港口起重機物聯網智能并聯監測系統研究*

蘇東海 張德文 秦義校

1 無錫眾智航科技有限公司 2 交通運輸部水運科學研究院 3 太原科技大學機械工程學院

1 引言

隨著全球經濟高速發展，德國推出工業4.0，美國倡導工業互聯網，中國也提出智能制造2025。制造業與互聯網深度融合，工業云、大數據、物聯網等技術得到廣泛應用。當前，物聯網已在城市安全、工業控制、現代農業、環境監測、民用航空、智能交通、智能電網、電子醫療、商業物流等領域得到規模化應用。起重機械作為工業生產和基礎設施建設中的重要工具，也向無人化智能化方向發展[1,2]。我國廈門遠海、青島港新前灣、上海港洋山四期碼頭都已完成全自動化集裝箱碼頭建設，實現碼頭自動化運行和港口機械遠程操控。物聯網技術在起重機上的應用，目前多是基于起重機作業運動學和動力學基礎上的貨物識別、精準定位、防搖擺等使用操控環節的智能控制技術[3-6]；而對于起重機的健康監測研究和應用較少[7]，缺少數據反饋和設備安全性智能判斷。本文介紹的應用物聯網技術的智能監測系統，由感知層、網絡層、應用層組成，可以幫助大型起重設備管理人員及時發現起重機安全隱患，記錄使用狀況，及早提出維修建議和進行故障預警。

2 系統架構

起重機屬于使用較為頻繁的大型特種搬運設備，工作環境往往較惡劣，為滿足市場需求對起重機相關參數進行監控。可監測的變量分為起重機作業性能參數的控制監測和起重機安全性能指標的狀態監測兩類。

針對兩類監測變量選擇不同的數據收集方式，從而確定所需傳感器。以岸邊集裝箱起重機為例進行研究，系統結構見圖1和圖2。其他類型的起重機只需根據機構、結構特點和不同作業類型，增加或減少對應特性的傳感器即可。

圖1 系統分層結構

圖2 系統框架

3 感知層

感知層包括各種傳感器、開關信號、監控單元等，感知層常用的傳感器見表1。所有傳感器都采用并聯冗合采集方式，以增強室外作業的起重機狀態信號采集的可靠性和整個監測系統的使用壽命。

表1 所用的起重機物聯網傳感器

運行狀態性能參數包括：運行時間、運行次數、上升下降方向、小車運行方向、大車運行方向、升降速度、運行速度、升降高度、運行距離、極限位置、制動器開合狀態等，通過采集繼電器常開觸點的信號、增加旋轉編碼器等方式收集監測數據。安全性能指標包括：風力大小、超載保護、結構變形、應力測試、振動測試、輪壓監測等，選用風速儀、壓力傳感器、位移傳感器、應變傳感器、加速度傳感器、輪壓傳感器實時采集數據。

起重機安裝獨立監控單元，負責采集以上傳感網絡的數據，并對數據實時進行分析，針對異常數據做出快速反應。監控單元內置A/D轉換、CPU、CAN通信接口、開關量模塊、模擬量模塊等。數據傳輸采用0～1電平、0～10 V電壓、4～20 mA電流等方式。

4 網絡層

起重機物聯網網絡層主要有Internet局域網、電信網2種，本文采用5G電信網絡實施。網絡層硬件設備見表2。

表2 網絡設備表

由于港口起重機使用較分散，距離可達幾千米甚至幾十千米；即使同一碼頭，碼頭前沿和堆場設備之間最遠距離也可能達到幾千米，局域網信號都會受到干擾導致數據丟失，為每一臺起重機配置1個5G路由器是最佳方案。網絡層框架見圖3。

圖3 網絡層框架

物聯網通常使用公共云服務平臺，先將數據存儲到云服務平臺，客戶端設備再訪問云平臺上的數據。為確保數據安全，防止外部人員獲取監測數據，監控單元與用戶服務器端采用自有協議直接通訊。本文采用UDP傳輸協議，將感知層的數據直接發給服務器。起重機無線發送主機與服務器建立鏈接后，采用定時發送方式，定時發送頻率可靈活性設置，本文按照1 s頻率UDP通訊方式發送。消息通信格式見表3。

表3 消息通信格式

校驗算法采用CRC校驗，計算校驗從類型字節開始(包括類型字節)到校驗字節結束(不包括校驗字節)。CRC校驗碼生成多項式為(CRC-CCITT)：G(X)=X16+X12+X5+1，具體的算法見圖4。

圖4 CRC校驗算法

5 應用層

應用層是整個系統的大腦，用于存儲監測數據，不僅管理所有起重設備的運行，還為用戶提供交互接口。應用層包含數據庫、通訊程序、WEB應用程序。數據庫采用微軟公司的SQL Server，保證系統的兼容性和易用性。WEB應用程序采用Visual Studio提供的ASP.NET作為開發平臺。

客戶可通過電腦或手機訪問監測數據，實時掌握起重機運行狀態和安全情況。大數據分析起重機綜合性能，為管理者提供合理的維修保養建議。PC界面和手機交互界面見圖5和圖6。

圖5 PC工程系統監測用戶界面

圖6 手機監測界面

監測運行狀態記錄了起重機的歷史操作過程和故障點，實時反饋給用戶。安全性能指標可以設置報警點，提示使用人員，同時在客戶端生成測試曲線，該起重機的重要測試項目見圖7。

該系統數據處理芯片對采集數據信號進行實時分析運算，當關鍵零部件和關鍵結構件的使用狀況發生突變時，及時進行維護提示或故障報警。

圖7 起重機重要安全監測數據信號

6 結語

基于物聯網、大數據分析建立的設備監測系統，對起重機進行全壽命數據采集分析，可以進行作業故障預警和零部件維護提示。該系統能夠順應技術發展潮流，減少人員檢修和設備故障對生產的影響，為企業平穩安全運營提供強有力的保障，對避免起重機安全事故具有實際工程意義。全程監測的完整的數據也可以為起重機設計人員提供參考，對于優化設計、節能改造起到促進作用。隨著數據存儲安全性的提高，未來可建立公共服務平臺，整合使用單位、維保單位、檢測單位的采集數據和潛在需求，對于節約社會成本、創造經濟效益具有重大意義。