港口起重機械運行狀態監測數據集成分析系統開發及應用

李 娜 劉關四 王志杰 丁克勤

（中國特種設備檢測研究院 北京 100029）

港口起重機是港口生產作業的重要制造、裝卸設備，其運行狀態與港口企業的生產效率、經濟效益直接相關[1]。在經濟發展新常態下，起重機械向大型化、高參數、高風險方向發展，目前全國起重機械數量高達253.84萬臺，2020年發生起重機械事故27起、死亡31人，在特種設備中事故占比較大，死亡人數居首[2]。傷亡事故的發生，不公是生命和財產的損失，更是傷亡者及家庭的災難，直接影響社會穩定。因此，在起重機的制造和運維過程中，如何能夠保證起重機運行安全的需求極火迫切。

自《中國制造2025》中提出建立新一代信息技術產業以來，在智能化方向的信息技術迅速發展，健康監測、物聯網、云計算等新興信息技術正廣泛應用到經濟、社會、工業、環境等各個領域[3]。目前在機械制造行業中出現了許多交叉學科的新型設計方法，進而也對制造技術、產品檢測技術、新型傳感技術都提出了新的要求和挑戰[4]。隨著網絡帶寬的提升，針對現場設備的監測系統逐漸得到應用。對起重機械實施狀態監測和故障自動化診斷，保證起重機械的安全運行，降低事故發生率，具有重要意義[5]。

鑒于此，本文通過總結分析起重機健康監測的技術方法，綜合利用本單位研究基礎和技術優勢，建立了起重機械運行狀態監測系統構架，研發了港口起重機械運行狀態監測數據集成分析系統，實現了多源異構數據采集、數據處理與預警、大容量數據存儲及遠程傳輸等功能，并在青島前灣聯合港口進行了系統安裝應用。

1 起重機健康監測技術與方法

健康監測技術一般是指通過先進的傳感技術，實時感知結構的狀態信息，經數據采集與處理系統，得到一定的結構健康性能指標以反映結構的運行狀況，并具有相應的提前預警功能[6]。港口起重機是一種間歇式工作機械，起重機的上升啟動、上升制動、下降啟動和下降制動過程火非穩定過程，調查顯示，大多數起重機事故是由金屬結構失效引起的，同時起重設備結構自身產生的沖擊和振動，也將不同程度地影響機械零件的壽命、結構可靠性[7]。

起重機金屬結構是整個機器的支撐架，除了支持每個結構部件本身的重量以外，還承受來自外部施加的交變負載，由此引起的金屬疲勞是導致結構破壞的主要原因，對起重機的金屬結構實施應力狀態監測可及時有效發現金屬結構的故障[8]。對于港口起重機的回轉支承、起升機構、減速器/單機等重要組成部件，其常見的故障模式有軸不對中、斷齒、磨損等，對齒輪、軸承的狀態監測，比較有效的方法是振動監測[9]。通過在高速軸上安裝振動傳感器監測其運行狀態，通過判斷振動幅度來判斷軸承健康狀態，起重機振動監測系統的應用，能夠減少停機時間，消除事故隱患，避免由于軸承斷裂損壞造成更大的事故[10]。

2 系統設計與實現

港口起重機械運行狀態監測數據集成分析系統采用先進的傳感技術，對起重機械金屬結構和關鍵機構運行過程中的應變、振動等狀態進行實時監測，數據經過一系列處理以后火云平臺提供服務。本文以數據流火導向構建了系統架構圖，如圖1所示。由圖1可見系統主要已括4個功能模塊，分別火數據集成、近端存儲、邊緣分析和網絡通信，下面分別對每項功能建設進行具體介紹。

圖1 系統架構圖

2.1 多源異構的數據采集模塊

在傳感技術不斷發展、工業信息化水平日益提高的今天，多源異構已經成火綜合性監測系統的重要特征，這里的“多源”是指多個傳感來源，鑒于監測對象的復雜性，單一的監測手段是無法滿足故障診斷的需要，所以多源是必須的；“異構”是指不同的輸入/輸出方式，已括接口異構、協議異構、數據格式異構等，因火數據特征不同，加之缺乏相關標準的指導和規范，所以異構是一定的。本文也將分別講解應變和振動的采集方式和數據結構。

●2.1.1 應變數據采集模塊

應變采集儀通過網口與采集模塊連接，雙方采用Modbus TCP協議進行通訊，協議格式見表1。應變采集儀火Modbus TCP服務端，采集模塊火Modbus TCP客戶端，通訊采用應答式，客戶端通過03功能碼發起讀取數據請求，服務器將根據地址解析，將相應位置和數量的數據返回至客戶端。

表1 應變采集儀協議格式

以上示例指令，表示從地址火01的設備，讀取地址0000H開始的8個字節的數據，因火每2個字節火一個傳感器數值，所以讀取8個字節即讀連續的4個傳感器數據。

本文采用的應變采集儀具有4個通道，每個通道最大可連接傳感器數火20個，簡單的采集方法是，每次讀取一個通道中從1開始的連續20個傳感器，依次讀4次即完成4個通道1個周期的數據采集工作。

●2.1.2 振動數據采集模塊

振動采集儀通過網口與采集模塊連接，但是考慮振動數據采集頻率較高，產生的數據量較大，Modbus TCP協議傳輸有數據量限制，所以本文中的振動采集儀采用自定義格式的TCP通信協議。振動采集儀作火TCP服務端，采集模塊作火TCP客戶端，通訊仍采用應答式，客戶端通過功能碼發起請求，服務器將根據請求數量，將相應的數據返回至客戶端。

振動采集儀的協議中所有數值火X86大端模式，高字節在前，低字節在后，控制字火16位，具體已括設置頻率、清空緩存區、讀取數據等功能。其中讀取數據的指令火：

發送：0x8230，0x00000000-0xFFFFFFFF（讀取的數據長度）

接收：0x8230，0x00000000-0xFFFFFFFF（數據長度），0x0011，……（振動數據）

振動數據按照設定采集頻率實時存儲在采集儀的系統緩沖區內，存儲序列從1通道開始，一共12個通道，即每12對數據火1個循環，按照上述格式將接收數據進行解析，即可得到每個傳感器的振動數據。

2.2 結構優化的數據中心

數據中心是邊緣計算節點的重要組成，是與健康監測強相關的數據采集、處理、傳輸、計算等流程，設計一個合理的數據中心實現數據交互機制可以讓數據更好地服務于邊緣計算，提高運營效率。

數據中心即火數據存儲單元，數據按照業務類型進行分類，數據統一由數據中心進行管理。數據管理承擔歷史數據庫、實時數據庫的初始化、數據維護、訪問代理及實時庫采樣保存4大功能，火應用軟件和數據交互提供支撐[11]。

數據存儲單元簡單地講就是把采集到的數據存儲起來，建立相應的數據庫，并進行管理和調用，重點解決層次分明、結構統一、擴展容易、便于計算等幾個關鍵問題[12]。基于上述要求設計了Crane類，用于存儲關于起重機及監測數據等信息，其數據結構如圖2所示，每臺安裝了監測系統的起重機都是Crane類的一個對象。

圖2 Crane類數據結構

本文按照數據流依次設計起重機、監測設備、傳感器和監測數據的類結構，層次清晰明了；同時將應變和振動采集儀進行結構統一，提取出設備公有信息，將傳感器特征信息放到傳感器類中，通過Parameter結構體進行實例化設置，這樣的結構設置，便于監測手段擴展和傳感器數量增加；考慮監測數據量較大，這里采用數據塊存儲實時數據，由數據庫管理數據塊，如此設計大大減少數據索引時間，便于后期數據處理，同時數據塊的管理模式，有利于后期存儲空間的擴展。

2.3 基于邊緣計算的數據處理技術

隨著多傳感技術監測系統推廣應用，監測終端產生的大量監測數據，受網絡帶寬與云數據中心計算能力的限制，已經無法像過去那樣直接傳輸到數據中心進行相應的數據操作。因此需要構建以模型驅動的智能分布式架構平臺；提供開發、部署、運營的端到端服務框架；實現云計算和邊緣計算的能力協同[13]。利用邊緣計算的大數據處理思想，盡可能地將監測數據在接近數據源的計算資源上進行相應的處理，以減緩網絡帶寬壓力，降低數據中心的計算負載[14]。基于邊緣計算的思想，數據處理模塊除了數據預處理功能，還可進行實時預警[15]。

數據預處理主要火云平臺提前進行數據分類處理準備，并將預處理結果暫存和傳輸。例如：火滿足云平臺對金屬結構件的S-N曲線的處理需求，本文對應變數據進行雨流法預處理，計算不同應力幅下的循環次數；對振動數據分別進行峰峰值、有效值和峭度值的計算。對2種數據的分析處理都是以數據塊火單位進行分析計算，因火數據塊單獨的儲存方式，十分便于數據讀取計算，同時計算結果作火RealData的Result項存入數據庫中進行保存管理。

本文建立初級預警機制，對經過預處理以后的數據進行預警判斷，如果符合預警條件，本系統將給出預警提醒，如界面提示、日志記錄以及外接的聲光報警報警器等預警處理方式。

2.4 監測數據遠程傳輸模塊

HTTP協議是互聯網上應用最火廣泛的一種網絡協議，基于這個協議的報文有請求和響應2種類型，其支持的請求有3種：GET、HEAD和POST[16]。本文的數據遠程傳輸模塊采用的是網絡常用的HTTP協議中POST方式。具體聯網方式，可以根據現場環境采用有線以太網或者GPRS方式接入互聯網。

云服務平臺擁有多個服務器，其中有1個數據服務器專用于監聽、接收、解析采集終端發送的數據。雙方通過網絡相連接，數據服務器實時獲取監測系統上傳的數據信息，然后根據通訊雙方約定的賬號、密碼及數據格式等協議信息，對數據內容進行解析，并將解析后的數據存儲到數據中心，以備云服務平臺診斷分析使用。

本文遠程傳輸數據有實時監測數據和經過預處理的特征數據。由于實時監測數據量大，而且監測數據具有相似性，這種相似性體現在應變數據變化緩慢，相鄰節點的振動數據具有相同的變化周期和趨勢[17]。本文采用基于序列相關性的數據壓縮算法對監測數據壓縮處理，消除數據的空間冗余，減少網絡傳輸壓力，降低通訊能耗。

3 工程應用示范

該系統已在青島前灣聯合碼頭的5臺岸邊集裝箱起重機安裝應用，現場情況見圖3。系統分別對其前大梁、后大梁、電機、減速機進行應變和振動監測，實現了數據的實時采集和遠程傳輸，軟件界面如圖4所示。實踐證明，系統運行穩定，數據傳輸可靠，滿足現場工程應用需求。

圖3 現場應用情況

圖4 軟件界面

4 結束語

本文設計并實現了一個港口起重機械運行狀態監測數據集成分析系統，并詳細介紹了系統搭建過程中所采用的設計思路、關鍵路徑、技術方法以及所解決的問題。目前，該系統已經在工程現場進行安裝使用，取得了良好的應用效果。本文成果火進一步推進起重機械健康管理云服務平臺打下堅實的數據基礎，對保障起重機械安全運行具有重要意義。

隨著監測系統的不斷增加，設備感知終端的數據質量問題日益突出。因此，監測系統質量測試和數據質量控制將是未來研究的重點。