CN111090252A - 一种基于物联网大数据的工程机械姿态监测系统 - Google Patents

一种基于物联网大数据的工程机械姿态监测系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于物联网大数据的工程机械姿态监测系统,属于建筑施工技术领域,包括物联网终端设备、系统云平台和移动管理端,物联网终端设备包括核心主控模块、定位功能模块、姿态分析模块和电源管理模块:核心主控模块为物联网终端设备的数据处理中心,连接定位功能模块、姿态分析模块和电源管理模块,并对系统云平台指令进行交互、解析和执行;定位功能模块用于采集设备定位信息;姿态分析模块用于通过姿态传感器采集设备各种状态数据,结合系统与平台分析出载体设备的运行状态和工作时间;电源管理模块用于保证物联网终端设备的稳定运行。本发明不需要对工程机械进行接线改造,可实时监测设备的工作状态,实现工程机械的高效管理。

Description

一种基于物联网大数据的工程机械姿态监测系统
技术领域
本发明涉及建筑施工技术领域,具体地说是一种基于物联网大数据的工程机械姿态监测系统。
背景技术
工程机械是土石方施工工程、路面建设与养护、流动式起重装卸作业和各种建筑工程所需的综合性机械化施工工程所必需的机械装备的统称,主要应用于国防建设工程、交通运输建设、能源工业建设和生产以及矿山等原材料建设和生产、农林水利建设、工业与民用建筑、城市建设和环境保护等领域。
目前机械工程设备的类型繁多,数量不断增加,整体行业内信息化程度极低,机械化施工占比越来越大,项目管理及人员管理难度不断加大。在现有技术中,机械的姿态监测设备需要对既有的工程机械进行线路改造,每一种机械设备的运行方式、工作状态指标都不尽相同,因此对每一种设备的安装方式、采集数据类型也不一样,很难达到标准化与准确性。而由于施工企业对多种设备的安装与改造标准不一,很难推广应用;且项目工地工程机械设备大多数都是外租设备,承租方不允许改装设备,改装后很难复原。
由于对每种类型的工程机械设备需要采集、监测的方法不同,所以不同类型的数据很难用统一的方法进行分析;且设备安装过于专业与繁琐,一般施工人员没办法掌握,设备故障维护起来也比较困难。
发明内容
本发明的技术任务是针对以上不足之处,提供一种基于物联网大数据的工程机械姿态监测系统,不需要对工程机械进行接线改造,可实时监测设备的工作状态,通过智慧分析,实现工程机械的高效管理。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种基于物联网大数据的工程机械姿态监测系统,包括物联网终端设备、系统云平台和移动管理端,
物联网终端设备包括核心主控模块、定位功能模块、姿态分析模块和电源管理模块:
核心主控模块为物联网终端设备的数据处理中心,连接定位功能模块、姿态分析模块和电源管理模块,并对系统云平台指令进行交互、解析和执行;
定位功能模块用于采集设备定位信息;
姿态分析模块用于通过姿态传感器采集设备各种状态数据,结合系统与平台分析出载体设备的运行状态和工作时间;
电源管理模块用于保证物联网终端设备的稳定运行,包括电源供给、电源转换和电路保护三大部分,以保证设备及内部功能模块长期稳定运行;
系统云平台与物联网终端设备和移动管理端进行数据交互并进行数据处理,包括大数据汇总、数据存储、数据交互、大数据处理、AI数据模型算法、云计算及各业务信息展现和推送,大数据来源于物联网智慧终端,各业务信息展现在管理端及手机端;
移动管理端连接系统云平台,获取各项目工程机械设备信息,并实时呈现。移动管理端的数据来源于物联网设备端以及云平台端,通过移动端实现对机械设备的管理,移动端与云平台实时交互,获取当前各项目工程机械设备的使用情况、运行状态等信息,随时随地将各设备的相关信息展现给管理人员,管理人员工作的地理位置不再受管理端位置所束缚。
该系统实现了:
多端双向交互,物联网终端、移动手机端和云端的实时通讯,手机端实时展现与协调管理,云端实时推送分析报表给手机端,实时推送配置信息给物联网终端,物联网终端实时推送工程机械设备大量状态信息给云端。
实时监测,对工程机械目前的实时位置、速度信息、行驶的路线轨迹等进行实时监测。
即时预警,当工程机械设备偏离预设路径时,会对其进行预警提示,对施工设备长期处于非正常状态进行大数据分析,预警施工人员健康问题或设备故障。
GIS展现,系统云平台可以利用地理信息系统(GIS,Geographical InformationSystem)技术对设备地理位置进行显示和管理。
数据分析,报表统计,通过智慧终端实时上传的大量数据,进行大数据分析、汇总,做各种业务报表统计,在将分析结果实时推送到管理端、手机端和智慧终端。
优选的,定位功能模块采集的设备定位信息包括设备的位置信息、速度信息和设备状态信息,定位功能模块结合系统云平台及GIS展现设备的轨迹和里程。
优选的,所述定位功能模块为双模定位,内部电路包含BDS、GPS以及传输网络和通讯接口电路。因其内部可协调BDS和GPS两套卫星导航系统,设备定位精度、时钟准确性、电离层误差以及系统完备性都有大的改善。
通过双模定位技术,确保了定位的准确度和精确度。
优选的,所述姿态传感器为六轴传感器,包括三轴加速度传感器和三轴陀螺仪传感器,三轴加速度包括XYZ三轴向上的加速度和XYZ三轴向震动情况;三轴陀螺仪包括检测倾斜、摇摆,六向角速度和车辆运行状态。
姿态传感器用来测量三维空间九个轴向设备的线加速度和角加速度,线加速度积分可以获得速度和位移,角加速度分解到所需的坐标轴上,建立物理坐标系。进而分析出设备的运动轨迹和姿态,反馈出用户所需要的结果。
通过六轴姿态传感器实时采集工程机械设备的停止、启动、动力、运行、倾角、工作等状态数据。
优选的,所述物联网终端设备还设置有传感检测预留接口,包括模拟信号采集接口和数字信号采集接口。在设备实际应用过程中,可能需要采集其他类别的信息,预设计一些标准传感监测接口,有利于使用时与其他传感设备相连接,扩大其实用性和适用性。
优选的,所述物联网终端设备还设置有外设接口,包括第三平台对接接口、打印调试USB接口和通用标准串口。如对接云平台的网口,对接PC端MBUS、RS485/RS232等接口,在应用过程中非常重要,提高调试、检修、维护等过程的工作效率。
优选的,系统云平台通过物联网终端设备采集的设备信息对工程机械进行多维度分析,包括台班签到、工作状态、工作时长、故障报警和消极怠工,并在平台上分类展示。实现实时掌握各工程机械设备的状态,进行实施管控。
具体的,所述AI数据模型算法中,AI数据模型库建立以多维度数据结构为基础,多维度数据结构包括时间、位置、速度、业务和姿态,其中,
时间包括工作时间和非工作时间;
位置包括规定范围内和非规定范围内;
速度包括正常速度和超速行驶;
业务包括装载、搬运、卸载和吊装;
姿态包括翻滚、偏航和俯仰。
以多维度数据结构为基础,结合具体业务流程,经过特定的数学算法演算,建立数据模型,通过长时间训练、调整、优化,可以得到不同种类机械类型的算法库。
进一步的,系统云平台经数据处理得到机械的工作状态包括静止、运动和怠速,
判为静止的条件包括位置不变,角速度为零,地面速度为零和/或加速度与角速度方向差小于阈值;
判为运动的条件包括地面速度、角速度、加速度不为零和/或姿态改变,且为非怠速;
判为怠速的条件包括地面速度、角速度、加速度低于阈值,怠速阈值自学习。
优选的,所述移动管理端设置包括机械设备定位、活动状态分析、运行轨迹回放、订单综合管理和微信报警信息推送。
移动互联网管理端可完成“机械设备租赁计划确认单”的线上审批流程,提高项目对机械设备的管理效率。
系统云平台能够通过物联网终端设备上传的原始数据,自动完成“机械设备租赁台班签认单”的台班统计,开始、结束时间等信息,实现对机械设备的线上管理。
智慧终端供电方式可采用太阳能与USB双电源自动切换,实现绿色节能,减少碳排放。
本发明的一种基于物联网大数据的工程机械姿态监测系统与现有技术相比,具有以下有益效果:
取消了对工程机械设备的接线改造,不需要改造设备线路,贴合安装在工程机械的驾驶室平台上即可,降低安装及设备改造成本。
利用姿态传感器对不同类型机械设备的运行状态、姿态进行分析,采集数据类型统一;
采用低功耗设计、降低设备自身功耗,减少与接卸设备对接改造难度。
附图说明
图1是本发明基于物联网大数据的工程机械姿态监测系统的物联网终端架构图;
图2是物联网终端设备的硬件实现方案;
图3是AI数据模型设计过程中的多维度数据结构示意图;
图4是AI数据模型设计过程中判断机械工作状态的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
一种基于物联网大数据的工程机械姿态监测系统,包括物联网终端设备、系统云平台和移动管理端。
物联智慧终端设备是整个系统的数据采集终端,利用车载物联网技术实时、准确的采集项目上工程机械设备的开关机状态、机械姿态、工作状态、实时位置与历史轨迹等信息,并利用nb网络将汇总后的海量数据传输至平台端数据库。物联网终端架构包括核心主控模块、定位功能模块、姿态分析模块和电源管理模块,其架构图如图1所示。
定位功能模块用于采集设备定位信息,通过双模定位技术,确保定位的准确度和精确度。定位功能模块采集的设备定位信息包括设备的位置信息、速度信息和设备状态信息,定位功能模块结合系统云平台及GIS展现设备的轨迹和里程;
定位功能模块内部电路包含BDS、GPS以及传输网络和通讯接口电路。因其内部可协调BDS和GPS两套卫星导航系统,设备定位精度、时钟准确性、电离层误差以及系统完备性都有大的改善。
核心主控模块为物联网终端设备的数据处理中心,选用ARM的CortexTM-M4系列芯片作为主控MCU,具有1MB Flash,192+4kB SRAM,系统时钟168MHz。来完成整个硬件系统的数据处理、接口转换、指令对接与执行等的核心任务,是整个物联网智慧终端设备的大脑;
核心主控模块作为定位功能模块、姿态分析模块、传感监测预留等的数据处理中心,也是对云端指令进行交互、解析、执行单元。通过接收定位功能模块和姿态分析模块的数据,进行机械活动状态、工作时间和运行状态的分析。另设置外设接口预留,扩大其使用范围。
姿态分析模块用于通过姿态传感器采集设备各种状态数据,结合系统与平台分析出载体设备的运行状态和工作时间;
所述姿态传感器为六轴传感器,包括三轴加速度传感器和三轴陀螺仪传感器,三轴加速度包括XYZ三轴向上的加速度和XYZ三轴向震动情况;三轴陀螺仪包括检测倾斜、摇摆,六向角速度和车辆运行状态,根据采集的各种状态数据分析出载体设备的运行状态和工作时间;
姿态传感器用来测量三维空间九个轴向设备的线加速度和角加速度,线加速度积分可以获得速度和位移,角加速度分解到所需的坐标轴上,建立物理坐标系。进而分析出设备的运动轨迹和姿态,反馈出用户所需要的结果;
通过六轴姿态传感器实时采集工程机械设备的停止、启动、动力、运行、倾角、工作等状态数据。
电源管理模块用于保证物联网终端设备的稳定运行,包括电源供给、电源转换和电路保护三大部分,以保证设备及内部功能模块长期稳定运行;
电源供给即电源输入,维持主控电路运行、维持通讯模块运行、维持传感模块运行,包括太阳能电池板输入和载体设备电源输入;电源转换包括主板电源、模块电源以及锂电储能等,实现芯片组供电电源、传感器输入电源的转换;电路保护即设备的用电保护,包括电源充、放电保护电路。
物联网终端设备还设置有传感检测预留接口,包括模拟信号采集接口和数字信号采集接口。在设备实际应用过程中,可能需要采集其他类别的信息,预设计一些标准传感监测接口,有利于使用时与其他传感设备相连接,扩大其实用性和适用性。
另外,所述物联网终端设备还设置有外设接口,包括第三平台对接接口、打印调试USB接口和通用标准串口。如对接云平台的网口,对接PC端MBUS、RS485/RS232等接口,在应用过程中非常重要,提高调试、检修、维护等过程的工作效率。
系统云平台通过物联网终端设备得到设备位置信息(包括实时位置、速度信息和运动轨迹)和设备工作时间(包括开机时间、运行时间、空转时间和停机时间),进而进行数据处理、信息展现和推送等。
系统云平台与物联网终端设备和移动管理端进行数据交互并进行数据处理,包括大数据汇总、数据存储、数据交互、大数据处理、AI数据模型算法、云计算及各业务信息展现和推送,大数据来源于物联网智慧终端,各业务信息展现在管理端及手机端。
系统云平台通过物联网终端设备采集的设备信息对工程机械进行多维度分析,包括台班签到、工作状态、工作时长、故障报警和消极怠工,并在平台上分类展示。实现实时掌握各工程机械设备的状态,进行实施管控。
AI数据模型算法中,AI数据模型库建立以多维度数据结构为基础,设计过程如图3、图4所示,多维度数据结构包括时间、位置、速度、业务和姿态,其中,
时间包括工作时间和非工作时间;
位置包括规定范围内和非规定范围内;
速度包括正常速度和超速行驶;
业务包括装载、搬运、卸载和吊装;
姿态包括翻滚、偏航和俯仰。
以多维度数据结构为基础,结合具体业务流程,经过特定的数学算法演算,建立数据模型,通过长时间训练、调整、优化,可以得到不同种类机械类型的算法库。
系统云平台经数据处理得到机械的工作状态包括静止、运动和怠速,
判为静止的条件包括位置不变,角速度为零,地面速度为零和/或加速度与角速度方向差小于阈值;
判为运动的条件包括地面速度、角速度、加速度不为零和/或姿态改变,且为非怠速;
判为怠速的条件包括地面速度、角速度、加速度低于阈值,怠速阈值自学习。
系统云平台实现多端双向交互,物联网终端、移动手机端和云端的实时通讯,手机端实时展现与协调管理,云端实时推送分析报表给手机端,实时推送配置信息给物联网终端,物联网终端实时推送工程机械设备大量状态信息给云端。包括:
实时监测,对工程机械目前的实时位置、速度信息、行驶的路线轨迹等进行实时监测。
即时预警,当工程机械设备偏离预设路径时,会对其进行预警提示,对施工设备长期处于非正常状态进行大数据分析,预警施工人员健康问题或设备故障。
GIS展现,系统云平台可以利用地理信息系统(GIS,Geographical InformationSystem)技术对设备地理位置进行显示和管理。
数据分析,报表统计,通过智慧终端实时上传的大量数据,进行大数据分析、汇总,做各种业务报表统计,在将分析结果实时推送到管理端、手机端和智慧终端。
移动管理端连接系统云平台,获取各项目工程机械设备信息,并实时呈现。移动管理端的数据来源于物联网设备端以及云平台端,通过移动端实现对机械设备的管理,移动端与云平台实时交互,获取当前各项目工程机械设备的使用情况、运行状态等信息,随时随地将各设备的相关信息展现给管理人员,管理人员工作的地理位置不再受管理端位置所束缚。
所述移动管理端设置包括机械设备高精度定位、活动状态分析、运行轨迹回放、订单综合管理和微信报警信息实时推送等。移动互联网管理端可完成“机械设备租赁计划确认单”的线上审批流程,提高项目对机械设备的管理效率。
系统云平台能够通过物联网终端设备上传的原始数据,自动完成“机械设备租赁台班签认单”的台班统计,开始、结束时间等信息,实现对机械设备的线上管理。
手机端管理可实现工作时长管理和日报生成,对设备信息上传时间间隔进行配置,实现定时上传,通过监测设备活动状态实现有效监督,形成日报进行效率分析,可以提升作业效率。
安装标准:物联网终端设备安装,支持多电源模式、安装简单。
工作状态:实时监测设备工作状态、怠速、停机等情况;记录机械设备工作信息,形成工作记录大数据,生成工作效率分析报告,方便分析机械工作效率、操作人员不规范行为;
群机管理:各种品类的机械设备一个平台统一管理,无论是吊车、挖掘机都统一管理;
位置管理:通过GPS+北斗技术实时将机械坐标上传至云端,对机械设备进行远程跟踪,通过平台GIS了解其当前位置,并设定电子围栏,如超出工作范围,进行报警;
实时报警:对磨洋工、疲劳驾驶、设备低电量、设备异常拆除等进行报警信息推送,在平台与管理人员手机端进行实时提醒;
移动管理:可以通过手机终端实时了解施工现场机械设备工作情况。
该系统实现了:无局限性管理,可以通过手机端实时查看、分析、管理各项目运营状态,脱离传统平台端管理的约束;远程终端维护,平台可远程升级软件版本,远程配置不同设定参数,降低维护难度及成本;多维度查询工程机械信息,可通过终端设备ID、车牌号、车辆自编号、项目施工编号、驾驶人员信息等模糊信息查找,检索相关详细信息;智慧分析,对工程机械发动机启动、停止、动力信息、设备工作状态信息实时采集,计算、分析工程机械是否处于正常工作状态;任意时段轨迹回放,选择查看起止时间,可直接回放选定时段的工程机械运行轨迹、运行速度、工作状态;不接线,无改造,物联网终端设备不需与工程机械进行线路连接及改造,贴合安装在工程机械的驾驶室平台上即可,降低安装及设备改造成本。
通过上面具体实施方式,所述技术领域的技术人员可容易的实现本发明。但是应当理解,本发明并不限于上述的具体实施方式。在公开的实施方式的基础上,所述技术领域的技术人员可任意组合不同的技术特征,从而实现不同的技术方案。
除说明书所述的技术特征外,均为本专业技术人员的已知技术。

Claims (10)

1.一种基于物联网大数据的工程机械姿态监测系统,其特征在于包括物联网终端设备、系统云平台和移动管理端,
物联网终端设备包括核心主控模块、定位功能模块、姿态分析模块和电源管理模块:
核心主控模块为物联网终端设备的数据处理中心,连接定位功能模块、姿态分析模块和电源管理模块,并对系统云平台指令进行交互、解析和执行;
定位功能模块用于采集设备定位信息;
姿态分析模块用于通过姿态传感器采集设备各种状态数据,结合系统与平台分析出载体设备的运行状态和工作时间;
电源管理模块用于保证物联网终端设备的稳定运行;
系统云平台与物联网终端设备和移动管理端进行数据交互并进行数据处理,包括大数据汇总、数据存储、数据交互、大数据处理、AI数据模型算法、云计算及各业务信息展现和推送;
移动管理端连接系统云平台,获取各项目工程机械设备信息,并实时呈现。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网大数据的工程机械姿态监测系统,其特征在于定位功能模块采集的设备定位信息包括设备的位置信息、速度信息和设备状态信息,定位功能模块结合系统云平台展现设备的轨迹和里程。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于物联网大数据的工程机械姿态监测系统,其特征在于所述定位功能模块为双模定位,内部电路包含BDS、GPS以及传输网络和通讯接口电路。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网大数据的工程机械姿态监测系统,其特征在于所述姿态传感器为六轴传感器,包括三轴加速度传感器和三轴陀螺仪传感器。
5.根据权利要求1或2或4所述的一种基于物联网大数据的工程机械姿态监测系统,其特征在于所述物联网终端设备还设置有传感检测预留接口,包括模拟信号采集接口和数字信号采集接口。
6.根据权利要求1或2或4所述的一种基于物联网大数据的工程机械姿态监测系统,其特征在于所述物联网终端设备还设置有外设接口,包括第三平台对接接口、打印调试USB接口和通用标准串口。
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网大数据的工程机械姿态监测系统,其特征在于系统云平台通过物联网终端设备采集的设备信息对工程机械进行多维度分析,包括台班签到、工作状态、工作时长、故障报警和消极怠工,并在平台上分类展示。
8.根据权利要求1或7所述的一种基于物联网大数据的工程机械姿态监测系统,其特征在于所述AI数据模型算法中,AI数据模型库建立以多维度数据结构为基础,多维度数据结构包括时间、位置、速度、业务和姿态,其中,
时间包括工作时间和非工作时间;
位置包括规定范围内和非规定范围内;
速度包括正常速度和超速行驶;
业务包括装载、搬运、卸载和吊装;
姿态包括翻滚、偏航和俯仰。
9.根据权利要求8所述的一种基于物联网大数据的工程机械姿态监测系统,其特征在于系统云平台经数据处理得到机械的工作状态包括静止、运动和怠速,
判为静止的条件包括位置不变,角速度为零,地面速度为零和/或加速度与角速度方向差小于阈值;
判为运动的条件包括地面速度、角速度、加速度不为零和/或姿态改变,且为非怠速;
判为怠速的条件包括地面速度、角速度、加速度低于阈值,怠速阈值自学习。
10.根据权利要求1所述的一种基于物联网大数据的工程机械姿态监测系统,其特征在于所述移动管理端设置包括机械设备定位、活动状态分析、运行轨迹回放、订单综合管理和微信报警信息推送。
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