一种抓斗卸船机自动作业在线监测系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及卸船机监管技术领域，具体公开了一种抓斗卸船机自动作业在线监测系统及方法，所述方法包括获取抓斗卸船机的装配模型和维护记录，对装配模型进行切分，得到含有风险阈值的子模型；实时获取各子模型对应的实际设备中各控制端的输入数据和输出数据，计算风险概率；当任一子模型对应的风险概率达到所述风险阈值时，获取该子模型的风险类型，确定该子模型的影响范围；获取含有热源信息的监视图像，确定警示信息。本发明专利技术获取抓斗卸船机的设计模型，根据设计模型确定抓斗卸船机作业过程中的风险区域，通过传统的具有热源监测能力的监控设备获取工作人员的状态，实时生成警示信息，减少了管理者的工作量，极大地降低了工作人员的风险率。人员的风险率。人员的风险率。

【技术实现步骤摘要】
一种抓斗卸船机自动作业在线监测系统及方法


[0001]本专利技术涉及卸船机监管
，具体是一种抓斗卸船机自动作业在线监测系统及方法。

技术介绍

[0002]抓斗卸船机，是一种利用移动小车带动抓斗从船舱中抓取物料并将物料卸至机上漏斗的桥架类起重机，属于散料间歇式（或称周期性）卸船机械。主要由金属结构、机构、电气控制系统组成，其中金属结构主要有主梁、门架、拉杆等；机构主要包括起升机构/开闭机构、小车运行机构、大车行走机构和臂架俯仰机构；电气控制系统主要有供配电系统、驱动与控制系统、保护系统等。
[0003]抓斗卸船机的体积较大，一旦发生问题，往往会使工作人员受伤，因此，需要对抓斗卸般机进行实时的监控，其目的是保护工作人员；实际上，保护工作人员更加容易的方式是对工作人员进行提醒，虽然在操作过程中有明确的规章制度，但是工作人员在工作过程中，还是会由于各种各样的原因处于危险境地，比如，长时间停留在起吊设备下方等等。如何设计一种更加全面的，对抓斗卸船机的作业过程进行监控，提高工作人员的安全性是本专利技术技术方案想要解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种抓斗卸船机自动作业在线监测系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种抓斗卸船机自动作业在线监测方法，所述方法包括：获取抓斗卸船机的装配模型和维护记录，根据所述维护记录对装配模型进行切分，得到含有风险阈值的子模型；实时获取各子模型对应的实际设备中各控制端的输入数据和输出数据，根据所述输入数据和输出数据计算风险概率；当任一子模型对应的风险概率达到所述风险阈值时，获取该子模型的风险类型，根据风险类型确定该子模型的影响范围；获取含有热源信息的监视图像，根据所述影响范围和所述监视图像确定警示信息。
[0006]作为本专利技术进一步的方案：所述获取抓斗卸船机的装配模型和维护记录，根据所述维护记录对装配模型进行切分，得到含有风险阈值的子模型的步骤包括：获取抓斗卸船机的装配模型，依次读取装配模型中各子部件的额定参数；获取各子部件的维护记录，根据所述维护记录对所述额定参数进行修正；其中，所述额定参数用于表征各子部件正常工作的参数范围；将所述修正后的额定参数输入训练好的易达性分析模型，得到该子部件的易达
值；所述易达值用于表征该子部件的额定参数的易满足程度；将所述易达值与预设的易达阈值进行比对，当所述易达值达到预设的易达阈值时，将修正后的额定参数作为风险阈值，生成子模型。
[0007]作为本专利技术进一步的方案：所述实时获取各子模型对应的实际设备中各控制端的输入数据和输出数据，根据所述输入数据和输出数据计算风险概率的步骤包括：实时获取各子模型对应的实际设备中各控制端的连接关系；基于连接关系依次获取各控制端的输入数据和输出数据；将所述输入数据输入预设的理论模型，得到预测数据；所述输入数据、所述输出数据和所述预测数据均为时间的函数；比对所述预测数据和所述输出数据，根据比对结果计算风险概率。
[0008]作为本专利技术进一步的方案：所述比对所述预测数据和所述输出数据，根据比对结果计算风险概率的步骤包括：读取所述预测数据和所述输出数据，根据所述预测数据和所述输出数据计算差值数据；根据所述预测数据、输出数据和差值数据在同一坐标系中生成预测曲线、输出曲线和差值曲线；计算所述差值曲线的导函数曲线，根据预设的变化率阈值线截取所述导函数，确定特征段；获取所述特征段对应的输出数据，根据所述输出数据标记所述特征段；统计标记的特征段，计算风险概率。
[0009]作为本专利技术进一步的方案：所述当任一子模型对应的风险概率达到所述风险阈值时，获取该子模型的风险类型，根据风险类型确定该子模型的影响范围的步骤包括：当任一子模型对应的风险概率达到所述风险阈值时，获取该子模型的风险类型；所述风险类型至少包括坠落风险类型；当所述风险类型为坠落风险类型时，获取该子模型相对于整个装配模型的安装高度及工作区间；获取该子模型的重力和聚集度，根据所述重力和所述安装高度计算坠落冲量，根据所述坠落冲量和所述聚集度计算单点影响范围；其中，所述聚集度用于表征该子模型中各零件的连接紧密度；所述连接紧密度用冲量阈值表示；根据所述单点影响范围和所述工作区间确定该子模型的影响范围。
[0010]作为本专利技术进一步的方案：所述当任一子模型对应的风险概率达到所述风险阈值时，获取该子模型的风险类型，根据风险类型确定该子模型的影响范围的步骤还包括：根据所述安装高度标记所述装配模型中相对于该子模型的碰撞模型；其中，所述碰撞模型在子模型的坠落过程中，装配模型中与它发生碰撞关系的其他子模型；根据碰撞模型和该子模型修正单点影响范围。
[0011]作为本专利技术进一步的方案：所述获取含有热源信息的监视图像，根据所述影响范围和所述监视图像确定警示信息的步骤包括：获取含有热源信息的监视图像，根据监视图像的时间信息对监视图像进行排序；读取排序后的监视图像中的热源信息，根据热源信息确定工作人员的运动路径；
获取监视图像与实际环境之间的映射关系，根据所述映射关系将影响范围转换为监视图像中的理论影响范围；计算运动路径与所述理论影响范围的交叉参数，根据所述交叉参数确定警示信息；其中，所述交叉参数包括交叉次数和单次交叉时长。
[0012]本专利技术技术方案还提供了一种抓斗卸船机自动作业在线监测系统，所述系统包括：模型切分模块，用于获取抓斗卸船机的装配模型和维护记录，根据所述维护记录对装配模型进行切分，得到含有风险阈值的子模型；风险概率计算模块，用于实时获取各子模型对应的实际设备中各控制端的输入数据和输出数据，根据所述输入数据和输出数据计算风险概率；影响范围确定模块，用于当任一子模型对应的风险概率达到所述风险阈值时，获取该子模型的风险类型，根据风险类型确定该子模型的影响范围；警示信息生成模块，用于获取含有热源信息的监视图像，根据所述影响范围和所述监视图像确定警示信息。
[0013]作为本专利技术进一步的方案：所述模型切分模块包括：额定参数读取单元，用于获取抓斗卸船机的装配模型，依次读取装配模型中各子部件的额定参数；额定参数修正单元，用于获取各子部件的维护记录，根据所述维护记录对所述额定参数进行修正；其中，所述额定参数用于表征各子部件正常工作的参数范围；易达值计算单元，用于将所述修正后的额定参数输入训练好的易达性分析模型，得到该子部件的易达值；所述易达值用于表征该子部件的额定参数的易满足程度；易达值比对单元，用于将所述易达值与预设的易达阈值进行比对，当所述易达值达到预设的易达阈值时，将修正后的额定参数作为风险阈值，生成子模型。
[0014]作为本专利技术进一步的方案：所述风险概率计算模块包括：连接关系查询单元，用于实时获取各子模型对应的实际设备中各控制端的连接关系；数据获取单元，用于基于连接关系依次获取各控制端的输入数据和输出数据；数据预测单元，用于将所述输入数据输入预设的理论模型，得到预测数据；所述输入数据、所述输出数据和所述预测数据均为时间的函数；比对计算单元本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种抓斗卸船机自动作业在线监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取抓斗卸船机的装配模型和维护记录，根据所述维护记录对装配模型进行切分，得到含有风险阈值的子模型；实时获取各子模型对应的实际设备中各控制端的输入数据和输出数据，根据所述输入数据和输出数据计算风险概率；当任一子模型对应的风险概率达到所述风险阈值时，获取该子模型的风险类型，根据风险类型确定该子模型的影响范围；获取含有热源信息的监视图像，根据所述影响范围和所述监视图像确定警示信息。2.根据权利要求1所述的抓斗卸船机自动作业在线监测方法，其特征在于，所述获取抓斗卸船机的装配模型和维护记录，根据所述维护记录对装配模型进行切分，得到含有风险阈值的子模型的步骤包括：获取抓斗卸船机的装配模型，依次读取装配模型中各子部件的额定参数；获取各子部件的维护记录，根据所述维护记录对所述额定参数进行修正；其中，所述额定参数用于表征各子部件正常工作的参数范围；将所述修正后的额定参数输入训练好的易达性分析模型，得到该子部件的易达值；所述易达值用于表征该子部件的额定参数的易满足程度；将所述易达值与预设的易达阈值进行比对，当所述易达值达到预设的易达阈值时，将修正后的额定参数作为风险阈值，生成子模型。3.根据权利要求2所述的抓斗卸船机自动作业在线监测方法，其特征在于，所述实时获取各子模型对应的实际设备中各控制端的输入数据和输出数据，根据所述输入数据和输出数据计算风险概率的步骤包括：实时获取各子模型对应的实际设备中各控制端的连接关系；基于连接关系依次获取各控制端的输入数据和输出数据；将所述输入数据输入预设的理论模型，得到预测数据；所述输入数据、所述输出数据和所述预测数据均为时间的函数；比对所述预测数据和所述输出数据，根据比对结果计算风险概率。4.根据权利要求3所述的抓斗卸船机自动作业在线监测方法，其特征在于，所述比对所述预测数据和所述输出数据，根据比对结果计算风险概率的步骤包括：读取所述预测数据和所述输出数据，根据所述预测数据和所述输出数据计算差值数据；根据所述预测数据、输出数据和差值数据在同一坐标系中生成预测曲线、输出曲线和差值曲线；计算所述差值曲线的导函数曲线，根据预设的变化率阈值线截取所述导函数，确定特征段；获取所述特征段对应的输出数据，根据所述输出数据标记所述特征段；统计标记的特征段，计算风险概率。5.根据权利要求1所述的抓斗卸船机自动作业在线监测方法，其特征在于，所述当任一子模型对应的风险概率达到所述风险阈值时，获取该子模型的风险类型，根据风险类型确定该子模型的影响范围的步骤包括：
当任一子模型对应的风险概率达到所述风险阈值时，获取该子模型的风险类型；所述风险类型至少包括坠落风险类型；当所述风险类型为坠落风险类型时，获取该子模型相对于整个装配模型的安装高度及工作区间；获取该子模型的重力和聚集度，根据所述重力和所述安装高度计算坠落冲量，根据所述坠落冲量和所述聚集度计算单点影响范围；其中，所述聚集度用于表征该子模型中各零件的连接紧密度；所述连接紧密度...

【专利技术属性】
技术研发人员：王博强，孟怀锋，符俊，
申请(专利权)人：国能常州发电有限公司，
类型：发明
国别省市：