起重机分布式网络监测、单机监测管理系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了起重机分布式网络监测、单机监测管理系统及方法。其中，分布式网络监测系统包括起重机单机监测管理系统、码头在线监测管理系统和在线监测管理平台。起重机单机监测管理系统包括起重机控制PLC、结构采集仪、机构监视仪、岸桥声音监测仪、前端黑匣子，前端黑匣子读取起重机控制PLC、结构采集仪、机构监视仪、岸桥声音监测仪的参数信息，将参数信息进行处理并上传至码头在线监测管理系统和在线监测管理平台。码头在线监测管理系统设置于码头现场，其对前端黑匣子传输的数据进行分析，判断起重机状态并发出预警信息，并对数据进行存储。在线监测管理平台设置于远端，其记录一段时间内的起重机运行数据，根据预警信息生成评估报告。

【技术实现步骤摘要】
起重机分布式网络监测、单机监测管理系统及方法
本专利技术涉及一种起重机管理系统及方法，更具体地说，涉及一种起重机分布式网络监测、单机监测管理系统及方法。
技术介绍
港口设备的作业时间规定非常严格，需在规定的时间内完成装卸作业。如果超时则会影响船期，以及码头的正常运营，给港口运行方造成经济损失。因为港口环境恶劣、设备工况不同，所以出现故障不可避免。随着人工年智能技术发展，使用人工智能技术代替人工进行故障诊断已经逐渐被各大港口运营采用。然而，采集的数据再提供人工智能算法进行建模前，必须要进行清洗以去掉数据中的噪音、丢失的数据等操作，同时还要对设备异常时所采集的数据进行标识，用以区别数据是设备正常运行时的数据，还是故障发生时的数据。在实际港口设备的作业中，设备异常或故障时，对应的数据将发生较为明显的变化，此时需要人工的提取出数据隐含的故障特征用来进行建模工作。而定周期的数据采集会包含大量噪音，以及无用数据。从这些数据中进行数据的故障特征提取是一件很复杂的事情，错误的故障特征将会对故障诊断模型造成较高的误报率和漏报率。同时，采集的数据满足基于人工智能技术的港口设备的故障诊断是最重要的目标，在并不确定是否满足故障诊断时，只能最大限度的全部采集，此时会造成存储浪费。或者，设定采集的预警值，当达到预警值时就开始进行数据的采集。而此时，有可能丢失故障的重要信息，无法满足故障诊断的需求。港口起重机设备是综合了机械结构，机构，液压以及电气控制系统的复杂大型装备。以往起重机设备往往只是配置起重机信息管理系统，其主要监控对象是起重机的电控系统。传统的起重机钢结构监测或机构振动监测系统，往往局限于单个部件类型的健康监视，无法提供完整全面的起重机健康状态。因此，如何做到起重机健康状态及运行状态的实时在线监视，从而在设备出现突发故障时候能够及时响应，同时把相关的故障数据及关联数据及时采集，并能按照故障诊断及预测分析模型的要求及时处理，并保存到历史数据库里面。当前市场上还缺少一个能够同时对起重机机械钢结构、起重机旋转机构重要部件，以及起重机电气系统和部件进行全面监视和健康管理的软件系统或平台。传统的起重机在线监测系统无法满足码头用户及设备厂家同时实时在线监视需求，无法满足设备厂家在全球范围内的实时在线监视、数据采集存贮、起重机故障建模及优化后的在线部署等问题。港口起重机设备包括了机械结构、机构以及电气控制系统对的大型复杂装备，要实现对其结构、机构及电气系统状态的全面监视，设计到多种不同领域对的监测技术。如何把这些不同监测技术方案、以及技术方案最终提供的状态数据、历史数据等统一到一个平台里面，传统的解决方案面临着很大的挑战。
技术实现思路
针对现有技术中存在的上述问题，本专利技术的目的是提供一种起重机单机、在线监测管理系统及方法。为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种起重机分布式网络监测管理系统，包括起重机单机监测管理系统、码头在线监测管理系统和在线监测管理平台。起重机单机监测管理系统包括起重机控制PLC、结构采集仪、机构监视仪、岸桥声音监测仪、前端黑匣子，前端黑匣子读取起重机控制PLC、结构采集仪、机构监视仪、岸桥声音监测仪的参数信息，将参数信息进行处理并上传至码头在线监测管理系统和在线监测管理平台。码头在线监测管理系统设置于码头现场，其对前端黑匣子传输的数据进行分析，判断起重机状态并发出预警信息，并对数据进行存储。在线监测管理平台设置于远端，其记录一段时间内的起重机运行数据，根据预警信息生成评估报告。进一步地，前端黑匣子上传至码头在线监测管理系统的数据包括：可视化监视数据、传感器原始信号数据、特征数据、起重机故障数据、起重机设备元数据、系统配置参数。进一步地，结构采集仪包括位移传感器和振动加速度传感器，位移传感器和振动加速度传感器布置于起重机钢结构的关键位置上。进一步地，机构监视仪包括温度监测传感器、振动传感器、液温及液位监测传感器，其中温度监测传感器设置于电机输出轴上，液温及液位监测传感器设置于减速箱内，振动传感器设置于电机输出轴、减速箱的输入输出轴、钢丝绳卷筒轴承座、起升机构、小车机构、俯仰机构、小车车轮。进一步地，岸桥声音监测仪设置于起重机电气房，采集机房、司机室现场声音并过滤背景噪声。为实现上述目的，本专利技术还采用如下技术方案：一种起重机单机监测管理系统，包括起重机控制PLC、结构采集仪、机构监视仪、岸桥声音监测仪、前端黑匣子。起重机控制PLC记录起重机的各项运行参数，结构采集仪包括位移传感器和振动加速度传感器，位移传感器和振动加速度传感器布置于起重机钢结构的关键位置上。机构监视仪包括温度监测传感器、振动传感器、液温及液位监测传感器，其中温度监测传感器设置于电机输出轴上，液温及液位监测传感器设置于减速箱内，振动传感器设置于电机输出轴、减速箱的输入输出轴、钢丝绳卷筒轴承座、起升机构、小车机构、俯仰机构、小车车轮。岸桥声音监测仪设置于起重机电气房，采集机房及司机室现场声音并过滤背景噪声。前端黑匣子读取起重机控制PLC、结构采集仪、机构监视仪、岸桥声音监测仪的参数信息，将参数信息进行处理并上传。进一步地，前端黑匣子上传的数据包括：可视化监视数据、传感器原始信号数据、特征数据、起重机故障数据、起重机设备元数据、系统配置参数。为实现上述目的，本专利技术还采用如下技术方案：一种起重机分布式网络监测管理系统，包括数据源层、数据采集层、数据存储层、数据分析层、业务层、展示层。数据源层记录起重机的传感器数据、运行数据、参数数据和第三方数据；数据采集层根据数据源层中的不同数据采用对应的通讯协议或者工具采集数据源层中的数据，并将采集得到的数据发送至数据存储层；数据存储层对采集得到的数据进行清洗、解析和分类，并进行结构化/非结构化混合和分布式存储；数据分析层根据数据存储层的数据诊断、预测起重机故障的发生；业务层根据数据分析层的诊断、预测结果生成状态监视、信号异常监视、故障识别、寿命预估、故障预测功能；展示层将数据采集层、数据存储层、数据分析层和业务层的数据进行可视化。进一步地，数据源层中的传感器数据包括结构采集仪数据、机构监视仪数据和岸桥声音监测仪数据。结构采集仪数据包括位移传感器数据和振动加速度传感器数据，位移传感器和振动加速度传感器布置于起重机钢结构的关键位置上。机构监视仪数据包括温度监测传感器数据、振动传感器数据、液温及液位监测传感器数据，其中温度监测传感器设置于电机输出轴上，液温及液位监测传感器设置于减速箱内，振动传感器设置于电机输出轴、减速箱的输入输出轴、钢丝绳卷筒轴承座、起升机构、小车机构、俯仰机构、小车车轮。岸桥声音监测仪数据包括过滤背景噪声的现场声音，岸桥声音监测仪设置于起重机电气房，采集机房和司机室现场声音。进一步地，运行数据包括起重机控制PLC记录起重机的各项运行参数。为实现上述目的，本专利技术还采用如下技术方案：一种起重机分布式网络监测管理方法，包括在起重机上设置结构采集仪、机构监视仪、岸桥本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种起重机分布式网络监测管理系统，其特征在于，包括：/n起重机单机监测管理系统、码头在线监测管理系统和在线监测管理平台；/n所述起重机单机监测管理系统包括起重机控制PLC、结构采集仪、机构监视仪、岸桥声音监测仪、前端黑匣子，所述前端黑匣子读取起重机控制PLC、结构采集仪、机构监视仪、岸桥声音监测仪的参数信息，将参数信息进行处理并上传至码头在线监测管理系统和在线监测管理平台；/n所述码头在线监测管理系统设置于码头现场，其对前端黑匣子传输的数据进行分析，判断起重机状态并发出预警信息，并对数据进行存储；/n所述在线监测管理平台设置于远端，其记录一段时间内的起重机运行数据，根据预警信息生成评估报告。/n

【技术特征摘要】
1.一种起重机分布式网络监测管理系统，其特征在于，包括：
起重机单机监测管理系统、码头在线监测管理系统和在线监测管理平台；
所述起重机单机监测管理系统包括起重机控制PLC、结构采集仪、机构监视仪、岸桥声音监测仪、前端黑匣子，所述前端黑匣子读取起重机控制PLC、结构采集仪、机构监视仪、岸桥声音监测仪的参数信息，将参数信息进行处理并上传至码头在线监测管理系统和在线监测管理平台；
所述码头在线监测管理系统设置于码头现场，其对前端黑匣子传输的数据进行分析，判断起重机状态并发出预警信息，并对数据进行存储；
所述在线监测管理平台设置于远端，其记录一段时间内的起重机运行数据，根据预警信息生成评估报告。


2.如权利要求1所述的起重机分布式网络监测管理系统，其特征在于，所述前端黑匣子上传至码头在线监测管理系统的数据包括：可视化监视数据、传感器原始信号数据、特征数据、起重机故障数据、起重机设备元数据、系统配置参数。


3.如权利要求1所述的起重机分布式网络监测管理系统，其特征在于，结构采集仪包括位移传感器和振动加速度传感器，所述位移传感器和振动加速度传感器布置于起重机钢结构的关键位置上。


4.如权利要求1所述的起重机分布式网络监测管理系统，其特征在于，所述机构监视仪包括温度监测传感器、振动传感器、液温及液位监测传感器，其中温度监测传感器设置于电机输出轴上，液温及液位监测传感器设置于减速箱内，振动传感器设置于起升机构、小车机构、俯仰机构的电机输出轴、减速箱的输入输出轴、钢丝绳卷筒轴承座以及小车车轮轴承座。


5.如权利要求1所述的起重机分布式网络监测管理系统，其特征在于，所述岸桥声音监测仪设置于起重机电气房，采集机房、司机室现场声音并过滤背景噪声。


6.一种起重机单机监测管理系统，其特征在于，包括：
起重机控制PLC、结构采集仪、机构监视仪、岸桥声音监测仪、前端黑匣子；
所述起重机控制PLC记录起重机的各项运行参数；
所述结构采集仪包括位移传感器和振动加速度传感器，所述位移传感器和振动加速度传感器布置于起重机钢结构的关键位置上；
所述机构监视仪包括温度监测传感器、振动传感器、液温及液位监测传感器，其中温度监测传感器设置于电机输出轴上，液温及液位监测传感器设置于减速箱内，振动传感器设置于起升机构、小车机构、俯仰机构的电机输出轴、减速箱的输入输出轴、钢丝绳卷筒轴承座以及小车车轮轴承座；
所述岸桥声音监测仪设置于起重机电气房，采集机房、司机室现场声音并过滤背景噪声；
所述前端黑匣子读取起重机控制PLC、结构采集仪、机构监视仪、岸桥声音监测仪的参数信息，将所述参数信息进行处理并上传。


7.如权利要求6所述的起重机单机监测管理系统，其特征在于，所述前端黑匣子上传的数据包括：可视化监视数据、传感器原始信号数据、特征数据、起重机故障数据、起重机设备元数据、系统配置参数。


8.一种起重机分布式网络监测管理系统，其特征在于，包括：
数据源层、数据采集层、数据存储层、数据分析层、业务层、展示层；
所述数据源层记录起重机的传感器数据、运行数据、参数数据和第三方数据；
所述数据采集层根据数据源层中的不同数据采用对应的通讯协议或者工具采集数据源层中的数据，并将采集得到的数据发送至数据存储层；
所述数据存储层对采集得到的数据进行清洗、解析和分类，并进行结构化/非结构化混合和分布式存储；
所述数据分析层根据数据存储层的数据诊断、预测起重机故障的发生；
所述业务层根据数据分析层的诊断、预测结果生成状态监视、信号异常监视、故障识别、寿命预估、故障预测功能；
所述展示层将数据采集层、数据存储层、数据分析层和业务层的数据进行可视化。


9.如权利要求8所述的起重机分布式网络监测管理系统，其特征在于，所述数据源层中的传感器数据包括结构采集仪数据、机构监视仪数据和岸桥声音监测仪数据；
所述结构采集仪数据包括位移传感器数据和振动加速度传感器数据，位移传感器和振动加速度传感器布置于起重机钢结构的关键位置上；
所述机构监视仪数据包括温度监测传感器数据、振动传感器数据、液温及液位监测传感器数据，其中温度监测传感器设置于电机输出轴上，液温及液位监测传感器设置于减速箱内，振动传感器设置于起升机构、小车机构、俯仰机构的电机输出轴、减速箱的输入输...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨仁民，余丹炯，朱廷，
申请(专利权)人：上海振华重工集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31