一种起重设备安全防护系统的设计与实现

2015-05-30 10:48李海平骆文旭
科技创新与应用 2015年23期
关键词:安全防护

李海平 骆文旭

摘 要:针对目前起重设备安全运行的现状,设计了功能完善的起重设备安全防护系统;提出了基于视觉跟踪的障碍物识别和多模式传感的起重设备防碰撞综合分析方法;对起重设备运行参数、设备信息等数据进行了基于知识计算的数据分析,实现了起重设备安全状态识别和在线预警等功能,显著提高了设备运行的安全性。

关键词:起重设备;安全防护;防碰撞

1 概述

目前,由于国内的传感器技术水平还比较低,相应的数据接口形式多样化,构成现场监控网络还需要进行转换,这方面已经成为制约起重设备智能防护监控系统技术发展的瓶颈。到目前为止,在理论技术方面或者是在工程设计方面,一直没有得到系统、全面的解决[1]。

根据我国现有起重设备安全防护规范《起重机械安全监控管理系统》(GB/T 28264)和《起重机械安全规程》(GB 6067),对各类起重机械的安全监控模式及需要采集的信号量做了硬性规定,对信息采集源给出了明确说明,包括:起重量限制器、起重力矩限制器、起升高度/下降深度限位器等共18种传感器,对信息处理单元的功能也做了明确说明,即对采集来的各传感量进行分析处理,并输出给控制单元,要具有存储、显示、信息导出的接口。但目前起重机监测所采用的多数传感元件无法满足长期监测的要求,需要对先进的、具有良好分布传感特性、耐久性和可靠性的监测传感系统进行研究,开发出适合起重机结构监测的专用传感器,并对现有传感器采用统一的总线数据信号接口,便于构建实时的满足施工现场要求的工业控制系统[2]。

因此,采用统一的工业控制接口协议,对现有的传感器进行设计,以满足工业现场的标准,并具有实时存储、实时监控的要求,构建一个分布式网络控制系统是整个起重设备智能安全防护监控系统的关键[3]。

2 系统原理

首先研发出用于施工现场的安全监控系统,通过布置在起重机械上的一系列数据采集节点通过现场工业总线的方式完成信息的采集,并对工地现场所有起重机械的监控终端的数据汇聚,可实时监控所有设备的工作状态信息,采用实时数据分析软件,完成工地现场的设备诊断,以及故障报警、防碰撞等控制。也可通过GPRS模块,3G网络可将数据直接发至网络服务器上,对设备的运行状态可实现远程网络监控。或者通过本地的无线电台将数据发送至工地项目部(对地形地貌有要求,超出10km需加中继),再通过项目的有线无线网络实施远程监控。在有条件的单位可根据具体情况和工作需要,进一步实现远程传输、远程监控、远程管理、远程服务,数据、视频查询,数据、视频分析等功能。(图1)

3 智能安全监控终端的设计

起重设备智能终端是研究的重点[4],安装于驾驶室内,其主要由数据采集子系统、控制子系统、通信子系统以及报警和回路控制子系统构成(图2):

(1)数据采集子系统主要由重量传感器、高度传感器、幅度传感器、回转角度传感器、温度传感器、风速传感器等构成状态信息采集模块。

(2)控制子系统包含信号调理模块、微处理器模块、液晶显示模块和同步时钟模块,其中信号调理模块主要是对采集的传感器信号进行去噪、放大、平滑和AD转换等前端处理,然后得到适合微处理器处理的信号。微处理器模块的功能是对传感器信号进行数字化分析、计算和处理,然后根据处理结果对起重机监控系统的其他相关模块发送命令或数据。液晶显示模块主要就是完成显示和设置功能,使得操作人员能够直观地了解机械当前的运行状态并且能够对机械参数的上限阈值进行设置。同步时钟模块的目的是为了在发生事故且主电源被切断的情况下,精确记录最后一段数据的存储时间,以便于事故分析。

(3)通信子系统由工业以太网模块、GPRS通信模块和存储模块组成,GPRS模块设置为DTU(透明传输)模式,始终保持“always online”,其主要实现远程监控中心和智能终端的数据传输,存储模块的任务是事故数据和运行数据的存储。

(4)报警和回路控制子系统主要是对起重机工作的情况作出判断并执行相对应的异常处理命令。如果起重机在工作过程中出现安全问题时,系统采用四级报警模式进行报警。以起重量为例,当物料重量达到额定重量上限值的90%,系统蜂鸣器将向起重机操作人员发出缓慢的报警信号;当物料重量达到额定重量上限值的100%,系统蜂鸣器将向起重机操作人员发出急促的、连续的报警信号,提醒操作人员作出相应的处理,只要起重量恢复到额定重量上限值的90%,报警解除;当物料重量达到额定重量上限值的105%,系統将向工作现场发出声光报警信号,提醒地面工作人员撤离,作紧急处理;当物料重量达到额定重量上限值的110%,系统将自动切断电源。

4 起重设备防碰撞技术方案

4.1 基于RSSI的相对位置定位技术

接收信号强度(RSSI)定位的原理是通过安装在设备上的无线传感器(采用Zigbee技术)分别接收参考节点的信号强度,计算出信号在传播过程中的损耗,利用无线信号传输的理论和经验模型将传输损耗转换成距离,再利用三边测量法计算出节点的位置[5]。如图3所示,已知A、B、C三个参考节点坐标分别为(a1,b1)、(a2,b2)、(a3,b3),三个参考节点到未知节点O(x,y)的距离分别为d1,d2,d3,以三个参考节点为圆心,以各参考节点到未知节点O的距离为半径画三个圆,在理论情况下,三圆交点O即为未知节点位置坐标。

4.2 智能视觉跟踪监控方案

图像采集端(带云台的可变焦距工业摄像头)安装于起重机吊臂根部,驾驶室下方,并通过嵌入式模块的图像识别算法对起重机动作进行跟踪。起重机吊钩智能识别跟踪的目的为,在起重机工作过程中,通过云台控制摄像头角度,保证吊钩始终位于摄像头视野的居中位置;同时在吊钩靠近或远离司机室时,控制可变焦摄像头进行调焦,使视野中的起重机吊钩保持适合大小,便于起重机操作员和施工管理人员进行观察。

通过对现场采集的图像进行研究,提出了通过识别和提取起重机吊绳信息来跟踪吊钩和重物的方法。从图5可以看到,通过吊绳识别算法对起重机吊钩进行跟踪:

(1)吊绳末端与吊钩相连,吊绳末端坐标即表示吊钩在图像中的位置;(2)吊绳的形状特征(直线)相比吊钩形状来说更为明显,易于在采集图像中识别;(3)吊绳起始端固定于小车,只做沿吊臂方向的位移,且上下延伸范围广,因而便于摄像机云台对其捕获和跟踪。

整个起重机吊钩智能识别跟踪的算法过程如图5所示,从视频流中截取图像后,线程1和线程2分别读取图像数据。线程1首先对输入图像进行预处理,如设置感兴趣区域、进行Canny边缘提取等;然后对处理后的图像使用吊绳检测算法进行处理,获得吊绳的末端坐标,进而控制云台动作;线程1获得吊绳末端坐标后,线程2根据该坐标位置设置Camshift算法的初始窗口,按照给定的色彩直方图使用Camshift算法,获得吻合区域的大小(即吊钩大小),从而控制可变焦摄像头调整焦距,使起重机吊钩大小适合,便于起重机操作员观察吊钩和重物的状态或吊装情况。两线程执行完成后返回,等待下一次的图像数据。

4.3 防碰撞算法

在上述无线传感定位技术以及智能视频分析技术基础上,视觉传感器可以感知可视范围之内的信息,并据此做出行为判断;网络感知器具有网络路由功能,通过网络获取吊车状态信息,并交给中央处理器进行综合处理。控制器主要包括加速度控制器、减速度控制器和转角控制器,指令传达给执行机构[6],如图6所示。

在该系统构架的基础上,实现基于感知体系和通信体系的智能体防碰撞算法的相应状态与模型,说明如下:

(1)施工场地相态定义。在网络模型的基础上,将网络结点定义为具有位置、速度、加速度等时间矢量特性的智能体结点,形成施工场地相态。(2)能体行为模型。智能体个体的行为包括加速、减速等,会影响施工场地相态,根据施工、吊装规则和物理规律分别予以形式化的定义。(3)能体的动力模型。运用多主体复杂系统仿真方法研究智能体的动力模型。智能体的群集行为表现为吊车相态,从理论上推导智能体之间的定量关系。(4)智能体协同传输机制。在通信层面实现智能体之间的交互和理解原语的形式化定义,结合路由算法,研究分布式的信息传输机制。

三种控制器决定三种行为模型,行驶状态由三种行为结果共同决定。吊车的状态通过网络感知器感知后,分别对三种控制器产生作用,构成智能体群体行为特征。研究的重点是吊车密集状态时的力学特征,建立预警机制使吊车状态转化为安全状态,说明如下:

(1)吊车的安全威胁反映到网络结构上,表现为网络结点在拓扑上分布的不均匀和密集化的趋势。在智能体动力模型的基础上,运用模糊逻辑控制理论研究吊车智能体群集行为的动力模型。(2)采用势场法研究吊车预警安全模型,构造动态人工势场函数。(3)能体行为在势场中的力学特征。结合智能体行为模型,得到智能体在连续力场中的力学特征和智能体之间的力学作用关系。

最终,根据智能体之间的力学反应,得到吊车相态的力学传播特征,进而推演出避撞预警算法,并且通过调整势场函数的部分参数和算法优化设计,降低算法复杂度。

5 测试及分析

5.1 三维定位软件系统

防撞方案程序如图7所示,当有距离小于安全距离时,系统便会报警。

5.2 图像识别系统

起重机现场图像信息采集完成后要发送到远程监控中心,能够被监控人员分析、状态识别和诊断,同时能够根据需要对远程图像监控终端进行远程控制,如改变采样及发送时间、远程重启、远程云台姿态调整以及摄像头焦距调整、图片分辨率选择等[7],如图8所示。

5.3 安全参数数据智能分析

首先,对监测参数的数据进行预处理,去掉一些伪的或干扰的信息,是准确获取起重设备运行监测数据,进行起重设备安全数据分析的前提[8]。确定监测对象的基本信号特征,以额定的参数阈值作为判断的依据,最大限度地保留有用信息,并降低数据处理的难度以及减小数据存储的数据量。

其次,在已有單项参数阈值判断的基础上,对运行过程相关联的参数做联合判断,比如:起升重量与小车变幅幅度的关联性,起升重量与塔机高度的关联性等,运用知识计算技术对设备的多个监测参数量的安全状态数据进行知识融合分析并进行集成,综合判断设备工作状态的安全性,运行界面如图9所示。

6 结束语

起重设备智能安全防护监控系统相应的国家标准已经制定,各大厂商都在积极研发自己的独立系统,但是设备之间的兼容性和协调性是影响多个设备协同工作的主要问题。后续工作重点集中在二个方面:(1)研制新型的智能安全防护监控系统,通过网络实时在线控制的方式,以各不同生产商的监控数据共享的方式,运用智能云计算来协同施工现场的异构设备集群控制。(2)将职能部门的安全监管作为起重设备安全防护的一个功能模块纳入一起考虑,如何有效的管理现有的施工现场,有效的安全过程监控也是值得深究的课题。

参考文献

[1]于庆波,杨和礼.塔式起重机常见事故分析与预防[J].建筑机械,2003(2):53-54.

[2]冯林.起重设备安全检查的技术探讨[J].信息通信,2013(5):275-276.

[3]臧大进,戚玉强.塔式起重机智能监控系统的研制[J].冶金设备,2009,2(1):50-53.

[4]尚佳良,白瑞林,杨文浩.嵌入式机器视觉测控系统的设计与实现[J].计算机测量与控制,2009,17(7):1289-1291.

[5]张亚磊,段志善.基于超声传感器和Kalman滤波的塔式起重机防碰撞研究[J].起重运输机械,2010(10):31-34.

[6]谷立臣,闫小乐.基于超声传感网络的塔式起重机防碰撞在线监测预警系统及方法[J].中国专利,101554979.2009-10-14.

[7]安欣赏.AMLUZ000自动力矩限制器的研究与开发[D]大连理工大学,2000,3.

[8]Aviad Shapira,Yehiel Rosenfeld,Israel Mizrahi. Vision System for Tower Cranes[J].Journal of Construction Engineering and Management,2008,134(5):320-332.

作者简介:李海平(1971,5-),男,国家电网浙江省金华市供电公司安全监察质量部应急专职,工程师,高级技师,主要研究安全管理和应急体系建设。

骆文旭(1969,9-),男,国家电网浙江省金华市供电公司应急主管,高级技师,主要研究方向配电网建设运行维护以及应急管理建设。

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