一种建筑施工现场智能施工设备运行管理平台及控制方法与流程

1.本发明属于施工设备管理技术领域，涉及一种建筑施工现场智能施工设备运行管理平台及控制方法。


背景技术：

2.施工设备包括打桩机，压路机，挖土机，推土机，砼泵，砼喷射机，钢筋弯曲机，钢筋调直机，钢筋切断机，砂轮切割机，砂轮磨光机，砼搅拌机，套丝机，弯管机，台钻，圆盘锯，平刨，电焊机，水泵，塔吊，施工升降机，物料提升机，电动吊篮，附着式脚手架，钢筋冷拉机，钢筋对焊机等等。
3.目前针对施工安全及文明施工没有一套系统及完善的监管及应对系统，无法实现可视化监管，存在监管不及时的问题。


技术实现要素：

4.为了解决上述技术问题，本发明提供了一种建筑施工现场智能施工设备运行管理平台及控制方法。
5.本发明是这样实现的：一种建筑施工现场智能施工设备运行管理平台，包括：施工设备运行监控模块、安全生产管控模块、智能处理终端、施工设备报警模块；
6.施工设备运行监控模块，用于实现建筑施工现场所有施工设备的信息监测；
7.所述施工设备运行监控模块包括：施工设备信息录入模块、施工设备信息导入模块、施工设备信息显示模块、施工设备信息对比模块；
8.施工设备信息录入模块，用于录入施工现场设施的相关信息；相关信息包括：设备的位置、设备的名称型号、设备的运行参数、设备的运行参数阈值和管理设备的人员信息；
9.施工设备信息导入模块，用于导入施工现场设施的各项实时运行参数；
10.施工设备信息显示模块，用于显示施工现场设施的各项信息；
11.施工设备信息对比模块，用于将施工现场设施的各项实时运行参数与录入的设备运行参数阈值进行对比；
12.安全生产管控模块，与施工设备运行监控模块连接，用于获取施工现场设施的状态，以作为作业操作的风险管控参考因素；其对作业操作的安全风险逐步进行监控，并根据作业操作逐步修正相对应的作业区域的安全风险；实现对作业过程的闭环控制，降低违规操作造成危险事故的隐患；
13.智能处理终端，用于获取安全生产管控模块的安全监督和作业行为信息，对作业人员作业行为进行监控，从安全生产管理单元获取作业安全监督数据，并通过无线网络发送作业安全监督数据到云服务器，对信息存储，发现不利于施工设备的非正常数据或行为，发送至施工设备报警模块；
14.施工设备报警模块，与智能处理终端无线连接，用于对不利于施工设备的非正常数据或行为发出报警。
15.优选的，所述安全生产管控模块包括：
16.安全监测单元，用于通过施工设备运行监控模块获取施工现场设施状态数据、作业现场安全措施和工作人员作业现场信息，并与信息对比模块的数据库进行关联，实时刷新数据库中的状态数据；
17.风险管控单元，用于将状态数据、当前的作业内容、所述设备管理单元提供的数据库与风险知识库相结合，生成作业风险信息与预控措施；
18.应急管控单元，从安全监测单元获取运行数据、设备状态变化或作业区域中出现异常状况判定启动应急管控单元，生成应急预案；
19.安全生产管理单元，用于根据施工现场设备状态数据或检修作业计划生成作业任务、工作票和操作票，并根据所述工作票和所述操作票，部署作业现场的安全措施，还根据设备状态数据、作业风险信息与预控措施和安全措施对作业人员的作业过程进行安全监督和作业行为进行过程管控。
20.优选的，所述安全生产管控模块包括：
21.安全监测单元，用于通过施工设备运行监控模块获取施工现场设施状态数据、作业现场安全措施和工作人员作业现场信息，并与信息对比模块的数据库进行关联，实时刷新数据库中的状态数据；
22.风险管控单元，用于将状态数据、当前的作业内容、所述设备管理单元提供的数据库与风险知识库相结合，生成作业风险信息与预控措施；
23.应急管控单元，从安全监测单元获取运行数据、设备状态变化或作业区域中出现异常状况判定启动应急管控单元，生成应急预案；
24.安全生产管理单元，用于根据施工现场设备状态数据或检修作业计划生成作业任务、工作票和操作票，并根据所述工作票和所述操作票，部署作业现场的安全措施，还根据设备状态数据、作业风险信息与预控措施和安全措施对作业人员的作业过程进行安全监督和作业行为进行过程管控。
25.上述运行所述建筑施工现场智能施工设备运行管理平台的控制方法，包括：
26.第一步，对建筑施工现场所有施工设备的信息监测；
27.第二步，获取施工现场设施的状态，以作为作业操作的风险管控参考因素；其对作业操作的安全风险逐步进行监控，并根据作业操作逐步修正相对应的作业区域的安全风险；
28.第三步，获取安全监督和作业行为信息，对作业人员作业行为进行监控，从安全生产管理单元获取作业安全监督数据，并通过无线网络发送作业安全监督数据到云服务器，对信息存储；
29.第四步，对不利于施工设备的非正常数据或行为发出报警；不存在不利于施工设备的非正常数据或行为则返回第一步。
30.优选的，所述建筑施工现场智能施工设备运行管理平台的控制方法对建筑施工现场所有施工设备的信息监测，提取特征数据包括：信息监测中数据的特征提取，由于设备的每部分结构是不同的，所以当一个施工设备发生故障时，经常会产生大量的非稳态信号；在每一个频带，输出信号的性能是不同的，小波分析方法自动的把不同频率信号分解成不同的频带，增加时间
‑
频率分辨率，并实现施工设备故障特征提取，利用小波变换的故障特征
提取算法；
31.所述利用小波变换的故障特征提取算法描述如下：
32.(1)监测的振动信号被分解为v
‑
层的小波信号，分别提取从v
‑
层信号的低频到高频的2
v
个频带的小波系数x
j
，j＝1，2，
…
，2
v
；
33.(2)重建小波包系数和提取每个频带的信号s
j
，j＝1，2，
…
，2
v
；
34.(3)计算每个频带信号的总能量，计算公式如下：
[0035][0036]
其中，x
jk
表示重建信号离散点的振幅，j＝1，2，
…
，2
v
，k＝1，2，
…
，n，通过一般的多步向前健康状态识别算法，对施工设备的健康状态进行识别。
[0037]
优选的，所述第二步具体包括：将施工设备参数信息、运维信息、检修信息、评估信息与经时间维度统
‑
后的各类在线监测信息进行关联之后，用信息维度来衡量，进而可为不同的应用需求服务；为实现对施工设备[t，x1，x2]三维空间信息的协同优化与综合处理，建立面向施工设备状态监测的信息处理模型。
[0038]
优选的，信息处理模型分为三层，按照信息的特征、来源不同进行信息分类，形成信息分块模型，经过信息多维关联处理，在信息处理集成平台构建基于支持向量机的信息综合处理模型；基于支持向量机信息聚合建模所要完成的工作是：(1)定义设备运行状态的主要分区，训练阶段；(2)确定设备所处的区域，识别阶段；
[0039]
训练阶段由式g(ω)＝γ
i
给出，其中g为svm训练算法，ω为训练数据集，γ为支持向量集，其中i＝1，2，3，4
…
n；代表施工设备运行状态下的支持向量集；确定多个施工设备运行的状态需要大量的训练数据集，数据来源是设备的历史运行数据，同时应耦合以下信息：施工设备出厂时相关运行参数的额定值；施工设备处于投运前测试状态时，各个测量量属性；定期巡检后相应的巡检记录信息；同台施工设备、同类施工设备告警信息，检修后相应的故障信息、检修信息及评价信息；施工设备运行地点的气相信息，环境温湿度信息等；用特定的训练算法进行两次最优超平面的划分，得到状态下对应的支持向量集；
[0040]
识别阶段的识别过程由式f(γ
i
,x
i
)＝l
i
给出，其中，f为svm识别算法，x、l分别为测试数据和类标志；测试数据经过识别算法与支持向量集做相关性分析，若测试数据x；与支持向量集γ
i
之间的相关性达到预先设定的值，则标记设备所处的状态为l
i
。
[0041]
优选的，所述第三步具体包括：在广播作业安全监督数据之前，安全生产管理单元和云服务器分别创建一个socket对象，并指定datagrampacket数据包存储要被发送的作业安全监督数据，在定义udp socket服务时，对给定的固定的端口进行监听；需要发送作业安全监督数据时，通过监听到的唯一标识udp套接字的连接id打开udp连接并设置通信超时上限，接着将待发送作业安全监督数据写入到发送缓冲中，然后调用socket对象的作业安全监督数据发送方法send()发送数据包，send方法发送的作业安全监督数据报文包含目的ip地址、端口地址、消息缓冲区大小信息；需要接收作业安全监督数据时，通过监听到的唯一标识udp套接字的连接id打开udp连接并设置通信超时上限与接收缓冲区长度n，然后调用socket对象的作业安全监督数据接收方法receive()将发送过来的数据包写入到接收缓冲区，数据报文包含用户的id号、ip地址、消息内容；数据接收方法在未完成从接收缓冲
区读取udp数据报的数据时，不对其它数据接收方法的调用；
[0042]
当消息从网络中到达云服务器后，消息所包含的作业安全监督数据被udp的receive()方法返回前，作业安全监督数据存储在一个先进先出的接收作业安全监督数据队列中，一个udp socket所接受的作业安全监督数据存放在相应的唯一一个消息队列中，每个消息都关联自己源地址信息，每次receive()调用只返回一条消息；由于receive()方法中设置的消息缓存区的长度大小为n，因此当该消息长度大于n时，receive()方法最多只返回这条消息的前n个字节。
[0043]
优选的，所述建筑施工现场智能施工设备运行管理平台的控制方法的无线网络数据传输的采集节点间不同时间片的交互次数，根据得到的数据建立时间序列，通过三次指数平滑法来预测节点间下一个时间片的交互次数，将交互次数预测值与实际值的相对误差作为节点的直接信任值；直接信任值的具体计算步骤为：
[0044]
采集网络观测节点i与节点j之间的n个时间片的交互次数：
[0045]
选取一定时间间隔t作为一个观测时间片，以观测节点i和被测节点j在1个时间片内的交互次数作为观测指标，真实交互次数，记作y
t
，依次记录n个时间片的y
n
，并将其保存在节点i的通信记录表中；
[0046]
预测第n+1个时间片的交互次数：
[0047]
根据采集到的n个时间片的交互次数建立时间序列，采用三次指数平滑法预测下一个时间片n+1内节点i和j之间的交互次数，预测交互次数，记作计算公式如下：
[0048][0049]
预测系数a
n
、b
n
、c
n
的取值可由如下公式计算得到：
[0050][0051][0052][0053]
其中：分别是一次、二次、三次指数平滑数，由如下公式计算得到：
[0054][0055][0056][0057]
是三次指数平滑法的初始值，其取值为
[0058][0059]
α是平滑系数，体现信任的时间衰减特性，即离预测值越近的时间片的y
t
权重越大，离预测值越远的时间片的y
t
权重越小；如果数据波动较大，且长期趋势变化幅度较大，呈现明显迅速的上升或下降趋势时α应取较大值，增加近期数据对预测结果的影响；当数据有波动，但长期趋势变化不大时，α可在0.1～0.4之间取值；如果数据波动平稳，α应取较小
值；
[0060]
计算直接信任值：节点j的直接信任值td
ij
为预测交互次数和真实交互次数y
n+1
的相对误差，
[0061]
综上所述，本发明具备的优点及技术效果为：通过本发明施工设备信息显示模块可以直观的显示施工现场各个设备的设备名称型号、设备的位置信息、设备当前运行状态、设备当前的运行参数，从而实现可视化监管，通过施工设备信息对比模块可以在设备出现异常时及时发现异常问题，并通过施工设备报警模块向直接管理设备或间接管理设备的人员发出警报，便于及时对设备进行检修，以达到施工安全文明实时监管及及时应对、报警处理的目的；本发明解决了目前施工安全及文明施工没有一套系统及完善的监管、及时应对的系统，同时解决了施工设备信息及数据采集分散、设备涉及多厂家多应用、信息无法整合、监管不及时的问题。安全生产管控模块，与施工设备运行监控模块连接，用于获取施工现场设施的状态，以作为作业操作的风险管控参考因素。其对作业操作的安全风险逐步进行监控，并根据作业操作逐步修正相对应的作业区域的安全风险。实现对作业过程的闭环控制，降低违规操作造成危险事故的隐患。
[0062]
本发明信息监测中数据的特征提取，由于设备的每部分结构是不同的，所以当一个施工设备发生故障时，经常会产生大量的非稳态信号。在每一个频带，输出信号的性能是不同的，小波分析方法可以自动的把不同频率信号分解成不同的频带，这样可以增加时间
‑
频率分辨率，并实现施工设备故障特征提取。信息处理模型在对某一施工设备进行建模、状态评估的基础上，未来可扩展到同类施工设备，对更为全面的评估整个系统的状态、发现施工设备的安全隐患，具有重要意义。
[0063]
本发明为无线网络节点信任值计算提供了一种方法，根据无线网络的具体情况，可选择相适应的平滑系数、可信度阈值、直接信任值权重的取值，确保信任值的时间衰减特性和客观性，客观准确地描述节点的可信度、计算复杂度低及通信代价小，可适用于无线网络，具有较强的推广与应用价值。
附图说明
[0064]
图1为本发明建筑施工现场智能施工设备运行管理平台的结构示意图。
[0065]
图2为本发明建筑施工现场智能施工设备运行管理平台的控制方法流程图。
[0066]
图3为本发明建筑施工现场智能施工设备运行管理平台的控制方法实现流程图。
[0067]
附图标记说明：
[0068]
1：施工设备运行监控模块；
[0069]
2：安全生产管控模块；
[0070]
3：智能处理终端；
[0071]
4：施工设备报警模块。
[0072]
11：施工设备信息录入模块；
[0073]
12：信息导入模块；
[0074]
13：施工设备信息显示模块；
[0075]
14：施工设备信息对比模块；
[0076]
21：安全监测单元；
[0077]
22：风险管控单元；
[0078]
23：应急管控单元；
[0079]
24：安全生产管理单元。
具体实施方式
[0080]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0081]
如图1所示，本发明提供的建筑施工现场智能施工设备运行管理平台的控制方法包括以下步骤：
[0082]
s101：对建筑施工现场所有施工设备的信息监测；
[0083]
s102：获取施工现场设施的状态，以作为作业操作的风险管控参考因素。其对作业操作的安全风险逐步进行监控，并根据作业操作逐步修正相对应的作业区域的安全风险；
[0084]
s103：获取安全监督和作业行为信息，对作业人员作业行为进行监控，从安全生产管理单元获取作业安全监督数据，并通过无线网络发送作业安全监督数据到云服务器，对信息存储；
[0085]
s104：对不利于施工设备的非正常数据或行为发出报警；不存在不利于施工设备的非正常数据或行为则返回步骤s101。
[0086]
如图2所示，本发明提供的建筑施工现场智能施工设备运行管理平台包括：
[0087]
施工设备运行监控模块1，用于实现建筑施工现场所有施工设备的信息监测。
[0088]
安全生产管控模块2，与施工设备运行监控模块1连接，用于获取施工现场设施的状态，以作为作业操作的风险管控参考因素。其对作业操作的安全风险逐步进行监控，并根据作业操作逐步修正相对应的作业区域的安全风险。实现对作业过程的闭环控制，降低违规操作造成危险事故的隐患。
[0089]
智能处理终端3，用于获取安全生产管控模块2的安全监督和作业行为信息，对作业人员作业行为进行监控，从安全生产管理单元24获取作业安全监督数据，并通过无线网络发送作业安全监督数据到云服务器，对信息存储，发现不利于施工设备的非正常数据或行为，发送至施工设备报警模块4。
[0090]
施工设备报警模块4，与智能处理终端3无线连接，用于对不利于施工设备的非正常数据或行为发出报警。
[0091]
下面结合具体实施例对本发明的技术方案作进一步的描述。
[0092]
本发明实施例的施工设备包括打桩机，压路机，挖土机，推土机，砼泵，砼喷射机，钢筋弯曲机，钢筋调直机，钢筋切断机，砂轮切割机，砂轮磨光机，砼搅拌机，套丝机，弯管机，台钻，圆盘锯，平刨，电焊机，水泵，塔吊，施工升降机，物料提升机，电动吊篮，附着式脚手架，钢筋冷拉机，钢筋对焊机等等。
[0093]
在本发明的有限实施例中，如图2所示，本发明提供的建筑施工现场智能施工设备
运行管理平台具体包括：
[0094]
施工设备运行监控模块1，用于实现建筑施工现场所有施工设备的信息监测。
[0095]
施工设备运行监控模块1包括：
[0096]
施工设备信息录入模块11，用于录入施工现场设施的相关信息。相关信息包括：设备的位置、设备的名称型号、设备的运行参数、设备的运行参数阈值和管理设备的人员信息等。
[0097]
施工设备信息导入模块12，用于导入施工现场设施的各项实时运行参数。
[0098]
施工设备信息显示模块13，用于显示施工现场设施的各项信息。
[0099]
施工设备信息对比模块14，用于将施工现场设施的各项实时运行参数与录入的设备运行参数阈值进行对比。
[0100]
安全生产管控模块2，与施工设备运行监控模块1连接，用于获取施工现场设施的状态，以作为作业操作的风险管控参考因素。其对作业操作的安全风险逐步进行监控，并根据作业操作逐步修正相对应的作业区域的安全风险。实现对作业过程的闭环控制，降低违规操作造成危险事故的隐患。
[0101]
安全生产管控模块2具体包括：
[0102]
安全监测单元21，用于通过施工设备运行监控模块1获取施工现场设施状态数据、作业现场安全措施和工作人员作业现场信息，并与信息对比模块的数据库进行关联，实时刷新数据库中的状态数据。
[0103]
风险管控单元22，用于将状态数据、当前的作业内容、所述设备管理单元提供的数据库与风险知识库相结合，生成作业风险信息与预控措施。
[0104]
应急管控单元23，从安全监测单元获取运行数据、设备状态变化或作业区域中出现异常状况判定启动应急管控单元，生成应急预案。
[0105]
安全生产管理单元24，用于根据施工现场设备状态数据或检修作业计划生成作业任务、工作票和操作票，并根据所述工作票和所述操作票，部署作业现场的安全措施，还根据设备状态数据、作业风险信息与预控措施和安全措施对作业人员的作业过程进行安全监督和作业行为进行过程管控。
[0106]
智能处理终端3，用于获取安全生产管控模块2的安全监督和作业行为信息，对作业人员作业行为进行监控，从安全生产管理单元24获取作业安全监督数据，并通过无线网络发送作业安全监督数据到云服务器，对信息存储，发现不利于施工设备的非正常数据或行为，发送至施工设备报警模块4。
[0107]
施工设备报警模块4，用于对不利于施工设备的非正常数据或行为发出报警。
[0108]
在本发明的优选实施例中：如图3所示，本发明提供的建筑施工现场智能施工设备运行管理平台的控制方法包括以下步骤：
[0109]
第一步，对建筑施工现场所有施工设备的信息监测，提取特征数据；
[0110]
信息监测中数据的特征提取，由于设备的每部分结构是不同的，所以当一个施工设备发生故障时，经常会产生大量的非稳态信号。在每一个频带，输出信号的性能是不同的，小波分析方法可以自动的把不同频率信号分解成不同的频带，这样可以增加时间
‑
频率分辨率，并实现施工设备故障特征提取。利用小波变换的故障特征提取算法描述如下：
[0111]
(1)监测的振动信号被分解为v
‑
层的小波信号，分别提取从v
‑
层信号的低频到高
频的2
v
个频带的小波系数x
j
(j＝1，2，
…
，2
v
)；
[0112]
(2)重建小波包系数和提取每个频带的信号s
j
(j＝1，2，
…
，2
v
)；
[0113]
(3)计算每个频带信号的总能量，计算公式如下：
[0114][0115]
其中，x
jk
(j＝1，2，
…
，2
v
，k＝1，2，
…
，n)，重建信号离散点的振幅；通过一般的多步向前健康状态识别算法，对施工设备的健康状态进行识别；
[0116]
第二步，获取施工设备现场设施的状态，以作为作业操作的风险管控参考因素。对施工设备现场设施的状态进行信息聚合，其对作业操作的安全风险逐步进行监控，并根据作业操作逐步修正相对应的作业区域的安全风险；
[0117]
为了明确施工设备信息处理的相互关联，将施工设备参数信息、运维信息、检修信息、评估信息与经时间维度统
‑
后的各类在线监测信息进行关联之后，用信息维度来衡量，进而可为不同的应用需求服务；为实现对施工设备[t，x1，x2]三维空间信息的协同优化与综合处理，建立面向施工设备状态监测的信息处理模型。
[0118]
信息处理模型分为三层，按照信息的特征、来源不同进行信息分类，形成信息分块模型，经过信息多维关联处理，在信息处理集成平台构建基于支持向量机的信息综合处理模型。基于支持向量机信息聚合建模所要完成的工作是：(1)定义设备运行状态的主要分区(训练阶段)；(2)确定设备所处的区域(识别阶段)。
[0119]
训练阶段由式g(ω)＝γ
i
给出，其中g为svm训练算法，ω为训练数据集，γ为支持向量集，其中i＝1，2，3，4
…
n；代表施工设备运行状态下的支持向量集；确定多个施工设备运行的状态需要大量的训练数据集，数据主要来源是设备的历史运行数据，同时应耦合以下信息：施工设备出厂时相关运行参数的额定值；施工设备处于投运前测试状态时，各个测量量属性；定期巡检后相应的巡检记录信息；同台施工设备、同类施工设备告警信息，检修后相应的故障信息、检修信息及评价信息；施工设备运行地点的气相信息，环境温湿度信息等。用特定的训练算法进行两次最优超平面的划分，得到状态下对应的支持向量集。
[0120]
识别阶段的识别过程由式f(γ
i
,x
i
)＝l
i
给出，其中，f为svm识别算法，x、l分别为测试数据和类标志。测试数据经过识别算法与支持向量集做相关性分析，若测试数据x；与支持向量集γ
i
之间的相关性达到预先设定的值，则标记设备所处的状态为l
i
。
[0121]
在对某一施工设备进行建模、状态评估的基础上，未来可扩展到同类施工设备，对更为全面的评估整个系统的状态、发现施工设备的安全隐患，具有重要意义。
[0122]
第三步，获取安全监督和作业行为信息，对作业人员作业行为进行监控，从安全生产管理单元获取作业安全监督数据，并通过无线网络发送作业安全监督数据到云服务器，对信息存储；
[0123]
在广播作业安全监督数据之前，安全生产管理单元和云服务器分别创建一个socket对象，并指定datagrampacket数据包存储要被发送的作业安全监督数据，在定义udp socket服务时，对给定的固定的端口进行监听；需要发送作业安全监督数据时，通过监听到的唯一标识udp套接字的连接id打开udp连接并设置通信超时上限，接着将待发送作业安全监督数据写入到发送缓冲中，然后调用socket对象的作业安全监督数据发送方法send()
发送数据包，send方法发送的作业安全监督数据报文包含目的ip地址、端口地址、消息缓冲区大小信息；需要接收作业安全监督数据时，通过监听到的唯一标识udp套接字的连接id打开udp连接并设置通信超时上限与接收缓冲区长度n，然后调用socket对象的作业安全监督数据接收方法receive()将发送过来的数据包写入到接收缓冲区，数据报文包含用户的id号、ip地址、消息内容；数据接收方法在未完成从接收缓冲区读取udp数据报的数据时，不对其它数据接收方法的调用；
[0124]
当消息从网络中到达云服务器后，消息所包含的作业安全监督数据被udp的receive()方法返回前，作业安全监督数据存储在一个先进先出的接收作业安全监督数据队列中，一个udp socket所接受的作业安全监督数据存放在相应的唯一一个消息队列中，每个消息都关联自己源地址信息，每次receive()调用只返回一条消息；由于receive()方法中设置的消息缓存区的长度大小为n，因此当该消息长度大于n时，receive()方法最多只返回这条消息的前n个字节。
[0125]
无线网络数据传输的采集节点间不同时间片的交互次数，根据得到的数据建立时间序列，通过三次指数平滑法来预测节点间下一个时间片的交互次数，将交互次数预测值与实际值的相对误差作为节点的直接信任值；直接信任值的具体计算步骤为：
[0126]
采集网络观测节点i与节点j之间的n个时间片的交互次数：
[0127]
选取一定时间间隔t作为一个观测时间片，以观测节点i和被测节点j在1个时间片内的交互次数作为观测指标，真实交互次数，记作y
t
，依次记录n个时间片的y
n
，并将其保存在节点i的通信记录表中；
[0128]
预测第n+1个时间片的交互次数：
[0129]
根据采集到的n个时间片的交互次数建立时间序列，采用三次指数平滑法预测下一个时间片n+1内节点i和j之间的交互次数，预测交互次数，记作计算公式如下：
[0130][0131]
预测系数a
n
、b
n
、c
n
的取值可由如下公式计算得到：
[0132][0133][0134][0135]
其中：分别是一次、二次、三次指数平滑数，由如下公式计算得到：
[0136][0137][0138][0139]
是三次指数平滑法的初始值，其取值为
[0140]
[0141]
α是平滑系数(0＜α＜1)，体现信任的时间衰减特性，即离预测值越近的时间片的y
t
权重越大，离预测值越远的时间片的y
t
权重越小；一般地，如果数据波动较大，且长期趋势变化幅度较大，呈现明显迅速的上升或下降趋势时α应取较大值(0.6～0.8)，可以增加近期数据对预测结果的影响；当数据有波动，但长期趋势变化不大时，α可在0.1～0.4之间取值；如果数据波动平稳，α应取较小值(0.05～0.20)；
[0142]
计算直接信任值：节点j的直接信任值td
ij
为预测交互次数和真实交互次数y
n+1
的相对误差，本发明为无线网络节点信任值计算提供了一种方法，根据无线网络的具体情况，可选择相适应的平滑系数、可信度阈值、直接信任值权重的取值，确保信任值的时间衰减特性和客观性，客观准确地描述节点的可信度、计算复杂度低及通信代价小，可适用于无线网络，具有较强的推广与应用价值。
[0143]
第四步，对不利于施工设备的非正常数据或行为发出报警；不存在不利于施工设备的非正常数据或行为则返回第一步。
[0144]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。