一种叉车最大货物提升限制方法及系统

摘要

本发明公开了一种叉车最大货物提升限制方法及系统，方法包括：将实时采集的举升油缸油压值代入建立的第一线性关系模型获得当前举升货物重量；将实时采集的倾斜油缸对门架的作用力代入建立的第二线性关系模型获得当前载荷中心距；将实时采集的当前举升高度和所述当前载荷中心距代入建立的多元回归模型，获得当前举升高度和当前载荷中心距所对应的最大举升货物重量；将所述当前举升货物重量与所述最大举升货物重量进行比较，根据比较结果采取相应动作。本发明的最大举升货物重量的影响因素包括举升高度及载荷中心距，当举升货物重量超最大举升货物重量时，限制提升，能够有效防止超承载操作及事故的发生。

权利要求

1.一种叉车最大货物提升限制方法，其特征在于，包括：

将油压传感器实时采集的举升油缸油压值代入建立的第一线性关系模型获得当前举升货物重量；

将销轴传感器实时采集的倾斜油缸对门架的作用力代入建立的第二线性关系模型获得当前载荷中心距；

将激光传感器实时采集的当前举升高度和所述当前载荷中心距代入建立的多元回归模型，获得当前举升高度和当前载荷中心距所对应的最大举升货物重量；

将所述当前举升货物重量与所述最大举升货物重量进行比较，根据比较结果采取相应动作；

建立所述第一线性关系模型，包括：

用货叉及配备的属具的重量、内门架总成的重量和举升货物重量表示举升油缸受到的作用力F，如下：F＝F1+F2+m2g  …………（1）

其中，m2表示内门架总成的质量；F1与F2相等，F1＝mg+m1g，m表示举升货物质量，m1表示货叉及配备的属具的质量；g表示重力加速度；

用举升油缸油压值和受力面积表示举升油缸受到的作用力F，如下：  …………（2）

其中，P表示举升油缸的油压值；d表示举升油缸的内径；π表示圆周率；

由公式(1)和公式(2)可得出举升货物重量mg与举升油缸油压值的第一线性关系模型，如下：建立所述第二线性关系模型，包括：

根据倾斜油缸对门架的作用力Fcylinder计算出倾斜油缸的水平分力F3和倾斜油缸的竖直分力F4，如下：F3＝Fcylinder cosθ

F4＝Fcylinder sinθ

其中，θ表示倾斜油缸与门架的相对夹角；

根据倾斜油缸的水平分力F3和倾斜油缸的竖直分力F4计算出A，A的表达式如下：A＝(F3H+GaxL2+F4Lf2)L

其中，H表示门架固定轴的轴心到倾斜油缸固定轴轴心的垂直距离，Gax表示倾斜油缸后腔压力；L2表示门架固定轴的轴心到前桥轴心的水平距离，Lf2表示环形螺栓中心到门架固定轴轴心的距离；L表示整车轴距；

计算出B，B得表达式如下：

B＝G0L0L2

其中，G0表示空载时整车重量；L0表示整车重心至前桥轴心的距离；

计算出C，C的表达式如下：

C＝(G0L2+QmLm+QfcLfc+QfLf)L

其中，Qm表示门架的重量；Lm表示门架重心离门架油缸支座的水平距离；Qfc表示货叉架的重量；Lfc表示货叉架重心离门架支座的水平距离；Qf表示货叉的重量；Lf表示货叉重心离门架油缸支座的水平距离；

计算出D，D的表达式如下：

其中，L1表示货叉前端面到门架油缸固定轴的轴心水平距离；Q表示举升货物重量；

根据A、B、C和D，计算出载荷中心距C'，如下

建立所述多元回归模型的方法包括：

按照预设规则从叉车自身配置得出的载荷曲线表中选取若干条包括最大举升货物重量、举升高度和载荷中心距的数据；以最大举升货物重量作为因变量，以举升高度和载荷中心距作为自变量，拟合出多元回归模型。

2.根据权利要求1所述的叉车最大货物提升限制方法，其特征在于，所述多元回归模型为多元线性回归模型，或所述多元回归模型为带交叉项的多元非线性回归模型。

3.根据权利要求1所述的叉车最大货物提升限制方法，其特征在于，将所述当前举升货物重量与所述最大举升货物重量进行比较，根据比较结果采取相应动作，包括：当前举升货物重量低于最大举升货物重量的第一预设值时，显示模块显示预设的第一颜色表示正常状态；叉车行为正常；

当前举升货物重量在最大举升货物重量的第一预设值和第二预设值之间时，显示模块显示预设的第二颜色表示提醒状态，同时警鸣提示，叉车举升高度受限制；

当前举升货物重量大于最大举升货物重量的第二预设值时，显示模块显示预设的第三颜色表示异常并限制状态，叉车举升及行驶受限制，并高频率警鸣。

4.根据权利要求1所述的叉车最大货物提升限制方法，其特征在于，所述将油压传感器实时采集的举升油缸油压值代入建立的第一线性关系模型获得当前举升货物重量之前，还包括：通过安装在倾斜油缸与车架之间的门架角度传感器采集门架倾斜角度；如果门架倾斜角度大于等于0度，允许门架举升；如果门架倾斜角度小于0度，禁止门架举升。

5.一种叉车最大货物提升限制系统，其特征在于，基于如权利要求1所述的方法；包括门架倾斜角采集模块、举升油缸油压采集模块、倾斜油缸销轴力采集模块、举升高度采集模块、数据处理模块和显示模块；所述门架倾斜角采集模块与所述数据处理模块相连用于发送门架角度传感器采集的门架倾斜角度；所述举升油缸油压采集模块与所述数据处理模块相连用于发送油压传感器采集的举升油缸油压值；所述倾斜油缸销轴力采集模块与所述数据处理模块相连用于发送销轴传感器采集的倾斜油缸对门架的作用力；所述举升高度采集模块与所述数据处理模块相连用于发送激光传感器采集的当前举升高度；所述数据处理模块用于根据第一线性关系模型对接收到的举升油缸油压值进行处理获得当前举升货物重量，根据第二线性关系模型对接收到的倾斜油缸对门架的作用力进行处理获得货物的当前载荷中心距，根据多元回归模型对当前举升高度和当前载荷中心距进行处理获得当前高度对应的最大举升货物重量，将当前举升货物重量与最大举升货物重量进行比较，根据比较结果采取相应动作；所述数据处理模块与所述显示模块相连用于显示门架倾斜角、当前举升货物重量、最大举升货物重量和当前举升高度。

6.根据权利要求5所述的叉车最大货物提升限制系统，其特征在于，所述系统还包括警报模块，所述警报模块与所述数据处理模块相连用于根据比较结果进行不同颜色及不同声音提示。

7.根据权利要求5所述的叉车最大货物提升限制系统，其特征在于，所述门架角度传感器安装于倾斜油缸与车架之间；所述油压传感器安装于举升油缸的进油口；所述销轴传感器安装于门架与倾斜油缸的铰链连接处；所述激光传感器安装于货叉架上。

说明书

一种叉车最大货物提升限制方法及系统

技术领域

[0001] 本发明涉及叉车安全领域，特别涉及一种叉车最大货物提升限制方法及系统。

背景技术

[0002] 叉车是工业搬运车辆，能够对成件托盘货物进行装卸、堆垛和短距离运输作业，由于其大大提高了工作效率，降低了工人劳动强度，得到了越来越广泛的应用。叉车在堆垛货物的过程中，由于门架不同起升高度，其承载能力是不同的，起升越高，承载能力越弱，这就是叉车的“失载现象”。如果叉车载货的重量超过货叉当前举升高度和当前载荷中心距所能承载的最大举升货物重量后，叉车在使用过程中就存在危险。然而，目前在叉车操作中，因叉车所叉的物料基本没有保护措施，当货物的重量较大，且门架的举升高度较高、倾斜角度较大时，经常会发生超载导致物料倾翻或跌落的现象，严重时整个叉车也会发生倾翻现象，这不仅会带来巨大的货物财产损失，还会给操作人员带来极大的人身安全隐患。因此，提供一种能够提示叉车在某个高度和是否超载并进行限制的方法及系统十分有必要。因此，提供一种能够提示叉车当前举升货物重量是否超举升高度和载荷中心距对应的最大举升货物重量并进行限制的方法及系统十分有必要。

发明内容

[0003] 鉴于上述问题，本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种叉车最大货物提升限制方法及系统，通过采集的举升油缸油压值获得当前举升货物重量；通过采集的倾斜油缸对门架的作用力获得当前载荷中心距；将采集的当前举升高度和当前载荷中心距代入多元回归模型获得最大举升货物重量；将当前举升货物重量与最大举升货物重量进行比较，根据比较结果采取相应动作。

[0004] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

[0005] 一种叉车最大货物提升限制方法，包括：

[0006] 将油压传感器实时采集的举升油缸油压值代入建立的第一线性关系模型获得当前举升货物重量；

[0007] 将销轴传感器实时采集的倾斜油缸对门架的作用力代入建立的第二线性关系模型获得当前载荷中心距；

[0008] 将激光传感器实时采集的当前举升高度和所述当前载荷中心距代入建立的多元回归模型，获得当前举升高度和当前载荷中心距所对应的最大举升货物重量；

[0009] 将所述当前举升货物重量与所述最大举升货物重量进行比较，根据比较结果采取相应动作。

[0010] 优选的，建立所述第一线性关系模型，包括：

[0011] 用货叉及配备的属具的重量、内门架总成的重量和举升货物重量表示举升油缸受到的作用力F，如下：

[0012] F＝F1+F2+m2g

[0013] 其中，m2表示内门架总成的质量；F1与F2相等，F1＝mg+m1g，m表示举升货物质量，m1表示货叉及配备的属具的质量；g表示重力加速度；

[0014] 用举升油缸油压值和受力面积表示举升油缸受到的作用力F，如下：

[0015]

[0016] 其中，P表示举升油缸的油压值；d表示举升油缸的内径；π表示圆周率；

[0017] 由如上两式可得出举升货物重量mg与举升油缸油压值的第一线性关系模型，如下：

[0018]

[0019] 优选的，建立所述第二线性关系模型，包括：

[0020] 根据倾斜油缸对门架的作用力Fcylinder计算出倾斜油缸的水平分力F3和倾斜油缸的竖直分力F4，如下：

[0021] F3＝Fcylindercosθ

[0022] F4＝Fcylindersinθ

[0023] 其中，θ表示倾斜油缸与门架的相对夹角；

[0024] 根据倾斜油缸的水平分力F3和倾斜油缸的竖直分力F4计算出A，A的表达式如下：

[0025] A＝(F3H+GaxL2+F4Lf2)L

[0026] 其中，H表示门架固定轴的轴心到倾斜油缸固定轴轴心的垂直距离，Gax表示倾斜油缸后腔压力；L2表示门架固定轴的轴心到前桥轴心的水平距离，Lf2表示环形螺栓中心到门架固定轴轴心的距离；L表示整车轴距；

[0027] 计算出B，B得表达式如下：

[0028] B＝G0L0L2

[0029] 其中，G0表示空载时整车重量；L0表示整车重心至前桥轴心的距离；

[0030] 计算出C，C的表达式如下：

[0031] C＝(G0L2+QmLm+QfcLfc+QfLf)L

[0032] 其中，Qm表示门架的重量；Lm表示门架重心离门架油缸支座的水平距离；Qfc表示货叉架的重量；Lfc表示货叉架重心离门架支座的水平距离；Qf表示货叉的重量；Lf表示货叉重心离门架油缸支座的水平距离；

[0033] 计算出D，D的表达式如下：

[0034]

[0035] 其中，L1表示货叉前端面到门架油缸固定轴的轴心水平距离；Q表示举升货物重量；

[0036] 根据A、B、C和D，计算出载荷中心距C'，如下

[0037]

[0038] 优选的，建立所述多元回归模型的方法包括：

[0039] 按照预设规则从叉车自身配置得出的载荷曲线表中选取若干条包括最大举升货物重量、举升高度和载荷中心距的数据；以最大举升货物重量作为因变量，以举升高度和载荷中心距作为自变量，拟合出多元回归模型。

[0040] 优选的，所述多元回归模型为多元线性回归模型，或所述多元回归模型为带交叉项的多元非线性回归模型。

[0041] 优选的，将所述当前举升货物重量与所述最大举升货物重量进行比较，根据比较结果采取相应动作，包括：

[0042] 当前举升货物重量低于最大举升货物重量的第一预设值时，显示模块显示预设的第一颜色表示正常状态；叉车行为正常；

[0043] 当前举升货物重量在最大举升货物重量的第一预设值和第二预设值之间时，显示模块显示预设的第二颜色表示提醒状态，同时警鸣提示，叉车举升高度受限制；

[0044] 当前举升货物重量大于最大举升货物重量的第二预设值时，显示模块显示预设的第三颜色表示异常并限制状态，叉车举升及行驶受限制，并高频率警鸣。

[0045] 优选的，所述将油压传感器实时采集的举升油缸油压值代入建立的第一线性关系模型获得当前举升货物重量之前，还包括：

[0046] 通过安装在倾斜油缸与车架之间的门架角度传感器采集门架倾斜角度；如果门架倾斜角度大于等于0度，允许门架举升；如果门架倾斜角度小于0度，禁止门架举升。

[0047] 一种叉车最大货物提升限制系统，包括门架倾斜角采集模块、举升油缸油压采集模块、倾斜油缸销轴力采集模块、举升高度采集模块、数据处理模块和显示模块；所述门架倾斜角采集模块与所述数据处理模块相连用于发送门架角度传感器采集的门架倾斜角度；所述举升油缸油压采集模块与所述数据处理模块相连用于发送油压传感器采集的举升油缸油压值；所述倾斜油缸销轴力采集模块与所述数据处理模块相连用于发送销轴传感器采集的倾斜油缸对门架的作用力；所述举升高度采集模块与所述数据处理模块相连用于发送激光传感器采集的当前举升高度；所述数据处理模块用于根据第一线性关系模型对接收到的举升油缸油压值进行处理获得当前举升货物重量，根据第二线性关系模型对接收到的倾斜油缸对门架的作用力进行处理获得货物的当前载荷中心距，根据多元回归模型对当前举升高度和当前载荷中心距进行处理获得当前高度对应的最大举升货物重量，将当前举升货物重量与最大举升货物重量进行比较，根据比较结果采取相应动作；所述数据处理模块与所述显示模块相连用于显示门架倾斜角、当前举升货物重量、最大举升货物重量和当前举升高度。

[0048] 优选的，所述系统还包括警报模块，所述警报模块与所述数据处理模块相连用于根据比较结果进行不同颜色及不同声音提示。

[0049] 优选的，所述门架角度传感器安装于倾斜油缸与车架之间；所述油压传感器安装于举升油缸的进油口；所述销轴传感器安装于门架与倾斜油缸的铰链连接处；所述激光传感器安装于货叉架上。

[0050] 本发明的有益效果如下：

[0051] (1)本发明通过安装在举升油缸上的油压传感器采集举升油缸油压值，并计算出当前举升货物重量，通过安装在门架与倾斜油缸的铰链连接处的销轴传感器采集倾斜油缸对门架的作用力，并计算出当前载荷中心距，数据采集和计算的方法简单准确；

[0052] (2)本发明通过从叉车自身配置得出的载荷曲线表中选取以最大举升货物重量作为因变量，以举升高度和载荷中心距作为自变量的若干数据建立多元回归模型，使最大承载能力(最大举升货物重量)既与举升高度有关又受载荷中心距影响，因此超载的判断更加准确；

[0053] (3)本发明能直观地显示当前举升货物重量与最大举升货物重量，并进行比较，比较结果通过颜色及声音直观指示，能够有效防止超承载操作及事故的发生。

[0054] 上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚地了解本发明的技术手段，从而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下列举本发明的具体实施方式。

[0055] 根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述及其他目的、优点和特征。

附图说明

[0056] 图1为本发明系统的结构框图；

[0057] 图2为本发明方法的流程图。

具体实施方式

[0058] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步的详细描述。

[0059] 参见图1所示，本发明一种叉车最大货物提升限制系统，包括门架倾斜角采集模块101、举升油缸油压采集模块102、倾斜油缸销轴力采集模块103、举升高度采集模块104、数据处理模块105和显示模块106；所述门架倾斜角采集模块101与所述数据处理模块105相连用于发送门架角度传感器采集的门架倾斜角度；所述举升油缸油压采集模块102与所述数据处理模块105相连用于发送油压传感器采集的举升油缸油压值；所述倾斜油缸销轴力采集模块103与所述数据处理模块105相连用于发送销轴传感器采集的倾斜油缸对门架的作用力；所述举升高度采集模块104与所述数据处理模块105相连用于发送激光传感器采集的当前举升高度；所述数据处理模块105用于根据第一线性关系模型对接收到的举升油缸油压值进行处理获得当前举升货物重量，根据第二线性关系模型对接收到的倾斜油缸对门架的作用力进行处理获得货物的当前载荷中心距，根据多元回归模型对当前举升高度和当前载荷中心距进行处理获得当前高度对应的最大举升货物重量，将当前举升货物重量与最大举升货物重量进行比较，根据比较结果采取相应动作；所述数据处理模块105与所述显示模块106相连用于显示门架倾斜角、当前举升货物重量、最大举升货物重量和当前举升高度。

[0060] 进一步的，所述叉车最大货物提升限制系统还包括警报模块107，所述警报模块107与所述数据处理模块105相连用于根据比较结果进行不同颜色及不同声音提示。

[0061] 具体的，所述门架角度传感器安装在倾斜油缸与车架之间，包括支架，连杆机构及电位计，连杆机构一端固定在倾斜油缸的活节螺栓头上，另一端固定连接电位计，电位计固定安装在支架上，通过倾斜油缸的伸缩运动带动连杆机构的运动，从而在电位计上测出门架倾斜角度的信号，发送给所述数据处理模块105。

[0062] 具体的，所述举升油路油压传感器安装在举升油缸的液压油进油口，用于测量举升油缸的油压。所述油压传感器将实时采集到的举升油缸的油压发送给所述数据处理模块105进行处理，所述数据处理模块105换算出举升油缸的作用力，并进一步推算出货物的重量。

[0063] 具体的，所述销轴传感器安装在在门架与倾斜油缸的铰链连接处，通过销轴传感器可以测出倾斜油缸对门架的作用力。所述销轴传感器将实时采集的倾斜油缸对门架的作用力发送给所述数据处理模块105进行处理，所述数据处理模块105根据倾斜油缸与门架的相对夹角，分析出门架对该销轴竖直向下的分力；再通过倾斜油缸对门架的作用力与货物两者之间产生的力矩平衡，推算出货物的载荷中心矩。

[0064] 具体的，所述激光传感器安装在货叉架上，包括信号发生器，反光板，传感器固定壳体，信号发生器安置在传感器固定壳体，壳体通过支架安装箍在举升油缸缸筒上；反光板通过支架固定安装在货叉架上；这样，激光发射装置固定不动，从下往上发射，反光板随着货叉架移动而移动，通过反光的时间推算出高度。所述激光传感器将实时采集当前举升高度发送给所述数据处理模块105进行处理。

[0065] 所述数据处理模块105、显示模块106和警报模块107均通过智能仪表实现。所述智能仪表固定在驾驶室司机的前方，通过万向支架固定在护顶架右侧的A柱上；智能仪表用信号线缆连接倾斜油缸销轴传感器、举升油路油压传感器、门架角度传感器以及激光传感器。所述智能仪表可以给这些传感器提供工作电压，同时又可以接收各传感器发出的信号，并放大处理，通过内置的软件(数据处理模块105)进行分析和判断最终通过智能仪表上的显示屏显示，包括显示门架倾斜角、当前举升货物重量、最大举升货物重量和当前举升高度。
所述智能仪表还通过警报模块107实现在仪表上进行颜色及声音警报等功能，对提升货物重量即将超出安全范围进行预告并提醒。

[0066] 参见图2所示，一种叉车最大货物提升限制方法，可在一种叉车最大货物提升限制系统的数据处理模块中通过软件实现，包括：

[0067] 步骤201，将油压传感器实时采集的举升油缸油压值代入建立的第一线性关系模型获得当前举升货物重量；

[0068] 步骤202，将销轴传感器实时采集的倾斜油缸对门架的作用力代入建立的第二线性关系模型获得当前载荷中心距；

[0069] 步骤203，将激光传感器实时采集的当前举升高度和所述当前载荷中心距代入建立的多元回归模型，获得当前举升高度和当前载荷中心距所对应的最大举升货物重量；

[0070] 步骤204，将所述当前举升货物重量与所述最大举升货物重量进行比较，根据比较结果采取相应动作。

[0071] 具体的，建立所述第一线性关系模型为建立举升货物重量与举升油缸油压值的第一线性关系模型，包括：

[0072] 用货叉及配备的属具的重量、内门架总成的重量和举升货物重量表示举升油缸受到的作用力F，如下：

[0073] F＝F1+F2+m2g

[0074] 其中，m2表示内门架总成的质量；F1与F2相等，F1＝mg+m1g，m表示举升货物质量，m1表示货叉及配备的属具的质量；g表示重力加速度；

[0075] 用举升油缸油压值和受力面积表示举升油缸受到的作用力F，如下：

[0076]

[0077] 其中，P表示举升油缸的油压值；d表示举升油缸的内径；π表示圆周率；

[0078] 由如上两式可得出举升货物重量与举升油缸油压值的第一线性关系模型，如下：

[0079]

[0080] 具体的，建立所述第二线性关系模型为建立载荷中心距与倾斜油缸对门架的作用力的第二线性关系模型，包括：

[0081] 根据倾斜油缸对门架的作用力Fcylinder计算出倾斜油缸的水平分力F3和倾斜油缸的竖直分力F4，如下：

[0082] F3＝Fcylindercosθ

[0083] F4＝Fcylindersinθ

[0084] 其中，θ表示倾斜油缸与门架的相对夹角；本实施例中，所述θ＝1.27°。

[0085] 根据倾斜油缸的水平分力F3和倾斜油缸的竖直分力F4计算出A，A的表达式如下：

[0086] A＝(F3H+GaxL2+F4Lf2)L

[0087] 其中，H表示门架固定轴的轴心到倾斜油缸固定轴轴心的垂直距离，Gax表示倾斜油缸后腔压力；L2表示门架固定轴的轴心到前桥轴心的水平距离，Lf2表示环形螺栓中心到门架固定轴轴心的距离；L表示整车轴距；

[0088] 计算出B，B得表达式如下：

[0089] B＝G0L0L2

[0090] 其中，G0表示空载时整车重量；L0表示整车重心至前桥轴心的距离；

[0091] 计算出C，C的表达式如下：

[0092] C＝(G0L2+QmLm+QfcLfc+QfLf)L

[0093] 其中，Qm表示门架的重量；Lm表示门架重心离门架油缸支座的水平距离；Qfc表示货叉架的重量；Lfc表示货叉架重心离门架支座的水平距离；Qf表示货叉的重量；Lf表示货叉重心离门架油缸支座的水平距离；

[0094] 计算出D，D的表达式如下：

[0095]

[0096] 其中，L1表示货叉前端面到门架油缸固定轴的轴心水平距离；Q表示举升货物重量；

[0097] 根据A、B、C和D，计算出载荷中心距C'，如下

[0098]

[0099] 具体的，建立所述多元回归模型的方法包括：

[0100] 按照预设规则从叉车自身配置得出的载荷曲线表中选取若干条包括最大举升货物重量、举升高度和载荷中心距的数据；以最大举升货物重量作为因变量，以举升高度和载荷中心距作为自变量，拟合出多元回归模型。

[0101] 本实施例中，所述预设规则包括：选用1.5～2.0吨位的平衡重电车，额定载荷的最大允许提升高度4500mm及最高门架5650mm来拟合；采集密度为提升高度每隔50mm取一个值，载荷中心距每隔50mm取一个值。

[0102] 进一步的，本实施例的多元回归模型为多元线性回归模型，可表示为：

[0103] Wmax＝β0+β1X1+β2X2

[0104] 其中，其中Wmax为指定高度时的最大举升货物重量；β0为线性拟合补偿固定参数；β1为举升高度线性补偿参数；β2为载荷中心距偏差补偿参数。

[0105] 所述多元回归模型可通过统计分析软件如SPSS、SAS、BMDP、GLIM、GENSTAT、EPILOG及MiniTab等进行拟合。本实施例中，采用Matlab软件进行拟合。多元线性回归模型可通过regress函数实现，如下：

[0106] b＝regress(y，,X)

[0107] 其中，输入y为因变量，表示最大举升货物重量；X＝[ones(n,1),x1，,x2，]，n表示用来拟合的数据的个数；x1为自变量，表示举升高度；x2为自变量，表示载荷中心距。输出b表示回归方程中的参数估计值，即β0、β1和β2。当然，采用Matlab软件进行拟合时，也可以采用[b,bint,r,rint,stats]＝regress(y，,X)函数，其中b是回归方程中的参数估计值；bint是b的置信区间；r和rint分别表示残差及残差对应的置信区间；stats数组包含三个数字，分别是相关系数，F统计量及对应的概率p值。具体采用哪个函数可根据需要而定，本实施例不做限定。在regress(y，,x)函数之后，还可以使用rcoplot(r,rint)函数画出在置信度区间下误差分布。

[0108] 进一步的，本实施例的多元回归模型为带交叉项的多元非线性回归模型，可表示为：

[0109] Wmax＝β0+β1X1+β2X2+β12X1X2

[0110] 其中，其中Wmax为指定高度时的最大举升货物重量；β0为线性拟合补偿固定参数；β1为举升高度线性补偿参数；β2为载荷中心距偏差补偿参数；β12为交叉项的参数。

[0111] 带交叉项的多元非线性回归模型采用Matlab软件进行拟合时，可通过reglm函数实现，如下：

[0112] stats＝reglm(y，,X,model)；

[0113] 其中，输入y为因变量，表示最大举升货物重量；X＝[ones(n,1),x1，,x2，]，n表示用来拟合的数据的个数；x1为自变量，表示举升高度；x2为自变量，表示载荷中心距；用可选的model参数用来控制回归模型的类型；model是一个字符串，其可用的字符串如下：'linear'表示带有常数项的线性模型(默认情况)；'interaction'表示带有常数项、线性项和交叉项的模型；'quadratic'表示带有常数项、线性项、交叉项和平方项的模型；'purequadratic'表示带有常数项、线性项和平方项的模型。本实施例为带交叉项的多元非线性回归模型，因此model可输入为'interaction'。最终返回一个包括了回归分析的所有诊断统计量的结构体变量。Matlab中详细的实现过程为现有技术，本实施例不做进一步的说明。

[0114] 本实施例带交叉项的多元非线性回归模型拟合出来的一组参数估计值为：常数补偿值β0为-3843.0667；举升高度线性补偿参数值β1为13.7994；载荷中心距偏差补偿参数β2为11.9605；交叉项的参数β12为-0.009435。带交叉项的多元非线性回归模型表示为：

[0115] Wmax＝-3843.0667+13.7994X1+11.9605X2-0.009435β12X1X2

[0116] 具体的，将所述当前举升货物重量与所述最大举升货物重量进行比较，根据比较结果采取相应动作，包括：

[0117] 当前举升货物重量低于最大举升货物重量的第一预设值时，显示模块显示预设的第一颜色表示正常状态；叉车行为正常；

[0118] 当前举升货物重量在最大举升货物重量的第一预设值和第二预设值之间时，显示模块显示预设的第二颜色表示提醒状态，同时警鸣提示，叉车举升高度受限制；

[0119] 当前举升货物重量大于最大举升货物重量的第二预设值时，显示模块显示预设的第三颜色表示异常并限制状态，叉车举升及行驶受限制，并高频率警鸣。

[0120] 本实施例中，所述第一预设值设置为80％，所述第二预设值设置为100％。所述第一颜色设置为灰色；所述第二颜色设置为黄色；所述第三颜色设置为红色。

[0121] 进一步的，考虑到安全性，当门架前倾且货叉上有货物时，原则上是不允许举升的，货物会有脱落掉下的风险；所以必须是在门架竖直或者后倾的状态才允许门架举升；门架后倾时，允许的举升高度会比门架竖直时更安全些，所以，以门架竖直为状态的基准，进行该安全系统的取数及相关计算判定。由此，所述将油压传感器实时采集的举升油缸油压值代入建立的第一线性关系模型获得当前举升货物重量之前，还包括：通过安装在倾斜油缸与车架之间的门架角度传感器采集门架倾斜角度；如果门架倾斜角度大于等于0度，表示门架处于竖直或者后倾状态，允许门架举升；如果门架倾斜角度小于0度，表示门架处于前倾状态，禁止门架举升。

[0122] 上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚地了解本发明的技术手段，从而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下列举本发明的具体实施方式。

[0123] 以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。