CN116425046A - 一种基于数字孪生的门座起重机异常状态识别系统 - Google Patents

一种基于数字孪生的门座起重机异常状态识别系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于数字孪生的门座起重机异常状态识别系统，包括物理层、交互层和虚拟层；所述物理层，用于采集门座起重机活动的场景数据、机械结构与尺寸以及运行参数；所述交互层，用于接收并解析物理层采集到的数据，将数据传输至虚拟层并在数据传输过程中进行平滑、滤波和跳变数据处理，实现物理层与虚拟层的信息交互；所述虚拟层，用于对门座起重机进行3D孪生模型建模，将交互层传输过来的各项数据对应到3D孪生模型输入端，实现模型的动态化，并对模型动作进行规范以进行门座起重机异常状态识别。本发明可有效识别判断门座起重机的异常，进而能够更好地识别其故障，可以极大地保障门座起重机的工作效率。

Description

一种基于数字孪生的门座起重机异常状态识别系统
技术领域
本发明属于门机异常识别技术领域，具体涉及一种基于数字孪生的门座起重机异常状态识别系统。
背景技术
通用门座起重机为配备有可以更换的吊钩、抓斗等吊具，能满足港口装卸不同种类的件货、散料和集装箱要求的起重机，其主要用于港口码头或货场进行件杂货装卸作业，最常见的类型为四连杆组合臂架门座起重机。门座起重机作业工况复杂，在每个作业循环中都要承受反复制动的交变动载荷作用，设备自身受到冲击载荷大，长此以往会不同程度的对设备造成损伤。
由于门座起重机机型较大，通过本机实验进行故障测试不太现实，且当故障，尤其是联动故障出现的时候，排查较难。目前，当工作情况出现故障时，通常通过人工排查，耗时耗力，不仅排查辛苦，而且严重影响作业效率，更为甚者，还会对现场安全造成极大地隐患；且依靠技术人员经验的故障排查，不利于将故障原因进行整理，分类，甚至故障的分析与利用。另外，目前对于门机的设计都是基于一些复杂的CAD图纸进行组装，且都是静态的模型，没法与门机运行数据进行实时交互，在故障与异常的分析上就缺乏实际，脱离了门座起重机本身的工况条件，已经不能适应现今港口行业的发展。目前也缺少一个系统能够把门机三维模型与门机实时数据进行交互。因此，为了更加直观的了解门机的实时运行状态，并且进行异常识别处理，有必要设计出一种可动态识别门座起重机异常状态的系统。
数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。简单来说，就是针对现实世界中的实体对象，在数字化世界中构建完全一致的对应模型，通过数字化的手段对实体对象进行动态仿真、监测、分析和控制。
构建门机数字孪生模型，能够高度还原门机的外形、材质、纹理细节等精密显示细节以及复杂内部结构，实现高精度、超精细的可视化渲染；同时还支持门机结构、复杂动作的全数据驱动显示，对门机位置分布、类型、运行环境、运行状态进行真实复现，不仅可以看到门机外部的变化，更重要的是可以看到门机内部的每一个零部件的工作状态，对设备运行异常(故障、短路冲击、过载、过温等)实时告警，辅助管理者直观掌握门机的运行状态，及时发现门机安全隐患。但是目前尚不存在将数字孪生理论与通用门座起重机结合的异常状态感知的系统。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于数字孪生的门座起重机异常状态识别系统，不仅结合实际工况，而且还能以动画数字形态呈现门机的状态，在此基础上，可对门座起重机的孪生模型与数据进行识别、校验与分析，判断出门座起重机的异常状态，更重要的，该系统还可以将异常状态历史数据进行整理，形成可靠地数据库，为门座起重机乃至港口设备的发展奠定殷实的基础。
为实现上述技术目的，本发明采取的技术方案为：
一种基于数字孪生的门座起重机异常状态识别系统，包括物理层、交互层和虚拟层；
所述物理层，用于采集门座起重机活动的场景数据、机械结构与尺寸以及运行参数；
所述交互层，用于接收并解析物理层采集到的数据，将数据传输至虚拟层并在数据传输过程中进行平滑、滤波和跳变数据处理，实现物理层与虚拟层的信息交互；
所述虚拟层，用于对门座起重机进行3D孪生模型建模，将交互层传输过来的各项数据对应到3D孪生模型输入端，实现模型的动态化，并对模型动作进行规范以进行门座起重机异常状态识别。
为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
上述的门座起重机活动的场景数据包括门座起重机的行走地轨，河岸数据；
所述机械结构包括行走机构、旋转机构、变幅机构和起升机构，通过查询获取各机械结构与尺寸数据；
所述运行参数包括通过各类采集装置采集的门座起重机运行数据。
上述的各类采集装置包括：
载荷传感器，用于采集门座起重机的起吊货物重量数据；
转角传感器，用于采集门座起重机的旋转部分的旋转角度数据；
倾角传感器，用于采集门座起重机的臂架实时倾角的角度数据；
高度传感器，用于采集门座起重机吊起物体的高度数据；
编码器，用于采集各机构行进的距离；
运行时长采集模块，用于采集门座起重机主要机构的运行时长数据等。
摄像头，用于采集门座起重机视频。
上述的交互层包括PLC系统、视频服务器、4G网关、孪生后台服务器和交换机；
其中，PLC系统接受各传感器、编码器和运行时长采集模块的数据；
视频服务器读取摄像头的数据；
PLC与视频服务器的数据通过交换机传输给孪生后台服务器，再通过4G网关，上传至云端服务器，为虚拟层提供信息服务。
上述的平滑处理是指：当数据出现片刻的丢失，而且丢失数据的数量处在预设范围时，按照经验数据来对丢失的数据进行补充；
所述滤波处理是指：将各项数据全部备份，使用降噪和去噪算法进行预处理；
所述跳变数据处理是指：如果数据大小超出预设值时，对其进行删除。
上述的对门座起重机进行3D孪生模型建模具体包括：
将门坐起重机模型各个机构的CAD图纸导入到3dsMAX中作为底图，按照CAD图纸，采用3dsMAX建模软件进行人工精确建模，然后为模型设置相应的材质和贴图；
将门坐起重机模型的不同部分分离成独立的对象，以让模型的不同部分具有不同的材质或贴图；
赋予材质前先给模型添加一个“UVW贴图”修改器，以产生正确的贴图坐标，材质设置完成后，为场景创建灯光和阴影，最后进行相应的渲染设置；
在使用3dsMAX创建好图形以后，使用SDK软件开发包对图形进行封装处理，以接收来自4G网关发出的数据信息，通过websocket协议，将相应的后台服务器输出数据对应到孪生模型的输入端，实现3D孪生模型对标门座起重机动作。
上述的对模型动作进行规范以进行门座起重机异常状态识别具体包括：对模型的活动区域进行划定，对超出区域的状态进行识别；对门坐起重机动作的不当进行识别；对多台门坐起重机之间的异常识别；对门坐起重机内的各设备参数进行异常识别；对外部环境状态的异常识别。
上述的虚拟层还用于对异常状态历史数据进行整理，形成数据库；数据超过阈值时发生告警，实时展示告警状态信息并在3D孪生模型中标记具体位置。
本发明具有以下有益效果：
本发明设计了一种基于数字孪生的门座起重机异常状态识别系统，对于门座起重机外部的整体结构、内部的精细零部件以及运行动作可以进行可视化呈现和异常识别。
本发明基于数字孪生，对接设备传感器等相关业务数据接口，可以在三维场景中看到重点设备的实时采集数据，可以通过图表的方式展示设备的模型状态，解决了门机模型与门机运行数据难以实时对接的问题；还可在设备超过阈值时发生告警，可以实时展示设备告警状态信息并在三维模型中标记具体位置，进而可以辅助管理者更加直观掌握门机的运行状态，及时发现门机安全隐患。
附图说明
图1为本发明系统结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明中的步骤虽然用标号进行了排列，但并不用于限定步骤的先后次序，除非明确说明了步骤的次序或者某步骤的执行需要其他步骤作为基础，否则步骤的相对次序是可以调整的。可以理解，本文中所使用的术语“和/或”涉及且涵盖相关联的所列项目中的一者或一者以上的任何和所有可能的组合。
如图1所示，一种基于数字孪生的门座起重机异常状态识别系统，可有效识别判断门座起重机的异常，进而能够更好地识别其故障，可以极大地保障门座起重机的工作效率，具体包括物理层、交互层和虚拟层，各层之间搭建情况如图1所示。
物理层，给孪生系统提供了可靠的数据支持，所述物理层包括门座起重机的机电结构、监控摄像头、倾角传感器、高度传感器、转角传感器、载荷传感器、编码器和运行时长采集模块等。
门座起重机是完成运动任务的主体，同时也是主要的服务对象。
物理层的数据主要来源于三个方面：
其一，是门座起重机活动的场景，例如门座起重机的行走地轨，河岸等，使孪生模型更富立体感与真实感；
其二，通过查询设计后的机械结构与尺寸，搭建出相应比例的3D模型，门座起重机有四大机构，行走机构、旋转机构、变幅机构和起升机构，四大机构的联动实现了对物料的转移运输；
其三，通过读取各类必要的传感器、编码器的参数来实现对门座起重机信息的采集。
其中包括：
载荷传感器，用于采集门座起重机的起吊货物重量数据；
转角传感器，用于采集门座起重机的旋转部分的旋转角度数据；
倾角传感器，用于采集门座起重机的臂架实时倾角的角度数据；
高度传感器，用于采集门座起重机吊起物体的高度数据；
编码器，用于采集各机构行进的距离；
运行时长采集模块，用于采集门座起重机主要机构的运行时长数据等。
摄像头，用于采集门座起重机视频；
通过获取实时数据，能够实时去定位各机构的位置。
交互层，其目的将物理层采集到的相关数据进行接收和解析，并传递给虚拟层，实现物理层与虚拟层的信息交互。
交互层包括PLC系统、视频服务器、4G网关、孪生后台服务器和交换机等。
PLC系统接受各个传感器、编码器和时长采集模块的数据；PLC柜指可编程控制柜，可实现电机、开关的控制的电气柜，具有过载、短路、缺相保护等保护功能。
视频服务器读取摄像头的数据。
PLC与视频服务器的数据将通过交换机传输给孪生后台服务器，再通过4G网关，上传至云端服务器，为虚拟层提供可靠的信息服务。
在数据传输的过程中，系统需要对获取到的原始数据进行相应的处理。
具体的：
平滑处理：当数据出现片刻的丢失，但同时丢失的数据非常少，而且丢失的数据处在一个合理的区间，为保证孪生模型动作的顺畅，需要按照经验数据来对丢失的数据进行补充。
滤波处理：在数据传输的过程中，难免会受到其他信号的干扰，滤波功能就显得尤为重要。具体的，在滤波过程中，是将传输来的各项数据全部备份，使用降噪和去噪等预处理算法进行预处理，进而提高信噪比。
跳变数据处理：在数据不断传输的过程中，如果出现过大的或者过小的数据，导致数据的跳跃性相当大，则应当将其删除。例如，数据长期处于10-20之间，这时突然出现了一个200的值，则该值应删除不予采用。
为保证数据的可靠性，实现在孪生模型中分析门座起重机的异常情况，数据的处理就显得尤为重要。由于孪生模型目的是更好的去分析门座起重机本身的异常情况，本发明可避免因为数据本身导致的孪生系统分析不准确的问题。
虚拟层，首先对门座起重机进行三维可视化的设计，进而生成门坐起重机的静态模型，将交互层传输过来的各项数据进行备份，将数据进行有效的技术处理之后，实现模型的动态化。
虚拟层包括通过对门座起重机的机电结构的三维建模和孪生数据等，虚拟层是判断门座起重机异常的依据，通过建立相应的历史数据库，在门座起重机不断运行的过程中，数据库会不断累积更新，通过算法对其孪生数据进行特征提取并迭代学习。
具体的，把门坐起重机模型各个机构的CAD图纸导入到3dsMAX中作为底图，按照CAD图纸，采用3dsMAX建模软件进行人工精确建模，然后为模型设置相应的材质和贴图。
将门坐起重机模型的不同部分分离成独立的对象，以让模型的不同部分具有不同的材质或贴图。
赋予材质前先给模型添加一个“UVW贴图”修改器，以产生正确的贴图坐标。材质设置完成后，为场景创建合适的灯光和阴影，最后进行相应的渲染设置，就可以达到模型逼真的效果。
在使用3dsMAX创建好图形以后，需要使用SDK软件开发包对图形进行封装处理，SDK目的是给图形搭建一个网页平台，接收来自4G网关发出的数据信息。通过websocket协议，将相应的后台服务器输出数据对应到孪生模型的输入端，以实现3D孪生模型对标门座起重机动作。
数字孪生系统将会实时的更新各个机构的状态。在创建虚拟模型之后，需要对模型动作进行规范。
其一，在模型上，还需要对模型的活动区域进行划定，对超出区域的状态进行识别。例如，在运行过程中，门坐起重机的行走机构超出了规定范围；在门坐起重机进行变幅操作时，对变幅机构的过大幅度与过小幅度进行识别并预警等。
其二，对门坐起重机动作的不当进行识别。例如，在门坐起重机的操作中，起升机构与行走机构出于互锁状态，即起升机构运行时，行走机构不能运行，反之亦然，当起升机构与行走机构同时动作时，系统进行识别并报警处理；在门坐起重机行走机构动作时，速度过快等；
其三，对多台门坐起重机之间的异常识别。例如，在虚拟层上搭建了多台门坐起重机，也对门坐起重机之间的过近距离进行识别；在旋转过程中，门坐起重机臂架处于伸展状态时，极其容易碰撞到相邻门坐起重机，在对多台门坐起重机进行建模后识别并判断其相撞的可能性等；
其四，对门坐起重机内的各设备参数进行异常识别。例如，电机运行状态下的电压电流异常；在电控系统中，变频器，接触器等发生故障异常；监控各个机构的运行时长参数，发出异常预警，提示机电设备的维护更换等。
其五，对外部环境状态的异常识别。环境参量包括风速、温度、湿度、PM2.5等参数。
虚拟层还用于对异常状态历史数据进行整理，形成数据库；数据超过阈值时发生告警，实时展示告警状态信息并在3D孪生模型中标记具体位置，进而可以辅助管理者更加直观掌握门机的运行状态，及时发现门机安全隐患。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (8)

1.一种基于数字孪生的门座起重机异常状态识别系统，其特征在于，包括物理层、交互层和虚拟层；
所述物理层，用于采集门座起重机活动的场景数据、机械结构与尺寸以及运行参数；
所述交互层，用于接收并解析物理层采集到的数据，将数据传输至虚拟层并在数据传输过程中进行平滑、滤波和跳变数据处理，实现物理层与虚拟层的信息交互；
所述虚拟层，用于对门座起重机进行3D孪生模型建模，将交互层传输过来的各项数据对应到3D孪生模型输入端，实现模型的动态化，并对模型动作进行规范以进行门座起重机异常状态识别。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的门座起重机异常状态识别系统，其特征在于，所述门座起重机活动的场景数据包括门座起重机的行走地轨，河岸数据；
所述机械结构包括行走机构、旋转机构、变幅机构和起升机构，通过查询获取各机械结构与尺寸数据；
所述运行参数包括通过各类采集装置采集的门座起重机运行数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于数字孪生的门座起重机异常状态识别系统，其特征在于，所述各类采集装置包括：
载荷传感器，用于采集门座起重机的起吊货物重量数据；
转角传感器，用于采集门座起重机的旋转部分的旋转角度数据；
倾角传感器，用于采集门座起重机的臂架实时倾角的角度数据；
高度传感器，用于采集门座起重机吊起物体的高度数据；
编码器，用于采集各机构行进的距离；
运行时长采集模块，用于采集门座起重机主要机构的运行时长数据等。
摄像头，用于采集门座起重机视频。
4.根据权利要求3所述的一种基于数字孪生的门座起重机异常状态识别系统，其特征在于，所述交互层包括PLC系统、视频服务器、4G网关、孪生后台服务器和交换机；
其中，PLC系统接受各传感器、编码器和运行时长采集模块的数据；
视频服务器读取摄像头的数据；
PLC与视频服务器的数据通过交换机传输给孪生后台服务器，再通过4G网关，上传至云端服务器，为虚拟层提供信息服务。
5.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的门座起重机异常状态识别系统，其特征在于，所述平滑处理是指：当数据出现片刻的丢失，而且丢失数据的数量处在预设范围时，按照经验数据来对丢失的数据进行补充；
所述滤波处理是指：将各项数据全部备份，使用降噪和去噪算法进行预处理；
所述跳变数据处理是指：如果数据大小超出预设值时，对其进行删除。
6.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的门座起重机异常状态识别系统，其特征在于，所述对门座起重机进行3D孪生模型建模具体包括：
将门坐起重机模型各个机构的CAD图纸导入到3dsMAX中作为底图，按照CAD图纸，采用3dsMAX建模软件进行人工精确建模，然后为模型设置相应的材质和贴图；
将门坐起重机模型的不同部分分离成独立的对象，以让模型的不同部分具有不同的材质或贴图；
赋予材质前先给模型添加一个“UVW贴图”修改器，以产生正确的贴图坐标，材质设置完成后，为场景创建灯光和阴影，最后进行相应的渲染设置；
在使用3dsMAX创建好图形以后，使用SDK软件开发包对图形进行封装处理，以接收来自4G网关发出的数据信息，通过websocket协议，将相应的后台服务器输出数据对应到孪生模型的输入端，实现3D孪生模型对标门座起重机动作。
7.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的门座起重机异常状态识别系统，其特征在于，所述对模型动作进行规范以进行门座起重机异常状态识别具体包括：对模型的活动区域进行划定，对超出区域的状态进行识别；对门坐起重机动作的不当进行识别；对多台门坐起重机之间的异常识别；对门坐起重机内的各设备参数进行异常识别；对外部环境状态的异常识别。
8.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的门座起重机异常状态识别系统，其特征在于，所述虚拟层还用于对异常状态历史数据进行整理，形成数据库；数据超过阈值时发生告警，实时展示告警状态信息并在3D孪生模型中标记具体位置。
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