常数;e(t)为偏差值。

由于计算机只能处理数字信号,故上述理想微分方程必须加以变换,若设伺服驱动电机角位移的采样周期为τ,第k次采样得到的输入偏差为ek,调节器输出为pk,则有:

undefined。

经过转换,式(6)便可改写成:

undefined。

其中:Ts为系统采样周期。

经Z变换,位置控制PID偏差控制器的Z传递函数为:

undefined。 (7)

其中:Ki为积分系数;Kd为微分系数。以Kp=1、Ki=2、Kd=1的P控制建立仿真模型,根据二阶系统函数得到的直线定位系统仿真模型如图2所示。

4直线定位控制系统仿真试验

4.1 推导时间常数T

时间常数T是在试验前必须确定的数值,通过对比实际运动曲线与Matlab建模仿真输出波形来分析确定T。

试验人员启动伺服控制系统记录编码器反馈的前150个点,并在Matlab中用PLOT命令将其绘成图形,如图3所示。

再分别令T=9 ms、10 ms、11 ms进行系统的阶跃响应仿真,仿真结果如图4所示。

通过Matlab仿真输出阶跃波形与实际运动波形进行对比,根据时间、速度、峰值等参数不难确定T≈11 ms。

4.2 系统斜坡及正弦信号的仿真

采用前述实测与仿真得到的K、T参数值进行的系统斜坡响应与正弦响应仿真结果如图5和图6所示。

为了检验仿真模型,本文又实际测试了液压制动软管挠曲疲劳试验机直线定位系统斜坡响应与正弦响应,结果如图7和图8所示。

通过直线定位系统测试与仿真,两种方法输出的波形有较好的拟合度,因此验证了Simulink建立的仿真模型可以满足直线定位系统的仿真需要。

5结论

本文利用Matlab/ Simulink建立液压制动软管挠曲疲劳试验机直线定位系统的仿真模型,可以提高工程人员对试验机伺服控制系统的理解。二阶仿真模型是交流伺服系统控制直线定位较为简化的理想模型,通过绝对式光电编码器反馈的电机轴角位置反馈信号确定电机的运动参数,得出简化模型的参数。简化的二阶直线定位系统模型能够较好地模拟实际系统的信号响应,实际应用中,该模型接近实际电机参数,可以为分析系统性能、控制试验机运行打下良好的基础。

参考文献

[1]谢锡棋,杨焕明.位置控制伺服电机实验建模[J].北京理工大学学报,1996(3):69-72.

[2]孙炳达,梁志坤.自动控制原理[M].北京:机械工业出版社,2000.

疲劳风险管理系统篇6

扭杆系统产品在轨道车辆二系悬挂中得到了广泛应用,其主要结构如图1所示。

扭杆系统由扭杆(1件)、扭臂(2件)、连杆(2件)、支撑座(2件)、球铰(4件)等组成。扭杆的两端装有扭臂,连杆的两端通过球铰分别与扭臂和车体底架铰接,扭杆通过支撑座固定在车体上。

扭杆系统在实际运行工况中受力情况如图2所示,二侧连杆受到车体z向力(垂向力)F1、F2,F1与F2大小相等、方向相反;扭杆受到车体y向力(横向力)F3;垂向力与横向力同时同相位施加在扭杆系统上。

耐久性实验是评判扭杆系统寿命的非常重要的实验,研制的疲劳试验机必须满足不同规格与结构的扭杆系统二维复合加载试验要求。

1.扭杆2.支撑座3.扭臂4.球铰5.连杆

2 试验机设计方案

根据扭杆系统疲劳试验次数多、试验周期短、不同规格产品多、载荷变化范围大等特点,研制一台扭杆系统疲劳试验专机很有必要。

本文设计的这台扭杆系统疲劳试验专机采用机械式,机构原理如图3所示。

垂向加载:由电动机通过V带传动带动曲柄摇杆机构,再经杠杆机构,实现扭杆系统两头的同时加载。扭杆系统扭杆的扭转幅值由曲柄机构无级调节垂向连杆的位移来实现,扭杆系统垂向载荷大小通过杠杆下的二个力传感器经触摸屏显示,从而间接对扭杆系统的载荷进行控制,扭转频率通过PLC控制变频器输出来实现。

横向加载:由电动机带动曲柄滑块机构,实现工作台的往复运动。扭杆系统安装在工作台上,随工作台一起运动。往复运动位移幅值由曲柄机构无级调节横向连杆的位移来实现,往复运动频率也通过PLC控制变频器输出来实现。

同步控制:通过原点(平衡点)设置,由PLC通过PRFOBUS网络向两个变频器同时发出频率信号,来达到垂向与横向加载二台电动机完全同步的目的。

3 主要部件结构介绍

试验机由垂向加载机构、横向加载机构、机架、杠杆机构、工作台以及控制部分等组成,其结构如图4所示。

3.1 垂向加载机构

垂向加载机构包括减速电机、V带传动、上支撑装置、曲柄摇杆机构等。减速电机采用德国SEW公司制造的自带降温风扇的硬齿面标准斜齿轮-伞齿轮减速电机,电机带制动器,具有性能优越、能耗低、振动小、噪音低与效率高的特点。减速电机输出轴上安装有皮带轮,通过普通V带传动,带动上支撑装置轴转动。上支撑装置一端装皮带轮,通过带传动把电动机原动力传至上支撑轴;另一端装有曲柄摇杆装置,通过连杆与杠杆机构相连。通过调节曲柄摇杆机构曲柄长度改变杠杆机构杠杆的摆动幅度。

1.垂向加载机构2.杠杆机构3.机架4.工作台5.横向加载机构

3.2 横向加载机构

横向加载机构包括减速电机、曲柄滑块机构等。减速电机采用德国SEW公司制造的自带降温风扇的硬齿面标准斜齿轮减速电机,电机也带制动器;减速电机安装在直线导轨副上,便于调整与移动。曲柄滑块机构的曲柄盘安装在减速电机输出轴上,连杆与工作台相连,扭杆系统安装在工作台上。

3.3 机架

整个机架为前、中、后三部分:前部安装横向加载机构、工作台与扭杆系统;中部上面安装垂向加载机构,前面安装杠杆机构;后部安装垂向加载用减速电机。机架采用焊接箱形结构,具有足够的强度与刚性。机架通过地脚螺栓安装在坚固平整的地面上。

3.4 杠杆机构

杠杆机构包括杠杆、导向装置、支撑装置等。杠杆采用中空箱形梁结构,具有足够的强度与刚性,顶面与垂向加载装置的连杆相连,底面开T形槽,这样便于不同长度的扭杆安装。杠杆背面装有导向装置,可以承受扭杆系统连杆施加的横向力,保证整个杠杆不横向摆动。杠杆由支撑装置安装在机架上,绕中部铰孔上下摆动。

3.5 工作台

工作台成“工”字型,其顶面开有T型槽,便于不同规格扭杆安装;底面安装在直线导轨副上,便于调整与移动。工作台左右各一,由丝杆连接,并用螺母锁紧,两个工作台中心距离可以无级调节,便于不同规格扭杆安装。

3.6 控制部分

控制部分采用德国西门子的S7-300 PLC,完成试验机计数、保护、操作等控制。带有1个输入模块与2个输出模块。变频器采用二台西门子的MM440来无级调节试验机加载频率,通过触摸屏完成人机对话。PLC通过PROFIBUS网络控制二个变频器输出信号达到垂向与横向加载电机原点同步、运动同步与同步停止的目的。

4 关键设计技术分析

4.1 真实模拟扭杆系统的二维复合加载

在实际运行工况中,轨道车辆中扭杆系统受到垂向加载的同时,横向会产生一定的移动;目前进行的疲劳试验只考虑垂向加载,不能完全真实模拟扭杆系统运行状态。在如图5所示的空间坐标系xyz中,ABCDEF为常态下扭杆系统,A1B1C1D1E1F1为工况下扭杆系统。扭杆除了产生扭转形变α外,还在y轴方向上产生位移b。本文设计的疲劳试验机就真实地模拟了扭杆系统这种受力情况,垂向加载机构施加的载荷通过杠杆机构传到扭杆连杆上,产生连杆垂向位移c,进而产生扭杆扭转变形α;横向加载机构施加的载荷通过工作台作用在扭杆上,产生位移b。

4.2 适用不同规格扭杆的柔性设计

轨道车辆用扭杆系统品种多,其扭杆长度、扭转臂长度与连杆长度尺寸变化大,因此要求设计的试验机定位装夹机构具有良好的柔性,以满足各种扭杆的试验要求。

本文设计的试验机,在z向根据连杆长度的不同,采用在工作台上添加调整垫块来实现;工作台上开有T型槽,可满足x向不同长度扭转臂的扭杆系统安装;工作台安装在直线导轨副上,两边工作台的距离可以在y向无级调整,以满足不同长度扭杆的安装要求。这样,试验机就可以满足多品种、多系列扭杆系统的安装需要。

4.3 曲柄长度的无级调节

扭杆系统扭杆的最大扭转角与横向位移变化大,且要求连续可调,本文设计的试验机采用曲柄长度无级调节机构,通过旋转调整螺杆,可以调节曲柄销的位置,即无级调节曲柄的长度。垂向曲柄大小对应扭杆的最大扭转角,横向曲柄大小对应扭杆横向最大位移。因此无级调节曲柄长度就能实现扭转角与横向位移的连续调节。

4.4 二维复合加载的同步控制

扭杆系统垂向与横向分别采用两台电机进行加载,且要求同步。本试验机同步方案设计如下:

(1)原点同步:在两个加载方向上分别设置原点位置,通过PLC控制变频器,使两套加载机构同时到达原点。

(2)运动同步:(a)同步启动,PLC通过PROFIBUS网络向两个变频器同时发出启动信号,使之同时启动;(b)运行同步,两套加载机构的运转频率分别设为f1和f2,两套加载机构的减速比分别设为n1和n2,则变频器输出的频率分别为:F1=f1·n1;F2=f2·n2,f1=F1/n1,f2=F2/n2,根据设计要求f1=f2,即:F1/n1=F2/n2,因为减速比n1和n2是确定的,因此总能找到F1和F2的值满足以上条件。通过PLC的匹配计算确定两台变频器运行中频率,通过PROFIBUS网络向两个变频器同时发出频率信号;(c)同步停止,PLC通过PROFIBUS网络向两个变频器同时发出停止号,使之同时停止。

5 试验机技术参数与主要功能

5.1 试验机主要技术参数

扭杆系统疲劳试验机主要技术参数如表1所示。

以上参数覆盖了不同规格扭杆的各种工况要求。

5.2 试验机主要功能

这台试验机主要是为了满足扭杆系统的疲劳试验要求,可以真实模拟扭杆系统实际运行工况,采用位移控制无级调节,二维协调复合加载,加载频率可调,达到既经济又快速完成扭杆系统可靠性试验的目的。

另外由于连杆上端增加了力传感器,且通过位移无级调节可以精确实现载荷的控制,因此可以对扭杆进行刚度等静态性能指标的检测。

最后改变装夹件可以对其它产品进行一维、二维疲劳与静态性能检测。

6 结语

本文设计的试验机为国内首台扭杆系统二维复合加载专用疲劳试验机,其真实地模拟了扭杆系统的实际运行工况,采用覆盖多品种、多规格扭杆的柔性设计,引入曲柄长度无级调节装置与二维实时同步控制系统,可高效率、低成本地完成扭杆系统的耐久性试验与静态试验;并可在一定条件下完成其它产品的一维、二维的静态与疲劳性能测试。

参考文献

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疲劳风险管理系统篇7

试验机作为一种用于研究及检测材料、零部件、各类产品力学性能和可靠性的测试仪器, 广泛用于科学研究、能源交通和机械电子等领域, 是科研和生产部门必需的基本设备。试验机在新型材料开发、材料试验、产品品质监督、产品设计、以及品质控制等方面都有着重要的作用。随着现代科学技术的发展, 人们愈加重视动态试验, 疲劳试验机整体水平都在不断提高, 它己成为汽车、飞机等机械制造行业零件疲劳强度以及寿命试验不可缺少的设备。

疲劳试验机作为技术密集型测试装置, 它涉及到机械、电子、液压、测量、材料、自动控制等众多技术领域;同时还综合了现代闭环伺服、机电一体化、数字显示、以及电子计算机等技术, 被广泛应用在新材料开发, 结构设计和机械、航空、船舶、航天、人体力学性能研究等领域。

1 胶带疲劳试验机

胶带疲劳试验机主要用来测试在室温状况下的非金属材料在一定载荷条件下发生变形时的应力和应变的变化情况。因此可以通过对胶带疲劳材料试验机的控制系统进行重新设计, 实现实验数据的实时自动采集、分析、处理和对执行机构的自动控制, 来提高胶带疲劳试验机的性能和自动化的程度。

采用电液伺服阀来实现疲劳试验机运行控制, 使胶带疲劳试验机提高试验精度与扩充了动态试验负荷种类。目前, 电液型伺服疲劳试验机根据科技进步和被试验对象的需要, 正向着全微机化、节能化、智能化方向发展, 以进一步提高试验机效率, 提高试验机的降低能耗和精度。

2 胶带疲劳试验机系统设计

2.1 总体结构组成

胶带疲劳试验机的系统由主机系统、电控系统和液压系统组成。其中电控单元是试验机控制系统的核心, 对胶带疲劳试验机工作状态信号进行采集并对其工作过程进行控制, 主要包括液压系统控制单元、信号测量单元、控制单元三部分;机械本体主要包括横梁、底座、上下夹持器以及液压传动装置等, 其结构如图1所示。试验时对安装在上下夹头上的试样加载, 同时由信号测量单元测量试样的受力和胶带试验机下夹头的位移量, 并通过相关装置将上述信号送入控制单元, 控制单元根据不同的控制要求, 选择力和位移中的一个作为控制系统的反馈信号, 并将它与给定值进行比较;并输出控制信号。

2.2 液压系统

对于液压系统由电液伺服阀、油泵、溢流阀、伺服油缸、压力表和单向阀组成等。液压系统的原理如图2。

从油压源输出的油液由过滤器进入电液伺服阀, 同时电子控制系统将给定电信号与来自负载位移传感器的输出反馈信号进行对比, 并将其差值放大后送至电液伺服阀, 将电信号转变为油液流量, 高压油交替输送到伺服液压缸上下油腔, 活塞驱动胶带疲劳试验机横梁上下运动, 进行胶带疲劳试验。此过程不断循环往复, 使反馈信号与给定值之间的差值不断减小, 即控制试验机按照既定的运动规律运动。

阀控液压缸控制系统结构如图3, 系统根据被控参量的控制要求, 微机控制系统给出适当形式的电信号, 驱动电液伺服阀工作, 来控制高压油的流量, 从而推动液压执行元件加载胶带。

2.3 胶带试验机控制系统的总体设计

控制系统的总体结构如图4, 首先由测控软件输出控制信号, 通过液压单元驱动试验机运动, 安装在试验机上的信号测量装置和计算机上的信号采集卡将试验机上的位移、变形和载荷信号反馈到上位机, 并将其与初始控制信号值对比, 上位机通过控制模块对差值进行处理, 并由控制卡发出控制信号控制试验机, 循环不断往复, 直到达到预定的控制效果。

系统中有着两路信号的采集和一路信号的输出;信号采集的速度和精度对试验机的性能具有重要影响, 系统中信号的采集和控制是通过控制卡实现。

3 液压系统建模

3.1 电液伺服阀的模型

电液伺服阀不仅是电液转换元件, 而且也作为功率放大元件。它能够将输入的微小的电气信号转换成大功率的液压信号输出。

对于绝大多数电液伺服系统, 伺服阀动态响应通常高于负载动态响应。当伺服阀频宽和液压固有的频率相近时, 伺服阀可近似地看成二阶振荡环节, 其伺服阀传递函数为:

式中:Qo—伺服阀的空载流量;

Wsv—伺服阀固有频率;

Ksv—伺服阀的流量增益。

3.2 伺服放大器的模型

伺服放大器作为伺服系统控制的重要组成部分, 它必须和伺服阀机电转换器匹配, 便可以改善系统稳态特性。伺服放大器起到的是功率放大作用, 这样输入的电压信号转换成电流信号, 并将其进行放大来驱动阀芯移动。其数学模型为:

式中:I (s) —伺服放大器的输出电流;

Ka—伺服放大器的放大系数;

U (s) —伺服放大器的输入电压。

3.3 系统的模型

通过各个环节确定的传递函数, 画出电液位置伺服控制的方块图, 如图5。

系统开环传递函数

4 自适应模糊PID控制

PID控制利用模糊控制器将经验知识以控制规的形式表达, 自动进行模糊推理以及自动对PID参数实现最佳整定。

自适应模糊控制器输入误差e与误差变化ec, 可满足不同时刻e和ec对PID参数自我整定的要求。其结构如图6所示。

通过找出PID三个参数Kp、Ki、Kd与e和ec之间模糊关系来行进PID参数模糊自我整定, 当运行时通过不断的检测e和ec, 根据模糊控制原理实行3个参数在线进行修改, 以达到控制参数不同的要求;同时PID参数整定必须考虑在不同的时刻三个参数的作用和它们之间的互联关系。自适应模糊PID是在PID算法的基础上, 通过计算当前的系统误差e与误差变化ec, 再利用模糊规则进行模糊推理, 查询模糊控制表实行参数调整。

模糊推理器的隶属度函数设E为输入误差e的语言变量, EC为误差变化率ec的语言变量。KP为比例系数Kp的语言变量, KI为积分系数Ki的语言变量, KD为微分系数Kd的语言变量。如图7, 图8所示。

PID算法三个参数会影响系统的响应速度、稳定性、超调量与稳态精度。在系统运行时对不同的误差e及误差变化率ec, 参数KP, KI, KD自适应调整规则是:

1) 如果误差e较大情况时, 应取较大的KP和较小的KD, KI一般设定为0;

2) 如果误差e与误差变化率ec为中等情况时, KP和KD的取值应较小, 而KI一般设定成中等大小;根据其作用原理和操作经验, 设定模糊整定控制规则见表1。

其模糊子集为e, ec={NM, NB, PS, NS, Z, , PB, PM}。设定e, ec与KP, KI, KD均服从正态分布, 得出各模糊子集隶属度, 根据各个模糊子集的隶属度赋值表及各参数控制模型, 查出修正参数代入对应算式计算。

系统在线运行过程时, 完成对PID参数在线自动校正。模糊PID控制系统SIMULINK模型如图9所示。

PID控制系统响应曲线如图10所示。图中可以看出, 自适应模糊PID的自适应较强, 整个控制系统基本没有静差和超调, 大大改善系统的静、动态性能。

5 结语

本文利用模糊PID控制系统的SIMULINK模型进行试验, 结果表明模糊自我整定算法能够很好的发挥传统算法与模糊控制的优点。在系统参数发生变化时, 其具有很好的自整定能力, 相对于传统的PID在响应时间、超调量等方面有明显改善, 这在实际的过程控制中具有参考价值。

参考文献

[1]刘金馄.智能控制[M].北京:电子工业出版社, 2009.

[2]陶永华, 尹怡欣, 葛芦生.新型PID控制及其应用[M].北京:机械工业出版社, 1998.