CN114845313A - 一种面向电力超高跨江铁塔工程基于云模型的5g数据协同系统 - Google Patents
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Abstract
一种电力超高跨江铁塔工程建设项目基于云模型的5G数据协同系统，以云计算模型为基础，以5G、北斗等智能技术将智慧工地“人、机、料、法、环”五大管理要素作为核心，应用5G独立组网；依据工地面积，架设两个5G铁塔基站予以信号覆盖；然后，将5G铁塔连接机房，涉及跨江无法通过光缆直连5G机房，需要通过中国电信骨干网进行数据交换；最后，将5G机房核心交换机连接中国电信骨干网获取5G铁塔数据，再通过机房内自建BRAS、AAA系统完成数据认证，并将认证通过数据通过城域网CE网络发送至目标安全监管平台，进行网络测试及配置并在超高型铁塔不同高度建立安全帽与信标关联通讯交互机制，实现了对施工人员位置精确定位、施工人员档案管理、风险区域电子预警。
Description
技术领域
本发明涉及一种面向电力超高跨江铁塔工程建设项目基于云模型的5G数据协同系统，采用云模型技术与北斗辅助精确定位和5G技术相结合的协同策略，设计应用了面向电力超高跨江铁塔工程建设项目基于云模型的5G数据协同系统。
背景技术
本发明人参与的CN2020114880638一种基于电力工程建设项目的分区域精准辅助定位终端提供的辅助定位模块用于根据实时定位控制信号实时获取智能终端位置信息；所述蓝牙采集模块识别电力工程建设项目的分区上的各个信标，并将识别的信标信息发送给控制单元；所述NFC模块用于根据控制单元的控制对蓝牙模块进行开关机配置；所述电源模块用于为智能终端提供电源；所述控制单元用于产生实时定位控制信号，并将实时定位控制信号发送给辅助定位模块，并通过控制通信模块将位置信息发送到远程服务端；用于存储电力工程建设项目的分区，并对各个存储电力工程建设项目的分区标记颜色同时存储对应信标，同时根据智能终端将各个存储电力工程建设项目的分区分为危险区域及非危险区域；所述控制单元根据蓝牙采集模块识别的信标信息和存储的电力工程建设项目的分区信息进行比对，当识别为危险区域时，发出警示提醒。但电力工程中电力超高跨江铁塔工程在管理上的要求特别高，但传统互联网技术存在传输速度慢，定位精度欠缺的问题，这在智慧工地的工程管理以及施工人员人身安全方面存在巨大隐患。需要精度高的全数据的管理平台，基于云模型的5G数据协同系统就是这样设计的管理平台。
随着计算机技术的飞速发展、以物联网技术为基础，通过智能感知、识别技术等通信感知技术也日趋成熟，并且逐渐被人们所认识和接受。解决物与物、人与物、人与人之间的互通有无，但传统互联网技术存在传输速度慢，定位精度欠缺的问题，这在智慧工地的工程管理以及施工人员人身安全方面存在巨大隐患。通过项目中采用云计算模型管理技术、5G及北斗技术，以“人、机、环”多维度关联设计的烽火智慧工地安全监管系统平台为依托，对其施工人员工作行为数据进行协同管理研究，本发明将物联网技术与建筑工地人员管理相结合，对保障施工人员人身生命安全，实现人员精准定位、完善人员档案管理等有很大的创新意义和应用价值。
发明内容
本发明目的是，提供一种面向电力超高跨江铁塔工程建设项目基于云模型的5G数据协同系统，将云模型技术与北斗辅助精确定位和5G技术相结合的协同策略。主要解决的技术问题是：物与物、人与物、人与人之间的互通有无，通过某落地项目中采用云计算模型管理技术、5G及北斗技术，以“人、机、环”多维度关联设计，采用烽火智慧工地安全监管系统平台为依托，对其施工人员工作行为数据进行协同管理。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种面向电力超高跨江铁塔工程建设项目基于云模型的5G数据协同系统，以5G、北斗等智能技术将智慧工地“人、机、料、法、环”五大要素作为管理对象，应用5G独立组网；首先，依据工地面积，架设两个5G铁塔基站予以信号覆盖；然后，将5G铁塔连接机房，涉及跨江无法通过光缆直连5G机房，需要通过中国电信骨干网进行数据交换；最后，将5G机房核心交换机连接中国电信骨干网获取5G铁塔数据，再通过机房内自建BRAS、AAA系统完成数据认证，并将认证通过数据通过城域网CE网络发送至目标安全监管平台，进行网络测试及配置并在超高型铁塔不同高度建立安全帽与信标关联通讯交互机制，实现了对施工人员位置精确定位、施工人员档案管理、风险区域电子预警以及施工“分层分区”施工人员智慧数据协同管理，利用智能安全帽内置北斗芯片解决施工人员水平位置定位采集，利用工蜂信标设备内置高度传感器采集高度数据，利用智能安全帽内置5G NB-IoT芯片解决数据实时传输，利用烽火智慧工地安全监管平台中的人员精准管理子系统；从而实现施工人员水平与垂直位置精确定位。
以云计算模型为基础将信息传送至烽火智慧工地安全监管系统平台后进行分析处理：并对铁塔施工过程中塔基沉降、风振荷载引起塔变形的风险进行实时监控、识别与预警；从根本上实现了对施工过程的智能可视化管理和对施工风险的动态管控；并通过某智慧工地实地项目对提出的安全管理策略进行验证；关键步骤有：数据采集：通过实时采集北斗芯片数据并传送至系统平台；数据筛选：系统根据预制的现场情况，剔除一些明显不正确的数据；算法模型匹配：通过获取到的数据与系统云模型技术算法模型库进行匹配，分析得到异常的类型以及故障发生的精准位置；利用风险管控预警系统通过预设风险管理项，风险预警研判条件项，将采集塔基沉降、风振荷载外围数据输入算法模型，得到风险预警智能研判；再结合在超高型铁塔不同高度安装工蜂信标设备，利用智能安全帽与之关联通讯交互，再将数据实时回传，从而实现故障位置精确定位。
以云计算模型为基础将信息传送至烽火智慧工地安全监管系统平台后进行分析处理。关键步骤有：数据采集：通过实时采集北斗芯片数据并传送至系统平台。数据筛选：系统根据预制的现场情况，剔除一些明显不正确的数据。算法模型匹配：通过获取到的数据与系统算法模型库进行匹配，分析得到异常的类型以及故障发生的精准位置；所述的云模型技术是一种基于模糊数学和概率统计建立的模型。它能更好反映自然语言的不确定性，形成定性和定量间的转换，弥补了传统概率论和模糊数学的缺点技术，根据模型特征由三个参数(Ex，En，He)表示，(Ex，En，He)称为云的数字特征值，建立标准云确立方法：Ex＝(Xmax+Xmin)/2；En＝(Xmax+Xmin)/6；He＝f，大大加强了数据的准确性。
本发明从根本上实现了对施工过程的智能可视化管理和对施工风险的动态管控。并通过某智慧工地实地项目对提出的安全管理策略进行验证，利用云计算、大数据等技术、基于施工过程、智能生产、施工人员数据管理等，将这些信息将形成项目施工的完整闭合生态环，可及时同步、更新，并且能与物联网采集到的工程信息进行数据的挖掘与深入分析。提供更加优良的持续改进方案，使实际的工程施工管理智能化、可视化，以达到高效的信息化管理的目的。
本发明以5G技术、互联网技术等高科技技术手段为基础，形成人—信息—物相关联的物联网技术，突破了传统的现场工作管理模式，成为建筑行业创新发展的新的技术管理模式，主要应用于工地的设备和信息系统，供项目部管理人员使用，辅助工地的策划、成本、进度、安全、信息、质量等施工现场主要管理方面，覆盖了人、机、料、法、环等施工现场的主要管理对象，这不仅能节省人力、物力、提升企业工地现场的管理水平，也能规避一些财务方面的风险，对保障公司生产安全，缩短工程建设周期，降低运行维护成本具有重要意义。
以云计算模型为基础，以“人、机、料、法、环”多维度关联设计的烽火智慧工地安全监管系统平台为依托。利用智能安全帽内置北斗芯片解决施工人员水平位置定位采集，利用工蜂信标设备内置高度传感器采集高度数据，利用智能安全帽内置5GNB-IoT芯片解决感知数据实时传输，利用烽火智慧工地安全监管平台人员精准管理子系统、智慧数据中台及前端大屏，分别实现业务数据管理、大数据行为分析及决策数据可视化展示。提出的云模型的方案，云模型是一种基于模糊数学和概率统计建立的模型。它能更好反映自然语言的不确定性，形成定性和定量间的转换，弥补了传统概率论和模糊数学的缺点，以云模型为基础，建立烽火智慧工地安全监管平台。烽火智慧工地安全监管平台大屏系统，作为数据可视化展示的“窗口”。依据项目实际情况及客户化需求，通过丰富的图形报表，全面展现智慧工地安监平台人员精准管理子系统实时感知与监管数据以及第三方系统推送数据。为工程管理者日常管理提供辅助参考与决策支撑，对保障公司生产安全，缩短工程建设周期，降低运行维护成本具有重要意义。
本发明以施工“分层分区”施工人员智慧数据协同管理，利用智能安全帽内置北斗芯片解决施工人员水平位置定位采集，利用工蜂信标设备内置高度传感器采集高度数据，利用智能安全帽内置5G NB-IoT芯片解决数据实时传输，利用烽火智慧工地安全监管平台中的人员精准管理子系统；并在超高型铁塔不同高度建立安全帽与信标关联通讯交互机制，实现了对施工人员位置精确定位、施工人员档案管理、并对铁塔施工过程中塔基沉降、风振荷载等引起塔变形的风险进行实时监控、识别与预警。从根本上实现了对施工过程的智能可视化管理和对施工风险的动态管控。并通过某智慧工地实地项目对提出的安全管理策略进行验证，可以证明所提方法的有效性和实用性。
有益效果：综上所述，本发明指出的一种面向电力超高跨江铁塔工程建设项目基于云模型的5G数据协同系统，将物联网技术与建筑工地人员管理相结合，对保障施工人员人身生命安全，实现人员精准定位、完善人员档案管理等有很大的创新意义和应用价值。本发明是将以云计算模型为基础，依托5G、北斗等智能技术及智慧工地管理系统，在超高型铁塔不同高度建立安全帽与信标关联通讯交互机制，实现施工人员位置精确定位及人员档案管理，实时监控现场关键人员到岗到位情况。除此之外，智慧工地安全监管系统还可对铁塔施工过程中塔基沉降、风振荷载等引起塔变形的风险进行实时监控、识别与预警，实现施工过程智能可视化管理。并持续加强施工方案及施工风险动态管控。
为了加强对施工人员的实时状态跟踪，本项目还建立了施工方案多级审核制度及风险管控卡实时更新动态跟踪制度等特色管理制度，确保重点施工环节全过程标准化管控。依托智慧工地系统及三维设计技术的结合应用，制定出一套算法在地面上获取待安装模块的关键参数，并用获得的参数与三维模型对应的模块进行比对，形成一套基于三维模型的数字化纠偏系统，辅助管控施工质量。依托智慧工地平台构建交互架构的工程数据交互中心，支撑项目中多个边缘计算终端的数据接入与交互处理，烽火智慧工地安全监管系统提供工程实体及过程数据的可视化展示。
附图说明
图1：精确管理智慧安监大屏作为实施例；
图2：本发明应用的系统平台架构；
图3：本发明应用的5G独立组网框图；
图4：超高型铁塔分层部署工蜂信标。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
基于云模型的技术，建立了基于云模型的5G数据协同系统，运用物联网技术与相关算法分析技术和5G技术，在超高型铁塔不同高度安装工蜂信标设备，利用智能安全帽与之关联通讯交互，再将数据实时回传，把定位的信息数据进行算法分析，实从而实现施工人员垂直位置精确定位。
采集塔基沉降、风振荷载外围数据即智能安全帽内置北斗芯片位置定位采集数据，利用智能安全帽内置5GNB-IoT芯片解决感知数据(参考CN2017212636318、N2020103245025)；利用工蜂信标设备内置高度传感器采集高度数据(沉降、风振时的数据会有所变化，一般每1-5分钟采集一次)，此数据经删选后去除明显偏离数据(大于15％的偏离值)后再输入算法模型，得到风险预警智能研判；再结合在超高型铁塔不同高度安装工蜂信标设备，利用智能安全帽与之关联通讯交互，再将数据实时回传，从而实现故障位置精确定位。
算法模型是以云计算模型为基础将信息传送至烽火智慧工地安全监管系统平台后进行分析处理。云模型技术是一种基于模糊数学和概率统计建立的模型。它能更好反映自然语言的不确定性，形成定性和定量间的转换，弥补了传统概率论和模糊数学的缺点技术，根据模型特征由三个参数(Ex，En，He)表示，(Ex，En，He)称为云的数字特征值，建立标准云确立方法：Ex＝(Xmax+Xmin)/2；En＝(Xmax+Xmin)/6；He＝f，其中，Ex表期望值，表示云滴重心的点是概念量化点；En表熵，取决于概念的随机性和模糊程度，En反映云滴位置，且En越大，云滴跨径越大，概念越模糊；He为超熵，表示熵的随机性，反映云滴的离散性，在云图中表现为厚度f。云生成器是生成云模型的算法，分为正向和逆向发生器。选用逆向云发生器，定量转换为定性，因此介绍逆向云发生器的主要内容。逆向云发生器是将数据转换成(Ex，En，He)表示的定性概念:
1)计算n个云滴的平均期望：
2)计算样本绝对中心距：
及方差
3)计算云滴[xi,u(xi)]的熵
4)计算超熵
根据相似度公式计算比对，采用以上公式计算的结果与标准云特征最近似的云计算结果即为最终评价结果,。在一定程度上大大加强了数据的准确性。根据云算法得到的数据经算法模型匹配：通过获取到的数据与系统算法模型库进行匹配，分析得到异常的类型以及故障发生的精准位置。
5G时代万物智能、万物互联。相比4G网络，5G不仅考虑人与人，还考虑人与物、物与物的连接。不同行业丰富的应用场景带来不同业务对网络多样化的需求。基于此，项目工程管理方计划采用5G技术以实现项目管理的互联互通，但由于工程地区5G网络空白，项目工程管理方计划联合当地运营商，共同构建5G试验网络服务与项目，后期运营商将该网络转换为商业运营服务。以云模型为基础，建立烽火智慧工地安全监管平台。采用现有的烽火智慧工地安全监管平台大屏系统，作为数据可视化展示的“窗口”。依据项目实际情况及客户化需求，通过丰富的图形报表，全面展现智慧工地安监平台人员精准管理子系统实时感知与监管数据以及第三方系统推送数据。为工程管理者日常管理提供辅助参考与决策支撑。
因为5g的传输效率高，速度快，延迟性低.
以云模型为基础，建立烽火智慧工地安全监管平台。烽火智慧工地安全监管平台大屏系统，作为数据可视化展示的“窗口”。依据项目实际情况及客户化需求，通过丰富的图形报表，全面展现智慧工地安监平台人员精准管理子系统实时感知与监管数据以及第三方系统推送数据。为工程管理者日常管理提供辅助参考与决策支撑。
因为5g的传输效率高，速度快，延迟性低。
依据工地面积，架设两个(可以多于2个)5G铁塔基站予以信号覆盖；然后，将5G铁塔连接机房，涉及跨江无法通过光缆直连5G机房，需要通过中国电信骨干网进行数据交换；最后，将5G机房核心交换机连接中国电信骨干网获取5G铁塔数据，再通过机房内自建BRAS、AAA系统完成数据认证，并将认证通过数据通过城域网CE网络发送至目标安全监管平台，进行网络测试及配置。在按照当地测试环境完成网络配置后，对5G独立组网开展业务连通性测试、网络接入测试以及切片限制业务接入区功能测试，测试可就近选择在运营商机房附近部署测试环境，测试围绕固移协同组网的网络接入、业务连通性、5G切片设置有效性开展，具体测试步骤如下。在5G终端上设置定制DNN测试，观察5G终端是否可以正常获取IP地址及网络连接是否正常。签约DNN接入后，终端可正确获取到IP地址，网络状态显示正常，验证到5G切片专线5GC可正常分配终端IP地址，5G网络通信正常。从而实现5G技术解决现场定位感知数据实时传输，为施工企业相关责任主体等提供安全隐患的动态识别、智能分析、主动预警等决策依据。
综上所述，本发明指出的一种面向电力超高跨江铁塔工程建设项目基于云模型的5G数据协同系统，将物联网技术与建筑工地人员管理相结合，对保障施工人员人身生命安全，实现人员精准定位、完善人员档案管理等有很大的创新意义和应用价值。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (4)
1.一种面向电力超高跨江铁塔工程建设项目基于云模型的5G数据协同系统，其特征是，以5G、北斗等智能技术将智慧工地“人、机、料、法、环”五大要素作为管理对象，应用5G独立组网；依据工地面积，架设两个5G铁塔基站予以信号覆盖；然后，将5G铁塔连接机房，涉及跨江无法通过光缆直连5G机房，需要通过中国电信骨干网进行数据交换；最后，将5G机房核心交换机连接中国电信骨干网获取5G铁塔数据，再通过机房内自建BRAS、AAA系统完成数据认证，并将认证通过数据通过城域网CE网络发送至目标安全监管平台，进行网络测试及配置并在超高型铁塔不同高度建立安全帽与信标关联通讯交互机制，实现了对施工人员位置精确定位、施工人员档案管理、风险区域电子预警以及施工“分层分区”施工人员智慧数据协同管理，利用智能安全帽内置北斗芯片解决施工人员水平位置定位采集，利用工蜂信标设备内置高度传感器采集高度数据，利用智能安全帽内置5G NB-IoT芯片解决数据实时传输，利用烽火智慧工地安全监管平台中的人员精准管理子系统；从而实现施工人员水平与垂直位置精确定位。
2.根据权利要求1所述的面向电力超高跨江铁塔工程建设项目基于云模型的5G数据协同系统，其特征是，以云计算模型为基础将信息传送至烽火智慧工地安全监管系统平台后进行分析处理：并对铁塔施工过程中塔基沉降、风振荷载引起塔变形的风险进行实时监控、识别与预警；从根本上实现了对施工过程的智能可视化管理和对施工风险的动态管控；并通过某智慧工地实地项目对提出的安全管理策略进行验证；关键步骤有：数据采集：通过实时采集北斗芯片数据并传送至系统平台；数据筛选：系统根据预制的现场情况，剔除一些明显不正确的数据；算法模型匹配：通过获取到的数据与系统云模型技术算法模型库进行匹配，分析得到异常的类型以及故障发生的精准位置；利用风险管控预警系统通过预设风险管理项，风险预警研判条件项，将采集塔基沉降、风振荷载数据输入算法模型，得到风险预警智能研判；再结合在超高型铁塔不同高度安装工蜂信标设备，利用智能安全帽与之关联通讯交互，再将数据实时回传，从而实现故障位置精确定位。
3.根据权利要求2所述的基于云模型的5G数据协同系统，其特征是，将5G铁塔连接机房，涉及跨江无法通过光缆直连5G机房，需要通过中国电信骨干网进行数据交换；最后，将5G机房核心交换机连接中国电信骨干网获取5G铁塔数据，再通过机房内自建BRAS、AAA系统完成数据认证，并将认证通过数据通过城域网CE网络发送至目标安全监管平台，进行网络测试及配置；在按照当地测试环境完成网络配置后，对5G独立组网开展业务连通性测试、网络接入测试以及切片限制业务接入区功能测试，测试可就近选择在运营商机房附近部署测试环境，测试围绕固移协同组网的网络接入、业务连通性、5G切片设置有效性开展；在5G终端上设置定制DNN测试，观察5G终端是否可以正常获取IP地址及网络连接是否正常；签约DNN接入后，终端可正确获取到IP地址，网络状态显示正常，验证到5G切片专线5GC正常分配终端IP地址，5G网络通信正常；从而实现5G技术解决现场定位感知数据实时传输。
4.根据权利要求2所述的基于云模型的5G数据协同系统，其特征是，采集塔基沉降、风振荷载外围数据即智能安全帽内置北斗芯片位置定位采集数据，利用智能安全帽内置5GNB-IoT芯片解决感知数据；利用工蜂信标设备内置高度传感器每1-5分钟采集一次高度数据，此数据经删选后去除大于15％的偏离值数据后再输入算法模型，得到风险预警智能研判；再结合在超高型铁塔不同高度安装工蜂信标设备，利用智能安全帽与之关联通讯交互，再将数据实时回传，从而实现故障位置精确定位；
算法模型是以云计算模型为基础将信息传送至烽火智慧工地安全监管系统平台后进行分析处理。云模型技术是一种基于模糊数学和概率统计建立的模型。它能更好反映自然语言的不确定性，形成定性和定量间的转换，弥补了传统概率论和模糊数学的缺点技术，根据模型特征由三个参数(Ex，En，He)表示，(Ex，En，He)称为云的数字特征值，建立标准云确立方法：Ex＝(Xmax+Xmin)/2；En＝(Xmax+Xmin)/6；He＝f，其中，Ex表期望值，表示云滴重心的点是概念量化点；En表熵，取决于概念的随机性和模糊程度，En反映云滴位置，且En越大，云滴跨径越大，概念越模糊；He为超熵，表示熵的随机性，反映云滴的离散性，在云图中表现为厚度f；
逆向云发生器是将数据转换成(Ex，En，He)表示的定性概念:
1)计算n个云滴的平均期望：
2)计算样本绝对中心距：
及方差
3)计算云滴[xi,u(xi)]的熵
4)计算超熵
根据相似度公式计算比对，采用以上公式计算的结果与标准云特征最近似的云计算结果即为最终评价结果,；根据云算法得到的数据经算法模型匹配：通过获取到的数据与系统算法模型库进行匹配，分析得到异常的类型以及故障发生的精准位置。
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