用于刮板机的智能控制方法及系统

技术领域

本发明涉及智能控制领域，具体地，涉及用于刮板机的智能控制方法及系统。

背景技术

刮板机是将采煤机的煤炭卸载到顺槽转载机上的重要煤炭输送设备。在实际的煤炭输送过程中，采煤机的采煤量并不是均匀的，经常出现某一段采煤量很多，某一段采煤量很少的情况，导致刮板机的载煤量也在不断发生变化。这种不断发生变化的载煤量对刮板机的控制提出了更高层次的要求。现有技术中，存在解决了现有技术中无法根据载煤量对刮板机进行适应性的电机功率控制，导致刮板机的控制智能性低、精准性不足的技术问题。

发明内容

本申请提供了用于刮板机的智能控制方法及系统。解决了现有技术中无法根据载煤量对刮板机进行适应性的电机功率控制，导致刮板机的控制智能性低、精准性不足的技术问题。达到了实现根据载煤量对刮板机进行适应性的电机功率控制，并避免刮板机的前部电机和后部电机的功率浪费，保证刮板机的中部槽的载煤量均匀性，提高刮板机的控制智能性、精准性的技术效果。

鉴于上述问题，本申请提供了用于刮板机的智能控制方法及系统。第一方面，本申请提供了一种用于刮板机的智能控制方法，其中，所述方法应用于一种用于刮板机的智能控制系统，所述方法包括：在进行采煤作业并通过目标刮板机运输时，采集当前时间窗口下采煤机的采煤速度、切割电流和转矩；根据所述采煤速度、切割电流和转矩，进行采煤量的预测分析，获得下一时间窗口的预测采煤量，根据所述预测采煤量，构建对所述目标刮板机的速度进行调整的速度控制函数；采集所述目标刮板机在当前时间窗口下的刮板机图像，并进行图像特征处理分析，获取所述目标刮板机内多个中部槽内当前的多个载煤量，并计算获得前部载煤量和后部载煤量；根据所述前部载煤量和后部载煤量，构建对所述目标刮板机的前部电机和后部电机的功率进行调整的功率控制函数；结合所述速度控制函数和功率控制函数，构建综合控制函数；根据所述综合控制函数，对所述前部电机和后部电机的功率进行调整寻优，获得最优前部功率和最优后部功率，对所述前部电机和后部电机进行控制。

第二方面，本申请还提供了一种用于刮板机的智能控制系统，其中，所述系统包括：参数采集模块，所述参数采集模块用于在进行采煤作业并通过目标刮板机运输时，采集当前时间窗口下采煤机的采煤速度、切割电流和转矩；速度控制函数构建模块，所述速度控制函数构建模块用于根据所述采煤速度、切割电流和转矩，进行采煤量的预测分析，获得下一时间窗口的预测采煤量，根据所述预测采煤量，构建对所述目标刮板机的速度进行调整的速度控制函数；载煤量计算模块，所述载煤量计算模块用于采集所述目标刮板机在当前时间窗口下的刮板机图像，并进行图像特征处理分析，获取所述目标刮板机内多个中部槽内当前的多个载煤量，并计算获得前部载煤量和后部载煤量；功率控制函数构建模块，所述功率控制函数构建模块用于根据所述前部载煤量和后部载煤量，构建对所述目标刮板机的前部电机和后部电机的功率进行调整的功率控制函数；综合控制函数构建模块，所述综合控制函数构建模块用于结合所述速度控制函数和功率控制函数，构建综合控制函数；电机控制模块，所述电机控制模块用于根据所述综合控制函数，对所述前部电机和后部电机的功率进行调整寻优，获得最优前部功率和最优后部功率，对所述前部电机和后部电机进行控制。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

通过对当前时间窗口下采煤机的采煤速度、切割电流和转矩进行采煤量的预测分析，获得下一时间窗口的预测采煤量，并根据预测采煤量，构建对目标刮板机的速度进行调整的速度控制函数；通过对目标刮板机在当前时间窗口下的刮板机图像进行图像特征处理分析，获取目标刮板机内多个中部槽内当前的多个载煤量，并根据多个载煤量计算前部载煤量和后部载煤量；根据前部载煤量和后部载煤量，构建对目标刮板机的前部电机和后部电机的功率进行调整的功率控制函数；基于速度控制函数和功率控制函数，构建综合控制函数；根据综合控制函数对前部电机和后部电机的功率进行调整寻优，获得最优前部功率和最优后部功率，并按照最优前部功率和最优后部功率分别对前部电机和后部电机进行控制。达到了实现根据载煤量对刮板机进行适应性的电机功率控制，并避免刮板机的前部电机和后部电机的功率浪费，保证刮板机的中部槽的载煤量均匀性，提高刮板机的控制智能性、精准性的技术效果。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的附图作简单的介绍。明显地，下面描述中的附图仅仅涉及本发明的一些实施例，而非对本发明的限制。

图1为本申请一种用于刮板机的智能控制方法的流程示意图；

图2为本申请一种用于刮板机的智能控制方法中获得预测采煤量的流程示意图；

图3为本申请一种用于刮板机的智能控制系统的结构示意图。

附图标记说明：参数采集模块11，速度控制函数构建模块12，载煤量计算模块13，功率控制函数构建模块14，综合控制函数构建模块15，电机控制模块16。

具体实施方式

本申请通过提供用于刮板机的智能控制方法及系统。解决了现有技术中无法根据载煤量对刮板机进行适应性的电机功率控制，导致刮板机的控制智能性低、精准性不足的技术问题。达到了实现根据载煤量对刮板机进行适应性的电机功率控制，并避免刮板机的前部电机和后部电机的功率浪费，保证刮板机的中部槽的载煤量均匀性，提高刮板机的控制智能性、精准性的技术效果。

实施例一：

请参阅附图1，本申请提供一种用于刮板机的智能控制方法，其中，所述方法应用于一种用于刮板机的智能控制系统，所述方法具体包括如下步骤：

步骤S100：在进行采煤作业并通过目标刮板机运输时，采集当前时间窗口下采煤机的采煤速度、切割电流和转矩；

步骤S200：根据所述采煤速度、切割电流和转矩，进行采煤量的预测分析，获得下一时间窗口的预测采煤量，根据所述预测采煤量，构建对所述目标刮板机的速度进行调整的速度控制函数；

进一步的，如附图2所示，本申请步骤S200还包括：

步骤S210：对所述采煤机在历史时间内进行采煤作业的日志数据进行数据爬取，获取历史采煤速度集合、历史切割电流集合、历史转矩集合和历史采煤量集合；

步骤S220：根据所述历史采煤速度集合、历史切割电流集合、历史转矩集合和历史采煤量集合，构建采煤量预测路径；

步骤S230：将当前时间窗口下的所述采煤速度、切割电流和转矩输入所述采煤量预测路径，获得所述预测采煤量。

具体而言，在采煤机进行采煤作业并通过目标刮板机运输时，采集当前时间窗口下采煤机的采煤速度、切割电流和转矩。同时，连接所述一种用于刮板机的智能控制系统，对采煤机在历史时间内进行采煤作业的日志数据进行数据读取，获得历史采煤速度集合、历史切割电流集合、历史转矩集合和历史采煤量集合，并将历史采煤速度集合、历史切割电流集合、历史转矩集合和历史采煤量集合添加至采煤量预测路径。继而，将采煤速度、切割电流和转矩输入采煤量预测路径，获得预测采煤量。其中，所述目标刮板机可以为使用所述一种用于刮板机的智能控制系统进行智能控制的任意刮板机。当前时间窗口为实时时间点。所述历史时间包括多个历史时间点。所述历史采煤速度集合包括多个历史时间点对应的多个历史采煤速度。所述历史切割电流集合包括多个历史切割电流。所述历史转矩集合包括多个历史时间点对应的多个历史转矩。所述历史采煤量集合包括多个历史时间点对应的多个历史采煤量。所述采煤量预测路径包括历史采煤速度集合、历史切割电流集合、历史转矩集合和历史采煤量集合。所述下一时间窗口为实时时间点的后一个时间点。

进一步，基于本领域技术人员进行确认，采煤机的采煤量对刮板机的速度有影响。在采煤量大的时候，需要刮板机的速度大一点，反之则，需要刮板机的速度要小一点，以使得刮板机上中部槽内的载煤量均匀。故，本申请根据预测采煤量，构建对目标刮板机的速度进行调整的速度控制函数，所述速度控制函数为：

；

其中，

步骤S300：采集所述目标刮板机在当前时间窗口下的刮板机图像，并进行图像特征处理分析，获取所述目标刮板机内多个中部槽内当前的多个载煤量，并计算获得前部载煤量和后部载煤量；

进一步的，本申请步骤S300还包括：

步骤S310：对所述目标刮板机的运行监测数据进行爬取，获取样本刮板机图像集合和多个样本载煤量集合；

步骤S320：基于卷积神经网络，根据所述样本刮板机图像集合和多个样本载煤量集合，构建中部槽载煤量识别通道；

步骤S330：将所述刮板机图像输入所述中部槽载煤量识别通道，进行图像卷积特征提取处理分析，获得所述多个载煤量。

具体而言，连接所述一种用于刮板机的智能控制系统，采集样本刮板机图像集合和多个样本载煤量集合。所述样本刮板机图像集合包括多个历史时间窗口对应的目标刮板机的多个历史刮板机图像。每个样本载煤量集合包括每个历史刮板机图像对应的目标刮板机内多个中部槽内的多个历史载煤量。继而，基于卷积神经网络，将样本刮板机图像集合和多个样本载煤量集合进行不断的自我训练学习至收敛状态，即可获得中部槽载煤量识别通道。其中，卷积神经网络是一类包含卷积计算，且具有深度结构的前馈神经网络。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。所述中部槽载煤量识别通道包括输入层、隐含层、输出层。

进一步，采集目标刮板机在当前时间窗口下的刮板机图像。即，刮板机图像为当前时间窗口下，目标刮板机的实时图像信息。将刮板机图像作为输入信息，输入中部槽载煤量识别通道，通过中部槽载煤量识别通道对刮板机图像进行图像卷积特征提取处理分析，获得目标刮板机内多个中部槽对应的多个载煤量。继而，将多个中部槽中，处于前部的中部槽对应的载煤量进行加和，获得前部载煤量。同理，将多个中部槽中，处于后部的中部槽对应的载煤量进行加和，获得后部载煤量。达到了通过中部槽载煤量识别通道对刮板机图像进行准确而高效的图像卷积特征提取处理分析，获得目标刮板机内多个中部槽对应的多个载煤量，并对多个载煤量进行计算，获得准确的前部载煤量和后部载煤量，从而提高对目标刮板机进行电机控制的适应度的技术效果。

步骤S400：根据所述前部载煤量和后部载煤量，构建对所述目标刮板机的前部电机和后部电机的功率进行调整的功率控制函数；

步骤S500：结合所述速度控制函数和功率控制函数，构建综合控制函数；

具体而言，根据前部载煤量和后部载煤量，构建对目标刮板机的前部电机和后部电机的功率进行调整的功率控制函数，功率控制函数为：

；

其中，

进一步，功率控制函数可以根据前部载煤量、后部载煤量对目标刮板机的前部电机和后部电机进行适应性电机功率调整，并在保证目标刮板机的速度满足预设运行速度的同时，避免前部电机和后部电机的功率浪费。速度控制函数可以在保证目标刮板机的速度满足预设运行速度的同时，保证中部槽的载煤量均匀性。故，将速度控制函数和功率控制函数进行结合，构建综合控制函数。综合控制函数具有功率控制函数、速度控制函数的优点。综合控制函数不仅能根据前部载煤量、后部载煤量对目标刮板机的前部电机和后部电机进行适应性电机功率调整，还能在保证目标刮板机的速度满足预设运行速度的同时，避免前部电机和后部电机的功率浪费，以及保证中部槽的载煤量均匀性。综合控制函数为：

=/>

；

其中，

步骤S600：根据所述综合控制函数，对所述前部电机和后部电机的功率进行调整寻优，获得最优前部功率和最优后部功率，对所述前部电机和后部电机进行控制。

进一步的，本申请步骤S600还包括：

步骤S610：随机生成所述前部电机和后部电机的第一前部功率和第一后部功率，并根据所述目标刮板机的历史运行数据或进行测试，获取第一运行速度，结合所述综合控制函数，计算获得第一适应度；

步骤S620：采用预设步长，对所述第一前部功率和第一后部功率进行预设次数M的随机调整和组合，并获取多个第二运行速度，结合所述综合控制函数，计算获得多个第二适应度，M为大于1的整数；

具体而言，连接所述一种用于刮板机的智能控制系统，获得电机功率数据库。所述电机功率数据库包括前部电机的多个历史前部功率，以及后部电机的多个历史后部功率。分别对功率数据库内的多个历史前部功率、多个历史后部功率进行随机选择，获得第一前部功率、第一后部功率。继而，基于第一前部功率、第一后部功率、前部载煤量、后部载煤量，根据目标刮板机的历史运行数据或进行测试，获取第一运行速度。将第一前部功率、第一后部功率、前部载煤量、后部载煤量输入综合控制函数，获得第一适应度。

优选地，在根据目标刮板机的历史运行数据或进行测试，获取第一运行速度时，连接所述一种用于刮板机的智能控制系统，采集目标刮板机的历史运行数据，获得历史运行数据记录库。将第一前部功率、第一后部功率、前部载煤量、后部载煤量输入所述历史运行数据记录库，获得第一运行速度。所述历史运行数据记录库包括多个历史运行数据记录。每个历史运行数据记录包括历史前部功率参数、历史后部功率参数、历史前部载煤量参数、历史后部载煤量参数、历史运行速度参数。

进一步，按照预设步长，对第一前部功率和第一后部功率进行预设次数M的随机调整和组合，获得多个第二前部功率、多个第二后部功率，并根据多个第二前部功率、多个第二后部功率，获取多个第二运行速度，结合综合控制函数，计算多个第二适应度。其中，所述预设步长包括由所述一种用于刮板机的智能控制系统预先设置确定的功率调整比例。例如，预设步长为5%，则，将第一前部功率和/或第一后部功率缩小5%或扩大5%，获得多个第二前部功率、多个第二后部功率。预设次数M由所述一种用于刮板机的智能控制系统预先设置确定。且，M为大于1的整数。多个第二运行速度与第一运行速度的获得方式相同。多个第二适应度与第一适应度的获得方式相同。

步骤S630：根据所述多个第二适应度和第一适应度，对所述预设步长和预设次数进行调整计算，获得多个调整步长和多个调整次数；

进一步的，本申请步骤S630还包括：

步骤S631：分别计算所述多个第二适应度和所述第一适应度的比值，获得多个适应度比值；

步骤S632：根据所述多个适应度比值，对所述预设次数M进行调整计算，获得所述多个调整次数；

步骤S633：根据所述多个适应度比值的倒数，对所述预设步长进行调整计算，获得所述多个调整步长。

具体而言，将多个第二适应度与第一适应度之间的多个比值设置为多个适应度比值。继而，根据多个适应度比值对预设次数M进行调整计算，即，分别将多个适应度比值与预设次数M进行乘法计算，获得多个调整次数。每个调整次数包括每个适应度比值与预设次数M之间的乘积。进一步，根据多个适应度比值的倒数对预设步长进行调整计算，即，分别将多个适应度比值的倒数与预设步长进行乘法计算，获得多个调整步长。每个调整步长包括每个适应度比值的倒数与预设步长之间的乘积。

步骤S640：根据所述多个调整步长和多个调整次数，继续进行前部功率和后部功率的调整寻优；

步骤S650：在达到预设寻优条件后，将寻优过程中适应度最大的前部功率和后部功率进行输出，获得所述最优前部功率和最优后部功率。

具体而言，根据多个调整步长和多个调整次数继续进行前部功率和后部功率的调整寻优，在达到预设寻优条件后，将寻优过程中适应度最大的前部功率和后部功率输出为最优前部功率和最优后部功率，并按照最优前部功率和最优后部功率对前部电机和后部电机进行控制。从而提高刮板机的电机功率控制适应度，提升刮板机的控制智能性。其中，“根据多个调整步长和多个调整次数继续进行前部功率和后部功率的调整寻优”与多个第二适应度的获得方式相同。所述预设寻优条件包括由所述一种用于刮板机的智能控制系统预先设置确定的调整寻优次数阈值。最优前部功率、最优后部功率分别为寻优过程中适应度最大的前部功率和后部功率。

综上所述，本申请所提供的一种用于刮板机的智能控制方法具有如下技术效果：

1.通过对当前时间窗口下采煤机的采煤速度、切割电流和转矩进行采煤量的预测分析，获得下一时间窗口的预测采煤量，并根据预测采煤量，构建对目标刮板机的速度进行调整的速度控制函数；通过对目标刮板机在当前时间窗口下的刮板机图像进行图像特征处理分析，获取目标刮板机内多个中部槽内当前的多个载煤量，并根据多个载煤量计算前部载煤量和后部载煤量；根据前部载煤量和后部载煤量，构建对目标刮板机的前部电机和后部电机的功率进行调整的功率控制函数；基于速度控制函数和功率控制函数，构建综合控制函数；根据综合控制函数对前部电机和后部电机的功率进行调整寻优，获得最优前部功率和最优后部功率，并按照最优前部功率和最优后部功率分别对前部电机和后部电机进行控制。达到了实现根据载煤量对刮板机进行适应性的电机功率控制，并避免刮板机的前部电机和后部电机的功率浪费，保证刮板机的中部槽的载煤量均匀性，提高刮板机的控制智能性、精准性的技术效果。

2.通过中部槽载煤量识别通道对刮板机图像进行准确而高效的图像卷积特征提取处理分析，获得目标刮板机内多个中部槽对应的多个载煤量，并对多个载煤量进行计算，获得准确的前部载煤量和后部载煤量，从而提高对目标刮板机进行电机控制的适应度。

实施例二：

基于与前述实施例中一种用于刮板机的智能控制方法，同样发明构思，本发明还提供了一种用于刮板机的智能控制系统，请参阅附图3，所述系统包括：

参数采集模块11，所述参数采集模块11用于在进行采煤作业并通过目标刮板机运输时，采集当前时间窗口下采煤机的采煤速度、切割电流和转矩；

速度控制函数构建模块12，所述速度控制函数构建模块12用于根据所述采煤速度、切割电流和转矩，进行采煤量的预测分析，获得下一时间窗口的预测采煤量，根据所述预测采煤量，构建对所述目标刮板机的速度进行调整的速度控制函数；

载煤量计算模块13，所述载煤量计算模块13用于采集所述目标刮板机在当前时间窗口下的刮板机图像，并进行图像特征处理分析，获取所述目标刮板机内多个中部槽内当前的多个载煤量，并计算获得前部载煤量和后部载煤量；

功率控制函数构建模块14，所述功率控制函数构建模块14用于根据所述前部载煤量和后部载煤量，构建对所述目标刮板机的前部电机和后部电机的功率进行调整的功率控制函数；

综合控制函数构建模块15，所述综合控制函数构建模块15用于结合所述速度控制函数和功率控制函数，构建综合控制函数；

电机控制模块16，所述电机控制模块16用于根据所述综合控制函数，对所述前部电机和后部电机的功率进行调整寻优，获得最优前部功率和最优后部功率，对所述前部电机和后部电机进行控制。

进一步的，所述系统还包括：

日志数据爬取模块，所述日志数据爬取模块用于对所述采煤机在历史时间内进行采煤作业的日志数据进行数据爬取，获取历史采煤速度集合、历史切割电流集合、历史转矩集合和历史采煤量集合；

预测路径构建模块，所述预测路径构建模块用于根据所述历史采煤速度集合、历史切割电流集合、历史转矩集合和历史采煤量集合，构建采煤量预测路径；

预测采煤量确定模块，所述预测采煤量确定模块用于将当前时间窗口下的所述采煤速度、切割电流和转矩输入所述采煤量预测路径，获得所述预测采煤量。

其中，根据所述预测采煤量，构建对所述目标刮板机的速度进行调整的速度控制函数，如下式：

；

其中，

进一步的，所述系统还包括：

运行监测数据爬取模块，所述运行监测数据爬取模块用于对所述目标刮板机的运行监测数据进行爬取，获取样本刮板机图像集合和多个样本载煤量集合；

中部槽载煤量识别通道构建模块，所述中部槽载煤量识别通道构建模块用于基于卷积神经网络，根据所述样本刮板机图像集合和多个样本载煤量集合，构建中部槽载煤量识别通道；

多个载煤量获得模块，所述多个载煤量获得模块用于将所述刮板机图像输入所述中部槽载煤量识别通道，进行图像卷积特征提取处理分析，获得所述多个载煤量。

其中，根据所述前部载煤量和后部载煤量，构建对所述目标刮板机的前部电机和后部电机的功率进行调整的功率控制函数，如下式：

；

其中，

其中，结合所述速度控制函数和功率控制函数，构建综合控制函数，如下式：

=/>

；

其中，

进一步的，所述系统还包括：

第一适应度获得模块，所述第一适应度获得模块用于随机生成所述前部电机和后部电机的第一前部功率和第一后部功率，并根据所述目标刮板机的历史运行数据或进行测试，获取第一运行速度，结合所述综合控制函数，计算获得第一适应度；

第二适应度计算模块，所述第二适应度计算模块用于采用预设步长，对所述第一前部功率和第一后部功率进行预设次数M的随机调整和组合，并获取多个第二运行速度，结合所述综合控制函数，计算获得多个第二适应度，M为大于1的整数；

第一执行模块，所述第一执行模块用于根据所述多个第二适应度和第一适应度，对所述预设步长和预设次数进行调整计算，获得多个调整步长和多个调整次数；

调整寻优模块，所述调整寻优模块用于根据所述多个调整步长和多个调整次数，继续进行前部功率和后部功率的调整寻优；

第二执行模块，所述第二执行模块用于在达到预设寻优条件后，将寻优过程中适应度最大的前部功率和后部功率进行输出，获得所述最优前部功率和最优后部功率。

进一步的，所述系统还包括：

适应度比值获得模块，所述适应度比值获得模块用于分别计算所述多个第二适应度和所述第一适应度的比值，获得多个适应度比值；

调整次数获得模块，所述调整次数获得模块用于根据所述多个适应度比值，对所述预设次数M进行调整计算，获得所述多个调整次数；

调整步长获得模块，所述调整步长获得模块用于根据所述多个适应度比值的倒数，对所述预设步长进行调整计算，获得所述多个调整步长。

本发明实施例所提供的一种用于刮板机的智能控制系统可执行本发明任意实施例所提供的一种用于刮板机的智能控制方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

所包括的各个模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

本申请提供了一种用于刮板机的智能控制方法，其中，所述方法应用于一种用于刮板机的智能控制系统，所述方法包括：通过对当前时间窗口下采煤机的采煤速度、切割电流和转矩进行采煤量的预测分析，获得下一时间窗口的预测采煤量，并根据预测采煤量，构建对目标刮板机的速度进行调整的速度控制函数；通过对目标刮板机在当前时间窗口下的刮板机图像进行图像特征处理分析，获取目标刮板机内多个中部槽内当前的多个载煤量，并根据多个载煤量计算前部载煤量和后部载煤量；根据前部载煤量和后部载煤量，构建对目标刮板机的前部电机和后部电机的功率进行调整的功率控制函数；基于速度控制函数和功率控制函数，构建综合控制函数；根据综合控制函数对前部电机和后部电机的功率进行调整寻优，获得最优前部功率和最优后部功率，并按照最优前部功率和最优后部功率分别对前部电机和后部电机进行控制。解决了现有技术中无法根据载煤量对刮板机进行适应性的电机功率控制，导致刮板机的控制智能性低、精准性不足的技术问题。达到了实现根据载煤量对刮板机进行适应性的电机功率控制，并避免刮板机的前部电机和后部电机的功率浪费，保证刮板机的中部槽的载煤量均匀性，提高刮板机的控制智能性、精准性的技术效果。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。