[发明专利]一种自适应的岸桥运行机构智能监测与状态评估系统

说明书

本发明公开了一种自适应的岸桥运行机构智能监测与状态评估系统，该系统包括以下部分：数据采集子系统、数据处理子系统、云端中心；其中数据采集子系统包括传声器、振动加速度传感器、数据采集卡；其中数据处理子系统包括数据压缩模块、振动多统计特征提取模块、噪声多统计特征提取模块、深度学习模块、自适应岸桥状态评估模块。本系统可以从岸桥的振动和噪声信号中获取丰富的状态信息，并且自适应地根据所在岸桥的特点对岸桥状态进行智能评估，然后通过云端中心将岸桥状态报告发送到用户的移动终端。该系统具有较强的自适应能力，可以满足设备监测系统智能化和定制化的需求，有利于港口机械装备向着自动化、智能化、无人化的方向发展。

技术领域

本发明属于机械设备状态监测与故障诊断技术领域，具体涉及一种自适应的岸桥运行机构智能监测与状态评估系统。

背景技术

近年来，国内自动化码头发展迅猛，岸边集装箱起重机(岸桥)大量使用，但是岸桥结构复杂、载荷作用形式多样、运行条件复杂且恶劣，在运行过程中很容易出现各种故障，一旦出现故障，将会造成巨大的经济损失。目前岸桥主要靠人工巡检的方式做定期检查，由于岸桥结构复杂、巡检人员的水平不一致，很多时候都不能及时地发现潜在的安全隐患，另外岸桥采用对运行设备定期更换新零件的方式来确保岸桥状态健康，但是这些运行设备如减速箱、起升电机经常工作在连续的大载荷、大冲击、频繁的启停工况下，恶劣的工况导致零件加速失效，定期维护的这种方式无法适应这种情况。因此，对岸桥的运行机构开展有针对性的智能监测与状态评估显得十分必要。

经过检索查阅，没有用于岸桥运行机构的智能监测与状态评估系统，而在现有的机械设备状态监测与故障诊断系统中，存在以下问题：

1、采用传统信号处理方法作为机械设备故障诊断的工具，如小波、经验模态分解等方法，这些传统方法的特征指标设计需要人类专家的知识，设计过程费时费力，而且自适应能力差；

2、主要使用振动信号作为评价设备状态信息的数据源，数据模式单一，而多类型传感器可以获得多种模式数据，多种模式数据更有利于获得机械设备状态的不同模式信息。

本发明提出的自适应岸桥运行机构智能监测与状态评估系统主要解决了以下问题：1、采用深度学习方法作为岸桥智能状态评估的工具，基于深度学习的智能状态监测方法摒弃了信号特征提取中的人工经验干预，实现岸桥机构状态特征的自适应智能评估；2、采用振动信号和噪声信号两种模式数据，对两种模式数据分别采用适合信号特点的不同特征指标，可以获取更加丰富的岸桥运行机构状态信息，使系统具备更优良的鲁棒性和自适应性；3、自适应岸桥状态评估模块的使用会让系统适应所在岸桥的特点，提升系统的自适应能力，满足设备系统“定制化”要求。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了一种自适应岸桥运行机构智能监测与状态评估系统，通过以下技术方案予以实现：

一种自适应岸桥运行机构智能监测与状态评估系统，包括数据采集子系统、数据处理子系统、云端中心；所述数据采集子系统包括传声器、振动加速度传感器和数据采集卡；所述数据处理子系统也称之为上位机，包括数据压缩模块、噪声多统计特征提取模块、振动多统计特征提取模块、深度学习模块、自适应岸桥状态评估模块；所述云端中心包括人机交互模块、云端数据库和用户信息管理模块；所述数据采集子系统与上位机之间通过网线进行连接；所述上位机与云端中心之间通过Internet的远程通讯技术相连接。

所述数据采集子系统中的传声器安装在原岸桥驾驶室中，用来代替人耳采集驾驶室的声场信息，振动加速度传感器安装在岸桥机器房内的运行机构上，根据具体待测机构的实际结构和工作条件选择合理的测点位置，用来采集岸桥起升减速箱、起升电机的振动信号；传声器和振动加速度传感器与数据采集卡相连，数据采集卡把采集的模拟信号转换成数字信号，进行调理后发送到上位机中。

所述数据处理子系统的数据压缩模块用来将数据采集卡采集到的噪声与振动数据、深度学习评估模块对于岸桥运行机构状态的评分以及自适应岸桥状态评估模块发送来的状态评估结果进行压缩并上传到云端中心保存。