【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及特种设备安全监测，具体为基于物联网的特种设备安全监测系统。
技术介绍
1、起重设备是特种设备的一种。特种设备是指在特定场合或特定环境中使用，具有一定危险性的机械设备，需要经过严格的安全检验和监管。起重设备就是其中的一类，包括各种各样用于搬运和抬升物体的设备，如起重机、吊车、升降机、千斤顶；应用在电厂领域中，起重设备通常需要满足严格的安全标准和操作规程，以确保其在使用过程中不会对人员和环境造成危险。
2、由于起重设备在各种电厂领域中都有广泛的应用，因此其安全性和可靠性至关重要。基于物联网的起重设备安全监测系统可以帮助实时监测设备的运行状态和健康状况，预防潜在的故障和事故，从而提高整体的安全性和效率。
3、现有的基于物联网的起重设备安全监测系统大部分是通过有经验的维修人员定期对起重设备进行维护和检测，并没有实时采集起重设备的振动数据，且起重设备在运行的过程中，会受到环境的影响，例如风速，降雨都会导致起重机失衡，容易出现安全问题。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于物联网的特种设备安全监测系统，该系统能够实现实时监测起重设备的振动、运行状态和环境因素关键数据，通过物联网传感器的部署和数据采集，实现了对设备状态的全面监控。其次，通过数据处理、模型建立和分析，系统能够预测设备的性能、健康状况和潜在故障，从而提前发现问题并采取措施。第三，系统具备智能预警功能，当异常失衡系数达到阈值时，能够即时触
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：基于物联网的特种设备安全监测系统，包括物联网部署单元、第一采集单元、第二采集单元、物联网分析单元、评估单元和预警单元；
5、在起重设备的起重点、吊钩部位、起重臂和悬臂区域，通过物联网部署单元在各个位置部署振动传感器组，且在起重设备运行的环境中安装视频监控设备，用于覆盖起重设备工作工程中采集视频图像数据；
6、所述第一采集单元用于实时采集振动传感器组的振动数据，并采集起吊物品的重量值，建立物联网起重数据集；所述第二采集单元用于实时采集起重设备周围环境中的振动源数据和天气影响数据，建立物联网环境数据集；
7、所述物联网分析单元用于将物联网起重数据集和物联网环境数据集进行处理后，通过大数据和历史数据进行分析，获得平衡系数ph、移动振动系数zd、天气影响系数hj和异常共振系数gz；并将平衡系数ph、移动振动系数zd、天气影响系数hj和异常共振系数gz进行拟合，获得实时异常失衡系数sh；
8、
9、式中，e1、e2、e3和e4分别表示为平衡系数ph、移动振动系数zd、天气影响系数hj和异常共振系数gz的权重值，且e1+e2+e2+e4≥1，c1为修正常数；
10、所述评估单元用于接收实时异常失衡系数sh，对实时异常失衡系数sh比较阈值处理，获得报警信息ybjx，具体计算方式如下：
11、ybjx＝(sh≥zxz&&sh≤zdz)&&(t≥sjz)&&(sh≥zdyz)
12、式中：用于将实时异常失衡系数sh与预设的阈值进行对比，当实时异常失衡系数sh为实际值，zxz为最小失衡阈值，该数据由评估单元(4)预设获取，最小失衡阈值zxz代表触发报警信息sh最小失衡阈值，zdz为最大失衡阈值，该数据由评估单元(4)预设获取，最大阈值zdz代表触发报警信息ybjx最大失衡阈值，t为实际失衡或者抖动的时间值，由第一采集单元采用计时器获取，时间值t代表实际失衡触发的时间，sjz为时间阈值，且sjz＝5秒，时间阈值sjz代表触发报警信息ybjx的时间阈值；zdyz表示为振动浮动阈值；当实时异常失衡系数sh超过振动浮动阈值zdyz时，则触发报警信息；
13、在获得报警信息ybjx后，由预警单元输出相对应的报警信息，并生成报警日志。
14、优选的，所述物联网分析单元包括数据处理单元，所述数据处理单元用于对物联网起重数据集和物联网环境数据集进行处理；处理步骤包括：
15、对起重数据集和环境数据集进行清洗，去除无效、重复或错误的数据；
16、对清洗后的起重数据集和环境数据集中提取有用的特征，包括振动频率、振动幅度、重量值和风力强度；
17、将起重数据集和环境数据集进行关联，查看起重设备的振动和环境因素之间的关系；
18、通过统计方法和频域分析来了解起重设备的工作状态和振动特性。
19、优选的，所述物联网分析单元包括建立模型单元和生成报告单元，所述建立模型单元用于将基于处理后的起重数据集和环境数据，建立预测模型来分析起重设备的性能，建立振动与负载关系模型；
20、所述振动与负载关系模型用于对起重数据集包括激励频率和振动响应数据，进行共振分析，以确定可能的共振现象；对环境数据集进行输入分析不同环境因素对设备振动的影响；并计算获得平衡系数ph、移动振动系数zd、天气影响系数hj和异常共振系数gz；
21、所述生成报告单元用于对平衡系数ph、移动振动系数zd、天气影响系数hj和异常共振系数gz计算当前时间戳，并总结处理后的数据，列出异常情况、趋势和共振现象信息，生成分析报告。
22、优选的，所述平衡系数ph通过以下公式计算获得：
23、ph＝cos(δθ)
24、式中，δθ表示起重设备的倾斜角度变动值，采用角度传感器进行测量角度值；当δθ较小时，cos(δθ)的值接近1，表明起重设备相对平衡；当δθ较大时，cos(δθ)的值逐渐减；表明起重设备的倾斜程度较大。
25、优选的，所述移动振动系数zd通过以下公式计算获得：
26、
27、式中，w表示为负载物品的重量值，v表示起重设备起吊的移动速度值，a表示为振动频率值，f表示为振动频率值，g表示为重力加速度，每单位质量的物体受到的引力加速度，是根据起重设备的国际通用物理常数，用于在一般情况下对重力的影响进行计算获得的数据，设置为g取值9.81米/秒2。
28、优选的，所述第二采集单元包括风力监测单元和降雨监测单元；
29、所述风力监测单元用于采用风力传感器对起重设备运行的环境进行风力强度监测，获得实时风力强度值flz；所述降雨监测单元用于通过气象传感器实时监测起重设备运行的环境降雨量值jyl。
30、优选的，所述天气影响系数hj通过以下公式计算获得，
31、
32、式中，β表示为阻力因子，因下雨和刮风造成的阻本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于物联网的特种设备安全监测系统，其特征在于：包括物联网部署单元(1)、第一采集单元(10)、第二采集单元(20)、物联网分析单元(3)、评估单元(4)和预警单元(5)；
2.根据权利要求1所述的基于物联网的特种设备安全监测系统，其特征在于：所述物联网分析单元(3)包括数据处理单元(30)，所述数据处理单元(30)用于对物联网起重数据集和物联网环境数据集进行处理；处理步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于物联网的特种设备安全监测系统，其特征在于：所述物联网分析单元(3)包括建立模型单元(31)和生成报告单元(32)，所述建立模型单元(31)用于将基于处理后的起重数据集和环境数据，建立预测模型来分析起重设备的性能，建立振动与负载关系模型；
4.根据权利要求1所述的基于物联网的特种设备安全监测系统，其特征在于：所述平衡系数Ph通过以下公式计算获得：
5.根据权利要求1所述的基于物联网的特种设备安全监测系统，其特征在于：所述移动振动系数zd通过以下公式计算获得：
6.根据权利要求1所述的基于物联网的特种设备安全监测系统，
7.根据权利要求6所述的基于物联网的特种设备安全监测系统，其特征在于：所述天气影响系数hj通过以下公式计算获得，
8.根据权利要求1所述的基于物联网的特种设备安全监测系统，其特征在于：所述异常共振系数Gz的计算方法包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的基于物联网的特种设备安全监测系统，其特征在于：所述评估单元(4)包括接收单元(41)、计算时间阈值T单元(42)、计算振动浮动阈值单元(43)、触发报警单元(44)和输出报警信息单元(45)；
10.根据权利要求9所述的基于物联网的特种设备安全监测系统，其特征在于：所述预警单元(5)用于接收生成的触发报警信息，并生成报警日志，记录报警发生的详细信息；所述触发报警信息包括紧急制动、振动预警、高风速预警、失衡预警和限位预警。
...【技术特征摘要】
1.基于物联网的特种设备安全监测系统，其特征在于：包括物联网部署单元(1)、第一采集单元(10)、第二采集单元(20)、物联网分析单元(3)、评估单元(4)和预警单元(5)；
2.根据权利要求1所述的基于物联网的特种设备安全监测系统，其特征在于：所述物联网分析单元(3)包括数据处理单元(30)，所述数据处理单元(30)用于对物联网起重数据集和物联网环境数据集进行处理；处理步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于物联网的特种设备安全监测系统，其特征在于：所述物联网分析单元(3)包括建立模型单元(31)和生成报告单元(32)，所述建立模型单元(31)用于将基于处理后的起重数据集和环境数据，建立预测模型来分析起重设备的性能，建立振动与负载关系模型；
4.根据权利要求1所述的基于物联网的特种设备安全监测系统，其特征在于：所述平衡系数ph通过以下公式计算获得：
5.根据权利要求1所述的基于物联网的特种设备安全监测系统，其特征在于：所述移动振动系数zd通过...
【专利技术属性】
技术研发人员：游洋欢，李志兴，刘晋曦，唐清弟，肖会朝，李明，张文芹，李政，杨灿勋，李鹤，
申请(专利权)人：华能澜沧江水电股份有限公司景洪水电厂，
类型：发明
国别省市：
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