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    基于支持向量機(jī)的塔機(jī)駕駛員操作行為分析

    2018-05-18 12:33:07曲寒冰王加強(qiáng)
    建筑機(jī)械化 2018年4期
    關(guān)鍵詞:剎車分類器規(guī)范

    董 良,曾 勃,曲寒冰,王加強(qiáng),靳 薇

    (1.北京市科學(xué)技術(shù)研究院,北京 100094;2.北京市新技術(shù)應(yīng)用研究所,北京 100094;3.北京城市副中心行政辦公區(qū)工程建設(shè)辦公室,北京 101117;4.北京市住房和城鄉(xiāng)建設(shè)委員會(huì),北京 100037)

    1 引 言

    塔機(jī)是建筑施工領(lǐng)域常見(jiàn)的特種作業(yè)設(shè)備,具有容錯(cuò)率低、事故風(fēng)險(xiǎn)高、操作難度大的特點(diǎn),相對(duì)于其他建筑施工設(shè)備更容易發(fā)生安全生產(chǎn)事故,往往會(huì)造成重大的人員傷亡,對(duì)施工人員及周圍設(shè)施造成重大危害。因此,對(duì)塔機(jī)安全操作的研究一直是國(guó)內(nèi)外建筑行業(yè)的研究重點(diǎn)。

    目前,國(guó)內(nèi)關(guān)于塔機(jī)安全使用的研究大多集中在塔機(jī)防碰撞系統(tǒng)構(gòu)建和塔機(jī)受力分析方面。許景波等基于超聲波測(cè)距技術(shù)設(shè)計(jì)了一種用于障礙物檢測(cè)的防碰撞探測(cè)器,并在MATLAB中成功地進(jìn)行了仿真測(cè)試;黃建文等利用GPS/RFID組合定位技術(shù),增強(qiáng)了防碰撞系統(tǒng)的可靠性;李志國(guó)在塔機(jī)受力方面利用有限元分析和ANSYS技術(shù)對(duì)快架塔塔身的幾種危險(xiǎn)工況進(jìn)行分析,并從塔機(jī)機(jī)身設(shè)計(jì)的角度提出了塔機(jī)安全優(yōu)化方案。

    文獻(xiàn)調(diào)研顯示,現(xiàn)有的研究還較少關(guān)注塔機(jī)駕駛員(以下簡(jiǎn)稱塔司)的自身行為如何對(duì)塔機(jī)安全生產(chǎn)產(chǎn)生影響。事實(shí)上,經(jīng)過(guò)對(duì)塔機(jī)事故的統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),操作人員的素質(zhì)是造成塔機(jī)事故的重要因素之一。在國(guó)外關(guān)于塔機(jī)風(fēng)險(xiǎn)因素的分析研究中,Raviv G.等將收集到的51起已發(fā)事故與161起未遂事故劃分成五類并使用層次分析法對(duì)造成事故的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行定量分析,最終得到所有潛在風(fēng)險(xiǎn)事件的總風(fēng)險(xiǎn)值并進(jìn)行比較。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)技術(shù)因素和人為因素是造成塔機(jī)事故的核心要素,塔機(jī)從業(yè)人員的專業(yè)知識(shí)和技能不足已經(jīng)成為塔機(jī)事故頻發(fā)的普遍誘因。因此,對(duì)塔司操作行為的個(gè)性化分析與定量化研究已顯得愈發(fā)重要。

    在塔機(jī)黑匣子廣泛運(yùn)用的今天,傳感器記錄的塔機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)可以有效地記錄按照《GB3811起重機(jī)設(shè)計(jì)規(guī)范》定義的完整吊裝過(guò)程。因此,塔機(jī)操作記錄可以看作是一種長(zhǎng)度有限的周期信號(hào)。圖1給出了塔機(jī)回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)傳感器所記錄的打回車、提前剎車和規(guī)范吊裝3種典型操作行為的時(shí)域波形及其頻譜。其中,打回車和提前剎車是塔司操作水平較低的體現(xiàn),表現(xiàn)為時(shí)域波形抖動(dòng)并有超調(diào)現(xiàn)象,而標(biāo)準(zhǔn)操作行為的曲線則比較平滑,沒(méi)有超調(diào)現(xiàn)象。

    圖1 三種典型操作角度時(shí)頻圖

    2 理論依據(jù)

    2.1 快速傅里葉變換

    快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform,縮寫為FFT)是離散傅里葉變換的一種快速實(shí)現(xiàn)方法。對(duì)于N點(diǎn)時(shí)間序列信號(hào)x(n),若要求出N點(diǎn)x(k)需要運(yùn)算N2次復(fù)數(shù)乘法及N(n-1)次復(fù)數(shù)加法,當(dāng)N很大時(shí),其計(jì)算量也較大。為了降低其運(yùn)算量,Cooley和Tukey于1956年提出了快速傅里葉變換算法,使N點(diǎn)DFT的復(fù)數(shù)乘法計(jì)算量N2由降低為次,可以大幅提升離散傅里葉變換的計(jì)算速度。

    2.2 支持向量機(jī)

    支持向量機(jī)(Support Vector Machine,縮寫為SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的一種有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。SVM通過(guò)學(xué)習(xí)一部分“優(yōu)劣”已知樣本的特征,最終達(dá)到對(duì)“優(yōu)劣”未知樣本分類的目的。在本文中,“優(yōu)劣”即為塔司的每個(gè)操作行為所屬的類別,即打回車、提前剎車和規(guī)范操作,樣本的特征即為回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)傳感器所記錄的塔司一個(gè)循環(huán)內(nèi)操作信號(hào)的頻譜特征。

    假設(shè)存在樣本數(shù)據(jù)集其中x是樣本特征向量,y是類別標(biāo)簽,滿足yi∈Y={+1,-1}(二分類情況)。根據(jù)支持向量機(jī)理論,在線性可分情況下,則至少存在一個(gè)超平面

    使得樣本集中的正、負(fù)樣本集各自處于超平面H0兩側(cè),且H0距離兩類樣本距離之和最遠(yuǎn)。

    3 數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理

    本文所采用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于北京某大型工地,塔機(jī)傳感器數(shù)據(jù)平臺(tái)記錄了98位塔司在2016年11月到2017年1月間,36臺(tái)塔機(jī)生成的約548萬(wàn)條塔機(jī)運(yùn)行監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),記錄了塔機(jī)吊鉤起升高度、小車變化幅度、吊臂回轉(zhuǎn)角度、起吊吊重和生成時(shí)間等數(shù)據(jù),每條記錄間隔10s,這些數(shù)據(jù)為典型的時(shí)間序列數(shù)據(jù),如表1。本文遵循GB 3811《起重機(jī)設(shè)計(jì)規(guī)范》中對(duì)循環(huán)的定義:“從起吊一個(gè)物品起,到能開始起吊下一個(gè)物品時(shí)止,包括起重機(jī)運(yùn)行及正常的停歇在內(nèi)的一個(gè)完整的過(guò)程”,綜合利用多路傳感器信號(hào)從數(shù)據(jù)集中分解出每個(gè)吊裝過(guò)程。

    表1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)樣例

    為了驗(yàn)證提出方法的可行性,通過(guò)以下步驟人工篩選出276個(gè)循環(huán)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù):①對(duì)運(yùn)行記錄添加循環(huán)標(biāo)志位,分解出每個(gè)吊裝過(guò)程;②去除原始數(shù)據(jù)集中無(wú)載重的循環(huán);③通過(guò)可視化手段,標(biāo)注打回車、提前剎車及規(guī)范操作3類操作行為,如圖2所示。最后,標(biāo)注了276個(gè)循環(huán)數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)樣本,其中,打回車82例,提前剎車104例,規(guī)范操作90例。

    由圖2可知,每個(gè)循環(huán)內(nèi)回轉(zhuǎn)角度變化的長(zhǎng)度、角度值均不相同,沒(méi)有統(tǒng)一的特征空間,所以我們通過(guò)對(duì)操作信號(hào)的補(bǔ)齊和歸一化來(lái)去除信號(hào)長(zhǎng)度和操作角度值對(duì)于頻譜分析的影響。對(duì)276個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行如下預(yù)處理:①補(bǔ)齊數(shù)據(jù),統(tǒng)一時(shí)域信號(hào)長(zhǎng)度。為了統(tǒng)一原始信號(hào)的FFT頻率分量的度量空間,將波形統(tǒng)一補(bǔ)齊至128個(gè)數(shù)據(jù),長(zhǎng)度不足128的使用首、末尾數(shù)值進(jìn)行填補(bǔ)。②角度值歸一化,消除FFT模值量綱影響。首先,將時(shí)域波形減去最小值使其向上平移,然后,除以最大值將角度幅值歸一化至同一量綱[0,1]內(nèi)。圖3給出了數(shù)據(jù)預(yù)處理的完整過(guò)程。

    圖2 打回車、提前剎車和規(guī)范操作時(shí)域波形變化圖

    圖3 數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程

    4 實(shí)驗(yàn)分析

    4.1 頻譜變換

    根據(jù)2.1節(jié)知識(shí),對(duì)預(yù)處理后的276個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行FFT變換,得到各樣本數(shù)據(jù)的頻域波形圖。圖4給出了3類操作在區(qū)間n∈[2,64]的頻譜系數(shù)振幅分布情況。

    圖4 三種操作疊加12個(gè)樣本的時(shí)域圖與FFT振幅值譜圖

    通過(guò)觀察3類操作FFT變換后的頻域振幅的分布情況可以發(fā)現(xiàn),3種操作在各個(gè)頻率分量的振幅相差明顯,其中打回車與提前剎車在大于0.02Hz的頻段有明顯的頻率分量,而規(guī)范操作的頻率分量則主要在集中在小于0.02Hz的頻段。此外,規(guī)范操作的低頻分量波形相對(duì)光滑,而打回車與提前剎車操作的低頻分量波動(dòng)明顯。因此,我們可以將3類操作的63維頻率分量的振幅作為SVM分類器的備選特征。

    4.2 特征選擇

    4.2.1 特征篩選

    首先,使用Pearson相關(guān)系數(shù)法對(duì)63維特征進(jìn)行相關(guān)性分析。相關(guān)系數(shù)高于0.8的特征如表2所示。

    表2 強(qiáng)相關(guān)性特征

    由于高相關(guān)性特征可以互相代替,表2中4組特征中去除任一特征,都不會(huì)對(duì)分類器性能產(chǎn)生較大影響,因此,去除表2中第二列特征,得到59維特征。

    其次,利用隨機(jī)森林模型確定最佳特征及其個(gè)數(shù)。去除相關(guān)特征后的59維特征輸入隨機(jī)森林模型,可以得到特征維數(shù)與模型袋外(Out of Bag,縮寫為OOB)樣本精度的關(guān)系曲線,如圖5所示。其中,橫軸代表輸入特征的個(gè)數(shù),縱軸代表模型的袋外樣本識(shí)別精確度。當(dāng)特征數(shù)目為9維時(shí),模型的OOB精確度最高,為87.2%。此外,隨機(jī)森林模型使用Mean Decrease Accuracy度量特征的重要程度,如表3所示。

    圖5 利用隨機(jī)森林模型確定最佳特征數(shù)

    表3 特征選擇結(jié)果

    4.2.2 降維可視化

    利用線性判別分析(Linear Discriminant Analysis,縮寫為L(zhǎng)DA)降維對(duì)隨機(jī)森林方法篩選出的9維特征降低至2維進(jìn)行可視化,276個(gè)樣本在2維空間中分布的情況如圖6所示,3類違章操作被較好地區(qū)分,這些特征可以作為特征輸入分類器。

    圖6 LDA降維可視化圖

    4.3 分類器設(shè)計(jì)

    本文使用SVM作為分類器,對(duì)塔司每個(gè)循環(huán)的操作行為進(jìn)行識(shí)別。采用LIBSVM工具箱實(shí)現(xiàn)SVM,選用線性核函數(shù)。首先,使用276個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)支持向量機(jī)分類器進(jìn)行訓(xùn)練,整體考察SVM分類器對(duì)塔司單次循環(huán)的操作類型分類效果。圖7給出276個(gè)樣本以及SVM支持向量機(jī)在二維空間的分布情況。

    圖7 支持向量機(jī)分類結(jié)果

    表4給出了本次分類的混淆矩陣,可以看出SVM分類器在對(duì)打回車操作的識(shí)別精度為92.5%,對(duì)提前剎車操作的識(shí)別精度為84.7%,對(duì)規(guī)范操作的識(shí)別精度為91.7%。

    表4 SVM分類器混淆矩陣

    為了考察SVM分類模型的泛化能力,本文以7∶3的比例將276個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集與測(cè)試集,即193個(gè)數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練分類器,83個(gè)數(shù)據(jù)用于測(cè)試分類器的精度。通過(guò)200次的重復(fù)實(shí)驗(yàn),我們可以得到SVM分類的訓(xùn)練誤差和測(cè)試誤差的分布情況(圖8),以及訓(xùn)練誤差和測(cè)試誤差的平均誤差水平(表5)。

    圖8 交叉確認(rèn)誤差分布直方圖

    表5 交叉確認(rèn)誤差平均值

    計(jì)算發(fā)現(xiàn),SVM對(duì)訓(xùn)練集的分類準(zhǔn)確率約為87.3%,對(duì)測(cè)試集分類準(zhǔn)確率約為86.9%。從分類結(jié)果可以看出,我們提出的基于塔司操作特性曲線頻域特征的SVM分類器可以很好地對(duì)3類操作行為進(jìn)行分類?;诒疚奶岢龅姆椒?,對(duì)實(shí)驗(yàn)中涉及的8位塔司的所有21917個(gè)循環(huán)操作曲線進(jìn)行整體分類識(shí)別,如表6所示,操作最好的塔司為張某晶,其規(guī)范操作占比約28%,最差的陳某華規(guī)范操作占比約為25%。

    5 結(jié) 論

    本文提出了一種在機(jī)器學(xué)習(xí)框架下,基于頻譜特征對(duì)塔司3種典型操作行為—打回車、提前剎車與規(guī)范操作進(jìn)行行為識(shí)別的SVM分類器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。該方法中涉及的主要分析流程為特征提取、特征選擇與分類器設(shè)計(jì)3大模塊,采用的技術(shù)主要包括快速傅里葉變換、隨機(jī)森林與支持向量機(jī)。通過(guò)對(duì)采集數(shù)據(jù)的分析,本方法對(duì)3類操作行為實(shí)現(xiàn)了約87%的識(shí)別精度,能夠可靠地識(shí)別出塔司的3類操作行為,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)塔司操作行為的定量評(píng)價(jià)。

    該方法不但有助于管理人員規(guī)范工人操作行為,還有助于安全部門更加精準(zhǔn)地評(píng)價(jià)塔司的操作水平。通過(guò)對(duì)每個(gè)塔機(jī)傳感器實(shí)時(shí)上傳數(shù)據(jù)的分析,可以及時(shí)地發(fā)現(xiàn)塔司的不良操作,為避免塔機(jī)安全事故提供了理論指導(dǎo)和技術(shù)支撐,對(duì)智慧工地精準(zhǔn)化管理進(jìn)行了有益的探索。

    致謝:感謝中國(guó)建筑科學(xué)研究院建筑機(jī)械化研究分院的李守林研究員、羅文龍研究員以及姚金柯研究員,各位專家為本課題研究提出的寶貴的指導(dǎo)意見(jiàn)并為本課題研究提供了塔機(jī)傳感器數(shù)據(jù)及相關(guān)資料。

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