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输变电施工现场安全监控系统精准度改进设计

2025-06-09 45 上传者：管理员

摘要：目前应用的施工现场安全监控系统没有对采集的数据进行清洗，导致数据中存在大量的脏数据，降低了系统的监控精准度和安全性。为此，改进设计了输变电施工现场安全监控系统。由交互平台、数据平台和无线传感网络基础平台构成安全监控系统的整体结构，并设计了安全监控系统的功能模块。在系统软件设计中，结合BP神经网络和K-means算法对系统采集的施工现场信息进行清洗处理，以此提高系统中数据的精度，完成安全监控系统的监控精准度。结果表明，所提方法的监控精度高，精准度在95%以上，安全性好。

关键词：
BP神经网络
K-Means算法
安全监控
施工现场信息
无线传感网络
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在大型输变电施工现场中,存在着复杂的安全风险,如高压设备､危险化学品､高空作业等,这些风险可能对施工人员和周围环境造成严重威胁[1-2]｡输变电施工现场的安全监控是至关重要的,它能有效识别和控制潜在的危险和风险因素｡通过实时监测关键设备的运行状态､环境参数的变化以及人员的行为,可以及时发现异常情况和安全隐患｡因此,建立一个可靠且高效的监控系统来监测和管理输变电施工现场的安全状况变得越发迫切｡

黄敏[3]通过基于信息化施工思想和智能化管理方法的研发和集成,利用计算机､网络和可视化技术,实现了隧道工程海量数据的集成化管理､智能预测和预警､支护时机评判以及工作报告生成等功能,从而提高了隧道施工安全和建设质量｡该方法获取的位置信息中存在大量的脏数据,无法准确的对现场的情况进行监控,存在监控精准度低的问题｡张延年等[4]通过建立安全施工可视化监控系统,进行行为分析与超限监测,实现了对施工的安全监控｡该方法没有对数据进行清洗处理,无法实现有效的安全防护,降低了系统的安全性｡

为了解决上述方法中存在的问题,本文旨在设计一种输变电施工现场安全监控系统,以强化对施工过程中各项安全要素的监控与控制｡该系统将通过安装合适的感知设备､采集数据､处理分析､及时预警等一系列措施,从而帮助企业/机构实现对施工现场的全面监控与管理,提升施工安全水平,最大限度地减少事故风险｡

1、系统改进设计

1.1系统整体设计

遵循“大数据”和“互联网+”的思维模式构建输变电施工现场安全监控系统[5-6]｡通过交互平台､数据平台和无线传感网络基础平台构成输变电施工现场安全监控系统的总体结构,如图1所示｡

图1总体结构图

(1)交互平台

应用层是输变电施工现场安全监控系统交互平台中的最上层,应用层中包括供电生产管理系统､呼叫中心､管理系统等,是在地理信息系统的基础上构成的｡

(2)数据平台

数据平台是输变电施工现场安全监控系统的中间层,具有数据管理､数据处理和数据采集等功能｡对输变电施工现场安全监控系统中多部门综合管理和多专业联合作业等特点进行分析,在关联性的基础上在输变电施工现场安全监控系统中实现设备的互通｡在系统中存在多条路径传输感知设备中的信息,系统中的子系统均可利用数据平台采集的数据｡数据信息在数据平台中的利用率较高,可实现不同层级在系统中的数据交互,在多角度中实现多专业不同部门之间的防护一体化｡

(3)基础平台

由网络层和感知层构建输变电施工现场安全监控系统的无线传感器网络基础平台,采用多传感器在感知层中采集关键数据,无线传感网络基础平台包括视频监控模块､预警模块､报警上传模块､关门防护模块和智能管理模块等[7-8]｡

1.2功能设计

输变电施工现场安全监控系统采用模块化设计方法对系统功能模块进行设计,将输变电施工现场安全监控系统划分为三维场景模块､身份验证模块､数据导入模块,输变电施工现场安全监控系统的功能结构如图2所示｡

图2系统功能结构图

1.2.1身份管理功能

(1)用户将账号登录申请传送到系统的服务器中,用户账号在输变电施工现场安全监控系统中具有唯一性;

(2)对用户登录管理进行设计时,应该考虑输变电施工现场安全监控系统中存在的SQL注入式攻击[9-10]等安全问题,将加密方法应用在登录软件的设计中,提高输变电施工现场安全监控系统的安全性;

(3)不允许用户二次登录输变电施工现场安全监控系统,以确保数据在输变电施工现场安全监控系统中的安全性;

(4)如果在较长一段时间内,用户在软件中不进行相关操作,软件就会强制用户注销登录,用户再次登录输变电施工现场安全监控系统时需要重新进验证;

(5)用户在输变电施工现场安全监控系统中具有的权限都不相同,包括数据查询和录入权限等;

1.2.2数据管理

数据管理功能模块在输变电施工现场安全监控系统中的工作流程如图3所示｡

图3输变电设备数据管理流程

1.3数据处理

为了方便输变电施工现场安全监控系统的数据管理,在软件中设计BP神经网络,采用K-means聚类算法[11-12]对系统采集的施工现场信息进行清洗｡

1.3.1K-means聚类算法

通过欧式距离获得聚类中心与施工现场信息样本之间存在的相似度,用e1､e2､e3表示施工现场信息的数据集,其对应的初始聚类中心用v1､v2､v3表示,聚类中心vj与施工现场数据样本ci之间存在的相似度Δ(ci,vj):

式中:m为施工现场数据样本的维数｡将施工现场数据样本划分到与其相似度最高的集合中｡

当Δ(ci,vj)=mini=1.2.….n{Δ(ci,vj)}时,ci属于ej,根据阈值ϕ,对施工现场数据集的划分进行调整｡

对施工现场数据集的聚类中心进行更新如下:

式中:q表示施工现场信息在数据集ej中的数量｡

聚类过程当下式条件成立时,停止:式中:vj为在j次迭代的聚类中心;σ为常数｡

1.3.2BP神经网络

BP神经网络[13-14]的训练过程如下:

(1)归一化处理输入的施工现场数据C:

(2)用m表示BP神经网络中存在的输入样本数量,输入第i个样本ci后,误差为R:

式中:u*i为期望输出;ui为实际输出｡

(3)用ξq表示神经元连接权值,对其进行修正:

对权值进行调整时,BP算法没有对t时刻之前的梯度方向进行考虑,导致算法收敛速度慢｡为了解决上述问题,输变电施工现场安全监控系统设计方法将动量项引入权值公式中:

式中:z为学习率;ς为误差输出信号;β为动量系数｡

1.3.3施工现场数据清洗

结合K-means算法[15-16]和BP神经网络[17-18]对施工现场信息进行清洗的具体流程如下:

(1)由施工现场数据建立矩阵D={d1,d2,…,di},di=(c1,c2,…,c10)T｡

(2)对数据聚类中心v1､v2､v3进行初始化处理;

(3)设Dis表示数据之间存在的欧式距离,可通过下式计算得到:

(4)设置阈值ϕ,根据上式获得的Dis对施工现场数据D进行分类处理;

(5)对聚类中心v1､v2､v3进行更新;

(6)重复上述过程,停止条件为获得稳定聚类;

(7)归一化处理施工现场信息的簇集Vi1､Vi2､Vi3;

(8)奇偶分组处理归一化处理后的簇集Vi1､Vi2､Vi3,偶数组和奇数组分别作为BP神经网络的测试样本和训练样本,构建网络模型,利用该网络模型完成施工现场信息的清洗处理,有助于输变电施工现场安全监控的决策｡

2、验证与分析

为了验证输变电施工现场安全监控系统设计方法的整体有效性,需要对输变电施工现场安全监控系统设计方法进行测试｡施工现场监控准确率直接影响着系统的性能,施工现场监控准确率越高,安全防护系统的防护性能越好｡在晴天､阴天和雨天三种环境下对输变电施工现场安全监控系统设计方法､文献[3]方法和文献[4]方法的现场监控准确率进行测试,测试结果如图4所示｡

图4不同环境下的监控准确

由图4可知,随着信息数量的增加,所提方法､文献[3]方法和文献[4]方法的施工现场监控准确率均有所下降｡在相同环境､相同施工现场信息数量的条件下,所提方法获得的施工现场监控准确率均高于95%,表明所提方法设计的系统可准确的对施工现场进行监控,因为所提方法将BP神经网络中应用在系统的软件设计中,结合K-means算法对采集的施工现场信息进行了清洗处理,以获得“干净”的施工现场信息,提高信息的精度,进而提高了系统的监控准确率｡

在Matlab软件中,采用安全评价云图对所提方法设计系统的安全性进行评价,评价结果如图5所示｡

图5所提方法的评价结果

由图5可知,所提方法获得的安全评价云图处于优等级,表明所提方法构建的输变电施工现场安全监控系统具有较高的安全性｡

3、结语

目前输变电施工现场安全监控系统设计方法存在施工现场监控准确率低和安全性差的问题,提出输变电施工现场安全监控系统设计方法,该方法对采集的数据进行了清洗处理,以提高数据精度,使系统具有较高的监控精准度和安全性,为工程安全管理提供了保障｡

参考文献:

[1]李莉斯,斯朗拥宗,汪汉龙.大跨度刚构桥上部结构施工风险预测仿真[J].计算机仿真,2023,40(4):149-152.

[2]邓向梅.科技创新助力制革企业安全生产智能管理系统设计[J].中国皮革,2021,50(10):48-50.

[3]黄敏.基于信息化施工和智能化管理的隧道工程监测与安全评价[J].公路,2023,68(1):249-255.

[4]张延年,张学峰,张明展,等.塔机安全施工可视化监控系统[J].沈阳建筑大学学报:自然科学版,2022,38(3):559-564.

[5]谭均铭,廖小罕.地理信息技术应用下的无人机云端管理系统发展[J].地理科学进展,2021,40(9):1451-1466.

[6]邓军,李莉,葛山运.高职院校测绘地理信息技术专业现代学徒制人才培养模式改革研究[J].西南师范大学学报(自然科学版),2021,46(4):160-166.