本發(fā)明涉及起重機(jī)械的安全監(jiān)控領(lǐng)域，尤其是一種新型起重機(jī)應(yīng)力自動監(jiān)測方法。

背景技術(shù)：

1、傳統(tǒng)的起重機(jī)應(yīng)力監(jiān)測系統(tǒng)通常是持續(xù)不斷地監(jiān)測應(yīng)力，這不僅消耗大量能源，還可能因?yàn)閿?shù)據(jù)量過大而導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理困難。

2、在起重機(jī)的日常運(yùn)行中，需要應(yīng)力監(jiān)測的情況較為罕見。

3、本發(fā)明旨在提供一種智能監(jiān)測方法，以減少不必要的應(yīng)力監(jiān)測，節(jié)約能源并提高數(shù)據(jù)處理效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出一種新型起重機(jī)應(yīng)力自動監(jiān)測方法，屬于基于起重機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)信號實(shí)現(xiàn)的智能應(yīng)力監(jiān)測方法，該方法能夠在需要時(shí)自動啟動應(yīng)力監(jiān)測，不需要時(shí)自動停止監(jiān)測。

2、本發(fā)明采用以下技術(shù)方案。

3、一種新型起重機(jī)應(yīng)力自動監(jiān)測方法，包括數(shù)據(jù)采集模塊、應(yīng)力監(jiān)測模塊，所述方法根據(jù)監(jiān)控系統(tǒng)信號來識別門座起重機(jī)的當(dāng)前工作狀態(tài)，當(dāng)判定起重機(jī)當(dāng)前工作狀態(tài)處于高風(fēng)險(xiǎn)操作階段時(shí)，開啟針對門座起重機(jī)的關(guān)鍵受力部位的應(yīng)力監(jiān)測。

4、所述數(shù)據(jù)采集模塊在布署時(shí)，集成于原有的起重機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)中，利用起重機(jī)已有的傳感器數(shù)據(jù)來識別起重機(jī)的工作狀態(tài)；傳感器包括負(fù)載傳感器、位置傳感器；

5、所述方法通過數(shù)據(jù)分析和處理模塊分析傳感器數(shù)據(jù)，以判斷起重機(jī)是否處于高風(fēng)險(xiǎn)操作階段，從而決定是否需要開啟應(yīng)力監(jiān)測；

6、所述應(yīng)力監(jiān)測模塊的傳感器包括應(yīng)變計(jì)、數(shù)據(jù)采集器，用于實(shí)時(shí)監(jiān)測起重機(jī)的關(guān)鍵受力部位的應(yīng)力變化，應(yīng)變計(jì)以配套工裝固定在起重機(jī)上；

7、當(dāng)數(shù)據(jù)分析和處理模塊判定當(dāng)前起重機(jī)處于高風(fēng)險(xiǎn)操作階段且需要監(jiān)測時(shí)，通過啟動信號激活應(yīng)力監(jiān)測模塊以開始應(yīng)力數(shù)據(jù)的采集。

8、采用具有防松作用的公母頭線纜將應(yīng)變計(jì)與數(shù)據(jù)采集模塊的采集器相連，應(yīng)變計(jì)以焊接方式固定于起重機(jī)表面，將信號線從防護(hù)殼上的插頭孔中穿出，將信號線與應(yīng)變計(jì)的線纜按對應(yīng)順序焊接；

9、傳感器的安裝方法為：將防護(hù)殼套在傳感器上，通過防護(hù)殼的多個(gè)固定腳固定在起重機(jī)表面，最后用硅酮膠對防護(hù)殼四周以及固定腳位置進(jìn)行密封；

10、所述自動監(jiān)測方法能根據(jù)用戶和設(shè)備的需要選擇周期性監(jiān)測方式或是在線監(jiān)測方式，當(dāng)選擇周期性監(jiān)測方式時(shí)，傳感器以快速拔插方式安裝于起重機(jī)處以縮短安裝時(shí)間并保證安裝質(zhì)量。

11、數(shù)據(jù)采集模塊形成所述自動監(jiān)測方法的數(shù)據(jù)采集層，其各個(gè)傳感器包括安裝于起重機(jī)起重臂根部鉸接點(diǎn)處的s型拉力傳感器、安裝于起重機(jī)回轉(zhuǎn)平臺與立柱連接處的傾角傳感器、安裝于起重機(jī)起重臂頂端的超聲波風(fēng)速儀、安裝于起重機(jī)主梁跨中和門腿焊縫處的焊接式應(yīng)變計(jì)。

12、數(shù)據(jù)采集層的各個(gè)傳感器形成傳感器組，傳感器組的采集數(shù)據(jù)經(jīng)信號調(diào)理模塊處理后輸入嵌入式控制器(stm32h743，支持多協(xié)議通信)；拉力傳感器、傾角傳感器數(shù)據(jù)通過can總線傳輸至嵌入式控制器；風(fēng)速傳感器數(shù)據(jù)通過rs485鏈路傳輸至嵌入式控制器；

13、采樣頻率：拉力/傾角(10hz)、風(fēng)速(1hz)、應(yīng)變(50hz)；

14、數(shù)據(jù)分析和處理模塊形成所述自動監(jiān)測方法的邊緣計(jì)算層和控制層，邊緣計(jì)算層包括工控機(jī)(intel?nuc，運(yùn)行ubuntu+ros)，用于執(zhí)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、狀態(tài)分類；

15、控制層包括plc(西門子s7-1200)，用于控制應(yīng)力監(jiān)測模塊啟停及報(bào)警輸出。

16、數(shù)據(jù)分析和處理模塊對數(shù)據(jù)采集模塊的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理和分析，以預(yù)測和評估起重機(jī)的應(yīng)力狀態(tài)，同時(shí)利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)來提高預(yù)測的準(zhǔn)確性，包括以下步驟；

17、步驟s1、采集起重機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)中傳感器的數(shù)據(jù)：起重量q1，起重力矩f1,回轉(zhuǎn)角度a1，實(shí)時(shí)風(fēng)速v1；

18、步驟s2、當(dāng)傳感器采集到的數(shù)據(jù)具有以下特征(可根據(jù)用戶需求更改)時(shí)，判定起重機(jī)處于高風(fēng)險(xiǎn)運(yùn)行狀態(tài)：q1≥0.9*額定起重量∪f1≥0.9*額定起重力矩重量∪a1≥90°∪實(shí)時(shí)風(fēng)速v1≥10m/s時(shí)，開始進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，當(dāng)判定起重機(jī)處于高風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，給定應(yīng)力監(jiān)測模塊一啟動信號。

19、步驟s2中，數(shù)據(jù)分析的過程采用隨機(jī)森林分類器算法，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理算法、特征提取與選擇算法；數(shù)據(jù)預(yù)處理算法的目標(biāo)具體為：對采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化和特征提取，確保后續(xù)分析的準(zhǔn)確性；

20、數(shù)據(jù)預(yù)處理算法的步驟包括；

21、步驟a1、數(shù)據(jù)清洗：去除無效數(shù)據(jù)、填補(bǔ)缺失值、去除噪聲；

22、步驟a2、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：為了統(tǒng)一不同傳感器的數(shù)據(jù)尺度，采用標(biāo)準(zhǔn)化方法(如z-score標(biāo)準(zhǔn)化)對所有傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理；公式為：其中，x是原始數(shù)據(jù)，μ是數(shù)據(jù)的均值，σ是數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差；

23、在數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，輸入標(biāo)準(zhǔn)化后的q1、a1、v1、σ，輸出特征矩陣x∈rnx4?n＝時(shí)間窗口樣本數(shù)；

24、特征提取與選擇算法的目標(biāo)具體為：從清洗后的數(shù)據(jù)中提取出有意義的特征，以便后續(xù)進(jìn)行狀態(tài)評估和異常檢測；

25、特征提取與選擇算法包括以下步驟；

26、步驟b1、基本統(tǒng)計(jì)特征：對傳感器數(shù)據(jù)計(jì)算均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值、峰度、偏度等統(tǒng)計(jì)特征。

27、例如

28、

29、其中，zi是每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，n是數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量，μ是均值；

30、步驟b2、利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對工作狀態(tài)進(jìn)行多維度評估；通過多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)(負(fù)載、風(fēng)速、位置等)融合來預(yù)測起重機(jī)是否處于正常狀態(tài)或高風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)；使用隨機(jī)森林提升決策樹集成學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建一個(gè)多分類器來評估每個(gè)時(shí)刻的起重機(jī)狀態(tài)，包括上述q1?f1a1?v1四種數(shù)據(jù)特征；

31、步驟b3、使用隨機(jī)森林進(jìn)行分類，具體為：

32、訓(xùn)練模型：使用已標(biāo)記的歷史數(shù)據(jù)(如正常、過載、風(fēng)速過大、回轉(zhuǎn)角度過大等標(biāo)簽)訓(xùn)練隨機(jī)森林模型；

33、當(dāng)q1≥0.9*額定起重量時(shí)，標(biāo)記為過載；當(dāng)q1＜0.9*額定起重量時(shí)，標(biāo)記為正常；

34、當(dāng)f1≥0.9*額定起重力矩時(shí)，標(biāo)記為過載；當(dāng)f1＜0.9*額定起重力矩時(shí)，標(biāo)記為正常；

35、當(dāng)a1≥90°時(shí)，標(biāo)記為風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)；當(dāng)a1＜90°時(shí)，標(biāo)記為正常；

36、當(dāng)v1≥10m/s時(shí)，標(biāo)記為高風(fēng)速；當(dāng)v1＜10m/s，標(biāo)記為正常；

37、模型輸出：對于每一時(shí)刻的數(shù)據(jù)，輸出一個(gè)狀態(tài)標(biāo)簽，即“正常”、“過載”或“高風(fēng)速”；

38、數(shù)據(jù)分析和處理模塊進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估時(shí)，結(jié)合所有特征和模型的輸出，得出當(dāng)前起重機(jī)是否處于高風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)；當(dāng)有任意一個(gè)被標(biāo)記為非正常時(shí)，判定起重機(jī)處于高風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，如果沒有任意一個(gè)被標(biāo)記為非正常時(shí)，則判定起重機(jī)處于正常狀態(tài)。

39、起重機(jī)應(yīng)力自動監(jiān)測方法還包括控制模塊，數(shù)據(jù)分析和處理模塊將分析結(jié)果和風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果傳遞給控制模塊以獲取相應(yīng)的控制指令，控制模塊根據(jù)數(shù)據(jù)處理和分析模塊的結(jié)果，以及智能識別模塊中的數(shù)據(jù)，自動控制應(yīng)力監(jiān)測模塊的開啟和關(guān)閉。實(shí)現(xiàn)與起重機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)的無縫集成，確保在需要時(shí)快速響應(yīng)；。

40、正常狀態(tài)：如果監(jiān)測到數(shù)據(jù)處于安全范圍內(nèi)，則系統(tǒng)持續(xù)監(jiān)測，等待下次數(shù)據(jù)更新。

41、高風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)：如果檢測到異?；蚋唢L(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，系統(tǒng)觸發(fā)報(bào)警機(jī)制，啟動應(yīng)力監(jiān)測模塊，并通過用戶界面提供報(bào)警信息。

42、控制模塊在閾值觸發(fā)后開啟應(yīng)力監(jiān)測模塊時(shí)，延遲2s啟動應(yīng)力監(jiān)測模塊，以避免瞬時(shí)干擾。

43、當(dāng)連續(xù)5分鐘無高風(fēng)險(xiǎn)信號且σ<80mpa時(shí)，控制模塊關(guān)閉應(yīng)力監(jiān)測模塊。

44、本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：

45、1.節(jié)能高效：只在需要時(shí)開啟應(yīng)力監(jiān)測，減少能源消耗和數(shù)據(jù)處理負(fù)擔(dān)。

46、2.智能安全：通過智能監(jiān)測確保起重機(jī)在高風(fēng)險(xiǎn)操作時(shí)得到充分監(jiān)控，提高安全性。

47、3.靈活性：操作人員可以根據(jù)實(shí)際情況手動調(diào)整監(jiān)測策略，提高系統(tǒng)的適應(yīng)性。

48、本發(fā)明中，采用的算法使用“閾值判斷優(yōu)先+模型預(yù)測補(bǔ)充”的分級策略，能兼顧實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性：

49、本發(fā)明中，以閾值判斷直接攔截明確風(fēng)險(xiǎn)(如過載)，能縮短響應(yīng)時(shí)間；

50、本發(fā)明中，以隨機(jī)森林模型解決復(fù)雜工況(如多參數(shù)耦合風(fēng)險(xiǎn))，能降低漏報(bào)率；

51、本發(fā)明中，動態(tài)啟停控制平衡安全與能耗，能確保系統(tǒng)長期可靠運(yùn)行。