智能塔機數字孿生控制系統設計與研究

盧彥霖LU Yan-lin；王凱平WANG Kai-ping；李涵LI Han；李鎖強LI Suo-qiang；李鵬鵬LI Peng-peng

（中鐵建設集團有限公司，北京 100049）

0 引言

塔機作為一類高危特種設備，近些年來關于塔機的安全事故屢見不鮮，不僅嚴重危害了人民群眾的生命財產安全，也會對塔機廠家和施工企業產生一定的負面影響。需要對塔機的運行狀態進行實時的監測，并基于監測數據和計算對塔機進行未來狀態預測，做到預測性維護，及時規避風險，降低事故發生率。

近些年來，物聯網、大數據、人工智能、虛擬現實等新一代信息技術也在不斷發展、碰撞和融合，不斷產生新的應用模式，催生出了新的技術。數字孿生技術與工業互聯網、工業大數據等深度融合逐步成為新一輪科技革命中各個領域數字化和智能化轉型的重要推動力量。數字孿生通過數字化方法建立物理實體的高保真模型，將物理實體的屬性、行為、狀態和性能等信息映射到虛擬空間，同時利用數據融合、數據分析和決策優化等手段，對物理實體的實時性能和工作狀態進行分析、模擬和預測。為塔機狀態監測、故障診斷、運行維護、遠程管理的發展提供了一個新的方向。

智能塔吊控制系統，旨在運用人工智能技術以推動傳統塔吊行業升級改造。利用人工智能技術對其工作全過程進行智能控制和安全預警具有極其重要的意義，智能塔吊也被納入世界各國工程機械智能化發展戰略中。

1 智能塔機監控的國內外研究現狀

1.1 塔機監控系統研究現狀

近年來塔機的監控系統開發是塔機信息化發展的一個主流方向，目前已經在一定程度上實現了塔機的各項運行狀態的實時監測，也能通過風險預警機制及時規避風險。

為解決塔機監控系統中實時數據的無線傳輸問題，美國的CRANE 公司將ZigBee 通訊模塊用于塔機的監控系統設計，以短程高效的無線通訊方式實現塔機的遠程監控[1]。CRANE 公司主要為大型設備提供關于安全監控系統的無線解決方案（Wireless Monitoring Solution，WMS）[2]，利用無線傳感技術采集系統數據，上傳至數據中心，實現塔機實時數據的采集與監視功能。韓國延世大學與慶尚國立大學曾共同研發了3D 塔機導航系統[3]。在系統在塔機和該塔機相關的建筑物安裝激光傳感器采集塔機位置與環境關系，然后結合BIM（Building Information Modeling）技術，模擬出整個塔機工作環境，并將該環境以3D 形式展現在交互界面上，方便塔機操作人員操作。

國內關于塔機監控系統的研發起步較晚，隨著電子技術的發展，國內關于塔機監控系統的研發也開始了從依附塔機到監控系統獨立化的轉變。各類相關產品相繼出現，功能日趨完善。

許景波等[4]為了有效監測塔吊電機工作狀態，防止事故的發生，設計了塔吊電機遠程監測終端。通過ATT7022芯片，實現了電機運行參數的測量以及過壓、過流、斷相和相序錯誤等故障狀態檢測。周海燕等[5]為了盡可能減少塔吊在工作過程中所隱藏著的較多的危險因素，基于GPSRTK 的塔吊自動化控制與監控系統結合GPS-RTK 提供的實時精密定位技術應用于施工機械智能控制和安全監控。

1.2 塔機數字孿生技術研究現狀

當前數字孿生技術在塔機方面的運用十分稀少，但數字孿生技術在起重機械對塔機數字孿生應用系統的開發研究具有很大的發展空間。

數字孿生技術在起重機械的應用主要通過數字孿生系統的深度分析，完成起重設備的結構分析、疲勞預測、運動預測等功能，實現設備的預測性維護、運行參數優化等。Dong 等[6]根據橋式起重機的結構特點和工作循環過程，分別建立載荷、強度、缺陷和疲勞分析模型，通過對分析模型的封裝和信息傳遞，完成多理論計算模型，通過物理實時數據采集和由歷史數據與實體固有信息組成的模糊數據庫構建孿生數據，在虛擬空間中完成模型與孿生數據的融合計算實現橋式起重機結構疲勞壽命實時預測。Forbjorn等[7]通過建立小型折臂起重機的數字孿生體，使用從應變儀和編碼器采集的數據中估計有效載荷的方法為數字孿生系統提供所需的輸入數據，在有限元軟件中獲取實時仿真結果，實現小型折疊起重臂的狀態監測，并通過實驗證實數字孿生可以作為預測性維護和產品周期管理的有效工具。Zhidchenko 等[8]通過在數字孿生技術的基礎上借助Simulink 完成起重機動態和運動學的模型，來討論起重機高速運行過程中的實時運動預測問題，從而指導塔機的實時操作。

1.3 IMU 模塊濾波算法研究現狀

IMU 可以通過測量加速度計和陀螺儀的數據，實時檢測塔式起重機的姿態，包括俯仰角、橫滾角和偏航角，提供實時的平衡控制反饋。對于IMU 模塊濾波算法最為常用的主要為卡爾曼濾波、粒子濾波和互補濾波。

姚露等[9]利用UWB 定位技術和IMU 慣性測量技術解算出機器人的位置信息，采用UKF 算法對位置信息數據進行融合，可以達到厘米級精度，數據穩定。蘭志勇等[10]提出一種基于T-S 模糊控制的卡爾曼濾波姿態估計方法，實現量測協方差矩陣的實時調整，有效提高了姿態角解算精度。黃偉[11]通過觀測磁力計和加速度計的矢量變化，來校準IMU 模塊在積分運算中產生的隨機漂移，再將最終測量值輸入狀態矩陣，以相對比較小的計算成本實現良好的濾波修正效果。Mahony R 等[12]利用Huber 魯棒估計抑制站球機器人在坡面運動過程中由于機身振蕩所引入的干擾噪聲，并改進互補濾波進行姿態解算。賀新竹等[13]提出了一種適應FPGA 平臺的MEMS-IMU 姿態三級流水線解算工程實現架構，優化了系統姿態解算模型。郭慶瑞[14]在粒子濾波的基礎上提出了基于馬爾科夫鏈蒙特卡洛的改進粒子濾波算法，使用UWB（Ultra Wide Band，超寬帶）測距技術作為輔助系統加以粒子濾波算法修正軌跡，減少IMU誤差，獲取更為精確的定位結果。宗意凱等[15]提出了一種基于多源IMU 組合與粒子濾波優化的互補濾波姿態融合算法。該算法利用多源數據與粒子濾波方法，實現了對姿態解算精度的提升。

2 系統方案

塔機數字孿生系統包含了數字孿生基礎概念的三個組成部分，分別為塔機物理實體模型、塔機數字空間虛擬模型，以及二者之間的數據傳輸。該系統可以實時地反映塔機的真實運行性能狀態，同時完成物理實體模型與數字空間虛擬模型的交互控制，具備幾何特征、物理特征、性能演化特征，體現了數字孿生的超寫實性與集成性。塔機數字孿生系統總體架構如圖1 所示。

圖1 塔機數字孿生系統總體架構

2.1 技術詳細方案

通過在塔機物理模型上布置合適的傳感器，實時監測塔機物理模型的運動狀態信息。其次，利用數據融合技術整合不同傳感器收集的數據，通過卡爾曼濾波算法對傳感器采集到的數據進行處理分析，提高數據的準確性和可靠性。根據塔機的傳感器數據輸入，數字孿生模型可以即時計算出塔機的當前姿態，并實時更新。通過將塔機物理模型的姿態監測數據和數字孿生模型的預測結果進行對比，評估模型的準確性和可靠性，并通過與傳統監測方法的對比來定量化評估數字孿生技術在塔機工作姿態監測方面的優勢。最后，根據塔機物理模型傳感器的監測結果和實際需求，通過對原數字孿生模型進行參數調整、算法優化等實現孿生模型的優化和改進，以提高模型的準確性和實時性。塔機數字孿生系統設計方案如圖2 所示。

圖2 塔機數字孿生系統設計方案

2.2 系統研究內容

2.2.1 數字孿生模型構建 收集和整理塔機的物理結構、機械特性以及傳感器數據等信息，利用SolidWorks 或其他合適的建模軟件構建精確的塔機虛擬模型，并對其進行動態模擬和分析。

2.2.2 數據采集與處理 將IMU 模塊安裝在需要監測的關鍵部位，借助IMU 模塊自帶的通訊模塊將數據發送到上位機，完成塔機實時運動數據的采集，并設計相應的數據濾波算法降低采集數據的誤差。

2.2.3 模型驗證與校準 借助MATLAB 或Python 等數據分析工具，通過比較孿生端數字模型的預測結果與實際監測到的真實塔機的運行數據的差異來評估模型的準確性，并進行校準和調整以提高模型的精度。

2.2.4 實時監測與預測 利用實時數據處理和機器學習算法實現，如Python 中的TensorFlow、PyTorch 等深度學習框架，或者使用專門的實時數據處理工具如Apache Kafka、Spark Streaming 等將塔機的傳感器數據輸入到數字孿生模型中，以實現實時姿態監測和預測。

3 方案實施

3.1 塔機虛擬模型搭建

本研究中塔機虛擬模型搭建借助SolidWorks 軟件實現了塔機實驗樣機虛擬數字模型初步構建，進行了簡單渲染，利用3D Studio Max 軟件對該數字模型進行渲染、材質等相關屬性設置。建模完成后將三維模型以.STEP 格式導入3ds MAX，添加紋理和材質后導出為Unity 3D 支持的.FBX 格式。為實現物理交互，在Unity 3D 中通過創建空物體進行塔機虛擬模型旋轉軸心的設定以及吊鉤位移的設定，最終塔機小型實驗樣機模型如圖3 所示。

圖3 塔機小型實驗樣機模型

3.2 數據采集與傳輸

本研究使用了HC-SR04 超聲波測距模塊和MPU6050 陀螺儀采集實驗數據，以ESP8266WIFI 模塊進行數據傳輸（圖4）。

圖4 Arduino 和ESP8266 實物接線圖

3.3 數字孿生感知實驗

塔機數字孿生姿態感知實驗如圖5 所示，實驗顯示布置在塔機物理實體上的傳感器所傳輸的塔機作業姿態數據可實時改變塔機虛擬數字實體的運行狀態。通過設置多組不同起吊位移與卸載位移數值，與孿生系統監測到的位移數據進行對比，取平均值得到的運行數據如表1 所示。

表1 平臺實時運行數據

圖5 數字孿生姿態感知實驗

4 結論

為了完善塔機運行狀態的監測與控制，降低事故發生率，提高施工效率，將傳感器技術、通信技術以及計算機等技術與塔吊監測、控制相融合，借助一種虛擬平臺實現實時信號傳輸、實時監測、實時控制，將數字孿生的概念與塔吊的運行信息相結合，建立基于數字孿生的塔吊監測系統的研究是有必要的。

本文系統探討了智能塔機控制系統、塔機數字孿生技術研究以及IMU 濾波算法研究的國內外發展現狀，分析了對智能塔吊進行監測的先進性和必要性。提出一種基于數字孿生的塔機狀態監測關鍵技術方案，對數字孿生系統的研究內容進行了具體闡述分析。

建立基于數字孿生的塔吊監測系統可以實現對塔吊的精準管理和維護，及時發現和解決潛在的問題，減少故障的發生，降低維護成本，提高設備的利用率和經濟效益。應用數字孿生技術實現數據驅動的決策，代表了先進信息技術在工程領域的應用，為工程領域的安全管理和生產效益的提升打下了堅實的基礎。