运动通道（精选6篇）
运动通道 篇1
摘要：提出一种基于多通道信息融合的教师运动跟踪方法。该方法改进了传统的运动人像检测算法,能进行多目标的识别与跟踪。并结合智能教室的上下文环境信息,提出一个多通道信息融合推理算法,解决了单纯利用运动人像跟踪算法所带来的误检问题。实验表明该方法是有效的。
关键词：智能教室,运动人像检测,多通道信息融合
0 引言
在远程教育E-learning中,一个重要的概念就是“智能教室”[1],它是一个用现代技术构造的智能自然教学空间。教师可以自由地使用话筒、鼠标、键盘、激光笔、触摸屏、大屏幕投影、等离子电视和电子白板等高科技产品,以在传统教室中一样自然的方式同时给现场和远程的学生进行授课。为了给远程学生提供一个临场感更强的学习体验,客观需要自动跟踪主讲教师,给出最佳的转播机位服务,从而把课堂中焦点视频转发给远程学生[2]。
通常,运动跟踪通过对视频图像的实时分析和处理,检测出运动目标,给云台发出转动变焦命令,实现对目标的跟踪。文献[3]提出了一种基于皮肤检测的运动跟踪算法;文献[4]提出了一种基于人头检测的运动跟踪算法;文献[5]提出了一种基于人体轮廓检测的运动跟踪算法。这些基于人体色彩、轮廓、运动等特征的算法存在一个共同的问题:由于运动遮挡和光照变化的影响,流行的背景差分方法并不能准确分离出前景点,特别是在智能教室环境中,存在动态PPT背景影响,往往错误跟踪运动目标。本文改进了传统的运动人像检测算法,能进行多目标的识别与跟踪,并结合智能教室的上下文环境信息,提出了一个多通道信息融合推理算法,有效解决了上述问题。
1 运动人像检测
1.1 混合高斯模型GMM
利用由K个髙斯成分组成的混合髙斯模型表示像素在时间域上的概率分布模型[6],即图像中像素j在t时刻取值为xj的概率为:
其中wji,t表示在t时刻像素j的混合高斯模型中第i个高斯成分权重,∑ji,t=(δji,t)2I和μji,t分别为第i个高斯成分的协方差和均值。η表示高斯概率密度函数,若d为xj的维数:
像素j的混合高斯模型描述了其特征值xj在时间域上的概率分布,随着背景的变化,每个像素的混合高斯模型都需要被不断地学习更新,采用的方法是将混合高斯模型中的K个高斯成分按照wji,t/δji,t由大到小排序,用像素最新值xj与它本身的混合高斯模型中的K个高斯成分逐一比较,若xj与其第i个高斯成分均值μji,t之间的差小于θ倍的该高斯成分的标准差(通常θ取2.5~3.5),则该高斯成分被xj更新,而其他的高斯成分不变,更新方程采用文献[6]中的方法。为了确定像素的混合高斯模型里那些高斯成分是由背景产生的,根据每个高斯成分的权重和标准差排序后,取前Bj个高斯成分作为背景的分布:
其中阈值T度量了背景高斯成分在像素的整个概率分布中所占的最小比例。
1.2 运动人像检测与识别
运动人像检测与识别原理如图1所示。
(1)通过GMM模型的建立与更新,在自适应阈值T的作用下,得到二值化差分图,也就是背景前景二值图。接下来对二值化差分图通过腐蚀计算降低分辨率级别,初步减少噪点。设定分辨率降低率为n(n通常为2~5),原二值化差分图连续的每一个n×n的像素点集合归一化为一个像素点。通过此操作,图像大小减小为原来的1n2。
(2)通过连通区域结合运动人像先验知识搜寻运动人像区域。具体指在二值化差分图像中找出像素值均为1(即前景像素点)的像素点构成的连通区域,再根据运动人像先验知识(人体的几何特征,如高度、宽度、轮廓等),判定该连通区域是否为运动人像区域。连通区域具体指这样的区域:区域中任意2个像素值为1的像素点都能用一条由区域内像素值为1的像素点连成的曲线相连。
(3)接下来对运动人像区域的色彩特征进行提取。具体指对运动人像区域的像素各种颜色特征进行统计,并将统计结果进行归一化,以此代表该运动人像的色彩特征。颜色特征,即红、绿、蓝三色分量构成的颜色表述,将每色分量值(0~255)平均映射到10个子区间,则每个像素值的颜色共有10×10×10=1000种可能具体表述。统计结果归一化公式为:
其中,ht(c i)表示t时刻运动人像区域I中第i种颜色表述的像素点所占比例;Ht(ci)表示t时刻运动人像区域I中第i种颜色表述的像素点个数;I表示运动人像区域I中像素点的总数。
(4)与前一刻的主讲教师的区域色彩特征进行匹配,找到与主讲教师最匹配的运动人像。具体是将t时刻搜寻到的每个运动人像区域与t-1时刻的跟踪目标区域的色彩特征进行比较,差异最小的运动人像区域为跟踪目标的新区域。色彩特征比较公式为:
其中,Ij表示t时刻的搜寻到的第j个运动人像区域,I′表示t-1时刻的跟踪目标区域,D(Ij,I′)表示t时刻搜寻到的第j个运动人像区域与t-1时刻的跟踪目标区域的色彩特征差异。
(5)更新主讲教师区域色彩特征。具体是指:在t-1时刻跟踪目标区域的色彩特征的基础上结合t时刻的与主讲教师最匹配的运动人像的色彩特征重新定义跟踪目标区域的色彩特征。具体更新方法为:
其中:htnew(ci)表示跟踪目标区域的最新色彩特征;ht-1表示t-1时刻跟踪目标区域的色彩特征;ht表示t时刻的色彩特征;α为色彩特征的更新率,0<α≤1。
2 多通道信息融合算法
2.1 通道信息定义
结合智能教室的上下文环境信息,本文定义了三个检测通道:
(1)语音信号检测检测教师使用的位于不同位置的话筒的语音。具体是实时采集多路音频信号,然后对每路信号进行高通滤波,减少噪音;接着实时计算缓存中短时能量值,和背景静音阈值比较,判断该路音频是否有语音信号。
(2)RM信号检测RM设备指原始鼠标(Raw Mouse)设备,包含诸如连接到PC上的鼠标、激光笔、手写板、触摸屏等。RM信号指这些设备的活动事件,如鼠标移动、激光笔指示、手写笔书写等。RM信号检测可以通过操作系统为这些设备分配的唯一标示号进行。
(3)运动人像检测通道即在本文第1节所述的通道。
2.2 融合算法
基于以上三个通道信息的教师运动跟踪方法原理如图2所示。
三个通道检测结果融合算法如下:
1)当RM通道检测到RM信号时,判断出主讲教师所在位置为对应的RM设备所在区域。
2)当语音通道检测到语音信号时,判断出主讲教师所在位置为对应语音设备所在区域(注:当语音信号和RM信号同时出现且在不同预设区域时,RM信号优先级高于语音信号,下同)。
3)当运动人像检测通道检测到有运动人像时,如果运动人像有多个,则通过色彩特征找到与历史跟踪过程中的主讲教师最匹配的那个运动人像。如果此前没有主讲教师,则在检测到的运动人像中随机选择一个。然后根据前一刻的主讲教师位置、语音检测结果和RM信号检测结果进行融合判断,具体为:
(1)当前一刻主讲教师位置在语音信号区域或者RM信号区域,并且当前时刻检测到的运动人像中有人在该区域,则判断出主讲教师当前所在位置仍为该区域。如果与主讲教师最匹配的运动人像在此区域,则认为该运动人像与主讲教师最匹配;否则,认为在该区域的运动人像与主讲教师最匹配,这种情况可以智能地选择主讲教师。
(2)当前一刻主讲教师位置在语音信号区域或者RM信号区域,但是当前时刻检测到的运动人像中没人在该区域,如果当前在此区域检测到语音信号或RM信号,则判断出主讲教师当前所在位置仍为该区域。这种情况可能由于主讲教师被遮挡(如演讲台)或长时间静止被更新为背景,导致没有检测到运动人像。
(3)当前一刻主讲教师位置在语音信号区域或者RM信号区域,但是当前时刻检测到的运动人像中没人在该区域,如果当前没有检测到语音信号或RM信号,则判断出主讲教师当前所在位置为最匹配的运动人像所在位置。
(4)当前一刻主讲教师位置在语音信号区域或者RM信号区域之外,则判断出主讲教师当前所在位置为最匹配的运动人像所在位置。
4)当以上三个通道均无信息时,主讲教师位置保持,如果这样的状态延续时间大于预设参数值T,则主讲教师位置复位。
3 实验结果
本文测试的环境为上海交通大学E-Learning实验室的智能自然教室SNC(Smart Natural Classroom)。如图3所示。
为了在SNC中进行测试,教室中部吊装了2台摄像头,分别为全景摄像头和带云台的旋转摄像头。本文把教师运动区域划分为4个场景,如图4所示,场景i(1≤i≤4),代表云台转向的4个不同位置。图5为根据本文所述方法得出的4个不同场景的状态转移图。
非连续场景的切换如场景3到场景1,场景4到场景1等主要是由于上课前期,学生在教师授课范围内走动,系统只能检测到运动人像,而没有语音信号或RM信号,无法立即自动识别主讲教师的运动人像。当主讲教师开始授课,使用语音设备、RM设备等时,系统就自动识别多个运动人像中离被使用的RM或语音设备最近的运动人像为主讲教师,将场景从错误的跟踪目标上切换到主讲教师。例如,当前教师走进教室,开始授课,运动人像检测通道检测到n(n≥2)个人像,其中包括干扰学生目标,此时如果教师在场景1中说话或者使用RM设备,系统就能自动确定主讲教师位于场景1中,从而开始教师的自动跟踪,其他情况以此类推。图6~图9为云台输出的教师授课跟踪视频。
实验采用了在SNC中进行实际授课的教学全景视频(覆盖了场景1到4)进行了测试,视频长达300小时,教师运动频繁、随机性高。实验从云台输出的跟踪视频中,统计了正确跟踪教师的视频帧数、跟踪干扰运动人像目标的视频帧数以及未跟踪任何运动人像目标的视频帧数,它们和总视频帧数的比值分别对应了正确率、误检率和漏检率三个参数。
图10显示了单通道和多个通道组合对教师运动跟踪效果的参数分析,其中Vc表示语音信号检测通道,Rc表示RM信号检测通道,Mc表示运动人像检测通道。
分析表明,运用多个通道信息融合的教师运动跟踪效果比运用单通道好,并且融合的通道数越多,跟踪视频质量越理想。
其中误检率主要受干扰实人像(如学生)和虚人像(如智能显示幕中人像)的影响;而漏检率主要受静止、光照变化和阴影的影响。
4 结论
结合多通道信息的教师运动跟踪方法能有效地跟踪教师,特别是在智能教室环境中,存在多目标运动、遮挡、动态背景、光照变化等问题,使用可靠性高的上下文环境信息来辅助判断和纠正跟踪目标,取得了良好的实验效果。
参考文献
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运动通道 篇2
通道的重要性就不用讲了，美国人称：“通道是核心，蒙板是灵魂”，足以说明通道在Photoshop中的重要地位，很早就有朋友们要求我讲讲通道基础知识及其应用常识，由于工作忙一直也没有写，总觉得欠了朋友们的帐，通道本身原理本向并不复杂，但恰当地应用通道则是一件比较复杂也很灵活的事情。从现在起，开始陆续介绍通道的原理及其应用基本常识，我尽量做到系统一些，全面一些，这样可以兼顾初学通道与深入研究的朋友，相信这个系列会给你以后处理照片带来新的认识和高度，
介绍中若有不对，还请各位批评指正！
运动通道 篇3
关键词：整体叶盘,电解加工,轨迹,切向恒速
0 引言
电解加工是一种利用电化学阳极溶解原理去除材料的加工方法[1], 由于其所具有的突出优点, 在航空航天、兵器、汽车、模具等行业中得到了广泛的应用[2]。航空发动机整体叶盘叶栅通道扭曲、空间狭窄, 制造难度大, 若采用机械加工会受到刀具成本、生产效率及刀具易与工件干涉等诸多因素的限制[3,4], 而电解加工具有加工效率高、无刀具损耗、不受工件材料限制等诸多优点[5,6], 已成为其最主要的加工方法之一。一般来说, 整体叶盘叶片的电解加工分为两步:首先粗加工出一个叶间通道, 然后让成形电极运动到叶间通道中加工叶片型面。因此, 叶盘通道的加工是叶盘叶片加工不可缺少的步骤。国内外学者对整体叶盘叶间通道的电解加工开展了有益的研究。康敏等[7]采用数控展成电解加工加工整体叶轮, 电极在工件轴线方向的直线进给速度相同, 但合成进给速度在加工过程中并不相同。文献[8]采用一种环形或倒置杯形的电极进行叶盘的电解加工研究。
本文提出了一种工具电极相对于工件运动轨迹的切向速度在加工过程中保持恒定的加工方法, 采用圆管工具电极进行整体叶盘扭曲通道的电解加工, 使加工过程稳定, 工件加工精度高。建立了扭曲通道电解加工的速度计算模型, 讨论了工具电极单向恒速和切向恒速两种运动方式对加工稳定性和加工精度的影响, 并开展了相关工艺试验。
1 单向恒速运动分析
在叶盘通道电解加工过程中, 通常采用工具电极沿毛坯轴向恒速运动的方式, 工件配合工具电极做相应的旋转和平动, 使工具电极相对于工件沿轨迹线L运动。上述运动方式在加工过程中工具电极沿毛坯轴向的分速度v1始终保持恒定, 但合成速度vc (或称切向速度vt) 的大小不同, 导致加工间隙Δb不断变化, 如图1所示。
在上述工具电极运动方式中合成速度vc不断变化, 引起加工间隙时大时小, 导致叶盘通道电解加工始终无法进入平衡状态, 使得加工过程不稳定。当合成速度突然变大时, 由于进给速度大于工件的蚀除速度, 有可能导致加工间隙过小而使电解产物无法及时排除, 严重时容易造成短路。当合成速度突然变小时, 又可能导致工件杂散腐蚀现象加剧, 造成工件局部加工精度下降。
为解决上述问题, 本文采用工具电极在加工轨迹切线方向上的速度保持恒速 (简称切向恒速) 的运动方式, 以提高电解加工稳定性和加工精度。如图2所示, 合成速度vc (切向速度vt) 均一化以后, 加工间隙在加工过程中保持恒定, 一方面有利于加工产物的及时排除, 使加工区中各处电解液压力、流量保持一致, 有利于流场均匀稳定, 使电解加工能够稳定进行, 另一方面由于加工间隙一致, 使得杂散腐蚀现象减弱, 可以提高叶盘通道表面加工精度。
2 扭曲通道电解加工方式
在整体叶盘通道电解加工中, 工具电极接电源负极, 工件接电源正极, 采用的工具电极为一端开口另一端封闭的圆管状电极, 电解液从电极开口端流入, 从工具电极侧壁上规律排布的出液口流出, 进入加工间隙, 不断带走电解产物并及时更新加工区的电解液。
由于整体叶盘通道扭曲程度较大, 为了使叶片不发生过切且余量均匀, 工具电极除了沿工件轴线方向直线运动和工件绕自身轴线转动外, 还需要在加工过程中绕一条垂直于工件上表面的直线进行转动。如图3a所示, 为了使叶盘叶根处的余量均匀, 该直线应通过叶盘的叶根圆与电极轴线的延长线的交点, 电极端部在加工过程中与叶根圆的距离保持不变;若旋转中心不在叶根圆上, 工具电极在转动时叶根处的余量不均匀, 如3b所示。
(a) 中心在叶根圆上 (b) 中心不在叶根圆上
如图4所示, 工具电极沿叶盘毛坯轴线l1方向直线运动, 并绕一条与叶盘轴线平行的直线l2旋转, 同时工件绕自身轴线l1旋转, 通过工具电极和工件的复合运动, 实现扭曲通道的电解加工。
3 进给速度计算的数学模型
在计算工具电极的运动轨迹时, 可假定工件静止, 用工具来分析其运动轨迹, 下文所述的轨迹均指工具电极相对于工件的运动轨迹。然而, 工具电极中心线的轨迹为复杂的直纹面, 难以用数学形式表达。为了计算进给速度, 采用n个等间隔且相互平行的平面P1, P2, …, Pn将该直纹面分成n-1个曲面段, 在每个小曲面段上分析工具电极和工件的运动过程。
如图5所示, P1、P2为相互平行且距离为h的两个平面, 电极中心线在平面P1上的位置为Ⅰ, 工具电极中心线与叶盘径向的夹角为α, 叶盘圆心为O1, 叶盘叶间圆为C1, 圆心在O1圆周过电极端部的圆为D1;工具电极投影到平面P2上的位置为Ⅱ, O1、C1、D1投影到平面P2上依次变为O2、C2、D2。
工具电极自D1至C1的长度上被分为n-1段, 相应的采样点标记为1, 2, …, n, 各点的坐标记为 (xi, yi, zi) (i=1, 2, …, n) 。直角坐标系如图5所示, 其中坐标原点为叶盘圆心O1, Y轴为过采样点1的径向, Z轴垂直于平面P1。
在该曲面段中, 工具电极相对于叶盘从位置Ⅰ运动到位置Ⅳ, 这个复合运动可视为工具电极下面三个独立运动之合成:①工具电极从位置Ⅰ沿叶盘轴向以速度v1直线运动距离h到位置Ⅱ, 工具电极中心线与叶盘径向角度为α;②工具电极从位置Ⅱ绕叶盘圆心O2以角速度v2旋转角度β到位置Ⅲ, 工具电极中心线与叶盘径向角度为α;③工具电极从位置Ⅲ绕其端部O3以角速度v3旋转角度γ到位置Ⅳ。
根据第一步中工具电极的直线速度v1及直线位移h, 可计算出运动时间, 三个独立运动的时间均等于复合运动的时间。再根据第二步的角位移β及第三步的角位移γ可计算出第二步工具电极的角速度v2及第三步的角速度v3, 记合成速度 (切向速度) 为vc。同理, 可计算出工具电极在其他曲面段对应的分速度v1、v2、v3, 由此可获得整体叶盘通道电解加工轨迹。
4 切向恒速运动分析
4.1 通道电解加工数学模型
叶盘扭曲通道电解加工的数学模型如图6所示, 其中, lJc 为工具电极中心线在叶尖圆柱面上的运动轨迹。
端面加工间隙为
式中, η ω为体积电化学当量, mm3/ (A·h) ;U为加工电压, V;δE为电极电位差, V;κ为电解液的电导率, S/m;va为阳极的蚀除速度, cm/min。
由式 (1) 可知, 若每个分段中的切向速度v (i) c不同, 则可能始终无法和工件的蚀除速度相等, 即无法达到动态平衡, 所以端面加工间隙在不断变化。进给速度小时, 加工间隙较大, 电解液能够及时带走电解产物和气泡;进给速度突然变大时, 由于进给速度大于工件的蚀除速度, 导致加工间隙突然变小, 由于速度提高导致加工间隙中温度上升, 电解产物可能无法及时排除, 当这种情况加剧时, 可能导致间隙中工件局部地区蚀除过慢或无法蚀除, 当电极继续进给时, 可能导致加工间隙的进一步减小而发生火花放电甚至造成直接两极接触而短路。
若每个分段中的切向速度v (i) c相同, 则电解加工能够较快地进入平衡状态, 并使端面加工间隙维持恒定, 因此在其他加工参数不变的情况下, 加工电流和电流密度波动较小, 有利于提高电解加工稳定性和加工精度。
4.2 切向恒速运动对加工稳定性的影响
如前文所述, 计算电解加工轨迹时将工具电极的切向速度分为三个独立运动的合成。其中, v (i) 1、v (i) 2和v (i) 3分别为第i个曲面段中工具电极的直线进给速度、工具电极和毛坯转动的角速度, v (i) c为工具电极相对于工件的切向速度, i=1, 2, …, n。
工具电极单向速度相同时, 切向速度大小不同, 为使切向速度均一化, 在诸多大小不一的切向速度中选择一个作为统一的切向进给速度, 该切向速度是使得电解加工能够稳定进行的进给速度vc最大值, 假定其出现在第i行, 即v (i) 为均一化后的切向速度值。其余分段中的速度按相应比例进行修改, 第一个曲面段中的修正系数为
第一个曲面段中的速度矢量变为
按照上述方法, 可获得第j个曲面段的速度矢量为
依次可以获得其余曲面段的进给速度, 具体如表1所示。
分段切向速度在整个加工过程中保持恒定, 端面加工间隙在进入平衡状态后维持恒定, 加工间隙中的电解产物和氢气能够被及时地排出, 电解液流动较为稳定, 短路机率大幅度降低。
5 试验与分析
为了验证切向速度统一之后对加工稳定性的影响, 在自行研制的整体叶盘扭曲通道电解加工机床上开展了工艺试验。图7所示为整体叶盘通道电解加工试验装置。试验工件采用扇段毛坯, 材料为GH4169, 加工电压为20V, 电解液为体积分数为25%的NaNO3, 温度为32±1℃, 进口压力为0.8MPa, 电解液流速约为22m/s。工具为一端封闭的管状不锈钢电极, 电极管壁面上有规律排布的出液口, 电解液从电极管的开口端流入, 从上述出液口流出。
图8为试验控制系统软件界面, 加工轨迹数据从软件后台读取, 由工控机通过运动控制卡发送给电机, 驱动电机带动电极和工件做相应的运动, 以进行整体叶盘通道电解加工。
图9所示为分别采用单向恒速和切向恒速加工出的通道试件, 从图9a可以看出, 由于切向速度大小不一, 试件通道型面在排气边附近区域散蚀现象明显, 加工精度较低;而图9b中的试件采用切向恒速的运动方式进行加工, 加工精度较高。
以第一组通道为例, 说明单向恒速和切向恒速两种情况下加工过程中加工电流的对比情况。从图10可以看出, 当采用单向恒速的运动方式时, 电流波动较大, 在加工至第17个曲面段时发生短路, 因此电流数值剧增, 加工短暂中断后继续加工, 电流仍起伏不定;而采用切向恒速时, 电流平稳上升, 加工至第7个曲面段时已进入加工平衡状态, 电流趋于稳定。
6 结论
(1) 建立了曲面段中电极和工件运动的数学模型, 分析了工具电极和工件的速度匹配方式。
() ()
通过将工具电极相对于工件的运动轨迹分割为若干个小曲面段, 分析了每个曲面段上工具电极和工件运动速度的计算方法, 最终得到叶盘扭曲通道的电解加工轨迹。
(2) 在每个曲面段上电极和工件的切向速度保持恒定, 使得端面加工间隙不变, 电流密度波动较小, 叶盘通道电解加工得以顺利进行。
(3) 工艺试验证明, 采用分段切向速度恒定的运动方式可以减少短路故障的发生, 保证叶盘扭曲通道电解加工稳定进行, 有利于提高工件表面的加工精度。
参考文献
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运动通道 篇4
摘要：基于苏北平原河网水文地理特性,建立了污染负荷控制的计算模型,对江水东引清水通道涉及区域进行水环境容量计算,并结合排污量计算出河道污染物削减量或剩余环境容量,在此基础上进行污染负荷控制措施的`研究.结果表明:江水东引清水通道沿线主要河段的水质一般情况下能满足要求,但也应注意到点源污染相对较集中,这会造成支流某些纳污河段容易出现水质超标,而利用清水通道加大调水量可以改善水质状况.作 者：嵇晓燕 崔广柏 张丽琼 JI Xiao-yan CUI Guang-bai ZHANG Li-qiong 作者单位：水文水资源及水利工程科学国家重点实验室,河海大学水资源环境学院,南京,210024 期 刊：中国农村水利水电 ISTICPKU Journal：CHINA RURAL WATER AND HYDROPOWER 年，卷(期)：2006, (10) 分类号：X52 关键词：清水通道 污染负荷 水环境容量 削减量 剩余环境容量★ 加强人民银行内部会计控制管理的途径探讨
★ 企业会计内部控制研究
★ 江苏省饮用水环境安全问题及对策研究
★ 蔬菜硝酸盐的积累机制及控制途径
★ 增加农民收入的途径和措施研究
★ 公司内部控制优化研究论文
★ 中学化学实验绿色化途径研究论文
★ 商业企业集团成本控制研究论文
★ 电气工程施工管理和控制研究论文
运动通道 篇5
旅客登机桥作为飞机与航站楼之间的连接设备,为旅客提供安全、舒适以及便利的上下飞机方式。登机桥的主体结构由旋转平台、活动通道、行走与升降系统、接机口等部分组成。通过驱动行走系统和升级系统,可实现上下、左右旋转,以及前后伸缩运动[1]。活动通道是实现伸缩运动的主要部件,通常由两节或三节独立通道相互套叠在一起,内外通道之间通过滚轮在钢轨道上滚动实现伸缩运动。本文讨论的三节通道登机桥如图1所示。
在伸缩过程中,内通道通过铰接固定在旋转平台上,始终保持固定;外通道与行走升降系统固定,作为驱动单元;中通道通过传动机构与外通道保持0.5倍速度的跟随运动。目前各品牌登机桥均采用牵引钢丝绳来实现,在停止状态,也依靠钢丝绳来制动中通道,其结构形式如图2所示。
因此钢丝绳的可靠性尤为重要,一旦钢丝绳断裂,且登机桥处于倾斜状态,整个中通道在重力作用下将向前(登机桥下倾)、向后(登机桥上倾)自由滑动,势必对旅客和工作人员,以及飞机造成巨大伤害和损失。因此最新欧洲标准EN1231和即将修订的国家民航标准MH/T 6028强制要求中通道的制动必须具有冗余设计[2],即除依靠钢丝绳制动外,还需要配置另外一套辅助机构,以便在钢丝绳断裂情况下,能有效地制止中通道的运动。
1活动通道牵引钢丝绳机构
如图2所示,为实现中通道的跟随运动,需要设置回缩和拉伸两套牵引钢丝绳,其中回缩牵引钢丝绳尾端固定在内通道尾端,前端固定在外通道尾端,中间绕在安装在中通道前端的滑轮上;而拉伸牵引钢丝绳尾端固定在内通道前端,前端固定在外通道尾端,中间绕在安装在中通道尾端的滑轮上。
2中通道冗余制动实现方式
根据登机桥的使用要求,该冗余制动系统通常包含四部分:1)牵引钢丝绳断裂检测装置;2)通道锁止装置;3)报警装置;4)自动切断登机桥动力电源装置。
其中3)和4)可通过检测装置1)和登机桥控制中心(PLC)保持通信,在检测到牵引钢丝绳断裂时,发出信号给PLC,由PLC控制报警装置启动报警信号和切断驱动装置(电机)的动力电源。由于这两部分实现较为容易,所以本文不对其进行讨论。
检测装置1)和锁止装置2)是系统的主要部分。
检测装置根据其检测对象的不同,可分为直接检测和间接检测。直接检测是将钢丝绳作为检测对象,如通过钢丝绳的张紧状态来判断;间接检测方法是将中通道在钢丝绳断裂后的运行状态来判断,如利用中通道在钢丝绳断裂后,因驱动力或制动力的突然消失,造成运行状态的突然改变来判断。但是间接检测逻辑比较复杂,且响应速度不如直接检测迅速,所以实际应用效果并不是很理想,所以本文只对直接检测方法进行讨论。
锁止装置根据控制方式的不同,可以分为电气控制方式和机械控制方式两种。电气控制方式是通过PLC控制锁止装置的动作,检测装置和锁止装置可以分开布置,所以安装比较容易;机械控制方式是通过一种耦合机构使检测装置锁止装置联系在一起,当检测到牵引钢丝绳断裂时,锁止装置自动启动,不需要经过PLC,所以响应迅速、可靠。两种方式的控制逻辑如图3所示。
2.1电气控制方式
电气控制方式是通过各种传感器检测牵引钢丝绳的工作状态,如图4所示,是一种利用微动开关实现检测功能的实施方案。该方案将检测装置设置在钢丝绳固定的任何一端,包括固定底座、滑动套、弹簧、限位销、微动开关,微动开关固定在滑动套上。正常工作时,依靠钢丝绳的拉力压缩弹簧,使限位销和微动开关之间保持一定距离;而当钢丝绳断裂时,牵引钢丝绳拉力消失,滑动套和微动开关在弹簧恢复力的作用下移动,使微动开关触及限位销而产生动作信号,信号反馈至PLC。
图5所示是锁止装置的一种实现方式,该方案采用电磁阀控制液压马达的开关情况而实现锁止功能,装置包括电磁阀、液压马达、齿轮、齿条,其中齿条固定安装在中通道底部,其它部分固定安装在外通道尾端。正常工作时,电磁阀处于导通状态,齿轮齿条处于啮合状态,液压马达可以自由地跟随齿轮转动;但是在检测装置检测到牵引钢丝绳断裂时,通过PLC发送控制信号给电磁阀关闭油路,液压马达不能自由转动,再通过齿轮齿条的啮合,实现制动中通道的运动。
该方案的优点在于可以将检测装置和锁止装置设置在不同位置,安装位置的选择较为灵活,所以安装比较容易;但是对控制系统要求较高,而且需要用到电气元件,所以响应速度和可靠性不如机械控制方式。当然,可以通过选择高性能的电气元件来弥补这个不足,不过这样会造成费用的增加。
2.2机械控制方式
如图6所示,是一种机械控制方式的实现方案。该方案将检测装置和锁止装置集成在一起,通过座板固定安装在外通道上。其中检测装置包括一组导轮和一套弹簧机构;锁止装置由锁止齿块和齿条组成,齿条固定安装在中通道底部。正常情况下,牵引钢丝绳处于张紧状态,张紧力拉伸弹簧使锁止齿块与齿条处于分离状态;但是当钢丝绳断裂时,张紧力消失,弹簧收缩带动座板,以及锁止齿块移动,使锁止齿块和齿条啮合,实现制动中通道的运动。同时传感器被触发,信号反馈至PLC。
该方案的优点是将检测装置和锁止装置通过机械装置耦合在一起,中间不需要任何电气元件,所以响应非常迅速和可靠;结合登机桥自身的结构特点,在选择安装位置时会比较困难,因为这个选择的安装位置要同时适合检测装置和锁止装置。
3总结
中通道的冗余制动方式多种多样,本文只是基于电气和机械两种控制原理分别给出了不同的实现方案。两种方案各有优缺点,所以在实际应用时要综合考虑,如系统的响应速度和可靠性、安装空间的限制以及经济性等因素。
摘要：针对三通道旅客登机桥中通道存在的制动失效风险,介绍了增加冗余制动的不同实现方式和优缺点。根据控制锁止装置控制方式不同,可以分为机械控制方式和电气控制方式。
关键词：旅客登机桥,中通道,冗余制动
参考文献
[1]胡克明.旅客登机桥升降系统辅助制动装置设计及分析[J].机电工程技术,2013(1):28-29.
运动通道 篇6
1 临床资料
1.1 患者分组
脑室出血患者34例, 随机分为2组, 分别以软通道和硬通道脑室外引流治疗。所有病例均术前行CT检查, 均有不同程度脑室系统梗阻。软通道脑室外引流组18例, 其中男10例, 女8例, 年龄35~76岁, 平均57.5岁。其中原发性脑室出血3例, 继发性脑室出血16例, 基底节出血破入脑室6例, 丘脑出血破入脑室10例。硬通道脑室外引流组16例, 其中男8例, 女8例, 年龄约33~75岁, 平均55岁。其中原发性脑室出血2例, 继发性脑室出血14例, 基底节出血破入脑室6例, 丘脑出血破入脑室8例。
1.2 治疗方法
1.2.1 硬通道组
硬通道均于局麻下以YL—Ⅰ型微创穿刺针穿刺侧脑室额角[1], 穿刺点约位于冠状缝前2、5旁开2、5cm处, 垂直于双耳孔假想连线穿刺, 可根据CT片脑室移位情况调整, 钻入颅内后, 取出钻芯, 插入塑料针芯推进, 有血性脑脊液溢出后, 盖上针帽, 接引流管引流, 不使用针形粉碎器, 双侧脑室铸型者行双侧脑室穿刺。
1.2.2 软通道组
软通道均于局麻下或加基础麻醉, 穿刺点同上, 纵形切开头皮、钻骨孔, “+”形切开硬脑膜, 电凝脑表面后, 以脑室引流管 (内置导丝) , 以同样方向穿刺侧脑室额角, 约4~5cm见有血性脑脊液溢出, 拔出导丝, 看清穿刺刻度并保持, 于外侧头皮下潜行3cm后另切小口引出, 缝合头皮并固定引流管, 释放一定量脑脊液后暂夹闭。
1.2.3 术后处理
术后常规给予预防感染、营养神经、降血压、脱水、防治并发症治疗, 引流袋悬高于耳孔水平上15cm引流。第2天开始向引流管内注入尿激酶2万U, 溶解血块, 夹闭4 h开放, 若有异常随时开放。每日2次。双侧引流者可同时注药, 若颅压较高, 或不通畅, 向大家推荐一种行之有效的方法, 那就是交替注药, 保持不注药的引流管开放。不能用力抽吸或反复挤压试图恢复引流管通畅。若复查CT脑室积血基本消失, 可将引流袋悬高至40cm24h, 颅压过高时尚可引流。若无异常, 再夹闭24h, 仍无异常, 安全拔除引流管。硬通道拔除后多需缝合。拔针后给予腰穿释放血性脑脊液, 防止出现迟发性脑积水。
1.3 结果
软通道组死亡2例。再发脑室出血1例, 为丘脑出血破入脑室患者, 经降血压, 止血治疗后出血停止, 未死亡。硬通道组死亡3例。再发出血2例, 其中1例为原发脑室出血患者, 另一例为基底节出血破入脑室患者, 再发出血后均迅速恶化, 发生脑疝死亡。其余患者引流管留置5~7d不等, 最长者10d, 安全拔除, 无感染等并发症发生。2种方法都能有效清除脑室积血, 恢复脑脊液循环通畅, 但患者恢复状况与原发出血部位及出血量、就诊早晚、术前意识状态密切相关, 故对恢复状况不做详细比较。但硬通道组再出血率约13%, 软通道组再出血率仅约6%。并且前者再出血后均死亡, 后果明显严重。
2 讨论
脑室内出血可以由高血压、脑出血、脑外伤、血管瘤破裂、肿瘤卒中等原因造成。部分患者是由于脉络膜丛血管破裂, 脑室壁血管破裂等造成脑室内出血, 称之为原发性脑室出血。部分患者则是由于邻近的丘脑、基底节、小脑、脑干等结构出血后破入脑室中形成脑室内积血, 称之为继发性脑室出血。由于血液积聚在脑室系统内, 可造成粘连、梗阻而形成脑积水。另一方面, 脑室内积血会对脑室周围重要的中枢结构如脑干、下丘脑造成挤压和刺激而出现迁延性昏迷, 中枢性高热、应激性溃疡等严重并发症, 破入脑室的血肿阻塞脑室系统, 脑室急剧膨胀, 颅内压骤然升高, 脑深部重要结构遭破坏致病人迅速死亡, 因此病情凶险, 救治效果差[2]。脑室穿刺引流术简单易行, 安全有效, 并发症少, 对各类型的脑室内出血均适用[3]。经使用软通道与硬通道手术效果比较, 体会软通道优于硬通道, 体现在以下几方面。
(1) 软通道不易引起脑室再发出血, 软通道前端圆型质软, 对脑室壁无明显损伤;而硬通道尖端呈锋利的锯齿状, 由于脑组织搏动、剧烈咳嗽、过度引流等原因使脑室壁碰撞针尖而受到切割, 从而引起脑室再出血。 (2) 软通道穿刺过程中并发症少, 术中切开硬脑膜电凝脑表血管直视下确定无出血才穿刺脑室;而硬通道在钻颅时可能出现颅骨内板骨折, 硬膜外血肿, 穿刺脑表时可能刺破脑表血管或脑内血管出现硬膜下血肿或脑内血肿等以上情况均有报告。 (3) 软通道术中可以调整方向及深度;而硬通道一旦穿刺失败, 不能拔针, 要另取针再次穿刺。 (4) 软通道较硬通道材料经济, 患者易接受。 (5) 软通道CT下无伪影;硬通道伪影多, 影响对残余血肿量的判断。基于以上原因, 我们首选软通道治疗脑室出血至于可能感染几率较高的问题, 我们采取以下措施预防:首先要掌握好手术指征, 脑室扩张者才予以穿刺, 增加一次穿刺成功率术中将引流管在头皮下潜行一段距离, 并将引流管出头皮处使用碘伏纱布严密围裹;术后不频繁注药, 尽量不使用生理盐水冲洗依靠脑脊液带出液化的血液;拔管后有脑脊液漏立即缝合;使用有效抗生素。若出现紧急情况须床旁脑室外引流, 可选用硬通道, 但一定要警惕穿刺形成血肿及脑室再发出血的可能。正由于软通道经济、安全、有效, 除非特别紧急情况下, 脑室出血应首选软通道治疗。
参考文献
[1]张新成, 张成, 何守俭, 等.脑室持续体外引流治疗脑室出血[J].中华神经外科杂志, 1987, 36 (3) :81～83.
[2]曾中华, 王连元, 姚兴发, 等.高血压脑出血66例开颅手术治疗体会[J].中华现代医学杂志, 2002, 12 (1) :58.