一种干散货码头安全智能监测平台的数字孪生体系统技术方案

本发明专利技术涉及干散货物料输运监测系统技术领域，具体地说是一种干散货码头安全智能监测平台的数字孪生体系统，在数字空间构建了一个基于高精度物理模型、出厂数据、历史数据、传感器数据的数字实体模型，从下至上分别包括设备层、通信层、信息层、平台层和应用层，信息层与平台层共同构建成数字孪生体，本发明专利技术同现有技术相比，该模型能反应系统的物理特性和应对环境的多变特性，尤其在干散货码头设备运行维护阶段，可对干散货码头设备运行环境和干散货码头设备实体建模，形成数字运行环境和数字运行本体，实现早期故障预警和性能退化预测，为安全生产提供可靠保证，提高干散货码头设备群运行安全性和智能化水平。行安全性和智能化水平。行安全性和智能化水平。

【技术实现步骤摘要】
一种干散货码头安全智能监测平台的数字孪生体系统


[0001]本专利技术涉及干散货物料输运监测系统
，具体地说是一种干散货码头安全智能监测平台的数字孪生体系统。

技术介绍

[0002]干散货码头作为港口码头系统的重要组成部分，其主要功能是为煤炭、矿石、散粮等散货货物进出港提供装卸、运输、堆存等服务。干散货码头作业是一个连续作业过程，其主要由装卸船、输送、堆取料和翻车等环节组成，任何一个环节停止作业都可能导致整个散货码头作业中断甚至瘫痪。
[0003]以桥式抓斗卸船机、装船机、斗轮堆取料机和门座起重机等典型干散货码头装卸设备为代表，为了使散货码头实现高强度、全天候连续作业，以及国内政策、市场关于安全生产作业的高标准高要求，目前业内迫切要求实现散货码头装卸设备的智能监测。越来越多的散货码头采用自动化、智能化信息技术作为港口发展的重要手段，在企业业务流程优化、运输工具作业效率提高、各部门协作等方面取得一定成效。
[0004]安全智能监测平台是利用在线监测技术、物联网技术、云技术、以及AI深度学习技术等对桥式抓斗卸船机、装船机、斗轮堆取料机和门座起重机等干散货码头装卸设备进行评估监测，其可实时监测设备在正常使用中(针对不同载荷、不同风速下)结构受力性能的使用状况及机构的运行状况，也可预测分析设备的性能趋势，一旦有问题发生可以适时报警，或提前预知设备的安全状况提醒用户，做好维修保养工作，给港口安全生产提供良好的技术保障。
[0005]目前，国内已基于物联网的设备结构健康监测管理系统，对起重机运行参数，结构监控进行实时监测和数据远程传输，并实现数据保存和远程查询等功能。参照现场在役大型设备，有针对性地建立设备简化计算模型，利用弹性力学计算和有限元ANSYS软件分析，从现场角度寻找设备危险点位置进行应变长期在线监测。在实际场景搭建一整套物联网构架，将硬件设施安装在在役设备上，并实现局域网功能，支持数据的存储、远程用户查询等功能。
[0006]但是，干散货码头的各类设备之间运行机制差别较大，工作流程互有关联又各不相同，针对不同单一设备的健康监测作用十分有限，无法反应出整个干散货码头的作业情况，且针对不同单一设备的监测平台搭建技术要求不同，各类设备不统一，不易于现场管理人员和操作人员上手。
[0007]数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应实体装备的全生命周期过程。
[0008]因此，为了解决上述问题，本申请提出了一种干散货码头安全智能监测平台的数字孪生体系统，提供现有干散货码头各类典型设备之间集成一体化的监测平台，通过数字化的方式便于现场人员操控和学习，并进一步提供指导分析和故障预警。

技术实现思路

[0009]本专利技术的目的是克服现有技术的不足，提供了一种干散货码头安全智能监测平台的数字孪生体系统，提供现有干散货码头各类典型设备之间集成一体化的监测平台，通过数字化的方式便于现场人员操控和学习，并进一步提供指导分析和故障预警。
[0010]为了达到上述目的，本专利技术提供一种干散货码头安全智能监测平台的数字孪生体系统，在数字空间构建了一个基于高精度物理模型、出厂数据、历史数据、传感器数据的数字实体模型，从下至上分别包括设备层、通信层、信息层、平台层和应用层，信息层与平台层共同构建成数字孪生体；
[0011]设备层由桥式抓斗卸船机、装船机、斗轮堆取料机和门座起重机等干散货码头主要装卸设备群组成，设备层是设备在现实中的物理实体；
[0012]通信层由安装在设备层中装卸设备群上的各类传感器、驱动器和PLC控制器组成，将物理实体的各类监测参数进行采集和汇总，通信层是连接处于物理空间的设备层与处于数字空间的数字孪生体的纽带；
[0013]信息层包括基础软件环境、开发平台组成的基础框架以及在此基础框架上建立的设备数字模型，物联网和接口组成的传输框架以及通过该框架筛选出的经由通信层获取的数据；
[0014]平台层由设备监测系统、设备管理系统和作业管理系统组成，在平台层中既有干散货码头单一设备的监测和管理，也有整个设备群“一体化”“多对多”管理系统，平台层是现场管理人员和操作人员可直接接触并进行智能运维操作；
[0015]应用层置于本模型的最上层，通过数字孪生体的应用反馈，以及基于大数据的AI深度学习，用于实现干散货码头各类典型设备群的作业指导分析、故障预警与诊断、安全与保障功能。
[0016]数字孪生体为信息层各参数与所述平台层各系统交叉关联交互形成，通过信息层算法实现设备参数数字化逻辑，信息层软硬件实现设备参数数字化框架与信息通信化，通过平台层工具与信息层数字化框架对接实现人机交互、移动管理以及监测管理。
[0017]数字孪生体系统在电脑端、手机端和平板电脑平台上运行。
[0018]本专利技术同现有技术相比，在数字空间构建了一个基于高精度物理模型、出厂数据、历史数据、传感器数据的数字实体模型，该模型能反应系统的物理特性和应对环境的多变特性，尤其在干散货码头设备运行维护阶段，可对干散货码头设备运行环境和干散货码头设备实体建模，形成数字运行环境和数字运行本体。
附图说明
[0019]图1为本专利技术的架构中的层级关系和具体内容示意图。
具体实施方式
[0020]现结合附图对本专利技术做进一步描述。
[0021]参见图1，本专利技术提供一种干散货码头安全智能监测平台的数字孪生体系统，在数字空间构建了一个基于高精度物理模型、出厂数据、历史数据、传感器数据的数字实体模型，从下至上分别包括设备层、通信层、信息层、平台层和应用层，信息层与平台层共同构建
成数字孪生体；
[0022]设备层由桥式抓斗卸船机、装船机、斗轮堆取料机和门座起重机等干散货码头主要装卸设备群组成，设备层是设备在现实中的物理实体；
[0023]通信层由安装在设备层中装卸设备群上的各类传感器、驱动器和PLC控制器组成，将物理实体的各类监测参数进行采集和汇总，通信层是连接处于物理空间的设备层与处于数字空间的数字孪生体的纽带；
[0024]信息层包括基础软件环境、开发平台组成的基础框架以及在此基础框架上建立的设备数字模型，物联网和接口组成的传输框架以及通过该框架筛选出的经由通信层获取的数据；
[0025]平台层由设备监测系统、设备管理系统和作业管理系统组成，在平台层中既有干散货码头单一设备的监测和管理，也有整个设备群“一体化”“多对多”管理系统，平台层是现场管理人员和操作人员可直接接触并进行智能运维操作；
[0026]应用层置于本模型的最上层，通过数字孪生体的应用反馈，以及基于大数据的AI深度学习，用于实现干散货码头各类典型设备群的作业指导分析、故障预警与诊断、安全与保障功能。
[0027]数字孪生体为信息层各参数与所述平台层各系统交叉关联交互形成，通过信息层算法实现设备参数数字化逻辑，信息层软硬件实现设备参数数字化框架本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种干散货码头安全智能监测平台的数字孪生体系统，在数字空间构建了一个基于高精度物理模型、出厂数据、历史数据、传感器数据的数字实体模型，其特征在于，从下至上分别包括设备层、通信层、信息层、平台层和应用层，所述信息层与平台层共同构建成数字孪生体；所述设备层由桥式抓斗卸船机、装船机、斗轮堆取料机和门座起重机的干散货码头主要装卸设备群组成，设备层是设备在现实中的物理实体；所述通信层由安装在所述设备层中装卸设备群上的各类传感器、驱动器和PLC控制器组成，将物理实体的各类监测参数进行采集和汇总，通信层是连接处于物理空间的设备层与处于数字空间的数字孪生体的纽带；所述信息层包括基础软件环境、开发平台组成的基础框架以及在此基础框架上建立的设备数字模型，物联网和接口组成的传输框架以及通过该框架筛选出的经由通信层获取的数据；所述平台层由设备监测系...

【专利技术属性】
技术研发人员：温皓白，张德文，姜永生，邹云飞，李静，李梦晗，
申请(专利权)人：交通运输部水运科学研究所，
类型：发明
国别省市：