袁 帥，劉 烊，李 丹，孫 安，趙 睿

（國網(wǎng)丹陽市供電公司，丹陽 212300）

0 引言

工業(yè)技術(shù)飛速發(fā)展過程中，工業(yè)機器人不斷優(yōu)化升級，為工件的分揀工作提供更加精準的控制技術(shù)，基于此出現(xiàn)了工業(yè)機器人分揀控制系統(tǒng)，依靠智能識別、跟蹤定位以及人機交互等技術(shù)，完成對工件的快速分揀工作[1]。但隨著儀器儀表精密程度的不斷提升，各種各樣的精密零件數(shù)量和種類都越來越多，工業(yè)機器人分揀過程中出現(xiàn)了許多問題，其中最典型的問題就是識別定位數(shù)據(jù)偏差較大，導(dǎo)致分揀過程中存在缺失工件、工件分類錯誤等問題，直接影響工業(yè)企業(yè)后續(xù)的制造生產(chǎn)進度。為了進一步提高工業(yè)機器人的工作效率，研究了基于遷移學(xué)習(xí)、場景特征的控制方法，但經(jīng)過實際應(yīng)用發(fā)現(xiàn)，這些方法盡管穩(wěn)定性較強、分揀速度較快，但對于分揀結(jié)果的優(yōu)化并不理想，針對這一問題，設(shè)計全新的工業(yè)機器人快速分揀控制方法。

1 基于泛在電力物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計防盜電子井蓋遠程自動監(jiān)控系統(tǒng)硬件

1.1 基于泛在電力物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計聲音采集模塊

防盜電子井蓋遠程自動監(jiān)控系統(tǒng)的硬件主要分為兩個主要部分，分別是采集模塊和無線傳輸模塊。在設(shè)計聲音采集模塊的過程中，導(dǎo)入物聯(lián)網(wǎng)體系，可以更好地實現(xiàn)對物理世界的控制和管理，并輔助分析與決策。這種通過將信息可視化以提高電子元件的控制能力的架構(gòu)，被稱為泛在電力物聯(lián)網(wǎng)。想要提高聲音采集的準確性，可以通過將其分貝放大的方式，建立一個電力物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的感知層，作為對聲音的收集模塊，此時其傳感器輸出電路的原理如圖1所示。

圖1 聲音采集傳感器電路圖

如圖1所示，當選擇P1作為模擬量輸出時，可以直接將A-OUT接到處理器中，在設(shè)定電壓參考值的前提下，會隨著電阻率的變化而發(fā)生細微的變化。在電阻R4中，滑阻的變化會直接引起電路總模擬量的輸出變化。將傳感器中的主控板與其他各項功能模塊相連接，得到如圖2所示的線路布置。

圖2 聲音采集模塊線路布置

如圖2所示，在主控板中，包括芯片T1和分貝檢測模塊STM4526F4191ET，這兩個模塊分別負責監(jiān)測聲音的錄制完成度以及頻譜的音色。聲音經(jīng)過VS5263模塊被收集到防盜電子井蓋遠程自動監(jiān)控系統(tǒng)中，然后通過ES8541模塊經(jīng)過頻譜分析以及分類處理，將其分別歸類到不同的聲道中，最后經(jīng)過STM4526F4191ET轉(zhuǎn)接到其他的關(guān)口，分別進行不同的操作。在這樣的芯片中，對周邊環(huán)境的聲音會變得十分敏感，很多細微的聲音都會被直接放大[2]。本文中聲音采集模塊的工作電壓通常為3.0V～5.0V，在解碼后，可以經(jīng)過不同格式的文件做出細微的調(diào)節(jié)，最后通過高低音設(shè)置空間效果，實現(xiàn)通信功能。此時的單片機連接方式如表1所示。

表1 單片機連接

如表1所示，在連接VS5263模塊與單片機匹配系統(tǒng)的過程中，需要首先調(diào)解高低音系統(tǒng)，并調(diào)解參數(shù)，連接所有控制接口。對于音頻中與外部連接的單片機系統(tǒng)，可以實現(xiàn)接口特性、加碼格式、編碼格式、對外接口、板載錄音、音量控制、高低音控制、空間效果控制、加碼時間輸出等多種參數(shù)特性的配置。

1.2 設(shè)計無線傳輸模塊

在電力物聯(lián)網(wǎng)的傳輸系統(tǒng)中，無線傳輸模塊通常分為AP模式、station模式、混合模式三種主要的工作模式，這三種模式各有優(yōu)缺點。本文設(shè)計的防盜電子井蓋需要考慮到功耗和體積的問題，因此需要在3.0V的直流電源中安全傳輸數(shù)據(jù)，并設(shè)置wifi熱點作為客戶端到指定輸出端的編程窗口。在該傳輸控制器中，EBS2622芯片可以在3.0V的電壓下安全工作，并具備體積小、低功耗、傳輸效率高等優(yōu)點，相比起其他功能的無線傳輸芯片，不僅可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸功能，耗能控制所有兼做應(yīng)用處理器的內(nèi)置CPU[3]。這樣一來，在2ms以內(nèi)所有內(nèi)置協(xié)議就可以被喚醒，并連接到傳遞的數(shù)據(jù)包。當待機狀態(tài)被功率小于1.0mW的數(shù)據(jù)喚醒以后，較快的傳輸效率可以極大地減小傳輸?shù)臅r間損耗，保證傳輸?shù)臏蚀_率和效率。

2 設(shè)計防盜電子井蓋遠程自動監(jiān)控系統(tǒng)軟件

2.1 自動更新防盜電子井蓋自動監(jiān)控權(quán)值

當前的各城市以及小區(qū)內(nèi)時常會出現(xiàn)井蓋丟失等現(xiàn)象，為防止此類事故發(fā)生，直接對電子井蓋進行防盜處理。使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以直接在電子井蓋的軟件層面建立一個多層的神經(jīng)反饋網(wǎng)絡(luò)，使信息做到傳遞向前、誤差向后的現(xiàn)象，此時的電子井蓋防盜神經(jīng)元模型如圖3所示。

圖3 電子井蓋防盜神經(jīng)元模型

如圖3所示，在目標值與實際輸出值之間存在一個逐層反向增加的誤差，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型中，需要逐級增加梯度值，作為算法的反向映射函數(shù)。向量X與向量Y之間的函數(shù)關(guān)系可以表示為：

式中，向量X與向量Y存在非線性的對應(yīng)關(guān)系，在三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，可以得到三層結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

如圖4所示，在輸入層中含有四個不同的映射單元，此時其經(jīng)過隱含層的神經(jīng)元輸入為：

式中，Hm表示隱含層中第i個神經(jīng)元的輸入權(quán)值；Wi表示第i個神經(jīng)元的權(quán)重指標；gi表示隱含層的數(shù)據(jù)量。在隱藏層傳遞到輸出層的過程中，可以得到函數(shù)表達式為：

式中，outkn表示輸出層在第k個神經(jīng)元中的權(quán)值；wk表示經(jīng)過隱藏層后第k個神經(jīng)元的權(quán)重指標；ink表示輸入層的第k個神經(jīng)元權(quán)值[4]。通過以上公式，可以計算出防盜電子井蓋自動監(jiān)控權(quán)重的梯度指標，并以此計算預(yù)期的監(jiān)控誤差。

2.2 優(yōu)化音頻分析適應(yīng)度函數(shù)

在神經(jīng)元的輸出中，想要優(yōu)化音頻分析適應(yīng)度函數(shù)，就需要首先計算負梯度方向的輸出誤差，并以此獲得其修改量：

式中，△wki表示經(jīng)過輸入層、隱藏層、輸出層后得到的誤差函數(shù)誤差修改量；En表示全局的梯度修改系數(shù)；inki和outki表示經(jīng)過輸入層以及輸出層的神經(jīng)元權(quán)重量。此時若假設(shè)學(xué)習(xí)速率為δh，可以在隨機生成初始結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的過程中，確定每一個個體的種群規(guī)模。通過適應(yīng)度函數(shù)判斷算子的驅(qū)動效果，并計算個體選擇的概率，公式為：

式中，Pd表示在第i代種群群體中個體選擇的概率；Fp表示個體的適應(yīng)度值；Fi表示非負適應(yīng)度值。適應(yīng)性函數(shù)在評價種群個體的優(yōu)劣程度時，也需要根據(jù)相應(yīng)的排序選擇合適的概率，因此適應(yīng)度函數(shù)一般都會選擇正值。此時優(yōu)化后的適應(yīng)度函數(shù)可以表示為：

式中，ni表示防盜電子井蓋在輸出信號時經(jīng)過的節(jié)點數(shù)量；pk表示適應(yīng)度函數(shù)在算法驅(qū)動中的概率系數(shù)；ti和ki分別表示系統(tǒng)輸出的期望值和實際值[5]。通過如上所示的方式，可以得到準確性更好的防盜電子井蓋音頻分析適應(yīng)度函數(shù)。

2.3 建立電子井蓋防盜識別模型

通過適應(yīng)度誤差調(diào)整值獲取更優(yōu)的音頻識別系數(shù)，并將填入防盜識別模型中，如圖5所示。

圖5 識別算法流程

如圖5所示，在建立電子井蓋防盜識別模型的過程中，需要首先建立現(xiàn)有數(shù)據(jù)樣本的集合，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，獲得初始閾值與權(quán)值的優(yōu)缺點。計算拓撲結(jié)構(gòu)，令優(yōu)化后的系數(shù)賦值給種群實數(shù)，并計算種群目標。在此過程中，需要提前確定隱含層的神經(jīng)元數(shù)目，其計算公式為：

式中，H(p)表示種群隱含層中神經(jīng)元的節(jié)點總數(shù)；an和bm分別表示輸出層以及輸入層中神經(jīng)元的數(shù)量；pi表示網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)，通常為一個常數(shù)。通過一系列交叉、變異的操作后，判斷目標實體是否實現(xiàn)了優(yōu)化結(jié)果，判斷公式為：

式中，F(xiàn)d表示函數(shù)在矢量時間軸中的非線性映射系數(shù)；F(i)表示測試矢量在第i幀圖像中的優(yōu)化距離；T(i)表示測試矢量在第i幀圖像中的優(yōu)化時間。由此可以得到優(yōu)化目標的節(jié)點數(shù)，并計算出個體誤差與全局誤差，通過誤差修正獲取準確率更好的識別模型。

3 實驗設(shè)計

3.1 搭建實驗環(huán)境

本文通過泛在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計了一個防盜電子井蓋的遠程自動監(jiān)控系統(tǒng)，為測試該系統(tǒng)準確性，設(shè)計以下實驗。在搭建電子實驗平臺的過程中，需要提前調(diào)節(jié)監(jiān)控系統(tǒng)中的電路電流，數(shù)據(jù)的采集精度設(shè)置為1.5%，標準工作電流為0～10.0A，標準工作電壓為0～1000V，此時的實驗系統(tǒng)實物如圖6所示。

圖6 實驗系統(tǒng)實物

在實驗系統(tǒng)之外，還需要設(shè)置一個可以實時觀測傳感網(wǎng)絡(luò)的電子井蓋模型體系，該體系中共有10個防盜電子井蓋的節(jié)點，第一個節(jié)點距系統(tǒng)終端的距離為500m，此后各節(jié)點之間的距離依次增加，至第10個節(jié)點，距系統(tǒng)終端的距離為5000m。通過不同距離下信號接收以及識別的準確性，判斷文中設(shè)計的電子井蓋遠程自動監(jiān)控系統(tǒng)對井蓋周邊聲音的識別能力，是否能夠通過聲音防盜。

3.2 測試實驗最佳信噪比

在實驗過程中，分別在電子井蓋周邊設(shè)置自身移動、輕聲敲擊、汽車行走、行人踩踏、汽車鳴笛等五種不同的聲音模版，然后使用不同的信噪比在井蓋節(jié)點周邊傳遞聲音，同時監(jiān)測聲音識別的準確率，以此得到的數(shù)據(jù)如圖7所示。

圖7 不同信噪比下監(jiān)測準確率測試

如圖7所示，通過五種不同聲音識別結(jié)果的對比可知，當信噪比增加時，識別結(jié)果的準確率呈現(xiàn)出先增加后減少的趨勢，無論是電子井蓋自身移動的聲音，還是輕聲敲擊、汽車行走、行人踩踏、汽車鳴笛四類干擾音頻，均在信噪比為85dB～90dB時，達到識別準確率的最大值。電子井蓋“行人踩踏”音頻識別的準確率最大可達96%，在82dB時達到頂峰，“輪胎壓過”和“汽車鳴笛”音頻在85dB時達到識別結(jié)果的最大值92%和80%，“自身移動”和“輕聲敲擊”音頻在信噪比為90dB時，達到識別準確率的最大值90%和85%。

3.3 監(jiān)控系統(tǒng)準確率測試

對比文中基于泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的監(jiān)控系統(tǒng)，以及現(xiàn)有的兩種監(jiān)控系統(tǒng)，根據(jù)圖4中信噪比的測試結(jié)果，在本實驗中選擇信噪比85dB作為實驗音頻的噪聲環(huán)境，以確保實驗結(jié)果的準確性。在五個防盜電子井蓋周邊，分別播放1000段不同的音頻模版，其中五種音頻的數(shù)量分別為200個，測試集的修正系數(shù)取值為0.05。將“自身移動”的音頻頻率設(shè)置為“移動電子井蓋音頻”，將其他四種音頻模版設(shè)置為“非移動電子井蓋音頻”，分別測試這兩類音頻在系統(tǒng)識別過程中的識別準確率，得到如圖8所示的實驗結(jié)果。

在圖8中，三種方法經(jīng)過系統(tǒng)識別可以得到如表2所示的實驗測試結(jié)果。

圖8 系統(tǒng)識別準確率

表2 系統(tǒng)識別準確率比較

如表2所示，可以明顯看出，通過泛在電力物聯(lián)網(wǎng)方法設(shè)計的系統(tǒng)識別準確率在節(jié)點1與節(jié)點10中均高于同級別的其他兩種方法，且在變化量的比較中，文中方法具備明顯優(yōu)勢。由此可見，文中基于泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的防盜電子井蓋遠程自動監(jiān)控系統(tǒng)可以更好地識別井蓋是否被盜竊，其對于聲音的識別能力更強。

4 結(jié)語

本文基于泛在電力物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計了一種防盜電子井蓋遠程自動監(jiān)控系統(tǒng)，可以在遠程自動通過聲音識別井蓋周邊的動向，對汽車鳴笛、行人踩踏、汽車壓過等不同聲音種類，并準確識別。在該防盜電子井蓋下，井蓋的狀態(tài)數(shù)據(jù)可以通過音頻收集裝置以及無線電通信裝置傳輸?shù)捷^遠距離的計算機中，通過主機進行數(shù)據(jù)識別與整理，并將所得到的井蓋狀態(tài)數(shù)據(jù)及時上傳。