【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及矿车驾驶预警，尤其涉及一种基于人工智能的矿车驾驶智能预警系统。
技术介绍
1、矿区的高温、寒冷及多风等恶劣的作业环境，严重影响着矿区司机的人身安全，同时也给矿区安全生产带来严峻的挑战，则推进高效、绿色和安全的智慧矿区作业系统是大势所趋，目前的智慧矿区作业技术较为成熟，而实现无人化作业的大多是采掘运输环节；
2、但是，现有的矿车在运输之前，无法对车辆的状态进行监管，进而增大矿车在运行时的异常风险，存在严重的安全风险，且无法对异常矿车进行合理化管理，进而降低异常矿车的管理效果和不必要的经济损失，以及无法结合矿车规定行驶路径的情况进行管理，进而极易造成车辆的损坏风险，同时无法根据规定行驶路径的风险情况进行行驶路径的整改和管理，以及无法对数据连锁下车辆的风险情况进行分析，进而不利于矿车的安全运输，导致矿车运输时的风险过高；
3、针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的矿车驾驶智能预警系统，去解决上述提出的技术缺陷，本专利技术通过从车辆自身和行驶路线两个角度进行分析，以提高矿车的驾驶安全性和预警及时性，以便根据不同的管理等级对矿车进行合理的监管，同时有助于合理对管控力度进行调整，以提高监管效果，而从车辆自身角度分析，即对驾驶风险数据进行安全驾驶监管反馈分析，以了解矿车的行驶风险是否过高，以便及时的进行预警管理，以保证矿车的安全性，且通过信息反馈的方式对风险矿车进行管理评估分析，以判断矿车是否还
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于人工智能的矿车驾驶智能预警系统，包括管控平台、数据采集单元、车辆监管单元、阻碍分析单元、需求评估单元、驾驶反馈单元以及预警处理单元；
3、管控平台生成运管指令时，将运管指令发送至数据采集单元，数据采集单元在接收到运管指令后，立即采集矿车的驾驶风险数据和外干扰数据，驾驶风险数据包括驾驶干扰值和偏移风险值，外干扰数据表示道路阻碍值，并将驾驶风险数据和外干扰数据分别发送至车辆监管单元和阻碍分析单元，车辆监管单元在接收到驾驶风险数据后，立即对驾驶风险数据进行安全驾驶监管反馈分析和公式化比对安全分析，将得到的正常信号发送至驾驶反馈单元，将得到的风险信号发送至预警处理单元和需求评估单元；
4、需求评估单元在接收到风险信号后，立即采集风险信号所对应矿车的维护评估数据，维护评估数据包括部件评估值和需求管理值，并对维护评估数据进行管理评估分析，将得到的维护信号和反馈信号经车辆监管单元发送至预警处理单元；
5、阻碍分析单元在接收到外干扰数据后，立即对外干扰数据进行行驶监管反馈评估分析，将得到的运阻风险评估系数l发送至驾驶反馈单元，将得到的清理信号经驾驶反馈单元发送至预警处理单元；
6、驾驶反馈单元在接收到正常信号和运阻风险评估系数l后，立即对运阻风险评估系数l进行深入式数据融合分析，将得到的低级管控信号和高级管控信号发送至预警处理单元。
7、优选的，所述车辆监管单元的安全驾驶监管反馈分析过程如下：
8、采集到生成运管指令时刻到矿车开始行驶时刻之间的时长，并将其标记为时间阈值，将时间阈值划分为i个子时间段，i为大于零的自然数，获取到时间阈值内矿车的驾驶干扰值，驾驶干扰值表示矿车的故障频率与间隔维护时长均值经数据归一化处理后得到的比值，再与刹车使用时长经数据归一化处理后得到的积值，并将驾驶干扰值与存储的预设驾驶干扰值阈值进行比对分析，若驾驶干扰值大于预设驾驶干扰值阈值，则将驾驶干扰值大于预设驾驶干扰值阈值的部分标记为风险倍率值；
9、获取到各个子时间段内矿车的偏移风险值，偏移风险值表示历史轮胎磨损变化值与行驶速度均值经数据归一化处理后得到的积值，进而获取到子时间段内偏移风险值的最大值和最小值，并将偏移风险值的最大值和最小值之间的差值标记为偏移系数，将矿车标记为k，k为大于零的自然数，进而将风险倍率值和偏移系数分别标号为fbk和pyk。
10、优选的，所述车辆监管单元的公式化比对安全分析过程如下：
11、根据公式得到各个矿车的行驶风险评估系数，其中，a1和a2分别为风险倍率值和偏移系数的预设比例因子系数，a1和a2均为大于零的自然数，a3为预设修正因子系数，取值为1.229，rk为各个矿车的行驶风险评估系数，并将行驶风险评估系数rk与其内部录入存储的预设行驶风险评估系数阈值进行比对分析：
12、若行驶风险评估系数rk与预设行驶风险评估系数阈值之间的比值小于1，则生成正常信号；
13、若行驶风险评估系数rk与预设行驶风险评估系数阈值之间的比值大于等于1，则生成风险信号。
14、优选的，所述需求评估单元的管理评估分析过程如下：
15、s1：获取到时间阈值内风险信号所对应的矿车，并将其标记为目标矿车，获取到时间阈值内目标矿车的部件评估值，部件评估值表示待维修部件的维修总价格与维修时长部分经数据归一化处理后得到的积值，并将部件评估值与存储的预设部件评估值阈值进行比对分析，若部件评估值大于预设部件评估值阈值，则将部件评估值大于预设部件评估值阈值的部分标记为价值评估值；
16、s2：获取到时间阈值内目标矿车的需求管理值，需求管理值表示目标矿车投入使用时刻到当前时刻之间的时长与行驶公里数经数据归一化处理后得到的积值，再与故障间隔时长均值经数据归一化处理后得到的比值，并将需求管理值与存储的预设需求管理值阈值进行比对分析，将需求管理值大于预设需求管理值阈值的部分标记为管理维护值；
17、s3：将价值评估值和管理维护值与其内部录入存储的预设价值评估值阈值和预设管理维护值阈值进行比对分析：
18、若价值评估值小于预设价值评估值阈值，且管理维护值小于预设管理维护值阈值，则生成维护信号；
19、若价值评估值大于等于预设价值评估值阈值，或管理维护值大于等于预设管理维护值阈值，则生成反馈信号。
20、优选的，所述阻碍分析单元的行驶监管反馈评估分析过程如下：
21、获取到正常信号所对应矿车的行驶路线，并将行驶路线划分为g个子路线段，g为大于零的自然数，获取到时间阈值内各个子路线段内矿车的道路阻碍值，道路阻碍值表示子路线段内坑洼总面积与坑洼深度均值经数据归一化处理后得到的积值，再与占到落石体积经数据归一化处理后得到的积值，进而构建道路阻碍值的集合a，获取到集合a的均值，并将集合a的均值标记为道路阻碍均值，同时获取到道路阻碍值超出存储的预设道路阻碍值阈值所对应子集的个数，并将标记为风险系数，将道路阻碍均值和风险系数分别标号为dz和fx；
22、根据公式得到运阻风险评估系数l，获取到历史k个时间阈值内正常矿车的运阻风险评估系数，k为大于零的自然数，以个数为x轴，以运阻风险评估系数为y轴建立直角坐标系，通过描点的方式绘制运阻本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的矿车驾驶智能预警系统，其特征在于，包括管控平台、数据采集单元、车辆监管单元、阻碍分析单元、需求评估单元、驾驶反馈单元以及预警处理单元；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的矿车驾驶智能预警系统，其特征在于，所述车辆监管单元的安全驾驶监管反馈分析过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的矿车驾驶智能预警系统，其特征在于，所述车辆监管单元的公式化比对安全分析过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的矿车驾驶智能预警系统，其特征在于，所述需求评估单元的管理评估分析过程如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的矿车驾驶智能预警系统，其特征在于，所述阻碍分析单元的行驶监管反馈评估分析过程如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的矿车驾驶智能预警系统，其特征在于，所述驾驶反馈单元的深入式数据融合分析过程如下：
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的矿车驾驶智能预警系统，其特征在于，包括管控平台、数据采集单元、车辆监管单元、阻碍分析单元、需求评估单元、驾驶反馈单元以及预警处理单元；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的矿车驾驶智能预警系统，其特征在于，所述车辆监管单元的安全驾驶监管反馈分析过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的矿车驾驶智能预警系统，其特征在于，所述车辆监管单元的公式化比对安全分...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨俊健，
申请(专利权)人：博睿斯数字能源深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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