CN115180520A - 一种起重机物联网数据采集分析系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明包括一种起重机物联网数据采集分析系统及方法，根据起重机各零部件使用特点，确定可采集的寿命影响因子；基于边缘计算技术，车载计算模块根据采集到的影响因子数据，精确计算使用统计信息，例如某起重机零部件作业时间、作业频次，并传输给物联网服务器；物联网服务器根据统计信息，通过数学模型，计算出各零部件的寿命预估信息及保养提醒信息；系统中信息可在车载端、移动端、集控端显示，满足司机、管理者、监理者等多角色人员对起重机零部件级保养信息的需求。

Description

一种起重机物联网数据采集分析系统及方法

技术领域

本发明涉及工程机械技术领域，特别涉及一种起重机保养信息的采集及分析方法。

背景技术

起重机作为一种工程机械，是一种提起或移动重物用的机器，作业过程中涉及到诸多机构的运动，如变幅运动，用于改变起重机的幅度，即改变吊钩中心至起重机回转中心轴线的水平距离；回转运动，用于改变吊钩水平面的位置，伸缩运动，用于调节笔架长度，以实现不同的回转半径。机构的运动多采用液压驱动的方式，各机构运动时会有不同的元器件参与执行。

作业过程中需要切换不同运动机构，以适应起重机在不同条件下装卸物品。因此各机构的运动时间也不尽相同。

起重机作为一种机器，传统上各部件需要进行定时保养，但同时工作强度也会影响到各部件的使用寿命。目前计算各部件工作时间基于动力部件的开机时间作为起重机全部部件的累积工作时间，从而计算各部件的保养时间及累积工作时间，显而易见的，各部件时间使用时间是不准确的，不能完全反应部件的工作强度。

因此如何在持续的工作过程中精确统计各部件的工作时间是计算部件剩余使用寿命，进行差异化保养的关键，在提高统计准确性的前提下，制定相应的维修及备件计划，进一步减少维修费用的投入即降低起重机的维修保障费用。

固定的保养周期：传统上，采用动力源工作时间作为起重机整机的工作时间，例如家用汽车每半年或5000公里保养一次。起重机动力源包括发动机、电机等，当转速大于一定值时认为起重机处于工作状态，从而对工作时间进行累积，此累积时间作为起重机的工作时间。以起重机工作时间作为部件的工作时间，从而定义部件的保养时间及剩余使用寿命。

《一种基于物联网的工程机械监控系统》（CN111856992A）提供一种基于物联网的工程机械监控系统，包括服务器及安装于每台工程机械上的监控终端，微处理器将定位信息、工程机械的工作状态数据发送至服务器后台，管理人员通过服务器后台的数据运算以及应用相应功能单元和模块，可对众多工程机械进行模型化分析和管理，提高管理效率和经营效益。

现有技术中，存在以下缺陷：

（1）设定的保养时间一般为固定值，与实际使用情况不关联。起重机作业时，不同机构的运动时间不同，采用动力源作为机构的工作时间，存在误差，且误差较大。设定保养时间过短，会导致过度保养，增加费用；设定保养时间过长，会引起保养不当，起重机产品可靠性降低，影响整机寿命。

（2）服务器集中处理方法，实际情况中，起重机工况信息、各零部件运行信息数据量很大，采用服务器集中处理，需要高速的网络带宽、高实时性、成本较高；当网络中断时，监控随之中断。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种起重机物联网数据采集及分析系统及方法，可满足司机、管理者、监理者等多角色人员对起重机零部件级保养信息的需求。

为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：

第一方面，本发明提供了一种起重机物联网数据采集及分析系统，包括数据采集模块、车载计算模块、车载显示模块、信号传输模块、物联网服务器、移动显示模块、集控显示模块；

数据采集模块：用于实时采集影响零部件寿命的起重机的寿命影响因子数据；

车载计算模块：用于对采集的寿命影响因子数据进行初步处理，形成可读的零部件的使用统计信息，并将各零部件的使用统计信息传输给物联网服务器；

物联网服务器：用于接收各零部件的使用统计信息，通过数学模型，计算出各零部件的寿命预估信息及保养提醒信息；

信号传输模块：用于负责数据采集模块、车载计算模块、车载显示模块、物联网服务器、移动显示模块、集控显示模块之间的信号通讯；

车载显示模块：用于显示零部件的使用统计信息、寿命预估信息、保养提醒信息，面向对象为起重机操作者；

集控显示模块：用于显示零部件的使用统计信息、寿命预估信息、保养提醒信息，面向对象为集控中心人员；

移动显示模块：用于显示零部件的使用统计信息、寿命预估信息、保养提醒信息，面向对象为移动终端使用人员。

进一步的，寿命影响因子包括通用部分和专用部分；

通用部分包括常规整机信息；所述常规整机信息包括车辆信息、发动机信息、力限器系统信息；所述车辆信息包括VIN码、出厂时间；所述发动机信息包括转速、水温；所述力限器系统信息包括实际吊重量、变幅角度、力矩百分比；

专用部分包括：结构件-伸缩臂-伸缩臂长，液压件-变幅油缸-液压油温度，电气件-电池-电量、电压。

进一步的，使用统计信息为零部件的运动、受力、环境、时间的统计信息；

结构件-伸缩臂的使用统计信息的计算方法包括：根据出厂时间、伸缩臂长、变幅角度、实际吊重量、力矩百分比，结合伸缩臂的运动状态，统计出伸缩臂运动里程、带载伸缩累计载荷。

液压件-变幅油缸的使用统计信息的计算方法包括：根据出厂时间、变幅角度、实际吊重量、力矩百分比、液压油温，结合变幅油缸的运动状态，统计出变幅油缸的运动里程、累计受力载荷、累计高温负荷。

电气件-电池的使用统计信息的计算方法包括：根据出厂时间、发动机转速、电压，结合电气系统使用状态，统计出剩余电量、累计充电时间、累计耗电量。

进一步的，所述寿命预估信息为，通过基于数理模型和专家判断的模糊预测模型计算而来的零部件的寿命预估信息。

结构件-伸缩臂的寿命预估信息计算方法包括：将伸缩臂运动里程、带载伸缩累计载荷作为输入参数，经过寿命预估数学模型处理，计算出结构件-伸缩臂寿命预估信息，所述结构件-伸缩臂寿命预估信息包括伸缩臂滑块磨损、伸缩臂性能衰减率；

液压件-变幅油缸的寿命预估信息计算方法包括：将变幅油缸运动里程、累计受力载荷、累计高温负荷作为输入参数，经过寿命预估数学模型处理，计算出液压件-变幅油缸寿命预估信息；所述液压件-变幅油缸寿命预估信息包括变幅油缸轴套磨损、载荷性能衰减率、密封件性能衰减率；

电气件-电池的寿命预估信息计算方法包括：将剩余电量、累计充电时间、累计耗电量作为输入参数，经过寿命预估数学模型处理，计算出电气件-电池寿命预估信息，所述电气件-电池寿命预估信息包括剩余启动次数、电池衰减率。

进一步的，所述寿命预估数学模型的构建方法包括：

获取结构件-伸缩臂、液压件-变幅油缸和电器件-电池的历史数据，所述历史数据包括多组模型的输出参数和输出参数；

将所述各零部件的历史数据划分为训练集和验证集，基于进行多元线性回归，建立因变量和多个自变量之间的线性关系，得到的各零部件的多元线线性回归模型，即寿命预估数学模型；

结构件-伸缩臂的输入参数包括伸缩臂运动里程、带载伸缩累计载荷，输出参数包括对应的伸缩臂滑块磨损、伸缩臂性能衰减率；

液压件-变幅油缸的输入参数包括变幅油缸运动里程、累计受力载荷、累计高温负荷，输出参数包括对应的变幅油缸轴套磨损、载荷性能衰减率、密封件性能衰减率；

电器件-电池的输入参数包括剩余电量、累计充电时间、累计耗电量，输出参数包括对应的剩余启动次数、电池衰减率。

进一步的，保养提醒信息为通过预设的各零部件的保养提醒数学模型计算而来的零部件的保养提醒信息。

结构件-伸缩臂的保养提醒信息计算方法包括：将伸缩臂滑块磨损、伸缩臂性能衰减率作为输入参数，经过保养提醒数学模型处理，计算出结构件-伸缩臂保养提醒信息；所述结构件-伸缩臂保养提醒信息包括涂抹润滑油、更换滑块、结构探伤；

液压件-变幅油缸的保养提醒信息计算方法包括：将变幅油缸轴套磨损、变幅油缸性能衰减率作为输入参数，经过保养提醒数学模型处理，计算出液压件-变幅油缸保养提醒信息；所述液压件-变幅油缸保养提醒信息包括涂抹润滑油、更换轴套、油缸内泄检测；

电气件-电池的保养提醒信息计算方法包括：将剩余启动次数、电池衰减率作为输入参数，经过保养提醒数学模型处理，计算出电气件-电池保养提醒信息；所述电气件-电池保养提醒信息包括电池充电、更换电池。

进一步的，所述保养提醒数学模型包括预设范围，当输入参数超出预设范围时，输出对应的提醒信息；

当伸缩臂滑块磨损、伸缩臂性能衰减率超出预设范围，输出涂抹润滑油、更换滑块、结构探伤的提醒信息；

当变幅油缸轴套磨损、变幅油缸性能衰减率超出预设范围，输出涂抹润滑油、更换轴套、油缸内泄检测的提醒信息；

当剩余启动次数、电池衰减率超出预设范围，输出电池充电、更换电池的提醒信息。

第二方面，本发明还提供一种起重机物联网数据采集及分析方法，基于第一方面所述的系统，包括以下步骤：

根据起重机各零部件使用特点，确定可采集的寿命影响因子；

基于边缘计算技术，车载计算模块根据采集到的寿命影响因子，精确计算使用统计信息，例如某起重机零部件作业时间、作业频次，并传输给物联网服务器；

物联网服务器根据统计信息，通过数学模型，计算出各零部件的寿命预估信息及保养提醒信息；

通过车载显示模块、移动显示模块、集控显示模块显示，满足司机、管理者、监理者对起重机零部件级保养信息的需求。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：

（1）通过起重机物联网数据采集分析，形成起重机零部件级保养信息，进行各零部件差异化保养，降低起重机的保养维修费用。

（2）通过基于边缘计算思想的数据采集和分析方法，分布式进行数据处理，对网络带宽、实时性、成本要求较低。使用统计信息计算方法相对简单，对计算硬件要求较低，车载计算模块满足计算需求。一般情况下，寿命预估数学模型、保养提醒数学模型比较复杂，预估结果越精细越准确，数学模型越复杂，对计算模块硬件要求越高。所以，本发明系统中模型计算使用边缘计算的方法，将统计信息处理放在车载计算模块，将寿命预估、保养提醒模型计算放在物联网服务器。

（3）通过基于起重机物联网系统的数据分析，分模块、分步骤进行数据模型计算，生成精确的起重机零部件级保养信息。

（4）在信号传输模块通讯中断的情况下，车载显示模块依然能显示起重机零部件使用统计信息，为人工判断各零部件是否保养，提供信息参考。通讯恢复后，使用统计信息可以续传，不会出现信息数据丢失，保证数据的安全性、完整性。

附图说明

图1是起重机示意图；

图2为起重机物联网数据采集分析系统架构图；

图3为起重机物联网数据采集分析方法流程图；

图4为起重机保养信息获取显示流程图；

图5为示例-结构件-伸缩臂使用统计信息方框图；

图6为示例-结构件-伸缩臂寿命预估信息方框图；

图7为示例-结构件-伸缩臂保养提醒信息方框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

本申请中的缩略语和关键术语定义：

起重机：在一定范围内垂直提升和水平搬运重物的多动作起重机械，又称吊车。起重机上车：起重机回转支承以上的部分，主要包括：转台、变幅油缸、臂架系统、平衡重、卷扬、吊钩、操纵室等。起重机底盘：起重机回转支承以下的部分，主要包括：车架、支腿系统、行驶系统、驾驶室等。

臂架系统：亦称吊臂，起重机上用于吊装的可伸缩的臂，一般由3～8节臂组成。各节臂之间有（尼龙、聚乙烯等材质）滑块，并涂抹润滑油，减小伸缩摩擦系数。

变幅油缸：用于支撑吊臂，实现吊臂升降。变幅油缸一头固定在吊臂下部，一头固定在转台上。

力限器系统：也称力矩限制器系统，独立的完成由计算机控制的安全操作系统，能自动检测出起重机所吊载的质量及起重臂所处的角度（变幅角度），并能够显示出其额定吊重量、实际载荷、工作半径、起重臂所处角度等。

物联网：（Internet of Things，简称IoT）是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。

边缘计算：是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。

云计算，强调的是计算和存储等能力从边缘端或桌面端集中过来，以互联网为中心，需要高速的网络带宽。

边缘计算，其源于分布式计算的思想。对物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率，减轻云端的负荷。由于更加靠近用户，还可为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。

实施例一：

本实施例提供一种起重机物联网数据采集及分析系统，包括数据采集模块、车载计算模块、车载显示模块、信号传输模块、物联网服务器、移动显示模块、集控显示模块等。

数据采集模块：实时采集影响零部件寿命的起重机数据；

车载计算模块：对采集数据进行初步处理，形成可读的使用统计信息；

车载显示模块：显示零部件的使用统计信息、寿命预估信息、保养提醒信息，面向对象为起重机操作者；

信号传输模块：负责车辆、物联网、移动终端等之间的信号通讯；

物联网服务器：接收各零部件使用统计信息，通过数学模型，计算出各零部件的寿命预估信息及保养提醒信息；

集控显示模块：显示零部件的使用统计信息、寿命预估信息、保养提醒信息，面向对象为集控中心人员；

移动显示模块：显示零部件的使用统计信息、寿命预估信息、保养提醒信息，面向对象为移动终端使用人员。

本发明包括一种起重机物联网数据采集及分析方法，根据起重机各零部件使用特点，确定可采集的寿命影响因子；基于边缘计算技术，车载计算模块根据采集到的影响因子数据，精确计算使用统计信息，例如某起重机零部件作业时间、作业频次，并传输给物联网服务器；物联网服务器根据统计信息，通过数学模型，计算出各零部件的寿命预估信息及保养提醒信息；系统中信息可在车载端、移动端、集控端显示，满足司机、管理者、监理者等多角色人员对起重机零部件级保养信息的需求。

影响因子数据包括通用部分和专用部分，通用部分包括：车辆信息（VIN码、出厂时间等），发动机信息（转速、水温等），力限器系统信息（实际吊重量、变幅角度、力矩百分比等）等常规整机信息；专用部分包括：例如结构件-伸缩臂（伸缩臂长），液压件-变幅油缸（液压油温度），电气件-电池（电量、电压）等。

使用统计信息为具体到某个零部件的运动、受力、环境、时间等统计信息，例如结构件-伸缩臂，受出厂时间、伸缩臂长、变幅角度、实际吊重量、力矩百分比等多个因子影响，结合伸缩臂的运动状态，统计出伸缩臂运动里程、带载伸缩累计载荷等。液压件-变幅油缸，受出厂时间、变幅角度、实际吊重量、力矩百分比、液压油温等多个因子影响，结合变幅油缸的运动状态，统计出变幅油缸的运动里程、累计受力载荷、累计高温负荷等。电气件-电池，受出厂时间、发动机转速（充放电）、电压等多个因子影响，结合电气系统（启动电机、传感器、电磁阀等）使用状态，统计出剩余电量、累计充电时间、累计耗电量等。

寿命预估信息为具体到某个零部件的寿命预估信息，通过基于数理模型和专家判断的模糊预测模型计算而来。例如结构件-伸缩臂，伸缩臂运动里程、带载伸缩累计载荷等信息作为输入参数，经过寿命预估数学模型处理，计算出伸缩臂滑块磨损、伸缩臂性能衰减率等寿命预估信息；液压件-变幅油缸，变幅油缸运动里程、累计受力载荷、累计高温负荷等信息作为输入参数，经过寿命预估数学模型处理，计算出变幅油缸轴套磨损、载荷性能衰减率、密封件性能衰减率等寿命预估信息；电气件-电池，剩余电量、累计充电时间、累计耗电量等信息作为输入参数，经过寿命预估数学模型处理，计算出剩余启动次数、电池衰减率等寿命预估信息。

保养提醒信息为具体到某个零部件的保养提醒信息，通过预设的各零部件的‘状态-保养’数学模型计算而来。例如结构件-伸缩臂，伸缩臂滑块磨损、伸缩臂性能衰减率等信息作为输入参数，经过保养提醒数学模型处理，计算出涂抹润滑油、更换滑块、结构探伤等保养提醒信息；液压件-变幅油缸，变幅油缸轴套磨损、变幅油缸性能衰减率等信息作为输入参数，经过保养提醒数学模型处理，计算出涂抹润滑油、更换轴套、油缸内泄检测等保养提醒信息；电气件-电池，剩余启动次数、电池衰减率等信息作为输入参数，经过保养提醒数学模型处理，计算出电池充电、更换电池等保养提醒信息。

使用统计信息计算方法相对简单，对计算硬件要求较低，车载计算模块满足计算需求。一般情况下，寿命预估数学模型、保养提醒数学模型比较复杂，预估结果越精细越准确，数学模型越复杂，对计算模块硬件要求越高。所以，本发明系统中模型计算使用边缘计算的方法，将统计信息处理放在车载计算模块，将寿命预估、保养提醒模型计算放在物联网服务器。

在信号传输模块通讯中断的情况下，车载显示模块依然能显示起重机零部件使用统计信息，为人工判断各零部件是否保养，提供信息参考。通讯恢复后，使用统计信息可以续传，不会出现信息数据丢失，保证数据的安全性、完整性。

本发明通过起重机物联网数据采集分析，形成起重机零部件级保养信息，进行各零部件差异化保养，降低起重机的保养维修费用。

同时本发明通过基于边缘计算思想的数据采集和分析方法，分布式进行数据处理，对网络带宽、实时性、成本要求较低。

本发明通过基于起重机物联网系统的数据分析，分模块、分步骤进行数据模型计算，生成精确的起重机零部件级保养信息。

具体的，所述寿命预估数学模型的构建方法包括：

获取结构件-伸缩臂、液压件-变幅油缸和电器件-电池的历史数据，所述历史数据包括多组模型的输出参数和输出参数；

将所述各零部件的历史数据划分为训练集和验证集，基于进行多元线性回归，建立因变量和多个自变量之间的线性关系，得到的各零部件的多元线线性回归模型，即寿命预估数学模型；

结构件-伸缩臂的输入参数包括伸缩臂运动里程、带载伸缩累计载荷，输出参数包括对应的伸缩臂滑块磨损、伸缩臂性能衰减率；

液压件-变幅油缸的输入参数包括变幅油缸运动里程、累计受力载荷、累计高温负荷，输出参数包括对应的变幅油缸轴套磨损、载荷性能衰减率、密封件性能衰减率；

电器件-电池的输入参数包括剩余电量、累计充电时间、累计耗电量，输出参数包括对应的剩余启动次数、电池衰减率。

具体的，所述保养提醒数学模型包括预设范围，当输入参数超出预设范围时，输出对应的提醒信息；

当伸缩臂滑块磨损、伸缩臂性能衰减率超出预设范围，输出涂抹润滑油、更换滑块、结构探伤的提醒信息；

当变幅油缸轴套磨损、变幅油缸性能衰减率超出预设范围，输出涂抹润滑油、更换轴套、油缸内泄检测的提醒信息；

当剩余启动次数、电池衰减率超出预设范围，输出电池充电、更换电池的提醒信息。

需要说明的是，本实施例中，寿命预估数学模型和保养提醒数学模型也可以MATLAB软件进行数学拟合而成，或者选用神经网络模型（如LSTM模型、LSTNet模型、BLILSTM模型或者基于多元回归的BP神经网络），现有技术中有成熟的技术进行数据关系运算，本领域技术人员可以根据自身的需要选用。

实施例二：

本实施例提供一种起重机物联网数据采集及分析方法，基于实施例一所述的系统，包括以下步骤：

根据起重机各零部件使用特点，确定可采集的寿命影响因子；

基于边缘计算技术，车载计算模块根据采集到的寿命影响因子，精确计算使用统计信息，例如某起重机零部件作业时间、作业频次，并传输给物联网服务器；

物联网服务器根据统计信息，通过数学模型，计算出各零部件的寿命预估信息及保养提醒信息；

通过车载显示模块、移动显示模块、集控显示模块显示，满足司机、管理者、监理者对起重机零部件级保养信息的需求。

另外，本发明中：

（1）起重机零部件不局限于伸臂、变幅油缸、电池，三者仅为结构件、液压件、电气件的示例，本发明所述的系统和方法所适用于起重机上所有零部件，不局限于示例。

（2）物联网服务器，泛指物联网大数据处理，不局限于某个服务器或计算终端。

（3）信号传输模块，不局限于2G/3G/4G/5G移动信号、WIFI/蓝牙/Zigbee无线局域网等无线或有线通讯传输。

本发明的重点在于：

（1）一种起重机零部件级保养信息，从采集相关数据到获取使用统计信息、再到获取寿命预估信息、最后到获取保养提醒信息，基于边缘计算分布式获取保养信息的方法。

（2）一种起重机零部件级保养相关信息获取及显示的方法。

（3）一种具有起重机零部件级保养信息相关数据采集及分析能力的起重机物联网数据采集及分析系统。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种起重机物联网数据采集及分析系统，其特征在于，包括数据采集模块、车载计算模块、车载显示模块、信号传输模块、物联网服务器、移动显示模块、集控显示模块；

数据采集模块：用于实时采集影响零部件寿命的起重机的寿命影响因子数据；

车载计算模块：用于对采集的寿命影响因子数据进行初步处理，形成可读的零部件的使用统计信息，并将各零部件的使用统计信息传输给物联网服务器；

物联网服务器：用于接收各零部件的使用统计信息，通过数学模型，计算出各零部件的寿命预估信息及保养提醒信息；

信号传输模块：用于负责数据采集模块、车载计算模块、车载显示模块、物联网服务器、移动显示模块、集控显示模块之间的信号通讯；

车载显示模块：用于显示零部件的使用统计信息、寿命预估信息、保养提醒信息，面向对象为起重机操作者；

集控显示模块：用于显示零部件的使用统计信息、寿命预估信息、保养提醒信息，面向对象为集控中心人员；

移动显示模块：用于显示零部件的使用统计信息、寿命预估信息、保养提醒信息，面向对象为移动终端使用人员。

2.根据权利要求1所述的起重机物联网数据采集及分析系统，其特征在于，寿命影响因子包括通用部分和专用部分；

通用部分包括常规整机信息；所述常规整机信息包括车辆信息、发动机信息、力限器系统信息；所述车辆信息包括VIN码、出厂时间；所述发动机信息包括转速、水温；所述力限器系统信息包括实际吊重量、变幅角度、力矩百分比；

专用部分包括：结构件-伸缩臂、液压件-变幅油缸、电气件-电池；

所述结构件-伸缩臂包括伸缩臂长，所述液压件-变幅油缸包括液压油温度，所述电气件-电池包括电量、电压。

3.根据权利要求2所述的起重机物联网数据采集及分析系统，其特征在于，使用统计信息为零部件的运动、受力、环境、时间的统计信息；

结构件-伸缩臂的使用统计信息的计算方法包括：根据出厂时间、伸缩臂长、变幅角度、实际吊重量、力矩百分比，结合伸缩臂的运动状态，统计出伸缩臂运动里程、带载伸缩累计载荷；

液压件-变幅油缸的使用统计信息的计算方法包括：根据出厂时间、变幅角度、实际吊重量、力矩百分比、液压油温，结合变幅油缸的运动状态，统计出变幅油缸的运动里程、累计受力载荷、累计高温负荷；

电气件-电池的使用统计信息的计算方法包括：根据出厂时间、发动机转速、电压，结合电气系统使用状态，统计出剩余电量、累计充电时间、累计耗电量。

4.根据权利要求3所述的起重机物联网数据采集及分析系统，其特征在于，所述寿命预估信息为，通过基于数理模型和专家判断的模糊预测模型计算而来的零部件的寿命预估信息；

结构件-伸缩臂的寿命预估信息计算方法包括：将伸缩臂运动里程、带载伸缩累计载荷作为输入参数，经过寿命预估数学模型处理，计算出结构件-伸缩臂寿命预估信息，所述结构件-伸缩臂寿命预估信息包括伸缩臂滑块磨损、伸缩臂性能衰减率；

液压件-变幅油缸的寿命预估信息计算方法包括：将变幅油缸运动里程、累计受力载荷、累计高温负荷作为输入参数，经过寿命预估数学模型处理，计算出液压件-变幅油缸寿命预估信息；所述液压件-变幅油缸寿命预估信息包括变幅油缸轴套磨损、载荷性能衰减率、密封件性能衰减率；

电气件-电池的寿命预估信息计算方法包括：将剩余电量、累计充电时间、累计耗电量作为输入参数，经过寿命预估数学模型处理，计算出电气件-电池寿命预估信息，所述电气件-电池寿命预估信息包括剩余启动次数、电池衰减率。

5.根据权利要求4所述的起重机物联网数据采集及分析系统，其特征在于，所述寿命预估数学模型的构建方法包括：

获取结构件-伸缩臂、液压件-变幅油缸和电器件-电池的历史数据，所述历史数据包括多组模型的输出参数和输出参数；

将所述各零部件的历史数据划分为训练集和验证集，基于进行多元线性回归，建立因变量和多个自变量之间的线性关系，得到的各零部件的多元线线性回归模型，即寿命预估数学模型；

结构件-伸缩臂的输入参数包括伸缩臂运动里程、带载伸缩累计载荷，输出参数包括对应的伸缩臂滑块磨损、伸缩臂性能衰减率；

液压件-变幅油缸的输入参数包括变幅油缸运动里程、累计受力载荷、累计高温负荷，输出参数包括对应的变幅油缸轴套磨损、载荷性能衰减率、密封件性能衰减率；

电器件-电池的输入参数包括剩余电量、累计充电时间、累计耗电量，输出参数包括对应的剩余启动次数、电池衰减率。

6.根据权利要求4所述的起重机物联网数据采集及分析系统，其特征在于，保养提醒信息为通过预设的各零部件的保养提醒数学模型计算而来的零部件的保养提醒信息；

结构件-伸缩臂的保养提醒信息计算方法包括：将伸缩臂滑块磨损、伸缩臂性能衰减率作为输入参数，经过保养提醒数学模型处理，计算出结构件-伸缩臂保养提醒信息；所述结构件-伸缩臂保养提醒信息包括涂抹润滑油、更换滑块、结构探伤；

液压件-变幅油缸的保养提醒信息计算方法包括：将变幅油缸轴套磨损、变幅油缸性能衰减率作为输入参数，经过保养提醒数学模型处理，计算出液压件-变幅油缸保养提醒信息；所述液压件-变幅油缸保养提醒信息包括涂抹润滑油、更换轴套、油缸内泄检测；

电气件-电池的保养提醒信息计算方法包括：将剩余启动次数、电池衰减率作为输入参数，经过保养提醒数学模型处理，计算出电气件-电池保养提醒信息；所述电气件-电池保养提醒信息包括电池充电、更换电池。

7.根据权利要求6所述的起重机物联网数据采集及分析系统，其特征在于，所述保养提醒数学模型包括预设范围，当输入参数超出预设范围时，输出对应的提醒信息；

当伸缩臂滑块磨损、伸缩臂性能衰减率超出预设范围，输出涂抹润滑油、更换滑块、结构探伤的提醒信息；

当变幅油缸轴套磨损、变幅油缸性能衰减率超出预设范围，输出涂抹润滑油、更换轴套、油缸内泄检测的提醒信息；

当剩余启动次数、电池衰减率超出预设范围，输出电池充电、更换电池的提醒信息。

8.一种起重机物联网数据采集及分析方法，基于权利要求1-7任一项所述的系统，其特征在于，包括以下步骤：

根据起重机各零部件使用特点，确定可采集的寿命影响因子；

基于边缘计算技术，车载计算模块根据采集到的寿命影响因子，精确计算使用统计信息，例如某起重机零部件作业时间、作业频次，并传输给物联网服务器；

物联网服务器根据统计信息，通过数学模型，计算出各零部件的寿命预估信息及保养提醒信息；

通过车载显示模块、移动显示模块、集控显示模块显示，满足司机、管理者、监理者对起重机零部件级保养信息的需求。

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