[发明专利]一种利用智能安全帽监控风电场工作人员安全状态的方法在审
申请号: | 202210084429.8 | 申请日: | 2022-01-25 |
公开(公告)号: | CN114557510A | 公开(公告)日: | 2022-05-31 |
发明(设计)人: | 高焘;刘军 | 申请(专利权)人: | 北京中科海诚科技有限公司 |
主分类号: | A42B3/04 | 分类号: | A42B3/04;A42B3/30;G01C21/16;G01D21/02;G01S13/08;G01S13/86 |
代理公司: | 武汉诚儒知识产权代理事务所(普通合伙) 42265 | 代理人: | 邱琳 |
地址: | 102600 北京市大*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 利用 智能 安全帽 监控 电场 工作人员 安全 状态 方法 | ||
本发明提供了一种利用智能安全帽监控风电场工作人员安全状态的方法,以智能安全帽三个方向建立三维坐标系,在工作人员作业前对智能安全帽进行位置校准,在工作人员佩戴智能安全帽工作过程中通过各个采集设备采集到的数据进行处理,实现安全状态预警。本发明提供的一种利用智能安全帽监控风电场工作人员安全状态的方法,具备可监测海浪过大风险、工作人员在风电机组内的水平位置与高度、行动姿态,识别可能碰撞点等,并及时发出语音提示的功能,适用于风电场工作环境,可大幅提高风电场工作人员的安全系数。
技术领域
本发明涉及一种利用智能安全帽监控风电场工作人员安全状态的方法,属于安全帽技术领域。
背景技术
近几年随着国家能源结构转型和对新能源领域发展的重视,风力发电产业得到了快速发展。但在存量风电机组数量逐年增加,每年为社会提供可观绿色能源的同时,也多次在风电场运维中出现工作人员伤亡的安全事故。
风电场一般建在偏远地区,甚至很多风电场建在山区或海上,当出现人员伤亡的安全事故后,就医比较困难。此外,风电机组维护工作属于危险性非常高的工作,工作人员需要从塔筒底部爬升至机舱,爬升高度大,爬升梯内空间小,机舱内、轮毂内作业空间小,且轮毂属于转动设备,轮毂内变桨齿轮工作过程存在着啮合、挤压的风险。
为保证风电场作业人员安全,各风电公司实施了多项安全防护措施,其中佩戴安全帽是各项安全措施中非常基础、关键的一项安全防护措施。当作业人员工作环境存在摔倒、坠落或头部受到碰撞等安全风险时,佩戴安全帽是保护作业人员头部的关键安全措施。随着科技的进步和各行业对安全要求的提升,现有的安全帽已逐步具备佩戴检测、摔倒报警、GPS定位等诸多功能,极大地提高安全帽的防护能力。但市面上已有的安全帽技术、产品都是针对各行业通用的,未专门考虑风电场运维环境的特点,对风电场运维工作环境中,存在一定的功能欠缺,例如现有产品存装备的普通GPS装置在高度定位方面精度较差,也不能识别风电机组轮毂转动导致人员伤亡的安全事故。
发明内容
为了解决现有技术的不足,本发明提供了一种利用智能安全帽监控风电场工作人员安全状态的方法,具备可监测海浪过大风险、工作人员在风电机组内的水平位置与高度、行动姿态,识别可能碰撞点等,并及时发出语音提示的功能,适用于风电场工作环境,可大幅提高风电场工作人员的安全系数。
本发明为解决其技术问题所采用的技术方案是:提供了一种利用智能安全帽监控风电场工作人员安全状态的方法,包括以下步骤:
S1、以智能安全帽的水平前方方向为x轴正方向,水平左侧方向为y轴正方向,垂直向上方向为z轴正方向,建立三维坐标系;所述的智能安全帽包括帽壳,帽壳的前侧向外凸起形成中空的第一安装盒体,第一安装盒体中设有惯性测量装置、毫米波雷达和摄像头,帽壳的左侧、右侧和后侧分别向外凸起形成中空的第二安装盒体,第二安装盒体中设有毫米波雷达和摄像头,帽壳的顶部向外凸起形成中空的第三安装盒体,第三安装盒体中设有毫米波雷达、摄像头和电容接近式传感器,第一安装盒体、第二安装盒体以及第三安装盒体分别设有用于毫米波雷达和摄像头工作的工作窗,帽壳的顶部同时设有第四安装盒体,第四安装盒体中设有与惯性测量装置(Inertial Measurement Unit,IMU)以及各毫米波雷达和摄像头分别电性连接的主控芯片,主控芯片上集成有单片机控制单元、双天线GNSS(GlobalNavigation Satellite System,全球导航卫星系统)定位定向接收机模块、无线通讯模块和语音模块;
S2、在工作人员作业前,将智能安全帽置于塔筒底部中央,智能安全帽通过无线通讯模块将双天线GNSS定位定向接收机模块采集的水平位置数据和高度数据发送至远程中央处理器,远程中央处理器结合水平位置数据、高度数据以及智能安全帽尺寸数据,得到该风电机组底部的水平位置基准中心和高度基准中心,进一步根据水平位置基准中心、高度基准中心和风机机组各塔筒平台、机舱、轮毂的三维尺寸数据、偏航方向数据、风力数据,使得后续中央处理器在分析处理智能安全帽反馈的位置、高度数据时,可迅速分辨出智能安全帽在风电机组内的具体位置;
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