核电厂主控室防人因失误方法、系统和主控设备技术方案

本发明专利技术公开了一种核电厂主控室防人因失误方法、系统和主控设备，所述方法包括：实时获取操纵员工作站显示器界面图像组成的图像序列，并检测和识别所述图像序列中的图像以获得操纵员操作机组的手动输入控制命令；实时获取所述操纵员工作站的唱票语音信息，并识别所述唱票语音信息以获得操纵员向监护者通报的通报控制命令；对所述手动输入控制命令和所述通报控制命令进行对比，并在二者不一致时发出预警。本发明专利技术通过实时获得操纵员工作站的输入控制命令和通报控制命令，当发现二者不一致时，及时发出预警以提醒操纵员，防止出现因操纵员人为原因引发核电厂操作安全事故，提高了核电厂控制的安全性。厂控制的安全性。厂控制的安全性。

【技术实现步骤摘要】
核电厂主控室防人因失误方法、系统和主控设备


[0001]本专利技术属于核电
，具体涉及一种核电厂主控室防人因失误方法、系统和主控设备。

技术介绍

[0002]在核电厂数字化控制室中，操纵员主要使用显示器、鼠标和键盘作为媒介完成核电厂的过程控制和状态监视。
[0003]根据核电厂操纵员行为规范的要求，安全相关的重要操作应按照监护制执行。即，操作者应当大声向监护者通报控制对象的设备代码和即将进行的控制指令，监护者确认无误后对操作者发出许可，操作者通过鼠标、键盘等输入并下发控制命令，同时显示器上显示控制命令，从而防止出现误操作的人因失误。
[0004]但是在机组实际运行中，操纵员工作负荷繁重，尤其在机组状态发生变化时，操纵员常常需要连续下发大量控制命令，在高强度作业中，操作者和监护者容易因无法长时间集中精力而误操作。一旦出现操纵员通报的控制设备或指令与实际输入的不一致，则可能造成核电厂发生严重后果的事件，影响核电厂的安全稳定运行。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术中存在的上述不足，提供一种核电厂主控室防人因失误方法、系统和主控设备，以解决操纵员手动输入控制命令与唱票通报控制命令不一致而影响核电厂运行安全的问题，以实现核电厂的安全运行。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]本专利技术第一方面，提供一种核电厂主控室防人因失误方法，所述方法包括：
[0008]实时获取操纵员工作站显示器界面图像组成的图像序列，并检测和识别所述图像序列中的图像以获得操纵员操作机组的手动输入控制命令；
[0009]实时获取所述操纵员工作站的唱票语音信息，并识别所述唱票语音信息以获得操纵员向监护者通报的通报控制命令；
[0010]对所述手动输入控制命令和所述通报控制命令进行对比，并在二者不一致时发出预警。
[0011]优选地，所述实时获取操纵员工作站显示器界面图像组成的图像序列，并检测和识别所述图像序列中的图像以获得操纵员操作机组的手动输入控制命令，具体包括：
[0012]实时接收摄像头采集的操纵员工作站显示器界面的视频流，从所述视频流中按时间顺序获取预设时间长度内每一时刻的图像以组成图像序列；
[0013]利用预先训练获得的基于卷积神经网络的目标检测算法对所述图像序列进行检测，以获得操纵员操作机组的手动输入控制命令的所在图像及所在位置；
[0014]针对检测获得的所在图像的所在位置采用基于卷积循环神经网络的文本识别算法，获得操纵员操作机组的手动输入控制命令的文本结果。
[0015]优选地，所述实时接收摄像头采集的操纵员操作机组时显示器界面的视频流，从所述视频流中按时间顺序获取预设时间长度内每一时刻的图像组成图像序列，具体包括：
[0016]实时接收若干个从不同固定角度朝向操纵员工作站显示器界面的摄像头分别采集的显示器界面的视频流；
[0017]从若干视频流中分别获取预设时间长度内的每一帧图像，并从中选取每一时刻完整的显示器界面图像；
[0018]对所选取的每一帧图像提取显示器角点进行几何变换，以校正每一帧图像的畸变和倾斜；
[0019]对校正后的每一帧图像采用卷积神经网络进行图像特征提取，以消除图像模糊、扭曲、复杂背景干扰；
[0020]将提取图像特征后的每一帧图像按照时间顺序排列组成所述图像序列。
[0021]优选地，所述针对检测获得的所在图像的所在位置采用基于卷积循环神经网络的文本识别算法，获得操纵员操作机组的手动输入控制命令的文本结果，具体包括：
[0022]针对检测获得的所在图像的所在位置采用深层卷积神经网络提取图像特征；
[0023]针对所提取的图像特征采用双向长短期记忆网络得到文本识别字符集及其概率分布；
[0024]使用连接时间分类法CTC损失函数对所述文本识别字符集去除冗余字符，提取所述概率分布中概率最高的字符作为操纵员操作机组的手动输入控制命令的文本结果。
[0025]优选地，所述实时获取所述操纵员工作站的唱票语音信息，并识别所述唱票语音信息以获得操纵员向监护者通报的通报控制命令，具体包括：
[0026]实时接收麦克风采集的操纵员工作站的唱票语音信息；
[0027]对所述唱票语音信息通过预处理、快速傅里叶变换、梅尔滤波器组滤波、对数运算及离散余弦变换获得梅尔频率倒谱系数MFCC特征参数；
[0028]将所述MFCC特征参数输入预先使用连接时间分类法CTC对预设的语料库进行训练获得的声学模型和语言模型进行计算分析，获得操纵员向监护者通报的通报控制命令的文本结果。
[0029]本专利技术第二方面，提供一种核电厂主控室防人因失误系统，包括：
[0030]图像获取与分析模组，用于实时获取操纵员工作站显示器界面图像组成的图像序列，并检测和识别所述图像序列中的图像以获得操纵员操作机组的手动输入控制命令；
[0031]语音获取与分析模组，用于实时获取所述操纵员工作站的唱票语音信息，并识别所述唱票语音信息以获得操纵员向监护者通报的通报控制命令；
[0032]对比与预警模组，与所述图像获取与分析模组和所述语音获取与分析模组连接，用于对所述手动输入控制命令和所述通报控制命令进行对比，并在二者不一致时发出预警。
[0033]优选地，所述图像获取与分析模组具体包括：
[0034]图像采集装置，用于实时连续采集操纵员工作站显示器界面图像；和，
[0035]图像分析模块，与所述图像采集装置连接，用于实时连续接收所述显示器界面图像并按时间顺序排列组成的图像序列，并检测和识别所述图像序列以获得操纵员操作机组的手动输入控制命令；
[0036]所述语音获取与分析模组具体包括：
[0037]语音采集装置，用于实时采集所述操纵员工作站的唱票语音信息；和，
[0038]语音分析模块，与所述语音采集装置连接，用于实时接收所述唱票语音信息，并识别所述唱票语音信息以获得操纵员向监护者通报的通报控制命令；
[0039]所述对比与预警模组具体包括：
[0040]对比模块，与所述图像分析模块和所述语音分析模块连接，用于对所述手动输入控制命令和所述通报控制命令进行对比，并在二者不一致时发出预警信息；和，
[0041]预警装置，与所述对比模块连接，用于接收所述对比装置的预警信息，并根据所述预警信息发出预警。
[0042]优选地，所述图像采集装置具体为摄像头，所述语音采集装置具体为麦克风。
[0043]优选地，所述图像分析模块具体包括：
[0044]图像预处理单元，与所述摄像头连接，用于实时接收摄像头采集的操纵员工作站显示器界面的视频流，以从所述视频流中按时间顺序获取预设时间长度内每一时刻的图像组成的图像序列；
[0045]图像检测单元，与所述图像预处理单元连接，用于利用预先训练获得的基于卷积神经网络的目标检测算法对所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种核电厂主控室防人因失误方法，其特征在于，所述方法包括：实时获取操纵员工作站显示器界面图像组成的图像序列，并检测和识别所述图像序列中的图像以获得操纵员操作机组的手动输入控制命令；实时获取所述操纵员工作站的唱票语音信息，并识别所述唱票语音信息以获得操纵员向监护者通报的通报控制命令；对所述手动输入控制命令和所述通报控制命令进行对比，并在二者不一致时发出预警。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时获取操纵员工作站显示器界面图像组成的图像序列，并检测和识别所述图像序列中的图像以获得操纵员操作机组的手动输入控制命令，具体包括：实时接收摄像头采集的操纵员工作站显示器界面的视频流，从所述视频流中按时间顺序获取预设时间长度内每一时刻的图像以组成图像序列；利用预先训练获得的基于卷积神经网络的目标检测算法对所述图像序列进行检测，以获得操纵员操作机组的手动输入控制命令的所在图像及所在位置；针对检测获得的所在图像的所在位置采用基于卷积循环神经网络的文本识别算法，获得操纵员操作机组的手动输入控制命令的文本结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述实时接收摄像头采集的操纵员操作机组时显示器界面的视频流，从所述视频流中按时间顺序获取预设时间长度内每一时刻的图像组成图像序列，具体包括：实时接收若干个从不同固定角度朝向操纵员工作站显示器界面的摄像头分别采集的显示器界面的视频流；从若干视频流中分别获取预设时间长度内的每一帧图像，并从中选取每一时刻完整的显示器界面图像；对所选取的每一帧图像提取显示器角点进行几何变换，以校正每一帧图像的畸变和倾斜；对校正后的每一帧图像采用卷积神经网络进行图像特征提取，以消除图像模糊、扭曲、复杂背景干扰；将提取图像特征后的每一帧图像按照时间顺序排列组成所述图像序列。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对检测获得的所在图像的所在位置采用基于卷积循环神经网络的文本识别算法，获得操纵员操作机组的手动输入控制命令的文本结果，具体包括：针对检测获得的所在图像的所在位置采用深层卷积神经网络提取图像特征；针对所提取的图像特征采用双向长短期记忆网络得到文本识别字符集及其概率分布；使用连接时间分类法CTC损失函数对所述文本识别字符集去除冗余字符，提取所述概率分布中概率最高的字符作为操纵员操作机组的手动输入控制命令的文本结果。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时获取所述操纵员工作站的唱票语音信息，并识别所述唱票语音信息以获得操纵员向监护者通报的通报控制命令，具体包括：实时接收麦克风采集的操纵员工作站的唱票语音信息；对所述唱票语音信息通过预处理、快速傅里叶变换、梅尔滤波器组滤波、对数运算及离
散余弦变换获得梅尔频率倒谱系数MFCC特征参数；将所述MFCC特征参数输入预先使用连接时间分类法CTC对预设的语料库进行训练获得的声学模型和语言模型进行计算分析，获得操纵员向监护者通报的通报控制命令的文本结果。6.一种核电厂主控室防人因失误系统，其特征在于，包括：图像获取与分析模组，用于实时获取操纵员工作站显示器界面图像组成的图像序列，并检测和识别所述图像序列中的图像以获得操纵员操作机组的手动输入控制命令；语音获取与分析模组，用于实时获取所述操纵员工作站的唱票语音信息，并识别所述唱票语音信息以获得操纵员向监护者通报的通报控制命令；对比与预警模组，与所述图像获取与分析模组和所述语音获取与分析模组连接，用于对所述手动输入控制命令和所述通报控制命令进行对比，并在二者不一致时发出预警。7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述图像获取与分析模组具体包括：图像采集装置，用于实时连续采集操纵员工作站显示器界面图像；和，图像分析模块，与所述图像采集装置连接，用于实时连续接收所述显示器...

【专利技术属性】
技术研发人员：段鹏飞，王志敏行，李婉婷，邓士光，徐云龙，
申请(专利权)人：中国核电工程有限公司，
类型：发明
国别省市：