基于换向声音识别的泵送协同作业系统研究

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1 系统功能设计工程施工过程 中，混凝土 由搅拌车运至施工现场，并将混凝土倒入泵送设备料斗中，然后由泵送设备送至浇灌地点。整个卸料过程中，搅拌车卸料速度都需施工人员根据泵送设备料斗中混凝土余量进行手动控制，时常出现溢料或缺料的现象。

为了防止溢料或缺料，泵送设备吸料的速度必须与搅拌车卸料的速度保持-致。为了达到这- 目标而设计-个系统，能够通过泵送设备的换向声音计算出泵送设备的当前排量，并根据泵送设备当前排量控制搅拌车卸料速度，使得泵送设备料斗中的混凝土不会因为过多而溢料或者过少而吸空。

本文以E系列的泵车为研究对象，基于 MATLAB软件对换向声音特征信号进行提韧仿真分析，探讨通过换向声音来判断泵送设备当前排量的可行性。

1.1 搅拌车与泵送设备协同作业系统结构搅拌车与泵送设备协同作业系统如图 1所示，该系统分为两个部分。

1.1.1 泵送设备排量监测子系统泵送设备排量监测子系统安装于搅拌车上，通过声音传感器获取泵送设备换向音频信号，将该音频信号进行滤波等处理后得到泵送设备当前排量。

1.1.2 搅拌车卸料控制子系统搅拌车卸料控制子系统，从泵送设备排量监测子系统中实时获得泵送设备当前排量，根据获取的实时排量选择-个合适的卸料速度卸料。

1.2 协同作业系统结构框图搅拌车与泵送设备协 同作业系统框 图如图 2所示。

中国博士后科学基金面上资助项 目(2012M511755)；湖南势技厅科技计划项目(2012RS4044)124解丹，等：基于换向声音识别的泵送协同作业系统研究 2013年第9期图1 搅拌车与泵送设备协同作业系统l 璺 信曼处 直童篮盛墨蠢葚函 .1搅拌车卸料L- I壅遂 盐簦 嚣薹 种-(图2 协同作业系统结构框图2 小波分析2.1 小波基的选取小波分析中所用到的小波函数具有不唯-性，即小波函数 ( )具有多样性，而且不同小波基分析同-个问题会产生不同的结果，因此，小波基的选取是个重要的问题。

小波基的选取应遵循综合考虑支撑长度、对称性和正则性或消失矩阶数的原则，根据问题需要综合确定。小波基的正则性主要影响着小波系数重构的稳定性，通常对小波要求-定的正则性(光滑性)，以便获得更好的重构信号。根据声音信号的特点，本文选取在时域、频域都具有较好正则性的Daubechies小波对信号进行分析和处理，其在频域具有紧支集，可更好地避免频域分析频率之间的能量交叉泄漏现象，频率分辨率更易保证，而在时域上具有较快的衰减性，时域局部性亦较好。

2.2 Daubechies正交小波Daubechies正交小波将信号 分解为不同尺度下的低频近似信号 和高频细节信号 ，不同尺度具有不同的时间和频率分辨率。Daubechies正交小波分析树结构如图3所示，对信号s作 Ⅳ层分解，在每-层对近似信号 A进-步分解，分解关系式为 SA D D2D。，分析不同频率的细节信号，观察信号不同频率的成分。

Daubechies小波-般记为 dbN，其中N 1，2，，1O，其尺度函数 ( )和小波函数 (t)的有效支撑长度 t2N-1，小波函数 (t)的消失矩阶数为 Ⅳ，Ⅳ值越大，其对应的小波越长且越光滑。经分析比较，本文选取如图4所示的db8尺度函数与小波函数来分析泵送声音信号。其中横轴表征 db8尺度函数和小波函数的有效支撑长度。

11口 0- O图3 Daubechies正交小波分析树结构10口 百 0- 1， 1t ta尺度函数 b)小波函数图4 db8尺度函数与小波函数3 测试数据分析3.1 干扰较小时音频信号分析测试对象选择三-重工某系列泵车及搅拌车，测试时搅拌车和泵车处于工作状态，除搅拌车和泵车本身的噪声外，周围无其他明显的噪声。试验测试如图5所示。

阿 隔 丽图5 试验测试3.1.1 常规傅里叶分析结果音频信号为时间函数，通常在时域里描述该信号1252013年第9期 现代制造工程(Modem Manufacturing Engineering)随时间变化的性质，但是在信号分析方法中往往还需要采用频域的概念对信号进行描述，把复杂的频域信号分解为多个不同频率的信号。

采集所得声压曲线如图6所示，经傅里叶变换后得到如图7所示声压测试结果 FFT图。从图 7所示可以看出，信号主要集中在200-800Hz这个频率段。

馨-k .上 J. 山. -dlILl， 1 fr r -T Ip'，l盯 1 r1I1 1时间/s图6 声压曲线1-腼 I li j频率/kHz图7 声压贝4试结果 FFT图3.1.2 小波分析结果对音频信号运用 Daubechies小波基进行4层分解，得到如图 8所示声压曲线 4层小波分解细节图。

细节dbl和 db2主要反应测得信号的高频成分，db3和 db4主要反应测得信号的中低频成分。其中，db4这-部分的信号和原始信号比较接近，可以反映出原始信号的主要组成部分，细节db4主要表现原始信号在 0-500Hz的组成部分。

3.1.3 仿真分析根据上述分析，可以得出如下结论，换向信号主要集中在200～800Hz频率范围内。运用MATLAB仿真工具，对信号进行带通和幅值滤波，得到如图9所示的仿真图。图9中，浅灰色部分为未处理的信号时域图，黑色部分为经过处理后得到的泵车换向周期图。

1 26蓼：-5F 干 ] 罨。o 古- 厂 - - 5窘-：童 5习5薹n0 5F-' -7-'' il3' 7' ) l； 'I5OO罂 -0- 0- O时间/s图9 仿真图3.2 干扰较大时音频信号分析测试对象选择三-重工某系列泵车及搅拌车，测试时搅拌车和泵车处于工作状态，除搅拌车和泵车本身的噪声外，周围还有其他噪声，如说话声、鸣笛声等。

3.2.1 常规傅里叶分析结果采集所得声压 曲线如图 10所示，由于噪声较大 ，无法区分换向声音与噪声。图 11所示为音频信号经傅里叶变换后得到的声压测试结果 FFT图。从图 11所示可 以看 出，音频信号主要集 中在 200-800Hz这个频率段。

l- 1 r1 I1lf 耵 。 - J l l 聊 ： f I- - L -～时间/s图 10 声压曲线0 0 骧解丹，等：基于换向声音识别的泵送协同作业系统研究 2013年第9期。 -1 '缸：频翠/kHz图 l1 声压测试结果 FFI图3.2.2 小波分析结果对音频信号运用 Daubechies小波基进行4层分解，得到如图 12所示声压曲线 4层小波分解细节图。

细节 dbl和 db2主要反应测得信号的高频成分，db3和db4主要反应测得信号的中低频成分。从细节dbl、db2、db3、db4可以看出噪声主要分布在中高频段，而在低频段的干扰幅值都比较小，可以使用低通或者带通滤波器滤除。

5 -- -- 厂-- --吉-- -- h- 6图12 声压曲线4层小波分解细节图3.2.3 仿真结果根据上述分析可以得出如下结论，换向信号主要集中在 200-800Hz频率范围内。运用 MATLAB仿真工具，对信号进行带通和幅值滤波，得到如图 13所示的仿真图。图 13中，浅灰色部分为未处理的信号时域图，黑色部分为经过处理后得到的泵车换向周期图。

OO馨- O- 0I 1 1j n- - i盘 姓 - T fr- I- Il 1l 11 lf f时间/s图13 仿真图3.2.4 仿真结论1)通过小波分析，确定混凝土泵车换向声音主要集中在 200～800Hz这个频率段。

2)通过小波分析，确定大多数噪声如汽车鸣笛声、说话声都处于高频段，可以使用带通或者低通滤波器滤除。

3)发动机轰鸣声与换向声音频率范围非常相近，只是幅值不-样，可以使用幅值滤波器将其滤除。

4 换向特征信号识别算法采用小波分析换向声音的具体特征，根据分析结果选用带通和幅值滤波，实现对换向特征信号的提取，其具体算法流程如图14所示。

声音提取 H 带通滤波器 -.自适应的算法入1：1 ； L------j 1幅值滤波搅拌车卸 1 j排量 J脉冲识别料控制 r-] 计算 广] 与方波转换图 14 算法流程5 试验结果选择三-重工某系列泵车及搅拌车作为测试车，依据上述仿真结果编写搅拌车控制程序，通过试验得出搅拌筒转速曲线如图 15所示，图 15a所示的泵送排量为 Im。/min，图15b所示的泵送排量为 1.26m。/min。

善 囊时间/8a)排量为lm。/min时间/sb)排量为1.26m。/rain图15 搅拌筒转速曲线127O O O O O O O罂O O O O -嚣 它 皿 ∞ 甘 鲁o1II 辛聿2013年第 9期 现代制造工程(Modem Manufacturing Engineering)由图l5所示分析可知，通过泵车换向声音能够准确地计算出泵车当前排量，根据泵车当前排量选择搅拌车卸料速度，在该卸料速度下，有较长-段时间内能保证泵车料斗中混凝土恒定。但由于搅拌筒的转速与发动机转速及油泵开度有关，恒速控制精度不高。而搅拌车卸料速度与搅拌筒转速、搅拌筒中混凝土的余量、液压油的温度、电磁阀的温度等因素有关，搅拌筒转速-定的情况下，卸料并不均匀。因此，泵车排量-定的情况下，搅拌车卸料速度并不固定，需要通过手动进行微调才能保证泵车料斗中混凝土保持恒定。