疲勞駕駛狀態監測
關注創建者：匿名 創建時間：2021-09-02
疲勞駕駛狀態監測的實例教程
疲勞駕駛數據的判斷規則為：當某段時間持續上報疲勞駕駛相關的行為預警時， 專家根據上報的圖片和視頻再判斷該段時間司機是否為疲勞駕駛。
若是， 則為這段時間打上疲勞駕駛的標簽.若未出現預警信息， 則為這段時間打上清醒狀態的標簽. 基于時間段標簽，將車輛運行狀態數據切分為疲勞狀態數據和清醒狀態數據. 不同狀態數據最后再以 1 分鐘的時長切割為一個樣本.
(3) 構建疲勞駕駛檢測模型.
基于疲勞駕駛樣本與清醒狀態樣本， 構建二分類模型，使得可基于 CAN采集的車輛運行數據識別出疲勞駕駛，從而可在司機駕駛過程中，對疲勞狀態進行預警，以提高駕駛安全.
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求解算法
本文基于車輛運行數據， 構建疲勞駕駛檢測模型，主要分為以下幾個步驟：首先從樣本數據中提取駕駛行為特征，包括司機對車速、油門踏板開度、剎車踏板開度、轉彎等的操作特征；
再通過分析各個特征之間的相關關系以及特征與是否疲勞的關系；最后， 采用隨機森林(Random Forest)算法對疲勞駕駛數據進行判別，達到預警的目的. 整體的模型框架如圖 2所示.
2.1 數據樣本描述
數據源來自 某公交公司同一條線路， 通過詢問 3 名公交司機來人工篩選出其疲勞駕駛和清醒狀態駕駛的 CAN數據(車輛運行狀態數據)， 數據采集間隔為0.2 s. 時間窗口設定為1 min，收集到的樣本數如表1 所示.
展開 維護利器——設備狀態監測
設備狀態監測，即對運行中的設備的振動、噪聲、溫度、相對濕度、環境壓力等狀態參數實施定期或連續監測，并對有關參數加以分析，從而有效地對設備運行狀態進行系統自動監測分析或人工分析。
通過設備狀態監測，我們可以解決設備各種監控數據的復雜性，狀態動態變化帶來的不確定性，監控采樣的非連續性，以及與上層系統進行通訊集成等問題，滿足對部件疲勞程度診斷、機械摩擦磨損、機械沖擊、滾動軸承損壞、部件過熱等不同設備健康狀況問題的實時預警，避免發生事故，保障設備安全運行，而且還可以對故障加以預測，指導制定合適的維護計劃，幫助業主完全避免過度維修，節約大量設備維護成本。
通過設備狀態監控獲得的過程數據，也是設備總體效率(OEE)優化和工業物聯網(IIoT)實現的關鍵因素，是實現智能且靈活生產的基礎之一。據不完全統計，
在工廠通用設備監控應用中，這一技術通過監控機械零部件減少停機實際從而提升產率，可以為企業帶來生產率增加2%~40%;
在自動輸送帶應用中，這一技術通過識別并記錄不良部件進而精準控制維護周期，設備壽命可延長1~10倍，備件庫存減少10%~60%;
在沖壓設備和升降梯的監控應用中，可以減少突發性停機和耗能，能量消耗減少5%~15%，過程停機減少多達70%……。
展開 制造業企業設備往往處于工況惡劣、不穩定、負載重、連續運行狀態，由早期故障發展而導致惡性事故頻頻，為了消除其故障隱患以避免安全事故發生，企業迫切需要新手段、新技術來實現故障的早期預警，防止惡性事故的發生。
目前設備狀態監測及故障預警若干關鍵技術可歸納如下：
（1）揭示設備運行狀態機械動態特性劣化演變規律。設備由非故障運行狀態劣化為故障運行狀態，其機械動態特性通常有一個發展演變過程。需揭示劣化過程及故障變化演變規律及發展特點，分析故障產生機理、發展原因和發展模式，構建劣化演變機械動態特性模型。
（2）提取設備運行狀態發展趨勢特征。在役設備往往具有復雜運行狀態，在長歷程運行中工況和負載等非故障因素會造成信號能量變化，故障趨勢信息往往被非故障變化信息淹沒，需較大程度上消除非故障變化造成的冗余信息，進而構建預測模型。若提取到敏感特征分量因子及模式，有望實現典型部件及部位分析。
（3）低信噪比微弱信號特征早期故障的信號處理。早期故障信息具有明顯的低信噪比微弱信號的特征，為實現早期故障有效分析，涉及方法包括：多傳感系統檢測及信息融合，非平穩及非線性信號處理，故障征兆量和損傷征兆量信號分析，噪聲規律與特點分析，以及相關數據挖掘、盲源分離、粗糙集等方法。
（4）故障預測模型構建。構建基于智能信息系統的設備早期故障預測模型，這類模型大致有兩個途徑，分別是物理信息預測模型以及數據信息預測模型，或構建這兩類預測模型相融合的預測模型。
（5）運行狀態劣化的相關評價參數、模式及準則。如表征設備狀態發展的參數及特征模式，狀態發展評價準則及條件，面向安全保障的決策理論方法，穩定性、可靠性及維修性評估依據及判據等。
展開 THEME
設備狀態監測與振動測量
設備的狀態監測（condition monitoring）顧名思義就是對設備狀態的監測監控。目前廣泛使用的狀態監測參數主要包括溫度、振動、以及一些場合的噪聲。這些參數是被用以描述設備運行狀態的因子。其中振動作為信息量豐富，采集相對簡單等特點成為諸多狀態參數中使用最為廣泛的參數。
對于電機、齒輪箱等旋轉機械設備而言，設備的振動狀態監測十分常用，市場上各種狀態監測軟件功能齊備，振動信號的采集以及不同要求下的圖譜繪制功能豐富。設備工程師可以利用這些豐富的信息對設備運行狀態進行監控、評估甚至故障診斷。
利用振動信號對設備的狀態進行監控第一步就是振動信號的采集。且不說振動信號采集后的處理等環節，單獨就振動傳感器的布置大致就有水平、垂直、軸向等。
展開 隨著物聯網技術、智能信息處理技術的發展，電力設備狀態監測系統在網絡的支撐下實現了設備運行狀態監測和設備故障報警，使管理人員和作業人員隨時隨地掌握設備運行狀態，保證設備安全穩定運行。
電力設備狀態監測系統簡介
基于物聯網技術，通過聲音傳感器采集設備的聲音數據，利用信號分析及AI技術，從中提取聲音特征值，實現設備運行狀態監測和設備故障報警。電力設備狀態監測系統原理框圖如圖所示。
電力設備狀態監測系統功能
1、綜合展現
通過3D模式直觀展現設備監測數據，包括無異常運行天數、異常未處理事件、月度告警及高發異常項。
2、設備監控
遠程監控設備運行狀態，集中展現聲音、振動及溫度等遙測數據，對設備異常信息給予告警提示。
3、運行參數監控
對設備所關聯的運行參數進行集中展現，包括測點編碼、測點描述、關聯設備、測點值等信息。
4、特征管理
利用信號分析及深度學習建立正常模型及故障模型，根據設備不同故障進行故障模型分類可查看故障名稱、原因及處理結果，輔助巡檢人員進行故障處理。
5、數據分析
對單設備的遙測數據及多設備間的遙測數據進行對比分析，提供設備運行狀態數據參考。
6、監測月報
根據設備狀態數據以及傳感器告警數據，定期自動生成設備運行記錄及報告。
電力設備狀態監測系統特點
1、利用物聯網技術進行設備狀態監測
基于物聯網架構，通過加裝傳感器實現對設備運行狀態的實時監測，提高設備運行的可靠性。
2、以聲音傳感器為核心的設備狀態持續監測
到目前為止，發電行業的設備故障預警與診斷基本上以振動監測為主。本項目利用聲音唯一性、入微性的特點，將設備聲音作為設備故障預警與診斷的核心，將振動和溫度作為輔助手段，實現設備的持續監測。
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簡介
智能制造時期，設備的穩定運行對于各行業的無縫高效生產愈加重要。健康狀態監測系統PHM（Prognostics and Health Management）成為保障關鍵設備穩定運行的有力工具。它通過實時監測和分析設備的狀態數據，能夠提前預測設備故障，實現對生產設備的精細化管理控制，為企業節約維護保養成本、減少停機時間和提高生產效率提供了重要技術支撐。
PHM系統的核心在于“
電子后視鏡（CMS），將攝像頭+監控顯示屏結合，形成取代傳統后視鏡的光學后視鏡系統。在CMS電子后視鏡系統中，無論是攝像頭鏡頭設計、攝像頭成像質量、監控屏設計，還是整體后視鏡系統的可視化，均需要光學仿真技術。
運用Ansys lumerical、Zemax和Speos三款仿真軟件可以對其進行系統性的模擬，包括CMS透鏡設計和優化、雜散光分析、成像的可視化仿真、成像系統的動態仿真、攝像頭的多物理仿真
本文以典型4缸API 618標準的往復壓縮機組為例，簡單介紹下往復機的狀態監測應用配置方案。
往復機狀態監測傳感器測點布置示意圖：
擬配置測點清單（二次高壓壓縮機，4缸）：
傳感器及硬件配置介紹：
鍵相信號（Crankcase Reference Position Keyphasor）
車輛盲區監測系統的定義
盲區監測系統（BSD）通過毫米波雷達傳感器來監測本車側后方盲區區域，并獲取目標位置、相對速度、行駛方向等信息。一旦監測到有車輛處于視角盲區位置或以很快的速度從后面接近本車，通過車輛外后視鏡上的警告信號、聲音等聲光等形式來提醒司機注意。
車輛在變道行駛時，由于轉彎時后視鏡存在視野盲區，駕駛員僅憑后視鏡的信息是無法完全判斷后方車輛的信息
2021年11月11日，比亞迪首臺自動駕駛超級電動卡車在長沙基地下線。這臺車由比亞迪與中科云杉信息技術有限公司共同研發，將投放于深圳媽灣智慧港，不僅具備真-無人駕駛技術，還具備遠程同步操作使用的功能。
綜合比亞迪商用車官方發布的信息比對，可以確認這臺自動駕駛超級電動卡車采用了600伏電壓平臺+線控底盤+5G同步傳輸的綜合技術解決方案。
本文將對比亞迪研發和制造，
隨著工業技術的快速發展，工業企業的設備正在向自動化、智能化方向發展，而在設備運行當中常常會因為設備故障導致事故發生。保障設備安全穩定運行、減少安全隱患是企業提高經濟效益的根本。
制造業企業設備往往處于工況惡劣、不穩定、負載重、連續運行狀態，由早期故障發展而導致惡性事故頻頻，為了消除其故障隱患以避免安全事故發生，企業迫切需要新手段、新技術來實現故障的早期預警，防止惡性事故的發生。
目前設備狀態監測及故障預警若干關鍵技術可歸納如下
現代企業隨著生產設備的日益大型化、自動化，對設備可靠性的要求也越來越高，很多企業都面臨設備安全管理的問題。因涉及的設備多、大、復雜，因此管理起來十分不便。尤其是設備的保養、維修、安全運轉等，成為企業設備管理方面最大的難題。云酷科技打破傳統的設備管理方式，運用物聯網技術、大數據、AI技術為企業實現全面智能化的設備管理提供強有力的手段，打造了設備巡檢可信、設備故障預警、設備管理可視的設備狀態監測系統，
不久前微博上有這樣一則新聞上了熱搜，一名醫生在網上觀看某主播上傳的ASMR視頻時，通過異常的心音推斷出主播可能存在心臟問題，而后主播真的去醫院檢查了，果然發現了心臟異常，該醫生也被網友戲稱為“賽博華佗”。能夠通過在線視頻聽懂千里之外的聲音，源自于醫生長期積累的醫學素養，“臺上一分鐘，臺下十年工”這一準則也適用于各行各業：工廠中，經驗豐富的工人可以通過異常的聲音震動及時找到故障設備，但是這種人才都屬于稀缺資源
工業企業在設備管理方面普遍面臨著：設備運維成本高、安全隱患管控難、檢修維護效率低等問題，企業的任意設備發生故障都有可能引起整個系統的癱瘓，因此，如何識別設備早期故障隱患，將“被動應對”提升為“主動干預”成為企業目前必須要解決的問題。
河北云酷科技有限公司針對工業設備狀態監控管理中存在諸多問題，提出以信息技術賦能傳統管理業務的管理思路。基于物聯網技術，通過音頻傳感器實現設備音頻數據的遠程采集；利用信號解析技術
