CN116504109A - 一种带电作业培训模拟装置及其实现方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种带电作业培训模拟装置及其实现方法。它包括固定支架、头盔、在水平和垂直方向实现720度旋转的旋转轮盘、轮盘驱动器、轮盘腰间固定装置、实时采集作业人员在旋转轮盘上姿态的第一高清摄像头、可进行3D播放的计算机，所述的轮盘驱动器、轮盘腰间固定装置和第一高清摄像头均安装在固定支架上，所述的旋转轮盘安装在轮盘驱动器上，所述的第一高清摄像头、头盔、轮盘驱动器、轮盘腰间固定装置均与计算机连接，所述的旋转轮盘与轮盘驱动器连接。本发明的有益效果是：大大提高了人员的培训效率，加大了培训时候人员对培训内容的乐趣，从而有效降低了现场作业的安全风险。

Description

一种带电作业培训模拟装置及其实现方法

技术领域

本发明涉及虚拟现实装置相关技术领域，尤其是指一种带电作业培训模拟装置及其实现方法。

背景技术

虚拟现实(Virtual Reality：VR)是近年来出现的高新技术，利用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界，提供使用者关于视觉、听觉、触觉等感官的模拟，让使用者如同身历其境一般，可以及时、没有限制地观察三维空间内的事物。虚拟现实是多种技术的综合，包括实时三维计算机图形技术、广角(宽视野)立体显示技术，对观察者头、眼和手的跟踪技术，以及触觉/力觉反馈、立体声、网络传输、语音输入输出技术等。近年来，虚拟现实在军事、娱乐、医疗、电力培训行业、甚至房地产开发等方面有了比较大的应用。

配电网直接面向城镇高低压用户，其可靠运行直接影响着电网的稳定和安全。采用不停电作业对配网设备和线路进行维护、检修，可大幅度缩短停电时间，提高配电网运行可靠性。随着经济的发展和社会的进步，不间断供电的需求将越来越高。带电作业是电网生产中一种技术复杂，安全性、可靠性要求极高的特殊工种，对从事带电作业人员的专业知识和技能也提出了较高要求，定期或非定期的培训成为必然。传统培训包括理论强化和现场操作演练两块内容，存在的问题有：理论学习多基于传统的灌输式教学理念，采用多媒体课件、视频录像等模式，学员接收知识形式单一，过程枯燥，缺乏操作练习而感受不深。现场技能操作培训需要大量场地和设备，教学成本极其高昂，只有少数单位可以实施。在实际运行设备上开展技能培训更是存在着较多安全隐患，很难有效满足教学需要。

发明内容

本发明是为了克服现有技术中存在上述的不足，提供了一种提高培训效率且降低安全风险的带电作业培训模拟装置及其实现方法。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种带电作业培训模拟装置，包括固定支架、头盔、在水平和垂直方向实现720度旋转的旋转轮盘、轮盘驱动器、轮盘腰间固定装置、实时采集作业人员在旋转轮盘上姿态的第一高清摄像头、可进行3D播放的计算机，所述的轮盘驱动器、轮盘腰间固定装置和第一高清摄像头均安装在固定支架上，所述的旋转轮盘安装在轮盘驱动器上，所述的第一高清摄像头、头盔、轮盘驱动器、轮盘腰间固定装置均与计算机连接，所述的旋转轮盘与轮盘驱动器连接。

计算机搭配了第一高清摄像头，实时采集作业人员在旋转轮盘上的姿态，计算机通过实时图像处理，将数据反馈给带电作业3D模拟软件；同时根据不同的作业现场需求，构造3D作业模拟场景，然后通过传输信号线在所述头盔的显示屏上实时播放。该装置可直接引用到带电作业人员培训VR课程中，由于配备了头盔、旋转轮盘、轮盘驱动器和轮盘腰间固定装置，与计算机合成的带电作业3D模拟作业现场软件完美配合，可逼真还原各类环境下的作业流程规范要求，大大提高了人员的培训效率，加大了培训时候人员对培训内容的乐趣，从而有效降低了现场作业的安全风险。

作为优选，所述的头盔上设有显示屏、带有环绕立体声的耳麦、实时采集眼球转动的第二高清摄像头、采集头盔转动的传感器组件、与计算机实现视频图像通信的传输信号线、电源线、实现高速无线数据通信的无线模块、实现采集图像的图像处理器，所述显示屏是一个带有曲面反射功能的3D显示屏，所述的显示屏通过传输信号线与计算机连接，所述的耳麦、第二高清摄像头、传感器组件、电源线、无线模块均与图像处理器连接，所述的传感器组件由一个三轴陀螺仪、一个电子罗盘传感器、一个加速度传感器组成，所述的电源线连接有外接电源。显示屏是一个带有曲面反射功能的3D显示屏，可以实时显示计算机传送过来的3D视频信号，真实模拟360度的3D视频图像；第一高清摄像头实时采集眼球的转动，然后将采集到的图像传输给图像处理器，图像处理器驱动无线模块将图像传输给计算机，由计算机通过图像处理后将结果嵌入到带电作业3D模拟软件中；计算机播放的带电作业3D模拟软件视频图像通过传输信号线实时在显示屏上播放，人眼观察显示屏，通过耳麦倾听声音；传感器组件用于采集头盔在空间的转动角加速度、转动方向及通过时间计算出的空间位移。

作为优选，所述的旋转轮盘上设有一个刚性的圆形底盘、三个直线滑动丝杆、三个驱动直线滑动丝杆的伺服电机，所述的轮盘驱动器置于旋转轮盘的中间处，所述的圆形底盘置于旋转轮盘的底部，所述的圆形底盘上设有等边三角座，所述的伺服电机安装在等边三角座的三个角上，所述的直线滑动丝杆与伺服电机一一对应，所述直线滑动丝杆的一端与伺服电机连接，所述直线滑动丝杆的另一端与旋转轮盘连接。旋转轮盘在XY轴水平面上通过一个圆形底盘实现360度旋转，在Z轴垂直面上可前后各倾斜45度，倾斜角度和速度由伺服电机驱动直线滑动丝杆在直线距离上移动一定的位移控制，从而实现旋转轮盘在XYZ轴平面构建720度旋转，以真实模拟带电作业各种作业环境和模拟现场需求。

作为优选，所述的轮盘腰间固定装置包括安全绑带、人体感应传感器和无线传输模块，所述的人体感应传感器和无线传输模块均安装在安全绑带上，所述的安全绑带安装在固定支架上，所述的人体感应传感器通过无线传输模块与计算机连接。当作业人员在该装置上水平和垂直方向升降旋转的时候，为了固定作业人员在旋转中的安全性，通过一个具有一定强度的安全绑带绑住作业人员的腰线位置，使得作业人员不会随该装置的旋转而脱离整个装置；安全绑带中间带有一个人体感应传感器，当人体在偏离该装置中心位置超过20cm的时候，会产生一定的信号通过无线传输模块告知给计算机，计算机通过采集这些数据获取用户所处腰间状态信息，将结果反馈给带电作业3D模拟软件。

作为优选，所述的轮盘驱动器由高性能的多核处理器、三轴陀螺仪传感器、电子罗盘传感器、重力加速度传感器、无线Wi-Fi传输模块及驱动电路组成，所述的三轴陀螺仪传感器、电子罗盘传感器、重力加速度传感器、无线Wi-Fi传输模块及驱动电路均与多核处理器连接，所述多核处理器通过无线Wi-Fi传输模块与计算机连接，所述多核处理器通过驱动电路与旋转轮盘连接。轮盘驱动器通过无线Wi-Fi传输模块从计算机带电作业3D模拟软件处接受运行指令，然后驱动伺服电机带动直线滑动丝杆根据指令运行，控制旋转轮盘旋转的同时控制伺服电机工作。

本发明提供了一种带电作业培训模拟装置的实现方法，具体包括如下步骤：

(1)作业人员戴上头盔，固定好腰间固定的安全绑带，启动所有装置电源，各个装置之间通信完成匹配；

(2)计算机播放带电作业3D模拟软件，通过视频传输线投映到头盔的显示屏上；

(3)作业人员观察显示屏上的3D视频图像和耳麦的语音提示，在旋转轮盘上做各种方向的移动，轮盘驱动器根据带电作业3D模拟软件的情节需要驱动圆形底盘开始转动；

(4)带电作业3D模拟软件根据情节需要将Z平面的升降动作指令发送给轮盘驱动器，这些指令主要是围绕Z平面的加速度、位移要求、时间要求形成一个关于Z平面的动作控制向量，轮盘驱动器接受到这个动作控制向量驱动伺服电机按照一定时间内的加速度要求驱动直线滑动丝杆到相应的Z平面位置；

(5)当作业人员在旋转轮盘上根据情节需要前后、左右、转向运动的时候，计算机通过第一高清摄像头实时拍摄作业人员的运动姿态，通过一个空间姿态提取算法程序，将空间姿态实时转换为人体空间运动趋势向量矩阵，这个向量矩阵坐标包括人体关键特征点矩阵、特征点矩阵相关的运动趋势及速度、特征点矩阵相关的位移坐标，上述向量矩阵基本确定人体运动的空间姿态，将这个空间姿态拟合到带电作业3D模拟软件中，作出相应的反馈动作结果；

(6)作业人员观察显示屏上播放的3D视频图像，作出带电作业现场作业所需的各类作业动作，这些动作都会被图像处理器通过第一高清摄像头和传感器组件采集，同时，作业人员眼球转动被第二高清摄像头采集，这些数据通过多源异构传感器数据融合算法预处理后发送给计算机，计算机会在带电作业3D模拟软件中作出相应的结果反馈；

(7)当完成作业任务时，耳麦语音提示作业人员“作业完成”；作业人员说“作业完成”，则耳麦收到语音后关闭程序；作业人员摘下头盔，打开安全绑带。

通过上述步骤构建了一个模拟带电作业现场作业实现方法，使得带电作业人员无需去带电作业现场，而只需要在带电作业培训基地就可以完成培训流程，大大提高了人员的培训效率，同时逼真还原了带电作业现场作业所需的全部流程规范要求，有效降低了现场作业的安全风险。

作为优选，在步骤(6)中，轮盘驱动器提出了一种基于边缘侧的多源异构传感器数据融合算法，用于利用轮盘驱动器集成的多核处理器实现对多个传感器采集的数据进行快速有效的边缘侧处理，多源异构传感器数据融合算法涉及轮盘驱动器集成的多个传感器，包括三轴陀螺仪传感器、电子罗盘传感器、重力加速度传感器，算法融合和关联来自各种来源、结构、类型和格式的各类传感器数据，算法的核心是基于聚类算法的数据融合技术在标准的FCM聚类算法中采用快速爬山技术，预先确定聚类数，从而准确地对多元能源数据进行聚类；聚类算法的目标函数设置为从每个样本到样本所在类别中心的距离的加权平方和：

其中，μ_ij为模糊隶属度；U为隶属度矩阵；Y为聚合成一个新矩阵；c为聚类中心向量个数；x为时间；y为聚类中心向量；n为样本组数；i∈{1,2,3...,c}；j∈{1,2,3...,n}；

公式中：有c个聚类中心向量，第i个聚类中心向量为y_i，所有c个向量y_i聚合成一个矩阵Y；α是在[1,+∞)范围内用于加权的指标，最终的聚类效果模糊度取决于α的选择，算法根据模糊度分为硬聚类算法(α＝1)和模糊聚类算法(α＞1)；

为了进一步优化目标函数，使用拉格朗日乘数法获得目标函数获得局部最小值的以下必要条件：

其中，k∈{1,2,3...,c}；

该最小值用极小值代替，利用拉格朗日求解出更新后的模糊隶属度和聚类中心：

其中，υ_i为聚类中心；m为模糊指数；

使用给定的正数ε，按照上式迭代，迭代结束的判断基于两次迭代的迭代误差δJ(U,Y)＜ε，最终的聚类分析将基于得到的隶属度矩阵U进行；隶属度更新公式为：

其中，为新模糊隶属度；π_ij为迭代误差系数；

根据上述原理，得到算法的流程为：

(41)设置目标函数的模糊指数m和算法最大迭代数ε；

(42)初始化模糊隶属度μ_ij或聚类中心υ_i；

(43)由上述公式更新模糊隶属度矩阵和聚类中心，并将样本重新划分到各个类中；

(44)重复步骤(42)和步骤(43)，直到目标函数达到最小或指定阈值。

本发明的有益效果是：大大提高了人员的培训效率，加大了培训时候人员对培训内容的乐趣，从而有效降低了现场作业的安全风险。

附图说明

图1是本发明的结构框图；

图2是头盔的结构示意图；

图3是旋转轮盘的结构示意图；

图4是轮盘腰间固定装置的结构示意图；

图5是轮盘驱动器的原理框图；

图6是本发明的方法流程图；

图7是多源异构传感器数据融合算法的流程图。

图中：1.头盔，2.旋转轮盘，3.轮盘驱动器，4.计算机，5.轮盘腰间固定装置，6.第二高清摄像头，7.显示屏，8.电源线，9.传输信号线，10.耳麦，11.传感器组件，12.无线模块，13.圆形底盘，14.等边三角座，15.伺服电机，16.直线滑动丝杆，17.固定支架，18.安全绑带，19.人体感应传感器。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的描述。

如图1实施例中，一种带电作业培训模拟装置，包括固定支架17、头盔1、在水平和垂直方向实现720度旋转的旋转轮盘2、轮盘驱动器3、轮盘腰间固定装置5、实时采集作业人员在旋转轮盘2上姿态的第一高清摄像头、可进行3D播放的计算机4，轮盘驱动器3、轮盘腰间固定装置5和第一高清摄像头均安装在固定支架17上，旋转轮盘2安装在轮盘驱动器3上，第一高清摄像头、头盔1、轮盘驱动器3、轮盘腰间固定装置5均与计算机4连接，旋转轮盘2与轮盘驱动器3连接。计算机4搭配了第一高清摄像头，实时采集作业人员在旋转轮盘2上的姿态，计算机4通过实时图像处理，将数据反馈给带电作业3D模拟软件；同时根据不同的作业现场需求，构造3D作业模拟场景，然后通过传输信号线9在头盔1的显示屏7上实时播放。

如图2所示，头盔1上设有显示屏7、带有环绕立体声的耳麦10、实时采集眼球转动的第二高清摄像头6、采集头盔1转动的传感器组件11、与计算机4实现视频图像通信的传输信号线9、电源线8、实现高速无线数据通信的无线模块12、实现采集图像的图像处理器，显示屏7是一个带有曲面反射功能的3D显示屏7，显示屏7通过传输信号线9与计算机4连接，耳麦10、第二高清摄像头6、传感器组件11、电源线8、无线模块12均与图像处理器连接，传感器组件11由一个三轴陀螺仪、一个电子罗盘传感器、一个加速度传感器组成，电源线8连接有外接电源。显示屏7是一个带有曲面反射功能的3D显示屏7，可以实时显示计算机4传送过来的3D视频信号，真实模拟360度的3D视频图像；第一高清摄像头实时采集眼球的转动，然后将采集到的图像传输给图像处理器，图像处理器驱动无线模块12将图像传输给计算机4，由计算机4通过图像处理后将结果嵌入到带电作业3D模拟软件中；计算机4播放的带电作业3D模拟软件视频图像通过传输信号线9实时在显示屏7上播放，人眼观察显示屏7，通过耳麦10倾听声音；传感器组件11用于采集头盔1在空间的转动角加速度、转动方向及通过时间计算出的空间位移。

如图3所示，旋转轮盘2上设有一个刚性的圆形底盘13、三个直线滑动丝杆16、三个驱动直线滑动丝杆16的伺服电机15，轮盘驱动器3置于旋转轮盘2的中间处，圆形底盘13置于旋转轮盘2的底部，圆形底盘13上设有等边三角座14，伺服电机15安装在等边三角座14的三个角上，直线滑动丝杆16与伺服电机15一一对应，直线滑动丝杆16的一端与伺服电机15连接，直线滑动丝杆16的另一端与旋转轮盘2连接。旋转轮盘2在XY轴水平面上通过一个圆形底盘13实现360度旋转，在Z轴垂直面上可前后各倾斜45度，倾斜角度和速度由伺服电机15驱动直线滑动丝杆16在直线距离上移动一定的位移控制，从而实现旋转轮盘2在XYZ轴平面构建720度旋转，以真实模拟带电作业各种作业环境和模拟现场需求。

如图4所示，轮盘腰间固定装置5包括安全绑带18、人体感应传感器19和无线传输模块，人体感应传感器19和无线传输模块均安装在安全绑带18上，安全绑带18安装在固定支架17上，人体感应传感器19通过无线传输模块与计算机4连接。当作业人员在该装置上水平和垂直方向升降旋转的时候，为了固定作业人员在旋转中的安全性，通过一个具有一定强度的安全绑带18绑住作业人员的腰线位置，使得作业人员不会随该装置的旋转而脱离整个装置；安全绑带18中间带有一个人体感应传感器19，当人体在偏离该装置中心位置超过20cm的时候，会产生一定的信号通过无线传输模块告知给计算机4，计算机4通过采集这些数据获取用户所处腰间状态信息，将结果反馈给带电作业3D模拟软件。

如图5所示，轮盘驱动器3由高性能的多核处理器、三轴陀螺仪传感器、电子罗盘传感器、重力加速度传感器、无线Wi-Fi传输模块及驱动电路组成，三轴陀螺仪传感器、电子罗盘传感器、重力加速度传感器、无线Wi-Fi传输模块及驱动电路均与多核处理器连接，多核处理器通过无线Wi-Fi传输模块与计算机4连接，多核处理器通过驱动电路与旋转轮盘2连接。轮盘驱动器3通过无线Wi-Fi传输模块从计算机4带电作业3D模拟软件处接受运行指令，然后驱动伺服电机15带动直线滑动丝杆16根据指令运行，控制旋转轮盘2旋转的同时控制伺服电机15工作。

如图6所示，本发明提供了一种带电作业培训模拟装置的实现方法，具体包括如下步骤：

(1)作业人员戴上头盔1，固定好腰间固定的安全绑带18，启动所有装置电源，各个装置之间通信完成匹配；

(2)计算机4播放带电作业3D模拟软件，通过视频传输线投映到头盔1的显示屏7上；

(3)作业人员观察显示屏7上的3D视频图像和耳麦10的语音提示，在旋转轮盘2上做各种方向的移动，轮盘驱动器3根据带电作业3D模拟软件的情节需要驱动圆形底盘13开始转动；

(4)带电作业3D模拟软件根据情节需要将Z平面的升降动作指令发送给轮盘驱动器3，这些指令主要是围绕Z平面的加速度、位移要求、时间要求形成一个关于Z平面的动作控制向量，轮盘驱动器3接受到这个动作控制向量驱动伺服电机15按照一定时间内的加速度要求驱动直线滑动丝杆16到相应的Z平面位置；

(5)当作业人员在旋转轮盘2上根据情节需要前后、左右、转向运动的时候，计算机4通过第一高清摄像头实时拍摄作业人员的运动姿态，通过一个空间姿态提取算法程序，将空间姿态实时转换为人体空间运动趋势向量矩阵，这个向量矩阵坐标包括人体关键特征点矩阵、特征点矩阵相关的运动趋势及速度、特征点矩阵相关的位移坐标，上述向量矩阵基本确定人体运动的空间姿态，将这个空间姿态拟合到带电作业3D模拟软件中，作出相应的反馈动作结果；

(6)作业人员观察显示屏7上播放的3D视频图像，作出带电作业现场作业所需的各类作业动作，这些动作都会被图像处理器通过第一高清摄像头和传感器组件11采集，同时，作业人员眼球转动被第二高清摄像头6采集，这些数据通过多源异构传感器数据融合算法预处理后发送给计算机4，计算机4会在带电作业3D模拟软件中作出相应的结果反馈；其中，第一高清摄像头用于捕捉人体运动状态，第二高清摄像头6用于捕捉人眼球瞳孔转动；

轮盘驱动器3提出了一种基于边缘侧的多源异构传感器数据融合算法，用于利用轮盘驱动器3集成的多核处理器实现对多个传感器采集的数据进行快速有效的边缘侧处理，多源异构传感器数据融合算法涉及轮盘驱动器3集成的多个传感器，包括三轴陀螺仪传感器、电子罗盘传感器、重力加速度传感器，算法融合和关联来自各种来源、结构、类型和格式的各类传感器数据，算法的核心是基于聚类算法的数据融合技术在标准的FCM聚类算法中采用快速爬山技术，预先确定聚类数，从而准确地对多元能源数据进行聚类；聚类算法的目标函数设置为从每个样本到样本所在类别中心的距离的加权平方和：

其中，μ_ij为模糊隶属度；U为隶属度矩阵；Y为聚合成一个新矩阵；c为聚类中心向量个数；x为时间；y为聚类中心向量；n为样本组数；i∈{1,2,3...,c}；j∈{1,2,3...,n}；

公式中：有c个聚类中心向量，第i个聚类中心向量为y_i，所有c个向量y_i聚合成一个矩阵Y；α是在[1,+∞)范围内用于加权的指标，最终的聚类效果模糊度取决于α的选择，算法根据模糊度分为硬聚类算法(α＝1)和模糊聚类算法(α＞1)；

为了进一步优化目标函数，使用拉格朗日乘数法获得目标函数获得局部最小值的以下必要条件：

其中，k∈{1,2,3...,c}；

该最小值用极小值代替，利用拉格朗日求解出更新后的模糊隶属度和聚类中心：

其中，υ_i为聚类中心；m为模糊指数；

使用给定的正数ε，按照上式迭代，迭代结束的判断基于两次迭代的迭代误差δJ(U,Y)＜ε，最终的聚类分析将基于得到的隶属度矩阵U进行；隶属度更新公式为：

其中，为新模糊隶属度；π_ij为迭代误差系数；

如图7所示，根据上述原理，得到算法的流程为：

(41)设置目标函数的模糊指数m和算法最大迭代数ε；

(42)初始化模糊隶属度μ_ij或聚类中心υ_i；

(43)由上述公式更新模糊隶属度矩阵和聚类中心，并将样本重新划分到各个类中；

(44)重复步骤(42)和步骤(43)，直到目标函数达到最小或指定阈值。

算法完成的数据最终会代入到带电作业3D模拟软件中，从而完成带电作业3D模拟软件的反馈，更新作业人员看到的视频画面。

(7)当完成作业任务时，耳麦10语音提示作业人员“作业完成”；作业人员说“作业完成”，则耳麦10收到语音后关闭程序；作业人员摘下头盔1，打开安全绑带18。

采用VR技术建立虚拟仿真培训系统，其“设备”与“部件”是虚拟的，可根据需要随时生成新设备。VR技术的沉浸性和交互性，使学员能够在虛拟学习环境中扮演角色，全身心投入学习环境中，提高了学习积极性和技能训练效果。且虚拟训练系统无危险性，学员只要愿意可以反复操作练习，直到掌握该技能为止。故在带电技能培训中引入VR技术，建设虚拟仿真培训系统代替或补充传统培训方式，可有效解决带电职业技能培训中“高投入、难实施、难再现、效果差”的问题，突破传统培训手段局限，降低教学成本，提高教学质量和效率，增强学习体验和激发学习积极性，促进电力职业培训现代化。

基于“三维立体显示、虚拟人机交互与标准化作业流程相结合”一体化设计思想，以规范化操作流程和电力安全规程为主线，采用VR、计算机仿真和三维建模技术等，对10kV带电修补导线进行全过程仿真，开发配网带电作业虚拟仿真培训系统，构建全三维、高仿真、沉浸化、交互式的配电作业实操模拟环境，达到多功能沉浸式仿真互动培训效果，实现场景漫游、模拟操作、知识讲解、安全提示、故障效果等功能。

Claims (7)

1.一种带电作业培训模拟装置，其特征是，包括固定支架(17)、头盔(1)、在水平和垂直方向实现720度旋转的旋转轮盘(2)、轮盘驱动器(3)、轮盘腰间固定装置(5)、实时采集作业人员在旋转轮盘(2)上姿态的第一高清摄像头、可进行3D播放的计算机(4)，所述的轮盘驱动器(3)、轮盘腰间固定装置(5)和第一高清摄像头均安装在固定支架(17)上，所述的旋转轮盘(2)安装在轮盘驱动器(3)上，所述的第一高清摄像头、头盔(1)、轮盘驱动器(3)、轮盘腰间固定装置(5)均与计算机(4)连接，所述的旋转轮盘(2)与轮盘驱动器(3)连接。

2.根据权利要求1所述的一种带电作业培训模拟装置，其特征是，所述的头盔(1)上设有显示屏(7)、带有环绕立体声的耳麦(10)、实时采集眼球转动的第二高清摄像头(6)、采集头盔(1)转动的传感器组件(11)、与计算机(4)实现视频图像通信的传输信号线(9)、电源线(8)、实现高速无线数据通信的无线模块(12)、实现采集图像的图像处理器，所述显示屏(7)是一个带有曲面反射功能的3D显示屏(7)，所述的显示屏(7)通过传输信号线(9)与计算机(4)连接，所述的耳麦(10)、第二高清摄像头(6)、传感器组件(11)、电源线(8)、无线模块(12)均与图像处理器连接，所述的传感器组件(11)由一个三轴陀螺仪、一个电子罗盘传感器、一个加速度传感器组成，所述的电源线(8)连接有外接电源。

3.根据权利要求1所述的一种带电作业培训模拟装置，其特征是，所述的旋转轮盘(2)上设有一个刚性的圆形底盘(13)、三个直线滑动丝杆(16)、三个驱动直线滑动丝杆(16)的伺服电机(15)，所述的轮盘驱动器(3)置于旋转轮盘(2)的中间处，所述的圆形底盘(13)置于旋转轮盘(2)的底部，所述的圆形底盘(13)上设有等边三角座(14)，所述的伺服电机(15)安装在等边三角座(14)的三个角上，所述的直线滑动丝杆(16)与伺服电机(15)一一对应，所述直线滑动丝杆(16)的一端与伺服电机(15)连接，所述直线滑动丝杆(16)的另一端与旋转轮盘(2)连接。

4.根据权利要求1所述的一种带电作业培训模拟装置，其特征是，所述的轮盘腰间固定装置(5)包括安全绑带(18)、人体感应传感器(19)和无线传输模块，所述的人体感应传感器(19)和无线传输模块均安装在安全绑带(18)上，所述的安全绑带(18)安装在固定支架(17)上，所述的人体感应传感器(19)通过无线传输模块与计算机(4)连接。

5.根据权利要求1或3所述的一种带电作业培训模拟装置，其特征是，所述的轮盘驱动器(3)由高性能的多核处理器、三轴陀螺仪传感器、电子罗盘传感器、重力加速度传感器、无线Wi-Fi传输模块及驱动电路组成，所述的三轴陀螺仪传感器、电子罗盘传感器、重力加速度传感器、无线Wi-Fi传输模块及驱动电路均与多核处理器连接，所述多核处理器通过无线Wi-Fi传输模块与计算机(4)连接，所述多核处理器通过驱动电路与旋转轮盘(2)连接。

6.一种带电作业培训模拟装置的实现方法，其特征是，具体包括如下步骤：

(1)作业人员戴上头盔，固定好腰间固定的安全绑带，启动所有装置电源，各个装置之间通信完成匹配；

(2)计算机播放带电作业3D模拟软件，通过视频传输线投映到头盔的显示屏上；

(3)作业人员观察显示屏上的3D视频图像和耳麦的语音提示，在旋转轮盘上做各种方向的移动，轮盘驱动器根据带电作业3D模拟软件的情节需要驱动圆形底盘开始转动；

(4)带电作业3D模拟软件根据情节需要将Z平面的升降动作指令发送给轮盘驱动器，这些指令主要是围绕Z平面的加速度、位移要求、时间要求形成一个关于Z平面的动作控制向量，轮盘驱动器接受到这个动作控制向量驱动伺服电机按照一定时间内的加速度要求驱动直线滑动丝杆到相应的Z平面位置；

(5)当作业人员在旋转轮盘上根据情节需要前后、左右、转向运动的时候，计算机通过第一高清摄像头实时拍摄作业人员的运动姿态，通过一个空间姿态提取算法程序，将空间姿态实时转换为人体空间运动趋势向量矩阵，这个向量矩阵坐标包括人体关键特征点矩阵、特征点矩阵相关的运动趋势及速度、特征点矩阵相关的位移坐标，上述向量矩阵基本确定人体运动的空间姿态，将这个空间姿态拟合到带电作业3D模拟软件中，作出相应的反馈动作结果；

(6)作业人员观察显示屏上播放的3D视频图像，作出带电作业现场作业所需的各类作业动作，这些动作都会被图像处理器通过第一高清摄像头和传感器组件采集，同时，作业人员眼球转动被第二高清摄像头采集，这些数据通过多源异构传感器数据融合算法预处理后发送给计算机，计算机会在带电作业3D模拟软件中作出相应的结果反馈；

(7)当完成作业任务时，耳麦语音提示作业人员“作业完成”；作业人员说“作业完成”，则耳麦收到语音后关闭程序；作业人员摘下头盔，打开安全绑带。

7.根据权利要求6所述的一种带电作业培训模拟装置的实现方法，其特征是，在步骤(6)中，轮盘驱动器提出了一种基于边缘侧的多源异构传感器数据融合算法，用于利用轮盘驱动器集成的多核处理器实现对多个传感器采集的数据进行快速有效的边缘侧处理，多源异构传感器数据融合算法涉及轮盘驱动器集成的多个传感器，包括三轴陀螺仪传感器、电子罗盘传感器、重力加速度传感器，算法融合和关联来自各种来源、结构、类型和格式的各类传感器数据，算法的核心是基于聚类算法的数据融合技术在标准的FCM聚类算法中采用快速爬山技术，预先确定聚类数，从而准确地对多元能源数据进行聚类；聚类算法的目标函数设置为从每个样本到样本所在类别中心的距离的加权平方和：

其中，μ_ij为模糊隶属度；U为隶属度矩阵；Y为聚合成一个新矩阵；c为聚类中心向量个数；x为时间；y为聚类中心向量；n为样本组数；i∈{1,2,3...,c}；j∈{1,2,3...,n}；

公式中：有c个聚类中心向量，第i个聚类中心向量为y_i，所有c个向量y_i聚合成一个矩阵Y；α是在[1,+∞)范围内用于加权的指标，最终的聚类效果模糊度取决于α的选择，算法根据模糊度分为硬聚类算法(α＝1)和模糊聚类算法(α＞1)；

为了进一步优化目标函数，使用拉格朗日乘数法获得目标函数获得局部最小值的以下必要条件：

其中，k∈{1,2,3...,c}；

该最小值用极小值代替，利用拉格朗日求解出更新后的模糊隶属度和聚类中心：

其中，υ_i为聚类中心；m为模糊指数；

使用给定的正数ε，按照上式迭代，迭代结束的判断基于两次迭代的迭代误差δJ(U,Y)＜ε，最终的聚类分析将基于得到的隶属度矩阵U进行；隶属度更新公式为：

其中，为新模糊隶属度；π_ij为迭代误差系数；

根据上述原理，得到算法的流程为：

(41)设置目标函数的模糊指数m和算法最大迭代数ε；

(42)初始化模糊隶属度μ_ij或聚类中心υ_i；

(43)由上述公式更新模糊隶属度矩阵和聚类中心，并将样本重新划分到各个类中；

(44)重复步骤(42)和步骤(43)，直到目标函数达到最小或指定阈值。