李海平　駱文旭

摘 要：針對目前起重設(shè)備安全運行的現(xiàn)狀，設(shè)計了功能完善的起重設(shè)備安全防護(hù)系統(tǒng)；提出了基于視覺跟蹤的障礙物識別和多模式傳感的起重設(shè)備防碰撞綜合分析方法；對起重設(shè)備運行參數(shù)、設(shè)備信息等數(shù)據(jù)進(jìn)行了基于知識計算的數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)了起重設(shè)備安全狀態(tài)識別和在線預(yù)警等功能，顯著提高了設(shè)備運行的安全性。

關(guān)鍵詞：起重設(shè)備；安全防護(hù)；防碰撞

1 概述

目前，由于國內(nèi)的傳感器技術(shù)水平還比較低，相應(yīng)的數(shù)據(jù)接口形式多樣化，構(gòu)成現(xiàn)場監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)還需要進(jìn)行轉(zhuǎn)換，這方面已經(jīng)成為制約起重設(shè)備智能防護(hù)監(jiān)控系統(tǒng)技術(shù)發(fā)展的瓶頸。到目前為止，在理論技術(shù)方面或者是在工程設(shè)計方面，一直沒有得到系統(tǒng)、全面的解決[1]。

根據(jù)我國現(xiàn)有起重設(shè)備安全防護(hù)規(guī)范《起重機(jī)械安全監(jiān)控管理系統(tǒng)》（GB/T 28264）和《起重機(jī)械安全規(guī)程》（GB 6067），對各類起重機(jī)械的安全監(jiān)控模式及需要采集的信號量做了硬性規(guī)定，對信息采集源給出了明確說明，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種傳感器，對信息處理單元的功能也做了明確說明，即對采集來的各傳感量進(jìn)行分析處理，并輸出給控制單元，要具有存儲、顯示、信息導(dǎo)出的接口。但目前起重機(jī)監(jiān)測所采用的多數(shù)傳感元件無法滿足長期監(jiān)測的要求，需要對先進(jìn)的、具有良好分布傳感特性、耐久性和可靠性的監(jiān)測傳感系統(tǒng)進(jìn)行研究，開發(fā)出適合起重機(jī)結(jié)構(gòu)監(jiān)測的專用傳感器，并對現(xiàn)有傳感器采用統(tǒng)一的總線數(shù)據(jù)信號接口，便于構(gòu)建實時的滿足施工現(xiàn)場要求的工業(yè)控制系統(tǒng)[2]。

因此，采用統(tǒng)一的工業(yè)控制接口協(xié)議，對現(xiàn)有的傳感器進(jìn)行設(shè)計，以滿足工業(yè)現(xiàn)場的標(biāo)準(zhǔn)，并具有實時存儲、實時監(jiān)控的要求，構(gòu)建一個分布式網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)是整個起重設(shè)備智能安全防護(hù)監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵[3]。

2 系統(tǒng)原理

首先研發(fā)出用于施工現(xiàn)場的安全監(jiān)控系統(tǒng)，通過布置在起重機(jī)械上的一系列數(shù)據(jù)采集節(jié)點通過現(xiàn)場工業(yè)總線的方式完成信息的采集，并對工地現(xiàn)場所有起重機(jī)械的監(jiān)控終端的數(shù)據(jù)匯聚，可實時監(jiān)控所有設(shè)備的工作狀態(tài)信息，采用實時數(shù)據(jù)分析軟件，完成工地現(xiàn)場的設(shè)備診斷，以及故障報警、防碰撞等控制。也可通過GPRS模塊，3G網(wǎng)絡(luò)可將數(shù)據(jù)直接發(fā)至網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器上，對設(shè)備的運行狀態(tài)可實現(xiàn)遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控?；蛘咄ㄟ^本地的無線電臺將數(shù)據(jù)發(fā)送至工地項目部（對地形地貌有要求，超出10km需加中繼），再通過項目的有線無線網(wǎng)絡(luò)實施遠(yuǎn)程監(jiān)控。在有條件的單位可根據(jù)具體情況和工作需要，進(jìn)一步實現(xiàn)遠(yuǎn)程傳輸、遠(yuǎn)程監(jiān)控、遠(yuǎn)程管理、遠(yuǎn)程服務(wù)，數(shù)據(jù)、視頻查詢，數(shù)據(jù)、視頻分析等功能。（圖1）

3 智能安全監(jiān)控終端的設(shè)計

起重設(shè)備智能終端是研究的重點[4]，安裝于駕駛室內(nèi)，其主要由數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)、控制子系統(tǒng)、通信子系統(tǒng)以及報警和回路控制子系統(tǒng)構(gòu)成（圖2）：

（1）數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)主要由重量傳感器、高度傳感器、幅度傳感器、回轉(zhuǎn)角度傳感器、溫度傳感器、風(fēng)速傳感器等構(gòu)成狀態(tài)信息采集模塊。

（2）控制子系統(tǒng)包含信號調(diào)理模塊、微處理器模塊、液晶顯示模塊和同步時鐘模塊，其中信號調(diào)理模塊主要是對采集的傳感器信號進(jìn)行去噪、放大、平滑和AD轉(zhuǎn)換等前端處理，然后得到適合微處理器處理的信號。微處理器模塊的功能是對傳感器信號進(jìn)行數(shù)字化分析、計算和處理，然后根據(jù)處理結(jié)果對起重機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)的其他相關(guān)模塊發(fā)送命令或數(shù)據(jù)。液晶顯示模塊主要就是完成顯示和設(shè)置功能，使得操作人員能夠直觀地了解機(jī)械當(dāng)前的運行狀態(tài)并且能夠?qū)C(jī)械參數(shù)的上限閾值進(jìn)行設(shè)置。同步時鐘模塊的目的是為了在發(fā)生事故且主電源被切斷的情況下，精確記錄最后一段數(shù)據(jù)的存儲時間，以便于事故分析。

（3）通信子系統(tǒng)由工業(yè)以太網(wǎng)模塊、GPRS通信模塊和存儲模塊組成，GPRS模塊設(shè)置為DTU（透明傳輸）模式，始終保持“always online”，其主要實現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控中心和智能終端的數(shù)據(jù)傳輸，存儲模塊的任務(wù)是事故數(shù)據(jù)和運行數(shù)據(jù)的存儲。

（4）報警和回路控制子系統(tǒng)主要是對起重機(jī)工作的情況作出判斷并執(zhí)行相對應(yīng)的異常處理命令。如果起重機(jī)在工作過程中出現(xiàn)安全問題時，系統(tǒng)采用四級報警模式進(jìn)行報警。以起重量為例，當(dāng)物料重量達(dá)到額定重量上限值的90%，系統(tǒng)蜂鳴器將向起重機(jī)操作人員發(fā)出緩慢的報警信號；當(dāng)物料重量達(dá)到額定重量上限值的100%，系統(tǒng)蜂鳴器將向起重機(jī)操作人員發(fā)出急促的、連續(xù)的報警信號，提醒操作人員作出相應(yīng)的處理，只要起重量恢復(fù)到額定重量上限值的90%，報警解除；當(dāng)物料重量達(dá)到額定重量上限值的105%，系統(tǒng)將向工作現(xiàn)場發(fā)出聲光報警信號，提醒地面工作人員撤離，作緊急處理；當(dāng)物料重量達(dá)到額定重量上限值的110%，系統(tǒng)將自動切斷電源。

4 起重設(shè)備防碰撞技術(shù)方案

4.1 基于RSSI的相對位置定位技術(shù)

接收信號強(qiáng)度（RSSI）定位的原理是通過安裝在設(shè)備上的無線傳感器（采用Zigbee技術(shù)）分別接收參考節(jié)點的信號強(qiáng)度，計算出信號在傳播過程中的損耗，利用無線信號傳輸?shù)睦碚摵徒?jīng)驗?zāi)Ｐ蛯鬏敁p耗轉(zhuǎn)換成距離，再利用三邊測量法計算出節(jié)點的位置[5]。如圖3所示，已知A、B、C三個參考節(jié)點坐標(biāo)分別為（a1，b1）、（a2，b2）、（a3，b3），三個參考節(jié)點到未知節(jié)點O（x，y）的距離分別為d1，d2，d3，以三個參考節(jié)點為圓心，以各參考節(jié)點到未知節(jié)點O的距離為半徑畫三個圓，在理論情況下，三圓交點O即為未知節(jié)點位置坐標(biāo)。

4.2 智能視覺跟蹤監(jiān)控方案

圖像采集端（帶云臺的可變焦距工業(yè)攝像頭）安裝于起重機(jī)吊臂根部，駕駛室下方，并通過嵌入式模塊的圖像識別算法對起重機(jī)動作進(jìn)行跟蹤。起重機(jī)吊鉤智能識別跟蹤的目的為，在起重機(jī)工作過程中，通過云臺控制攝像頭角度，保證吊鉤始終位于攝像頭視野的居中位置；同時在吊鉤靠近或遠(yuǎn)離司機(jī)室時，控制可變焦攝像頭進(jìn)行調(diào)焦，使視野中的起重機(jī)吊鉤保持適合大小，便于起重機(jī)操作員和施工管理人員進(jìn)行觀察。

通過對現(xiàn)場采集的圖像進(jìn)行研究，提出了通過識別和提取起重機(jī)吊繩信息來跟蹤吊鉤和重物的方法。從圖5可以看到，通過吊繩識別算法對起重機(jī)吊鉤進(jìn)行跟蹤：

（1）吊繩末端與吊鉤相連，吊繩末端坐標(biāo)即表示吊鉤在圖像中的位置；（2）吊繩的形狀特征（直線）相比吊鉤形狀來說更為明顯，易于在采集圖像中識別；（3）吊繩起始端固定于小車，只做沿吊臂方向的位移，且上下延伸范圍廣，因而便于攝像機(jī)云臺對其捕獲和跟蹤。

整個起重機(jī)吊鉤智能識別跟蹤的算法過程如圖5所示，從視頻流中截取圖像后，線程1和線程2分別讀取圖像數(shù)據(jù)。線程1首先對輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理，如設(shè)置感興趣區(qū)域、進(jìn)行Canny邊緣提取等；然后對處理后的圖像使用吊繩檢測算法進(jìn)行處理，獲得吊繩的末端坐標(biāo)，進(jìn)而控制云臺動作；線程1獲得吊繩末端坐標(biāo)后，線程2根據(jù)該坐標(biāo)位置設(shè)置Camshift算法的初始窗口，按照給定的色彩直方圖使用Camshift算法，獲得吻合區(qū)域的大小（即吊鉤大?。?，從而控制可變焦攝像頭調(diào)整焦距，使起重機(jī)吊鉤大小適合，便于起重機(jī)操作員觀察吊鉤和重物的狀態(tài)或吊裝情況。兩線程執(zhí)行完成后返回，等待下一次的圖像數(shù)據(jù)。

4.3 防碰撞算法

在上述無線傳感定位技術(shù)以及智能視頻分析技術(shù)基礎(chǔ)上，視覺傳感器可以感知可視范圍之內(nèi)的信息，并據(jù)此做出行為判斷；網(wǎng)絡(luò)感知器具有網(wǎng)絡(luò)路由功能，通過網(wǎng)絡(luò)獲取吊車狀態(tài)信息，并交給中央處理器進(jìn)行綜合處理?？刂破髦饕铀俣瓤刂破?、減速度控制器和轉(zhuǎn)角控制器，指令傳達(dá)給執(zhí)行機(jī)構(gòu)[6]，如圖6所示。

在該系統(tǒng)構(gòu)架的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)基于感知體系和通信體系的智能體防碰撞算法的相應(yīng)狀態(tài)與模型，說明如下：

（1）施工場地相態(tài)定義。在網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上，將網(wǎng)絡(luò)結(jié)點定義為具有位置、速度、加速度等時間矢量特性的智能體結(jié)點，形成施工場地相態(tài)。（2）能體行為模型。智能體個體的行為包括加速、減速等，會影響施工場地相態(tài)，根據(jù)施工、吊裝規(guī)則和物理規(guī)律分別予以形式化的定義。（3）能體的動力模型。運用多主體復(fù)雜系統(tǒng)仿真方法研究智能體的動力模型。智能體的群集行為表現(xiàn)為吊車相態(tài)，從理論上推導(dǎo)智能體之間的定量關(guān)系。（4）智能體協(xié)同傳輸機(jī)制。在通信層面實現(xiàn)智能體之間的交互和理解原語的形式化定義，結(jié)合路由算法，研究分布式的信息傳輸機(jī)制。

三種控制器決定三種行為模型，行駛狀態(tài)由三種行為結(jié)果共同決定。吊車的狀態(tài)通過網(wǎng)絡(luò)感知器感知后，分別對三種控制器產(chǎn)生作用，構(gòu)成智能體群體行為特征。研究的重點是吊車密集狀態(tài)時的力學(xué)特征，建立預(yù)警機(jī)制使吊車狀態(tài)轉(zhuǎn)化為安全狀態(tài)，說明如下：

（1）吊車的安全威脅反映到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上，表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)結(jié)點在拓?fù)渖戏植嫉牟痪鶆蚝兔芗内厔?。在智能體動力模型的基礎(chǔ)上，運用模糊邏輯控制理論研究吊車智能體群集行為的動力模型。（2）采用勢場法研究吊車預(yù)警安全模型，構(gòu)造動態(tài)人工勢場函數(shù)。（3）能體行為在勢場中的力學(xué)特征。結(jié)合智能體行為模型，得到智能體在連續(xù)力場中的力學(xué)特征和智能體之間的力學(xué)作用關(guān)系。

最終，根據(jù)智能體之間的力學(xué)反應(yīng)，得到吊車相態(tài)的力學(xué)傳播特征，進(jìn)而推演出避撞預(yù)警算法，并且通過調(diào)整勢場函數(shù)的部分參數(shù)和算法優(yōu)化設(shè)計，降低算法復(fù)雜度。

5 測試及分析

5.1 三維定位軟件系統(tǒng)

防撞方案程序如圖7所示，當(dāng)有距離小于安全距離時，系統(tǒng)便會報警。

5.2 圖像識別系統(tǒng)

起重機(jī)現(xiàn)場圖像信息采集完成后要發(fā)送到遠(yuǎn)程監(jiān)控中心，能夠被監(jiān)控人員分析、狀態(tài)識別和診斷，同時能夠根據(jù)需要對遠(yuǎn)程圖像監(jiān)控終端進(jìn)行遠(yuǎn)程控制，如改變采樣及發(fā)送時間、遠(yuǎn)程重啟、遠(yuǎn)程云臺姿態(tài)調(diào)整以及攝像頭焦距調(diào)整、圖片分辨率選擇等[7]，如圖8所示。

5.3 安全參數(shù)數(shù)據(jù)智能分析

首先，對監(jiān)測參數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去掉一些偽的或干擾的信息，是準(zhǔn)確獲取起重設(shè)備運行監(jiān)測數(shù)據(jù)，進(jìn)行起重設(shè)備安全數(shù)據(jù)分析的前提[8]。確定監(jiān)測對象的基本信號特征，以額定的參數(shù)閾值作為判斷的依據(jù)，最大限度地保留有用信息，并降低數(shù)據(jù)處理的難度以及減小數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)量。

其次，在已有單項參數(shù)閾值判斷的基礎(chǔ)上，對運行過程相關(guān)聯(lián)的參數(shù)做聯(lián)合判斷，比如：起升重量與小車變幅幅度的關(guān)聯(lián)性，起升重量與塔機(jī)高度的關(guān)聯(lián)性等，運用知識計算技術(shù)對設(shè)備的多個監(jiān)測參數(shù)量的安全狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行知識融合分析并進(jìn)行集成，綜合判斷設(shè)備工作狀態(tài)的安全性，運行界面如圖9所示。

6 結(jié)束語

起重設(shè)備智能安全防護(hù)監(jiān)控系統(tǒng)相應(yīng)的國家標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)制定，各大廠商都在積極研發(fā)自己的獨立系統(tǒng)，但是設(shè)備之間的兼容性和協(xié)調(diào)性是影響多個設(shè)備協(xié)同工作的主要問題。后續(xù)工作重點集中在二個方面：（1）研制新型的智能安全防護(hù)監(jiān)控系統(tǒng)，通過網(wǎng)絡(luò)實時在線控制的方式，以各不同生產(chǎn)商的監(jiān)控數(shù)據(jù)共享的方式，運用智能云計算來協(xié)同施工現(xiàn)場的異構(gòu)設(shè)備集群控制。（2）將職能部門的安全監(jiān)管作為起重設(shè)備安全防護(hù)的一個功能模塊納入一起考慮，如何有效的管理現(xiàn)有的施工現(xiàn)場，有效的安全過程監(jiān)控也是值得深究的課題。

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作者簡介：李海平（1971，5-），男，國家電網(wǎng)浙江省金華市供電公司安全監(jiān)察質(zhì)量部應(yīng)急專職，工程師，高級技師，主要研究安全管理和應(yīng)急體系建設(shè)。

駱文旭（1969，9-），男，國家電網(wǎng)浙江省金華市供電公司應(yīng)急主管，高級技師，主要研究方向配電網(wǎng)建設(shè)運行維護(hù)以及應(yīng)急管理建設(shè)。