门吊设备运行状态智能监测与风险预警研究

门吊设备运行状态智能监测与风险预警研究

姜昊峰

中铁联集乌鲁木齐中心站，新疆乌鲁木齐 830011

摘要：为了实现门吊设备的智能监测和风险预警，安装传感器设备，收集门吊设备的振动、温度、电流、电压等数据。利用现代化技术将数据进行传输和存储，以便于后续的分析和处理。接着，提出了机器学习和数据挖掘算法，对传感数据进行模式识别和异常检测，以确定设备的运行状态和潜在故障。结合专家知识和历史故障数据，建立相应的风险评估模型，根据设备状态和环境条件进行风险分析和预警，通过实时监测和预警门吊设备的运行状态，避免因故障和事故导致的生产中断和安全隐患。

关键词：门吊设备；运行状态；智能监测；风险预警

0 引言

门吊设备在工业生产过程中扮演着重要的角色，其正常运行对于生产效率和安全性都至关重要。然而，由于门吊设备通常在恶劣的环境条件下工作，并且经常承受着重大负载，故障和事故的风险也相应增加。为了提高门吊设备运行的安全性和可靠性，监测设备的运行状态，及时预警可能发生的故障和安全隐患就显得尤为重要。

1 门吊设备运行状态的关键参数

1.1 设备健康状况的监测参数

针对轨道式集装箱门式起重机的安全状况监测，采用以下参数进行数据采集和分析。首先，动刚度满足：当小车位于跨中时主梁沿起升方向的满载自振频率不低于2Hz。应采用有效措施防止构件风振。温度也是一个重要的监测参数，需要监测关键部件、机械传动系统、电机和液压系统部件的温度变化，环境温度应处于-40℃—+45℃的有效范围内，电流监测也是必要的，要监测起升、小车、大车电机的电流变化，以评估设备负载状态和电机运行情况。例如，要实时监测电机电流，并判断其是否在正常范围内。此外，还应监测门吊设备在工作过程中产生的声音特征，以便检测异常噪音情况。通过声音传感器可以监测工作期间产生的声音，并进行噪音分析。振动作为监测的重要参数，通过振动传感器实时监测设备的振动状态，并与正常工作条件进行比较，以检测结构强度、零部件磨损或不平衡等故障。

1.2 设备运行状况的监测参数

监测实际起重物的负载，以确保不超过额定起重量。例如，实时监测起重物的重量，并利用门吊电子秤将其与40.5t额定负载进行比较。监测起升、小车、大车和回转机构的运行速度，以确保满足指定要求。监测起升速度，并验证其在满载状态下是否达到20m/min，空载状态下是否达到40m/min。监测起升高度、小车轨距、回转角度等位置参数，实时监测起升高度是否达到12.2m，以确保设备在正确位置操作。监测关键部件、机械传动系统、电机和液压系统部件的温度变化，如监测电机、液压系统等部件的温度，并记录异常温度值。监测起升、小车、大车电机的电流变化，实时监测电机电流，并判断其是否在正常范围内。监测门吊设备在工作过程中产生的声音特征，通过声音传感器监测工作期间产生的声音，并进行噪音分析，以便检测异常噪音情况。

2 门吊设备运行状态智能监测技术

2.1 传感器技术和数据采集

门吊设备的传感器技术和数据采集是现代工业中非常重要的一项技术。通过使用各种传感器，可以实时监测门吊设备的各项关键参数，收集和分析数据，以保证设备的安全运行和提高工作效率。起重机的载荷传感器是其中一个关键传感器。这种传感器通常安装在吊钩、吊具或支架等部位，用于检测和测量起重物的重量变化。起升、小车、大车和回转机构的运行速度对于门吊设备的操作和控制非常重要。速度传感器可以安装在相应部位，监测并记录设备运行速度的变化。根据实时的速度数据，确保设备在指定的速度范围内运行，及时发现设备的异常状态，并采取相应的维护和修复措施，预防设备故障和事故的发生。

2.2 数据处理和特征提取

在门吊设备的数据采集和传感器监测方面，数据处理和特征提取起着至关重要的作用。通过对采集到的原始数据进行处理和分析，可以提取有价值的特征信息，为后续的故障预测、维护决策和性能优化提供支持。

首先，一种常见的数据处理方法是信号处理技术。通过使用时域分析、频域分析以及波形分析等方法，可以分析传感器采集到的数据中的频率成分、幅值变化以及波形特征。例如，可以利用快速傅里叶变换（FFT）对振动传感器采集到的振动信号进行频域分析，提取频率谱信息，识别出设备特定的共振频率或关键频率，进而判断是否存在异常情况。在信号处理过程中，可利用快速傅里叶变换（FFT）进行频域分析：

（1）

式中，X(k) 表示频域分析后的频谱数据，表示信号在频率为k的分量上的幅值和相位信息；x(n) 表示时域采集到的振动信号数据；N 表示采样点数；k 表示频域分析的频率点。

其次，机器学习技术在数据处理和特征提取方面具有广泛应用。通过使用监督学习、无监督学习和半监督学习等方法，可以对传感器采集到的数据进行模式识别、异常检测和分类。例如，在监督学习中，可以使用标记的数据样本训练分类器，将来自传感器的实时数据输入分类器，从而判断设备状态是否正常。

2.3 机器学习和人工智能在设备监测中的应用

机器学习和人工智能在设备监测中的应用，具有重要的价值和潜力。通过结合传感器技术和大数据分析，机器学习和人工智能技术可以实现对设备运行状态的智能化监测和预测，提供更准确、及时的故障诊断和维护决策支持。

首先，机器学习技术可以通过对大量历史数据的训练和学习，建立设备运行模型。这些模型可以学习到设备正常运行的特征和模式，并通过对实时数据的比对和分析判断设备是否存在异常状况。例如，可以利用监督学习算法训练分类器，将来自传感器的实时数据输入分类器进行判断，从而实现对设备状态的自动监测和分类。SVM算法主要是通过将数据映射到高维特征空间，并寻找一个最优的超平面来分割不同类别的样本。其中，决策函数可以定义为：

（2）

式中，b是偏差项，αi是样本数据的权重，yi是相应样本的标签，xi是输入特征向量，K(xi, x)是核函数。

其次，人工智能技术的应用使得设备监测系统变得更加智能化和自主化。通过集成机器学习、深度学习和专家系统等技术，监测系统可以实现从数据采集到故障预测和维护计划的全流程自动化。例如，深度学习模型可以通过对大量数据的训练，提取更多维度和复杂关系的特征表示，从而提高设备运行状态的准确性和故障检测能力。专家系统则可以使用领域知识和规则，结合实时数据进行推理和决策，为操作人员提供准确的预警信息和维护建议。

2.4 实时监控系统的设计和实现

门吊设备实时监控系统的设计和实现是为了提供对设备运行状态的即时监测和预警，从而实现故障预防、安全保障和生产效率的优化。在系统设计中，需要考虑以下几个方面。

首先，传感器布置和数据采集是实时监控系统的基础[1]。根据门吊设备的特点和运行需求，合理选择传感器类型和布置位置，监测关键参数如振动、温度和压力等。通过现场数据采集装置或云端连接，实时获取和存储传感器数据。

其次，数据处理和分析是提取有用信息的关键步骤。通过应用信号处理、机器学习和人工智能等算法，对采集到的传感器数据进行处理和分析，提取设备状态特征，并检测异常情况。这可以包括频谱分析、趋势分析和预测模型建立等过程，利用网络技术和云计算平台，将处理后的数据实时传输至监控中心或操作界面。

表1 门吊设备故障情况

如表1所示，通过应用信号处理、机器学习和人工智能算法，可以分析这些数据并提取设备状态特征。比如，我们可能会进行频谱分析来检测压力波动的频率成分，趋势分析来检测温度和湿度的变化趋势，并建立预测模型来预测未来的数值。当设备状态超过预设阈值或出现故障情况时，系统应发出预警信号并触发相应的报警通知，以便操作员能够及时采取措施解决问题，防止进一步损失。

3 门吊设备风险预警方法

3.1 风险指标和阈值设定

门吊设备在工业生产中扮演着重要的角色，但由于其涉及高空作业等风险因素，必须建立合理的风险指标和阈值设定来确保安全运行。风险指标是用于评估设备运行风险的量化标准，而阈值设定则是根据风险指标的不同水平来判断是否触发预警和采取相应的措施。对于门吊设备而言，风险指标可以根据其特征和工作环境确定[2]。常见的风险指标包括负荷指标、振动指标、温度指标和运行时间指标等。负荷指标可以衡量设备所承受的载荷大小，超过额定负荷可能导致设备故障和事故；振动指标可用来检测设备的振动情况，异常振动可能表明设备不稳定或存在故障；温度指标可用来监测设备的温度变化情况，超过一定范围可能会导致设备过热或损坏；运行时间指标则可以用来评估设备的累积使用时间，长时间连续运行可能增加设备的故障风险。在设定阈值时，需要结合设备的规格和标准，以及历史数据和专业知识为依据。

表2 门吊设备的风险指标监测

如表2所示，监测了门吊设备的负荷、振动、温度和运行时间，并记录了每个时间戳的数值。根据门吊设备的特征和工作环境，负荷指标可以衡量设备所承受的载荷大小，振动指标用来检测设备的振动情况，温度指标用来监测设备的温度变化情况，运行时间指标可以评估设备的累积使用时间[3]。当这些指标超过预设阈值时，系统可以发出预警信号，并在相应的时间戳下更新"状态"列。在这个示例中，当负荷超过4t时，状态被标记为“警告”，当负荷超过4.8t时，状态被标记为“故障”。对于振动指标，可以根据设备类型和正常工作状态下的振动水平，设置超过多少倍数时进行预警和紧急停机。一旦超过阈值，实时监测系统将发出警报并触发相应的紧急措施，以避免事故的发生。

3.2 风险预测模型的构建

门吊设备风险预测模型的构建是为了提前识别潜在的风险和故障，从而采取相应的预防措施，保证设备的安全性和可靠性。数据采集和预处理是风险预测模型的基础。通过传感器等监测设备，实时采集门吊设备的运行数据，包括负荷、振动、温度、运行时间等关键参数。采集到的原始数据需要进行质量控制、异常值处理和特征选择等预处理步骤，以减少噪音和冗余数据的影响，提高数据的可靠性和准确性。门吊设备通过分析和挖掘数据，选择能够表示设备状态和风险的关键特征,利用统计学方法、信号处理技术和机器学习算法等手段，从原始数据中提取出振动频谱、温度变化趋势、负荷变化情况等重要特征，并对这些特征进行归一化或者标准化，以消除不同特征之间的尺度差异。用测试集数据对训练好的模型进行验证，检测模型在新数据上的泛化能力。通过计算预测精度、召回率、F1分数等评价指标，评估模型的性能。如果模型表现不佳，则需要进行调参和优化。

3.3 预警信号的生成和响应机制

门吊设备预警信号的生成和响应机制是为了及时发现潜在风险和故障，并采取相应的措施进行预警和处理，保证设备的安全运行。该机制包括预警信号的生成、传输与处理，以及对预警信号的响应措施。预警信号的生成是通过实时监测系统来实现的。该系统通过传感器等监测设备，实时采集门吊设备运行数据，如负荷、振动、温度、电流等关键参数。这些数据会被传输到监测中心或控制室，并经过数据处理和分析，以识别设备状态的异常变化。一旦监测系统发现设备状态异常超出预设阈值，会产生预警信号并将其发送至指定的接收端，如运维人员的电脑、手机或报警器等。这通常借助于云平台或数据传输协议，保证信号的可靠传输和即时性。

4 结语

综上所述，门吊设备运行状态智能监测和风险预警的研究可以实现对设备的实时监测和风险预测。这样的系统在保障设备安全运行、减少设备故障和事故方面具有重要意义。然而，需要注意的是，为了确保系统的可靠性和准确性，还需要综合考虑传感器的选择和布局、数据传输的稳定性、算法模型的优化以及人员培训等因素。这样的智能监测和风险预警系统的建立，对于提高设备运行效率、降低维修成本、保护人员安全以及提升企业竞争力有着积极的意义和影响。

参考文献

[1]杨军亭,张自强,王栋,张家午．基于全景监测与智能预警的配电网全域大数据应用研究[J]．电力大数据,2021,024(2):P.61-68.

[2]胡海燕．石化企业电气设备健康诊断及重大运行风险防范体系构建探索[J]．安全、健康和环境,2023,23(3):1-4.

[3]吴成新,孙衎．产品质量安全风险监测及预警研究[J]．轻工标准与质量,2023,(2):64-65.

作者简介：姜昊峰（1974-），男，汉族、河南省人、本科学历、中级职称，目前从事门吊机械电器专业的安全管理、维修、维保。