【技术实现步骤摘要】
基于大数据挖掘的起重机安全评估系统
本专利技术涉及起重机的故障识别和安全评估领域，具体说是一种基于大数据挖掘的起重机安全评估系统。
技术介绍
起重机在长期服役过程中，由于自身或外部因素常发生各类故障或损伤，造成巨大的人员伤亡和财产损失。有效分析评估起重机的健康状态，为及时识别起重机设备运行异常，保障起重机安全、可靠与经济运行提供重要支撑。长期以来，起重机械设备多是通过采用强制性制造监检、安装监检和人工定期检验等方式来检测其是否安全，主要集中于单项监测数据流的异常预警，自动化程度低，检验周期过长，检验数据有限，具有很大的局限性，无法完全保证其在使用过程中的安全可靠性。而且由于起重机上需要监测的测点多，每个测点的采样频率高，从开始服役到寿命终止的数据收集历时长，这一过程会产生大量的监测数据，对数据处理的性能要求越来越高。除上述定期检测和在线监测数据外，起重机在设计、制造、使用、维保等过程中还产生了大量的基础数据、虚拟仿真数据、维修数据等，数据信息量巨大，数据格式多样化且结构复杂，常规的数据处理和安全评估方法已经捉襟见肘，不能适应起重机械发展的要求。大数据是新一代信息技...
【技术保护点】
1.一种基于大数据挖掘的起重机安全评估系统，其特征在于，该系统包括：起重机安全评估大数据采集模块，用于采集和传输起重机运行状态数据和健康监测数据；起重机数据库存储模块，用于存储大数据采集模块采集的数据，以及整理的大数据包括起重机定检记录、维修记录；起重机大数据预处理模块，用于对数据库存储模块中存储的数据进行预处理；起重机大数据关联规则挖掘模块，采用关联规则挖掘CFP‑Growth++算法，对预处理后的数据进行分析与归纳，具体选取起重机稳定工作时的运行状态数据作为数据源，包括各个最能反映起重机结构特征的测点大数据，再进行离散化处理，通过CFP‑Growth++算法进行关联规则...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据挖掘的起重机安全评估系统，其特征在于，该系统包括：起重机安全评估大数据采集模块，用于采集和传输起重机运行状态数据和健康监测数据；起重机数据库存储模块，用于存储大数据采集模块采集的数据，以及整理的大数据包括起重机定检记录、维修记录；起重机大数据预处理模块，用于对数据库存储模块中存储的数据进行预处理；起重机大数据关联规则挖掘模块，采用关联规则挖掘CFP-Growth++算法，对预处理后的数据进行分析与归纳，具体选取起重机稳定工作时的运行状态数据作为数据源，包括各个最能反映起重机结构特征的测点大数据，再进行离散化处理，通过CFP-Growth++算法进行关联规则挖掘，根据应力数据与振动数据之间关联规则的支持度和置信度来确定相关性，进而将得到的稳定强关联规则的应力数据、振动数据，通过紧致型小波神经网络来进行起重机状态参数的安全评估预测；起重机大数据安全评估可视化模块，用于呈现重机大数据关联规则挖掘模块的预测结果，并实现人机交互。2.根据权利要求1所述的基于大数据挖掘的起重机安全评估系统，其特征在于，所述反映起重机结构特征的测点大数据包括梯形架顶端垂直方向振动数据、大梁前端部垂直方向振动数据、陆侧横梁水平方向振动数据、大梁轨道中部左侧垂直方向上振动数据、后大梁的应力数据。3.根据权利要求2所述的基于大数据挖掘的起重机安全评估系统，其特征在于，选取Morlet小波作为输入层到中间隐含层的激...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘志平，赵文娟，余汉锦，李润发，黄传海，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42
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