一种安全监控尾矿库的信息化智能控制系统及控制方法技术方案

本发明专利技术属于尾矿库监控技术领域，公开了一种安全监控尾矿库的信息化智能控制系统及控制方法，所述安全监控尾矿库的信息化智能控制系统包括：视频采集模块、震动监测模块、压力监测模块、水位监测模块、主控模块、坝体模型构建模块、风险评估模块、警报模块、数据存储模块、显示模块。本发明专利技术通过坝体模型构建模块能够控制模型试验中浸润线的形状和分布特征，提高实验的坝体模型与实际坝体的相似性，从而提高实验的准确性；同时，通过风险评估模块不仅能根据历史数据评价尾矿库安全状况，还增加空间信息，进一步细化尾矿库评价体系，便于尾矿库实时预警，风险排查，将灾难扼制于萌芽。

【技术实现步骤摘要】
一种安全监控尾矿库的信息化智能控制系统及控制方法
本专利技术属于尾矿库监控
，尤其涉及一种安全监控尾矿库的信息化智能控制系统及控制方法。
技术介绍
尾矿库是指筑坝拦截谷口或围地构成的，用以堆存金属或非金属矿山进行矿石选别后排出尾矿或其他工业废渣的场所。尾矿库是一个具有高势能的人造泥石流危险源，存在溃坝危险，一旦失事，容易造成重特大事故。冶炼废渣形成的赤泥库，发电废渣形成的废渣库，也应按尾矿库进行管理。尾矿是指金属或非金属矿山开采出的矿石，经选矿厂选出有价值的精矿后排放的“废渣”。这些尾矿由于数量大，含有暂时不能处理的有用或有害成分，随意排放，将会造成资源流失，大面积覆没农田或淤塞河道，污染环境。然而，现有对尾矿库坝体监控时只能做到对地上水位的控制，不能直接对渗流水浸润线位置和形状进行准确的控制；同时不能对尾矿库安全进行及时预警，造成重大事故。综上所述，现有技术存在的问题是：(1)现有对尾矿库坝体监控时只能做到对地上水位的控制，不能直接对渗流水浸润线位置和形状进行准确的控制；同时不能对尾矿库安全进行及时预警，造成重大事故。(2)震动传感器实时监测尾矿库震动数据信息，采用的传统的算法对含噪信号进行分解，不能对感应信号进行有效的数字滤波以提取有效数据，进而不能最大限度得减少信号去噪前后的误差。(3)压力传感器实时监测尾矿库坝体受压数据信息时，压力传感器容易受的温度的影响，产生测量误差，采用传统的算法，对测量误差进行补偿，得不到较好的补偿效果。(4)磁致伸缩液位传感器实时监测尾矿库内水位数据信息，在温差变化大的环境中温漂现象严重，且产生温漂的多种因素与温漂的程度呈非线性关系，采用目前的算法，不能消除温度对磁致伸缩液位传感器影响。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种安全监控尾矿库的信息化智能控制系统及控制方法。本专利技术是这样实现的，一种安全监控尾矿库的信息化智能控制方法，所述安全监控尾矿库的信息化智能控制方法包括：第一步，采集尾矿库现场视频数据信息、实时监测尾矿库震动数据信息、实时监测尾矿库坝体受压数据信息和实时监测尾矿库内水位数据信息；第二步，利用上述的数据信息，构建坝体三维模型，对检测到的数据信息进行尾矿库风险性进行评估；第三步，当评估结果有危险时，报警器进行及时的报警；第四步，利用存储器存储采集视频、震动、压力、水位数据信息和评估结果；第五步，通过显示屏显示采集的尾矿库视频、震动、压力、水位数据信息和评估结果。进一步，所述安全监控尾矿库的信息化智能控制方法通过震动传感器实时监测尾矿库震动数据信息，对含噪信号进行小波分解，具体步骤如下：含有高斯白噪声的信号f(t)为：f(t)＝s(t)+g(t)；式中s(t)为有效信号，g(t)为独立且同分布的高斯白噪声，服从N(0，σ2)分布；步骤一，对含有噪声的信号进行离散采样，得到离散信号f(n)，小波变换系数ωf(j，k)为：式中k为平移因子，j为分解尺度数；步骤二，选择db5小波基函数对需要处理的含噪信号进行小波分解，得到j尺度下的j个近似分量和j个细节分量，计算含噪声信号f(n)的正交小波分解公式为：式中cj-1为近似小波系数，n是离散采样点数，dj-1为细节小波系数，h*和g*是一组正交的镜像滤波器组；步骤三，对含噪信号进行小波多尺度分解，保留全部的低频小波系数，对于高频系数，首先设定一个阈值，然后将低于阈值的各尺度下的高频小波系数幅值全部置零，最后采用不同的阈值函数对剩下的所有高于阈值的系数进行收缩处理，得到各尺度下的估计小波系数；步骤四，由于小波重构是小波分解的逆过程，重构去噪后的信号估计值通过估计小波系数进行逆小波变换处理后得到，重构的小波系数为：进一步，通过压力传感器实时监测尾矿库坝体受压数据信息，压力传感器的温度漂移有较好的补偿效果，采用基于蚁群聚类算法的RBF神经网络算法，包括以下具体步骤：步骤一，对输入样本利用蚁群聚类算法进行聚类，得到的聚类中心作为RBF神经网络隐层单元的中心值；步骤二，用伪逆算法调整隐层到输出层的权值；步骤三，计算每个隐层单元的输出并进行规范化，判断每个隐层单元对网络输出的贡献大小；步骤四，在满足误差的条件下，用裁减的方法简化网络结构。本专利技术的另一目的在于提供一种实施所述安全监控尾矿库的信息化智能控制方法的安全监控尾矿库的信息化智能控制系统，所述安全监控尾矿库的信息化智能控制系统包括：视频采集模块，与主控模块连接，用于通过摄像器实时采集尾矿库现场视频数据信息；震动监测模块，与主控模块连接，用于通过震动传感器实时监测尾矿库震动数据信息；压力监测模块，与主控模块连接，用于通过压力传感器实时监测尾矿库坝体受压数据信息；水位监测模块，与主控模块连接，用于通过液位传感器实时监测尾矿库内水位数据信息；主控模块，与视频采集模块、震动监测模块、压力监测模块、水位监测模块、主控模块、坝体模型构建模块、风险评估模块、警报模块、数据存储模块、显示模块连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；坝体模型构建模块，与主控模块连接，用于通过建模软件构建坝体三维模型；风险评估模块，与主控模块连接，用于通过评估软件根据监测数据对尾矿库风险性进行评估；警报模块，与主控模块连接，用于通过报警器根据监测危险数据进行及时报警；数据存储模块，与主控模块连接，用于通过存储器存储采集视频、震动、压力、水位数据信息；显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器控制系统界面及采集的尾矿库视频、震动、压力、水位数据信息。本专利技术的另一目的在于提供一种应用所述安全监控尾矿库的信息化智能控制方法的尾矿库管理终端。本专利技术的另一目的在于提供一种应用所述安全监控尾矿库的信息化智能控制方法的计算机。本专利技术的优点及积极效果为：本专利技术通过坝体模型构建模块能够控制模型试验中浸润线的形状和分布特征，提高实验的坝体模型与实际坝体的相似性，从而提高实验的准确性；根据坝体浸润线的形状对坝体的浸润线分成若干大段，分段进行研究，根据实际坝体的浸润线的实际位置和形状近似进行划分，能够模拟形状复杂的浸润线，提高试验的准确性；在建立坝体模型时在坝体内用不透水材料铺设四层水平的相对不透水层，不透水层采用水平铺设替代原假设的理论不透水层，减小了不透水层对坝坡稳定性的影响，同时可以保证浸润线以下坝体为湿润的，不影响坝体模型的强度；同时，通过风险评估模块不仅能根据历史数据评价尾矿库安全状况，还增加空间信息，进一步细化尾矿库评价体系，便于尾矿库实时预警，风险排查，将灾难扼制于萌芽。本专利技术中震动监测模块通过震动传感器实时监测尾矿库震动数据信息，为了对感应信号进行有效的数字滤波以提取有效数据，采用小波对含噪信号进行小波分解，进而最大限度得减少信号去噪前后的误差。本专利技术中压力监测模块通过压力传感器实时监测尾矿库坝体受压数据信息时，压力传感器容易受的温度的影响，产生测量误差，为了减少误差小，提高精度，对压力传感器的温度漂移有较好的补偿效果，采用基于蚁群聚类算法的RBF神经网络算法。本专利技术中的水位监测模块通过液位传感器实时监测尾矿库内水位数据信息，其中的液位传感器采用磁致伸缩液位传感器，在温差变化大的环境中温漂现象严重，且产生温漂的多种因素与温漂的程度呈非线性关系，为了消除温度对磁致伸缩液位传感器影响，采用自适本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种安全监控尾矿库的信息化智能控制方法，其特征在于，所述安全监控尾矿库的信息化智能控制方法包括：第一步，采集尾矿库现场视频数据信息、实时监测尾矿库震动数据信息、实时监测尾矿库坝体受压数据信息和实时监测尾矿库内水位数据信息；第二步，利用上述的数据信息，构建坝体三维模型，对检测到的数据信息进行尾矿库风险性进行评估；第三步，当评估结果有危险时，报警器进行及时的报警；第四步，利用存储器存储采集视频、震动、压力、水位数据信息和评估结果；第五步，通过显示屏显示采集的尾矿库视频、震动、压力、水位数据信息和评估结果。

【技术特征摘要】
1.一种安全监控尾矿库的信息化智能控制方法，其特征在于，所述安全监控尾矿库的信息化智能控制方法包括：第一步，采集尾矿库现场视频数据信息、实时监测尾矿库震动数据信息、实时监测尾矿库坝体受压数据信息和实时监测尾矿库内水位数据信息；第二步，利用上述的数据信息，构建坝体三维模型，对检测到的数据信息进行尾矿库风险性进行评估；第三步，当评估结果有危险时，报警器进行及时的报警；第四步，利用存储器存储采集视频、震动、压力、水位数据信息和评估结果；第五步，通过显示屏显示采集的尾矿库视频、震动、压力、水位数据信息和评估结果。2.如权利要求1所述的安全监控尾矿库的信息化智能控制方法，其特征在于，所述安全监控尾矿库的信息化智能控制方法通过震动传感器实时监测尾矿库震动数据信息，对含噪信号进行小波分解，具体步骤如下：含有高斯白噪声的信号f(t)为：f(t)＝s(t)+g(t)；式中s(t)为有效信号，g(t)为独立且同分布的高斯白噪声，服从N(0，σ2)分布；步骤一，对含有噪声的信号进行离散采样，得到离散信号f(n)，小波变换系数ωf(j，k)为：式中k为平移因子，j为分解尺度数；步骤二，选择db5小波基函数对需要处理的含噪信号进行小波分解，得到j尺度下的j个近似分量和j个细节分量，计算含噪声信号f(n)的正交小波分解公式为：式中cj-1为近似小波系数，n是离散采样点数，dj-1为细节小波系数，h*和g*是一组正交的镜像滤波器组；步骤三，对含噪信号进行小波多尺度分解，保留全部的低频小波系数，对于高频系数，首先设定一个阈值，然后将低于阈值的各尺度下的高频小波系数幅值全部置零，最后采用不同的阈值函数对剩下的所有高于阈值的系数进行收缩处理，得到各尺度下的估计小波系数；步骤四，由于小波重构是小波分解的逆过程，重构去噪后的信号估计值通过估计小波系数进行逆小波变换处理后得到，重构的小波系数为：3.如权利要求1所述的安全监控尾矿库的信息化智能控制方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：聂闻，刘金泉，梁启超，邓云川，月福财，宋书亮，李春生，黄鹏睿，
申请(专利权)人：泉州装备制造研究所，
类型：发明
国别省市：福建,35