當(dāng)前，智能大型起重機(jī)已成為無(wú)人化港口的標(biāo)配，如何對(duì)港口重器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和健康評(píng)估成為國(guó)內(nèi)外這一研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題。近日，揚(yáng)州大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院教師朱林牽頭的科研團(tuán)隊(duì)，成功將具有獨(dú)立自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的大型起重機(jī)健康監(jiān)測(cè)方法運(yùn)用于無(wú)人化港口的運(yùn)行安保現(xiàn)場(chǎng)。
“近三年來(lái)，全國(guó)發(fā)生特種設(shè)備安全事故近千起，經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)幾十億元，其中起重機(jī)事故占總數(shù)量的近17.7%。”該團(tuán)隊(duì)成員王鵬介紹，目前國(guó)內(nèi)港口起重機(jī)的安全監(jiān)管水平亟待提高，而對(duì)港口重器進(jìn)行智能實(shí)時(shí)“聽(tīng)診”正是突破制約無(wú)人化港口健康發(fā)展的瓶頸、加快產(chǎn)業(yè)更新升級(jí)所必須要掌握的核心技術(shù)。
據(jù)了解，科研團(tuán)隊(duì)提出了一種基于多通道信號(hào)復(fù)用的結(jié)構(gòu)健康評(píng)估與壽命預(yù)測(cè)方法，能精準(zhǔn)識(shí)別損傷特征，實(shí)現(xiàn)起重機(jī)結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的準(zhǔn)確評(píng)估與剩余壽命的精確預(yù)測(cè)，有效提高了其安全監(jiān)管水平，解決了無(wú)人化港口發(fā)展中面臨的“卡脖子”問(wèn)題。
此外，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)發(fā)展為事故的預(yù)測(cè)預(yù)防提供了新思路，通過(guò)大數(shù)據(jù)能獲取復(fù)雜條件下的潛在故障信息，實(shí)現(xiàn)事故科學(xué)預(yù)測(cè)預(yù)防。然而，大數(shù)據(jù)技術(shù)在大型特種設(shè)備事故預(yù)測(cè)預(yù)防中的應(yīng)用，國(guó)內(nèi)外均處于起步階段，從事此方向研究的機(jī)構(gòu)總數(shù)不超過(guò)10家。鑒于此，科研團(tuán)隊(duì)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，逐步由原來(lái)的單一判斷走向基于大數(shù)據(jù)的綜合智能評(píng)價(jià)。
團(tuán)隊(duì)成員邱建春介紹：“我們團(tuán)隊(duì)致力于對(duì)港口起重機(jī)的安全運(yùn)行進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。硬件部分主要是通過(guò)狀態(tài)參數(shù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)參數(shù)，軟件部分我們提出了一種新型算法來(lái)對(duì)特征進(jìn)行提取，同時(shí)結(jié)合提取的特征和機(jī)理模型來(lái)實(shí)時(shí)評(píng)估大型無(wú)人化港口中起重機(jī)的運(yùn)行安全問(wèn)題。”
目前，該智能系統(tǒng)已經(jīng)在南京特檢院的幫助下廣泛應(yīng)用于南京港、南通港等港機(jī)作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)。朱林表示：“未來(lái)我們將基于數(shù)模聯(lián)動(dòng)的起重機(jī)健康評(píng)估方法上進(jìn)行深入研究，從而提高其預(yù)測(cè)評(píng)估精度，將其推廣運(yùn)用于中國(guó)各大港口，讓港口重器“問(wèn)診”難題得到一鍵式解決。”
標(biāo)簽： 智能系統(tǒng)
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