[发明专利]基于身份识别的作业安全控制方法及系统

权利要求书

1.基于身份识别的作业安全控制方法，其特征在于：

通过云端大数据平台对司机授权，获取授权司机定位和塔机定位，当授权司机定位和塔机定位一致时允许操纵塔机；

司机身份识别通过后进行操纵塔机，云端大数据平台实时采集塔机运行数据，并与预先构建的塔机正常运行数据库对比，输出异常数据，并根据异常数据搭建该司机操纵行为习惯模型；

操纵行为习惯模型评估该司机操纵危险度，根据操纵危险度对该司机操控权限进行限制；

当塔机数据超出正常范围时，云端大数据平台向司机发出警示，并控制塔机的运转，将塔机运行调节至正常范围内或让塔机停止运行。

2.根据权利要求1所述的基于身份识别的作业安全控制方法，其特征在于：

云端大数据平台实时采集的塔机运行数据包括：塔机使用时间、起重量、小车幅度、力矩比、吊钩高度、回转角度和载重比。

3.根据权利要求1所述的基于身份识别的作业安全控制方法，其特征在于：

操纵行为习惯模型根据判断其是否多次出现包括急启急刹、超载、打回车、提前刹车及不规范卸货评估司机的操纵危险度。

4.根据权利要求1所述的基于身份识别的作业安全控制方法，其特征在于：

限制操控权限包括限制塔机起升速度和回转速度。

5.根据权利要求1所述的基于身份识别的作业安全控制方法，其特征在于：

还包括对塔机吊载运动进行姿态测量，并将姿态反馈给塔机控制器进行分析优化。

6.基于身份识别的作业安全控制系统，其特征在于，包括：

云端大数据平台：通过云端大数据平台对司机授权，获取授权司机定位和塔机定位，当授权司机定位和塔机定位一致时允许操纵塔机；

司机身份识别模块：用于识别司机身份，判断是否为指派司机，司机身份识别通过后才允许操纵塔机；

正常运行数据库：云端大数据平台实时采集塔机运行数据，并与正常运行数据库对比，输出异常数据，并根据异常数据搭建该司机操纵行为习惯模型；

操纵行为习惯模型：用于评估该司机操纵危险度，根据操纵危险度对该司机操控权限进行限制；

当塔机数据超出正常范围时，云端大数据平台向司机发出警示，并控制塔机的运转，将塔机运行调节至正常范围内或让塔机停止运行。

7.根据权利要求1所述的基于身份识别的作业安全控制系统，其特征在于：

云端大数据平台实时采集的塔机运行数据包括：塔机使用时间、起重量、小车幅度、力矩比、吊钩高度、回转角度和载重比。

8.根据权利要求1所述的基于身份识别的作业安全控制系统，其特征在于：

操纵行为习惯模型根据判断其是否多次出现包括急启急刹、超载、打回车、提前刹车及不规范卸货评估司机的操纵危险度。

9.根据权利要求1所述的基于身份识别的作业安全控制系统，其特征在于：

限制操控权限包括限制塔机起升速度和回转速度。

10.根据权利要求1所述的基于身份识别的作业安全控制系统，其特征在于：还包括姿态优化控制器，姿态优化控制器用于对塔机吊载运动进行姿态测量，并进行分析优化。