本發(fā)明屬于模式識別領(lǐng)域，涉及一種纜機工作狀態(tài)識別方法，尤其涉及一種基于海量監(jiān)測數(shù)據(jù)的纜機工作狀態(tài)識別方法。

背景技術(shù)：

1、纜機是水利工程混凝土工程澆筑施工中主要施工機械，因其載重量大、運輸效率高，是影響混凝土澆筑強度、工程工期、工程質(zhì)量的關(guān)鍵施工設(shè)備之一。因此，在實際施工中人們高度關(guān)注纜機的工作情況，并對纜機的運行提出了更高的要求。

2、隨著大壩智能建造理論的實踐推進(jìn)，為實現(xiàn)建設(shè)過程、人員設(shè)備和工程質(zhì)量安全的精細(xì)化管控指明了新的方向，信息感知是大壩智能建造的基礎(chǔ)，而快速、及時、準(zhǔn)確地獲取纜機的工作狀態(tài)及運行效率是纜機安全運行和效率優(yōu)化提升的重要前提。為了掌握纜機的實際運行情況，與制造方、運行方聯(lián)合開發(fā)了一套監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)纜機運行全過程全天候的同步監(jiān)測，具有實時、準(zhǔn)確、高刷新率的特點。但是，當(dāng)前纜機定位監(jiān)測系統(tǒng)中獲取的監(jiān)測數(shù)據(jù)較為原始，纜機運行效率計算所需的相關(guān)數(shù)據(jù)信息有待分析提取。為此，對這些監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行識別分析和信息挖掘，準(zhǔn)確計算纜機效率等相關(guān)信息需要進(jìn)行模式識別。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決背景技術(shù)中存在的上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于海量纜機運行監(jiān)測數(shù)據(jù)建立的纜機運行模式識別方法，可有效識別出纜機運行模式和工作狀態(tài)，其識別結(jié)果為纜機的效率分析提供了可靠的依據(jù)。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

3、一種基于海量監(jiān)測數(shù)據(jù)的纜機工作狀態(tài)識別方法，其特征在于：所述基于海量監(jiān)測數(shù)據(jù)的纜機工作狀態(tài)識別方法包括以下步驟：

4、1)獲取纜機運行監(jiān)測數(shù)據(jù)；

5、2)對步驟1)所獲取的纜機運行監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

6、3)根據(jù)預(yù)處理后的纜機運行監(jiān)測數(shù)據(jù)計算纜機三維特征的變化率；

7、4)根據(jù)步驟3)所得到的纜機三維特征的變化率確定纜機的趨勢狀態(tài)；

8、5)利用步驟4)中確定的纜機的趨勢狀態(tài)對纜機實測數(shù)據(jù)進(jìn)行單循環(huán)劃分；

9、6)匹配步驟5)中單循環(huán)的識別參數(shù)，根據(jù)識別參數(shù)識別出纜機四種工作模式。

10、優(yōu)選地，本發(fā)明所采用的步驟1)的具體實現(xiàn)方式是：利用sql語句在纜機信息監(jiān)測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中提取需要的數(shù)據(jù)。

11、優(yōu)選地，本發(fā)明所采用的步驟2)中預(yù)處理是對纜機運行監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除時間重復(fù)的數(shù)據(jù)、刪除錯誤數(shù)據(jù)、坐標(biāo)數(shù)據(jù)的核驗與處理、時間數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)換以及對數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理。

12、優(yōu)選地，本發(fā)明所采用的步驟3)的具體實現(xiàn)方式是：

13、3.1)獲取預(yù)處理后的纜機運行監(jiān)測數(shù)據(jù)，所述預(yù)處理后的纜機運行監(jiān)測數(shù)據(jù)包括纜機臺號、數(shù)據(jù)采集時的纜機坐標(biāo)、狀態(tài)持續(xù)時間、采集時刻以及纜機吊重；

14、3.2)提取預(yù)處理后的纜機運行監(jiān)測數(shù)據(jù)中的纜機的三維特征；所述纜機的三維特征包括纜機吊重以及空間坐標(biāo)；

15、3.3)分別計算步驟3.2)中纜機三維特征的變化率；所述纜機三維特征的變化率包括吊重變化率、水平位移變化率以及纜機吊深變化率。

16、優(yōu)選地，本發(fā)明所采用的步驟3.3)中吊重變化率的計算方式是：

17、

18、水平位移變化率的計算方式是：

19、

20、纜機吊深變化率的計算方式是：

21、

22、其中：

23、是吊重一階差分值，即吊重變化率；

24、wn是第n行吊重；

25、wn+1是第n+1行吊重；

26、δw是前后兩行吊重差值；

27、是水平位移一階差分值，即水平位移變化率；

28、xn是第n行水平位移；

29、xn+1是第n+1行水平位移；

30、δx是前后兩行水平位移差值；

31、是垂直位移一階差分值，即垂直位移變化率；

32、zn是第n行垂直位移；

33、zn+1是第n+1行垂直位移；

34、δz是前后兩行垂直位移差值；

35、tn是第n行采集時間；

36、tn+1是第n+1行采集時間；

37、δt是前后兩行時間差。

38、優(yōu)選地，本發(fā)明所采用的步驟4)的具體實現(xiàn)方式是：

39、4.1)設(shè)定變化閾值；

40、4.2)判斷纜機三維特征的變化率是否處于步驟4.1)所設(shè)定的變化閾值內(nèi)，若是，則認(rèn)為纜機處于穩(wěn)定狀態(tài)；若否，則進(jìn)行步驟4.3)；

41、4.3)根據(jù)纜機三維特征的變化率的正負(fù)情況，判斷纜機處于上升狀態(tài)或下降狀態(tài)；所述纜機三維特征的變化率是正時，表示纜機處于上升狀態(tài)；纜機三維特征的變化率是負(fù)時，表示纜機處于下降狀態(tài)。

42、優(yōu)選地，本發(fā)明所采用的步驟4.3)之后還包括：

43、4.4)將狀態(tài)相同的單時點分別按照三維特征變化的趨勢狀態(tài)進(jìn)行聚合，聚合后分別計算狀態(tài)區(qū)間內(nèi)的特征值均值，聚合狀態(tài)后保留了該狀態(tài)的初始時刻；用于判斷兩個相鄰狀態(tài)之間三維特征的變化趨勢。

44、優(yōu)選地，本發(fā)明所采用的步驟5)的具體實現(xiàn)方式是：

45、5.1)根據(jù)上述單時點的趨勢狀態(tài)識別結(jié)果進(jìn)行邊界識別；

46、5.2)對步驟5.1)的結(jié)果進(jìn)行升序編號；

47、5.3)當(dāng)纜機的趨勢狀態(tài)連續(xù)出現(xiàn)時，識別其起點和終點；

48、5.4)以纜機的趨勢狀態(tài)的起始時間為起點，完成纜機實測數(shù)據(jù)的單循環(huán)劃分。

49、優(yōu)選地，本發(fā)明所采用的步驟6)中識別參數(shù)包括重載吊運次數(shù)、吊重特征以及時間特征；

50、所述纜機的四種工作模式是：吊運混凝土模式、吊運零星物件模式、檢修模式以及停工模式；

51、所述吊運混凝土模式的識別參數(shù)是：重載吊運次數(shù)是2次；吊重特征是往程不高于28t，返程不低于6.5t；

52、所述吊運零星物件模式的識別參數(shù)是：重載吊運次數(shù)是1次；吊重特征是1～30t；

53、所述檢修模式的識別參數(shù)是：重載吊運次數(shù)是0次；吊重特征是0～1t；時間特征是1h；

54、所述停工模式的識別參數(shù)是：重載吊運次數(shù)是0次；吊重特征是0～1t；時間特征是≥5min。

55、優(yōu)選地，本發(fā)明所采用的基于海量監(jiān)測數(shù)據(jù)的纜機工作狀態(tài)識別方法在步驟6)之后還包括：

56、7)在步驟6)識別結(jié)果的基礎(chǔ)上，匹配三維特征，識別單循環(huán)內(nèi)纜機工作狀態(tài)；所述纜機工作狀態(tài)包括等待裝載、起吊上升、運輸準(zhǔn)備、水平運輸、下降入倉、倉面對位、卸載、出倉準(zhǔn)備、上升出倉、空罐返程、平臺對位、下降回位、檢修狀態(tài)以及停工狀態(tài)。

57、本發(fā)明的優(yōu)點是：

58、本發(fā)明公開了一種基于海量監(jiān)測數(shù)據(jù)的纜機工作狀態(tài)識別方法，包括：1)從數(shù)據(jù)庫獲取纜機運行監(jiān)測數(shù)據(jù)；2)根據(jù)步驟1)獲取的纜機運行監(jiān)測進(jìn)行預(yù)處理；3)根據(jù)步驟2)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)的特征值進(jìn)行一階差分計算，并計算特征變化率；4)設(shè)定閾值判斷趨勢狀態(tài)；5)根據(jù)步驟4)中趨勢狀態(tài)劃分單循環(huán)；6)根據(jù)步驟5)中匹配單循環(huán)識別參數(shù)，識別出纜機四種工作模式；7)根據(jù)步驟6)識別結(jié)果的基礎(chǔ)上，匹配三維特征，識別出纜機工作狀態(tài)。本發(fā)明是一種從當(dāng)前纜機定位監(jiān)測系統(tǒng)中的較為原始海量監(jiān)測數(shù)據(jù)，進(jìn)行識別分析和信息挖掘，準(zhǔn)確提取出計算纜機效率等相關(guān)信息的方法。本發(fā)明利用模式識別技術(shù)，提取大量屬性特征值，利用其規(guī)律性進(jìn)行特征分類，從海量的監(jiān)測數(shù)據(jù)中提取出各類效率分析的相關(guān)信息，識別出纜機的運行模式和工作狀態(tài)。