基于工作姿势稳定性分析的建筑工人跌倒风险研究及新型评估系统开发

发布时间：2020-05-10 07:33

【摘要】：改革开放以来,在各个行业的共同努力下,我国经济飞速发展。中国建筑行业,无论在企业单位个数、行业从业人数还是在行业生产总值上都呈现上升趋势。建筑行业,作为我国重要的支柱产业之一,和制造业、医疗保健业、金融业以及能源业等其他行业都有密切的联系,已经成为我国经济发展的重要支撑。然而,由于建筑行业属于劳动力密集型产业,加上复杂的工作环境、管理等各种因素,使得建筑行业成为事故多发频发行业,建筑工人的职业致死率一直居高不下。建筑工地已被认定为最危险的工作场所之一,建筑工人也被认为最危险的工种之一。因此,如何有效地减少建筑工人的伤亡是建筑行业的一个核心问题,也是专家、学者以及相关从业者所面临的难题。在建筑行业,有多种职业致死伤害类型,如高处坠落、坍塌、物体打击、起重伤害以及机械伤害等,其中最为主要的一类致死性伤害类型是因身体跌倒/跌落而直接或间接造成的身体伤害。造成身体跌倒/跌落的最直接因素是身体失去平衡,对于建筑工人而言,引起人体失衡的因素是多种多样的,如环境因素、管理因素、个人身体状况因素等等。在众多因素中,工作姿势的不稳定性是非常重要而又最容易被忽略的一个因素,同时工作姿势和负重、站立面等多种因素之间也存在着交互作用,共同影响着建筑工人在作业时的身体稳定性。目前,关于人体平衡方面的研究较多,而应用在建筑行业,且从姿势稳定性分析的角度分析工人跌倒跌落风险的研究相对较少。国内外现有的类似文献也存在着一些不足,如在研究内容上,多侧重研究某一因素对姿势稳定性的影响,或侧重研究衡量某一参数在姿势稳定性评价中的有效性,或侧重研究采用某一参数区分不同的群体(如老人和年轻人,有工作经验的工人和无工作经验的工人等);在研究方法上,多采用脚底压力中心(COP)及脚底支撑面(BOS)相关的参量,且大都采用了昂贵、笨重的测力板(Force Plate)和基于光学的人体动作捕捉系统(如VICON光学运动捕捉系统),这些仪器因其自身昂贵、不便携等缺点,限制了在建筑行业的实际应用。近几年来,日本任天堂公司的Wii平衡板(Wii Balance Board)逐渐在人体平衡以及人体平衡能力康复方面得到应用,其在测量COP的可靠性也得到了大量学者的验证。此外,惯性测量单元(IMU)技术的日渐成熟加上自身的诸多优点(如廉价、便携等),也逐渐被应用到人体平衡研究领域。基于以上分析,本研究的目的在于通过对建筑工人常用工作姿势进行稳定性分析,在考虑多种参数对身体稳定性的影响下,对建筑工人的跌倒风险进行评估,建立建筑工人工作姿势稳定性评估模型;并以任天堂Wii Balance Board为主要硬件,开发一套新型、廉价的建筑工人工作姿势稳定性评估系统。现对本研究的主要内容及结果总结如下:首先,本文系统研究了中国建筑行业致死性职业伤害的现状,并与美国、韩国进行了对比分析。依据2011年至2015年三个国家的官方统计数据,研究分析了中国、美国及韩国三个国家建筑行业劳动力及致死性职业伤害现状、主要的致死性职业伤害类型等,重点分析了跌倒/跌落伤害的现状,并从以上几个方面对三个国家进行了对比。研究发现,在三个国家中,建筑行业都属于致死性职业伤害高发行业,在全部行业中,建筑行业的死亡比例高于其从业人数比例;在三个国家中,中国拥有最多的建筑行业从业人数和死亡人数,却拥有最小的占比(占全部行业)以及最小的万人死亡率;三个国家建筑行业的从业人数全部呈上升趋势,而死亡人数中国和韩国呈下降趋势,美国呈上升趋势;建筑工人的致死性职业伤害在三个国家中都是非常严重的,其中最为主要的两个伤害类型是“高处坠落(Fall from a higher level)”以及“物体打击(Struck by)”,两者中又以“高处坠落”所占比列最高。第二,静态脚底支撑面(BOS)及其与脚底压力中心(COP)的相互作用是研究人体平衡的重要参数,本文对两种BOS数据的获取方法的可靠性进行了实验研究。标准的测量BOS方法是采用基于光学的人体动作捕捉系统,但因其昂贵的价格和不便携性,限制了其应用。近几年,惯性动作捕捉技术在人体建模及动作捕捉方面的应用日渐成熟,为BOS数据的测量提供了新的选择,但其准确性需进一步验证。本文选取了两种BOS数据获取方法:基于惯性动作捕捉系统(以Xsens MVN BIOMECH惯性动作捕捉系统为例)以及基于脚印测量的方法,对其可靠性进行了实验研究。结果表明,和基于惯性动作捕捉系统获取方法相比,基于脚印测量的方法测得的BOS具有较高的准确性,其在BOS面积、前边长(两大脚趾间距离)以及后边长(两脚跟后中心距离)的平均相对误差范围分别为:0.009%~6.089%、0.025%~2.435%和0.375%~5.728%,顶点的平均位置误差范围为4.686毫米~13.120毫米。与之相反的是,基于惯性动作捕捉系统Xsens MVN所获得的BOS存在较大的误差,其在BOS面积的平均相对误差范围达-12.6%~64.4%;方差分析显示,不同的姿势或动作对Xsens MVN所测BOS的误差具有统计学上显著性影响,且误差大小和是否存在双膝弯曲的姿势或动作有很大的关系。当不存在下蹲动作时,Xsens MVN所测BOS尺寸小于真实的BOS,在BOS的面积、前边长以及后边长的平均相对误差分别为-10.3%、-4.6%和-13.9%;当存在下蹲动作时,Xsens MVN所测BOS尺寸大于真实的BOS,上述误差分别为+30.4%、+35.8%和+32.7%。此外,Xsens MVN所测BOS会随着不同的动作而不断变化,特别是双膝弯曲等下身动作。因此,采用惯性动作捕捉系统获取BOS具有不可忽略的误差,且易受不同姿势和动作的影响;而采用脚印测量获取BOS是比较可靠和值得推荐的方法。第三,对建筑工人的姿势稳定性进行了实验研究。该实验采用了组内重复测量,6(6种工作姿势)×2(2种负重水平)×2(2种站立面倾斜角)完全析因设计。实验中同时考虑了工作姿势、负重以及站立面倾斜角三种因素对身体稳定性的影响,分析了它们之间的交互作用关系。实验中采集了30个受试者在4种实验条件下每个工作姿势的相关实验数据,这些数据包括利用评分表格获得的针对姿势稳定性的主观评分(0-10分,身体保持平衡难易程度)、利用Xsens MVN惯性人体运动捕捉系统获得的身体运动数据、利用本研究所开发的基于任天堂Wii平衡板(Wii Balance Board)的数据采集系统获得的脚底压力中心(COP)以及利用脚印测量获得的脚底支撑面(BOS)的数据。实验结果发现:(1)受试者前后两次评价差值的平均值在0.65以内,平面非负重条件下组内相关系数ICC(3,1)=0.890,平面负重条件下ICC(3,1)=0.919,斜面非负重条件下ICC(3,1)=0.673,斜面负重条件下ICC(3,1)=0.940。因此,受试者对身体稳定性的主观评分的可靠性较高。(2)基于主观评分的方差分析及配对样本T检验显示,不同的工作姿势(平面非负重条件下:F(1.545,44.814)=16.562,p=0.000;平面负重条件下:F(3.362,97.508)=51.254,p=0.000;斜面非负重条件下:F(3.338,96.788)=30.700,p=0.000;斜面负重条件下:F(3.775,109.470)=53.942,p=0.000)、不同的负重水平(t(359)=25.115,p0.0005 d=1.32)以及不同的站立面倾角(t(359)=5.063,p0.0005 d=0.27)对身体的稳定性都有统计显著性的影响。(3)基于主观评分的因素间交互作用分析结果显示,上述三个因素(工作姿势、负重情况及站立面倾角)之间存在着显著性交互作用(F(3.476,100.803)=6.517,p=0.000.0005),站立面倾斜角和负重仅在下蹲姿势(P2)下存在显著性交互作用(F(1,29)=20.730,p=0.000.0005),工作姿势和负重在平面和斜面两种站立面情况下都存在显著性交互作用(平面:F(2.616,75.860)=47.518,p=0.0000.05;斜面:F(5,145)=24.295,p=0.0000.05),工作姿势和站立面仅在非负重条件下存在显著性交互作用(非负重:F(1.671,48.472)=18.526,p=0.0000.05)。因此,在本实验设计下,负重情况对工作姿势稳定性的影响大于站立面倾斜,因素之间存在着复杂的交互作用关系。在对建筑工人的工作姿势稳定性进行评估时,除了考虑多种因素以外还应考虑因素之间的复杂交互作用。(4)研究了常用客观评价指标与主观评分之间的相关性,其中客观评价指标涵盖三类:A.只考虑COP的评价指标;B.同时考虑COP和BOS的评价指标;C.基于惯性传感器获得的身体不同部位的线性加速度。结果表明大部分客观评价指标和主观评价具有较强的相关性(皮尔逊相关系数r介于0.5-0.8),其中COP在前后方向上的平均速度以及COP轨迹在前后方向上的总长度具有最强的相关性(r=0.718),触碰BOS时间(Time to contact BOS)次之(r=0.710)。(5)基于主观评分的各姿势的稳定性分析结果显示,下蹲姿势是一个较为特殊的工作姿势:在平面情况下,和非负重相比,负重时身体具有较高的稳定性;在非负重情况下,站立在斜面上时,身体具有较高的稳定性。综上,受试者可以对自身的稳定性给出较为可靠的主观评价;工作姿势、负重情况以及站立面的倾斜情况都会对工作姿势的稳定性造成显著性影响;上述三个因素之间以及两两之间都存在着复杂的交互作用;文中所涉及到的大部分客观参数和姿势稳定性的主观评分具有较强的相关性。第四,建立了建筑工人工作姿势稳定性评估模型。基于上述三类客观评价指标的实验数据,本文采用多元线性回归分析的方法,建立了姿势稳定性评估模型。在模型的输入即参数的选择方面,提供以下四种选择:A.只考虑COP;B.同时考虑COP和BOS;C.同时考虑COP、BOS以及身体功能稳定区(Functional Stability Region,FSR);D.同时考虑COP、BOS以及身体相关部位的加速度(Acceleration)。之后,根据专业背景知识、主观参数和客观评价之间的相关性大小以及数学方法(逐步回归)对大量的参数进行筛选。在建模方法方面,为解决大量参数之间存在的多重共线性问题,选择了主成分回归分析以及逐步回归分析,用于帮助解释自变量和因变量相关性。采用主成分回归和逐步回归的方法,基于筛选后的四种参数选择,建立了多个评估模型。然而,依靠主成分回归建立的模型需要计算的参数过多,在实际应用中难以实现,且已有研究表明多重共线性问题并不会影响模型的评估效果;另外,FSR数据在实际应用中是较难获取的,且受个体因素影响较大。基于以上两个原因,考虑到实用性以及本研究后期仅用于姿势稳定性评估预测的目的,最终选择了依靠逐步回归建立的,分别考虑COP,COP-BOS,COP-BOS-Acceleration的三个评估模型做为姿势稳定性评估模型。最后,分析了以上所选三个模型的效度,即将提出的模型的评估结果与受试者的主观评分(残差分析)、商业分析软件3D Static Strength Prediction Program(3DSSPP)的分析结果进行了对比研究。在残差分析中,重复5次随机选取70%受试者的实验数据用于建立评估模型,30%的数据用于模型检验,分析其残差;在与3DSSPP对比分析中,将随机抽取的5位受试者的身体测量参数及相关工作姿势的关节角作为软件的输入,然后将3DSSPP软件的姿势稳定性评估结果以及本实验建立的模型评估结果与真实的受试者的评分进行对比。残差分析结果显示,模型能够较好地对姿势的稳定性进行有效评估。残差的绝对平均值小于1.4(标准差约为1),算术平均值小于0.5(标准差约为1.5),不过需要特别指出和注意的是最大残差绝对值达到了5.0左右。和3DSSPP的对比结果显示,本研究提出的模型的评估结果明显优于商业软件3DSSPP。3DSSPP未能对本实验中的工作姿势的稳定性进行有效的评估,其评估结果存在较大误差,且未能对姿势之间、不同负重情况之间以及不同站立面之间在姿势稳定性上的差异进行有效区分。而本研究提出的模型能够提供一个较为合理和准确的评估结果。综上,该研究建立了多个工作姿势稳定性评估模型,并进行了对比选择,所选择的评估模型对姿势稳定性的评估效果较好,且优于商业评估软件3DSSPP的评估结果。第五,开发了基于以上评估模型的新型工作姿势稳定性评估系统。评估系统包括数据采集系统以及数据分析(含姿势稳定性评估)系统。(1)数据采集系统解决了采用较为廉价和便携的方式获取脚底压力中心COP的问题,硬件主要采用了任天堂的Wii平衡板(Nintendo Wii Balance Board);软件方面主要基于微软C#Windows Presentation Foundation(WPF)开发平台开发了数据采集软件。数据采集系统的主要功能有:计算机和Wii平衡板之间的蓝牙配对连接、Wii平衡板数据的校准、Wii平衡板原始压力数据的采集、压力中心(COP)的计算及采集、数据的可视化、脚底支撑面(BOS)数据的保存和可视化以及相关数据的实时监控等功能。(2)数据分析及姿势稳定性评估系统主要用于分析COP,BOS及惯性传感器的相关数据,以及基于这些数据的工作姿势稳定性评估。该数据分析及姿势稳定性评估软件,基于MATLAB App Designer开发平台,可实现COP及BOS相关数据的预处理(滤波和截取等)及可视化、惯性传感器线性加速度数据的预处理及可视化、数据的导入及导出、参数的计算及工作姿势稳定性评估等。具体来讲,数据分析系统涵盖四个模块:A.基本信息输入及保存模块,可实现受试者基本信息、实验任务基本信息、BOS数据以及文件保存路径信息的输入及保存功能。B.数据的初步处理及可视化模块,可实现针对COP数据、BOS数据以及基于惯性传感器的加速度数据的导入和保存、所有数据的截取及动态可视化、滤波器的参数设定等功能。C.参数计算模块,可实现本研究中所涉及到的所有客观参数的计算及展示,包括仅考虑COP的参数以及同时考虑COP和BOS的相关参数等。D.姿势稳定性评估模块,该模块内可选取三个不同的评估模型,然后基于模块C所计算出的客观参数进行工作姿势的稳定性评估,评估结果可以报告的形式保存。该工作姿势稳定性评估系统,具有价格低廉、实用性强且易于推广的特点。综上所述,我国快速发展的建筑行业,为国民经济的发展做出了突出的贡献,但因其特殊的行业特点,导致建筑行业事故多发频发。在众多建筑工地事故类型中,跌落伤害是最为严重的,而身体失衡是导致跌落伤害的最直接原因。在造成身体失衡的众多因素中,工作姿势的不稳定是非常重要而又容易被忽略的因素。而现有研究在研究内容和数据获取方法上都存在一些不足,如较少针对建筑工人的工作姿势稳定性进行跌倒/跌落相关的风险研究、较少考虑建筑工人对姿势稳定性的主观评价、较少考虑多因素及多因素之间的交互作用对姿势稳定性的影响以及数据的获取方式昂贵不便携等。本研究从建筑工人的工作姿势稳定性分析的角度出发,研究了建筑工人的跌倒和跌落风险,建立了建筑工人工作姿势稳定性评估模型,并开发了一套新型及价格低廉的评估系统。基于研究结果,对本文的主要结论总结如下:(1)通过对中国、美国和韩国建筑行业职业致死性伤害研究发现,在三个国家中,建筑行业事故多发频发,跌倒和跌落伤害是建筑行业第一致死性职业伤害。(2)通过对Xsens MVN获取的BOS以及通过脚印获取的BOS的可靠性研究可得,基于惯性动作捕捉系统Xsens MVN所获取的BOS存在较大误差,且易受不同姿势或动作的影响,而基于传统脚印测量的BOS准确性较高。(3)考虑多个因素的工作姿势稳定性评估实验研究结果可得,受试者可以对自身的稳定性给出较为可靠的主观评价;不同的工作姿势、不同的负重水平以及不同的站立面倾斜角对工作姿势的稳定性具有统计学上显著性影响;以上三因素之间,以及两两之间存在着复杂交互作用;COP在前后方向上的速度以及触碰BOS边界时间两个客观参数和主观评价指标具有较高的相关性。(4)基于工作姿势稳定性实验数据,采用主成分回归和逐步回归,建立了建筑工人工作姿势稳定性评估模型。该模型同时考虑了COP、BOS以及不同身体部位的加速度,残差分析及与3DSSPP软件的对比分析结果显示,该模型评估准确性较好,优于商业评估软件3DSSPP。(5)开发了一套建筑工人工作姿势稳定性评估系统。该系统包括数据采集系统和数据分析系统,以价格低廉的Wii Balance Board为主要硬件,可实现COP和BOS数据的采集、初步处理、深加工、可视化以及姿势稳定性评估,具有价格低廉、实用性强且易于推广的优点。本研究成果可以应用于评估建筑工人跌倒/跌落风险,对减少建筑工人的跌落伤害、优化建筑工人的作业动作、降低工人跌倒、跌落风险以及减少因身体跌倒引发的二次伤害有重要意义。
【学位授予单位】：中国地质大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TU714
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本文编号：2656965