CN117819396B - 一种基于多维数据分析的起重机智能监测及运维系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多维数据分析的起重机智能监测及运维系统，涉及起重机监测技术领域，该系统通过传感器组成的实时环境监测模块、地面监测模块、支腿监测模块和起重机性能监测模块能够高频率、全方位地采集起重机关键参数和工作环境数据。通过三维起重机模型和综合性能系数Xnx的计算，结合环境、地面和支腿数据的综合分析，获得综合性能系数Xnx、实时环境系数HJx、地面平整系数PZx和支腿平衡系数ZTx等多维参数，为全面评估提供依据。第一评估结果、第二评估结果和第三评估结果分别对应第一预警指令、第二预警指令和第三预警指令，实现了对起重机性能、环境异常和稳定性的智能化预警和相对应运维决策。使运维工作更加主动、有针对性。
Description
技术领域
本发明涉及起重机监测技术领域，具体为一种基于多维数据分析的起重机智能监测及运维系统。
背景技术
在当今建筑、制造和物流领域，起重机作为重要的工程机械设备，在各类项目中发挥着不可替代的作用。然而，传统的起重机监测和运维方式在满足日益增长的工程需求时显得力不从心。过去的手工记录和有限的监测手段已经无法满足对起重机性能、安全和稳定性的全面、实时管理需求。
在过去的工作实践中，我们发现传统起重机监测存在一系列瓶颈和问题。首先，仅仅依赖于人工巡检和手工记录的方式难以提供全方位、高频率的数据采集，导致对起重机各项关键参数的实时监测存在很大困难。其次，缺乏全面性的综合评估手段，无法全面把握起重机在不同维度的性能和环境适应性。再者，对于变幻莫测的工作环境，传统方法难以灵活应对，无法实现对异常工况的及时识别和处理。最重要的是，传统运维方式通常是事后的、被动的，缺乏实时决策的支持，导致在问题出现时无法迅速做出应对。
因此，为了解决这一系列的问题，我们提出并研发了一种基于多维数据分析的智能监测系统。
发明内容
（一）解决的技术问题：
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于多维数据分析的起重机智能监测及运维系统，以解决背景技术中提到的问题。
（二）技术方案：
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于多维数据分析的起重机智能监测系统，包括实时环境监测模块、地面监测模块、支腿监测模块、起重机性能监测模块和评估模块；
所述实时环境监测模块用于在室内或室外的当前工作环境安装传感器组，实时采集获得环境和气象数据，建立环境数据组；
所述地面监测模块用于在室内或室外的当前工作环境的地面安装水平传感器组，实时采集地面数据，建立地面数据组；
所述支腿监测模块用于在起重机的四个支腿上安装倾斜传感器、速度传感器和位置传感器，采集支腿数据位置、压力和倾斜角度数据，建立支腿数据组；
所述起重机性能监测模块用于建立三维起重机模型，采集获得货物起重量Hw、起升高度H、工作半径BJ、起重力矩LJ、起升速度Sd、移动速度Yd、回转速度Hz、电机振动值ZDz1和减速箱振动值ZDz2，输入至三维起重机模型中，计算分析获得：综合性能系数Xnx；并将环境数据组、地面数据组和支腿数据组进行计算分析获得：实时环境系数HJx、地面平整系数PZx和支腿平衡系数ZTx；
所述评估模块用于对综合性能系数Xnx进行评估，获得第一评估结果；并将实时环境系数HJx与预设环境阈值进行对比，获得第二评估结果；并将地面平整系数PZx与支腿平衡系数ZTx进行相关联，获得综合稳定性系数Wdx后，将综合稳定性系数Wdx与预设稳定阈值进行对比，获得第三评估结果。
优选的，所述环境数据组至少包括实时温度wd、实时湿度sd、实时风速值fs、降水量jy和实时地面震动值zd；
所述实时温度wd通过温度传感器直接测量获得；所述实时湿度sd通过湿度传感器直接测量获得；所述实时风速值fs通过风速传感器直接测量获得；所述降水量jy通过雨量计直接测量获得；所述实时地面震动值zd通过地震传感器直接测量地震活动获得。
优选的，所述起重机性能监测模块包括起重机性能参数采集单元、三维起重机模型建立单元和影响分析单元；
所述起重机性能参数采集单元用于实时采集获得：货物起重量Hw、起升高度H、工作半径BJ、起重力矩LJ、起升速度Sd、移动速度Yd、回转速度Hz、电机振动值ZDz1和减速箱振动值ZDz2；
所述货物起重量Hw通过安装称重传感器在吊钩或起重臂上直接测量获得；所述起升高度H用于安装高度传感器或编码器连接到起升点或升缆绳上，测量获取起升的高度值；所述工作半径BJ用于安装张力传感器在起重臂或吊臂上，测量吊钩的水平位置和工作半径获得；所述起重力矩LJ用于安装力矩传感器安装在起重臂或吊臂上，测量吊钩的起重力矩；所述起升速度Sd通过安装速度传感器在起升电机或起升缆绳上获取；所述移动速度Yd用于安装在起重机移动履带或轮子上测量起重机的移动速度；所述回转速度Hz通过在回转系统上安装速度传感器，测量获取起重机的回转速度；所述电机振动值ZDz1通过在起升机构电机上安装振动传感器测量获得；所述减速箱振动值ZDz2通过在起升机构减速箱上安装振动传感器测量获得；
三维起重机模型建立单元用于建立三维起重机模型，通过CAD进行三维建模，基于采集获得货物起重量Hw、起升高度H、工作半径BJ、起重力矩LJ、起升速度Sd、移动速度Yd、回转速度Hz、电机振动值ZDz1和减速箱振动值ZDz2，输入至三维起重机模型中，计算分析获得：综合性能系数Xnx；
所述影响分析单元用于将环境数据组、地面数据组和支腿数据组进行计算分析获得：实时环境系数HJx、地面平整系数PZx和支腿平衡系数ZTx。
优选的，所述支腿平衡系数Ztx的获取方式为：采集起重机四个支腿的位置坐标、压力和倾斜角度；分别标记为1、2、3、4；则位置表示为，/>；压力表示为，/>;倾斜角度标识为/>，/>；并计算平均位置XY、平均压力YL和最大倾斜角度QX，并由以下公式生成平衡系数ZTx：
；
；
；
。
优选的，所述实时环境系数HJx的获取方式为：提取环境数据组中的实时温度wd、实时湿度sd、实时风速值fs、降水量jy和实时地面震动值zd；无量纲处理后，通过以下公式生成实时环境系数HJx：
其中，，，，且，α、β和γ为权重，其具体值由用户调整设置，为第一修
正常数值；ln2表示以2为底的对数运算。
优选的，所述地面数据组包括获取起重机起重位置各个点的水平高度差异值
和坡度差异值；对于每个给定点j，所述水平差异高度通过测量高度数据计算得
出：其中，表示第j个点的测量高度值，表示基准位置的高度值；
对于每个给定点j，通过倾斜传感器测得倾斜角度，所述坡度差异值通过以下公式计算获得：
式中，/>标识高度差异值，/>标识水平距离，arctan标识反正切函数，标识角的正切值；所述地面平整系数PZx通过以下公式生成：
式中，w1和w2表示为水平差异高度和坡度差异值/>的比例系数，且,/>,且/>。
优选的，所述综合性能系数Xnx的获取方式为：提取实时采集获得的货物起重量Hw、起升高度H、工作半径BJ、起重力矩LJ、起升速度Sd、移动速度Yd、回转速度Hz、电机振动值ZDz1和减速箱振动值ZDz2，无量纲处理后通过以下公式计算获得：
式中，Bz1表示货物预设最大起重量，Bz2表示预设起升高度H；Bz3表示预设最大工作半径；Bz4表示预设最大起重力矩；Bz5表示预设最大起升速度；Bz6表示预设最大移动速度；Bz7表示预设最大回转速度；Bz8表示预设起升机构电机标准振动值；Bz9表示预设起升机构减速箱标准振动值；且，/>，/>，/>，/>，/>，/>，/>，且，，E1、E2、E3、E4、E5、E6、E7、E8和E9表示为权重值，其具体值由用户调整设置，或者由分析函数拟合生成，/>为第二修正常数值。
优选的，所述评估模块包括第一评估单元、第二评估单元、相关联单元和第三评估单元；
所述第一评估单元用于将综合性能系数Xnx与预设性能阈值进行对比，获得第一评估结果，包括：
当综合性能系数Xnx＜所述预设性能阈值时，表示起重机性能“合格”；
当综合性能系数Xnx≥所述预设性能阈值时，表示起重机性能“不合格”，并生成第一预警指令；
所述第二评估单元用于将实时环境系数HJx与预设环境阈值进行对比，获得第二评估结果，包括：
当实时环境系数HJx≥所述预设环境阈值时，表示当前环境“异常”，并生成第二预警指令；
当实时环境系数HJx＜所述预设环境阈值时，表示当前环境“正常”；
所述相关联单元用于将地面平整系数PZx与支腿平衡系数ZTx通过以下相关联公式生成综合稳定性系数Wdx：
，
式中，w3和w4表示为地面平整系数PZx与支腿平衡系数ZTx的比例系数，且，/>，且/>。
所述第三评估单元用于将综合稳定性系数Wdx与预设稳定阈值进行对比，获得第三评估结果，包括：
当综合稳定性系数Wdx≥所述预设稳定阈值时，表示当前地面和支腿平衡“异常”，并生成第三预警指令；
当综合稳定性系数Wdx＜所述预设稳定阈值时，表示当前地面和支腿平衡“正常”。
一种基于多维数据分析的起重机智能运维系统，包括第一运维模块、第二运维模块和第三运维模块；
所述第一运维模块用于依据第一预警指令生成第一运维指令，包括：立即停机进行检修或调整，并提供操作建议，针对需要调整的设备参数，更换零部件进行修复，并在维修完成后，进行性能测试和验证；
所述第二运维模块用于依据第二预警指令生成第二运维指令，包括：根据异常环境采取相应的安全措施、调整工作计划和停机待定命令，降低起重机的工作负荷，并要求运行人员佩戴防护头盔、安全带和防护眼镜设备；
所述第三运维模块用于依据第三预警指令生成第三运维指令，包括：根据分析结果，调整支腿位置，并进行地面平整度的修复工作，确保地面和支腿平衡性满足要求。
优选的，还包括运维记录和报告模块，所述运维记录和报告模块用于在运维过程中，采集维修记录、性能测试结果和异常环境处理记录；并生成运维报告。
（三）有益效果：
本发明提供了一种基于多维数据分析的起重机智能监测及运维系统。具备以下有益效果：
（1）该一种基于多维数据分析的起重机智能监测及运维系统，传感器组成的实时环境监测模块、地面监测模块、支腿监测模块以及起重机性能监测模块，能够高频率、全方位地采集起重机关键参数和工作环境数据，实现对起重机的全面实时监测。基于多维数据分析的评估模块，通过三维起重机模型的计算与分析，结合环境、地面和支腿数据的综合分析，获得综合性能系数Xnx、实时环境系数HJx、地面平整系数PZx和支腿平衡系数ZTx等多维参数，为全面评估提供依据。第一评估结果、第二评估结果和第三评估结果分别对应第一预警指令、第二预警指令和第三预警指令，实现了对起重机性能、环境异常和稳定性的智能化预警。此外，系统为运维决策提供了实时的支持，使运维工作更加主动、有针对性。
（2）该一种基于多维数据分析的起重机智能监测及运维系统，地面平整系数PZx同时考虑了水平高度差异和坡度差异两个方面，使得对地面平整度的评估更加全面。这有助于更准确地判断起重机工作环境的地面情况。高度差异值的计算基于测量高度数据，这意味着系统充分利用了实际高度值进行评估。这有助于减小由于测量误差引起的地面平整系数的不确定性。坡度差异值的计算中引入了倾斜传感器测得的倾斜角度，使得坡度的评估更为准确。这样的考虑对于起重机在不同地形工作时的平稳性和安全性都有积极影响。公式中采用了基本的数学运算，如反正切函数等，使得地面平整系数的计算方式清晰明了。这有助于运维人员理解地面平整系数的生成原理，便于系统的调试和优化。
（3）该一种基于多维数据分析的起重机智能监测及运维系统，通过采集四个支腿的位置、压力和倾斜角度等多维数据，系统全面了解支腿在运行中的状态。这有助于更准确地评估支腿的工作情况，从而提高起重机的整体性能。通过对位置、压力和倾斜角度进行综合考量，平衡系数ZTx更全面地反映了支腿的平衡状况。这种多参数的综合分析有助于发现潜在的问题和提前预防支腿不平衡可能导致的安全隐患。通过计算平均位置、平均压力和最大倾斜角度，平衡系数ZTx综合考虑了支腿的整体平均情况和可能存在的最大偏差。这样的综合运用有助于更准确地评估支腿的整体平衡性。通过明确的公式计算方式，系统能够自动、实时地生成支腿平衡系数ZTx。这为运维人员提供了一个直观、可操作的评估指标，便于他们及时了解支腿状态并采取相应的维护措施。
（4）该一种基于多维数据分析的起重机智能监测及运维系统，通过设置多个评估单元，实现了对起重机性能、环境状况和稳定性的多维度评估。这有助于系统更全面地了解起重机的整体状态，而不仅仅局限于单一性能参数的评估。评估模块不仅可以全面评估起重机性能和工作环境，还能综合考虑地面和支腿状态的影响，从而提供更全面、更准确的运维决策支持。通过第一运维模块、第二运维模块和第三运维模块的设计，系统覆盖了起重机性能、工作环境和机械结构等多个方面，实现了全方位的运维管理。
附图说明
图1为本发明一种基于多维数据分析的起重机智能监测及运维系统框图流程示意图。
图中：1、实时环境监测模块；2、地面监测模块；3、支腿监测模块；4、起重机性能监测模块；41、起重机性能参数采集单元；42、三维起重机模型建立单元；43、影响分析单元；5、评估模块；51、第一评估单元；52、第二评估单元；53、相关联单元；54、第三评估单元；6、第一运维模块；7、第二运维模块；8、第三运维模块；9、运维记录和报告模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1，本发明提供一种基于多维数据分析的起重机智能监测系统，请参照图1，包括实时环境监测模块1、地面监测模块2、支腿监测模块3、起重机性能监测模块4和评估模块5；
所述实时环境监测模块1用于在室内或室外的当前工作环境安装传感器组，实时采集获得环境和气象数据，建立环境数据组；
所述地面监测模块2用于在室内或室外的当前工作环境的地面安装水平传感器组，实时采集地面数据，建立地面数据组；
所述支腿监测模块3用于在起重机的四个支腿上安装倾斜传感器、速度传感器和位置传感器，采集支腿数据位置、压力和倾斜角度数据，建立支腿数据组；
所述起重机性能监测模块4用于建立三维起重机模型，采集获得货物起重量Hw、起升高度H、工作半径BJ、起重力矩LJ、起升速度Sd、移动速度Yd、回转速度Hz、电机振动值ZDz1和减速箱振动值ZDz2，输入至三维起重机模型中，计算分析获得：综合性能系数Xnx；并将环境数据组、地面数据组和支腿数据组进行计算分析获得：实时环境系数HJx、地面平整系数PZx和支腿平衡系数ZTx；
所述评估模块5用于对综合性能系数Xnx进行评估，获得第一评估结果；并将实时环境系数HJx与预设环境阈值进行对比，获得第二评估结果；并将地面平整系数PZx与支腿平衡系数ZTx进行相关联，获得综合稳定性系数Wdx后，将综合稳定性系数Wdx与预设稳定阈值进行对比，获得第三评估结果。
本实施例中，传感器组成的实时环境监测模块1、地面监测模块2、支腿监测模块3以及起重机性能监测模块4，能够高频率、全方位地采集起重机关键参数和工作环境数据，实现对起重机的全面实时监测。基于多维数据分析的评估模块5，通过三维起重机模型的计算与分析，结合环境、地面和支腿数据的综合分析，获得综合性能系数Xnx、实时环境系数HJx、地面平整系数PZx和支腿平衡系数ZTx等多维参数，为全面评估提供依据。第一评估结果、第二评估结果和第三评估结果分别对应第一预警指令、第二预警指令和第三预警指令，实现了对起重机性能、环境异常和稳定性的智能化预警。此外，系统为运维决策提供了实时的支持，使运维工作更加主动、有针对性。
实施例2，本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参照图1，具体的，所述环境数据组至少包括实时温度wd、实时湿度sd、实时风速值fs、降水量jy和实时地面震动值zd；
所述实时温度wd通过温度传感器直接测量获得；所述实时湿度sd通过湿度传感器直接测量获得；所述实时风速值fs通过风速传感器直接测量获得；所述降水量jy通过雨量计直接测量获得；所述实时地面震动值zd通过地震传感器直接测量地震活动获得。
本实施例中，通过包括实时温度、湿度、风速、降水量和地面震动值在内的多项环境数据，系统实现了对起重机工作环境的全面感知。这有助于更全面地了解当前工程现场的气象状况和地面情况。传感器直接测量的方式使得温度、湿度、风速、降水量和地面震动值等数据能够实时、准确地被采集。这保证了监测系统对环境因素的实时响应，及时更新环境数据组的数值。系统通过实时温度、湿度、风速、降水量和地面震动值等环境数据组成了多维数据，这有助于进行更深入的数据分析。系统可以通过这些数据维度，更全面地评估环境对起重机运行的影响实时监测环境数据组的数值，系统能够及时识别环境异常，如极端天气、强风、降雨等情况。这为系统的智能预警提供了重要的依据，确保起重机在不同环境下的安全运行。
实施例3，本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参照图1，具体的，所述起重机性能监测模块4包括起重机性能参数采集单元41、三维起重机模型建立单元42和影响分析单元43；
所述起重机性能参数采集单元41用于实时采集获得：货物起重量Hw、起升高度H、工作半径BJ、起重力矩LJ、起升速度Sd、移动速度Yd、回转速度Hz、电机振动值ZDz1和减速箱振动值ZDz2；
所述货物起重量Hw通过安装称重传感器在吊钩或起重臂上直接测量获得；所述起升高度H用于安装高度传感器或编码器连接到起升点或升缆绳上，测量获取起升的高度值；所述工作半径BJ用于安装张力传感器在起重臂或吊臂上，测量吊钩的水平位置和工作半径获得；所述起重力矩LJ用于安装力矩传感器安装在起重臂或吊臂上，测量吊钩的起重力矩；所述起升速度Sd通过安装速度传感器在起升电机或起升缆绳上获取；所述移动速度Yd用于安装在起重机移动履带或轮子上测量起重机的移动速度；所述回转速度Hz通过在回转系统上安装速度传感器，测量获取起重机的回转速度；所述电机振动值ZDz1通过在起升机构电机上安装振动传感器测量获得；所述减速箱振动值ZDz2通过在起升机构减速箱上安装振动传感器测量获得；
三维起重机模型建立单元42用于建立三维起重机模型，通过CAD进行三维建模，基于采集获得货物起重量Hw、起升高度H、工作半径BJ、起重力矩LJ、起升速度Sd、移动速度Yd、回转速度Hz、电机振动值ZDz1和减速箱振动值ZDz2，输入至三维起重机模型中，计算分析获得：综合性能系数Xnx；
所述影响分析单元43用于将环境数据组、地面数据组和支腿数据组进行计算分析获得：实时环境系数HJx、地面平整系数PZx和支腿平衡系数ZTx。
本实施例中，起重机性能参数采集单元41通过在各关键部位安装传感器，如称重传感器、高度传感器、张力传感器、力矩传感器等，实现对货物起重量Hw、起升高度H、工作半径BJ、起重力矩LJ、起升速度Sd、移动速度Yd、回转速度Hz、电机振动值ZDz1和减速箱振动值ZDz2等关键参数的实时采集。这确保了对起重机性能的全面监测和实时掌握。三维起重机模型建立单元42采用CAD技术进行建模，基于采集的多维性能参数，实现对起重机的三维建模。这有助于更直观地理解和呈现起重机的结构和运动状态，为后续的性能评估提供可视化的支持。通过将多维性能参数输入至三维起重机模型中，系统计算并分析获得了综合性能系数Xnx。这个综合性能系数综合考量了各项性能参数的影响，为起重机性能的全面评估提供了一个综合指标。影响分析单元43将环境数据组、地面数据组和支腿数据组进行计算分析，得到实时环境系数HJx、地面平整系数PZx和支腿平衡系数ZTx。这有助于系统更全面地理解外部环境对起重机性能的影响，为智能运维提供更为精准的数据支持。
实施例4，本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参照图1，具体的，所述支腿平衡系数Ztx的获取方式为：采集起重机四个支腿的位置坐标、压力和倾斜角度；分别标记为1、2、3、4；则位置表示为，/>，压力表示为/>，/>，倾斜角度标识为/>，/>，并计算平均位置XY、平均压力YL和最大倾斜角度QX，并由以下公式生成平衡系数ZTx：
；
；
；
。
本实施例中，通过采集四个支腿的位置、压力和倾斜角度等多维数据，系统全面了解支腿在运行中的状态。这有助于更准确地评估支腿的工作情况，从而提高起重机的整体性能。通过对位置、压力和倾斜角度进行综合考量，平衡系数ZTx更全面地反映了支腿的平衡状况。这种多参数的综合分析有助于发现潜在的问题和提前预防支腿不平衡可能导致的安全隐患。通过计算平均位置、平均压力和最大倾斜角度，平衡系数ZTx综合考虑了支腿的整体平均情况和可能存在的最大偏差。这样的综合运用有助于更准确地评估支腿的整体平衡性。通过明确的公式计算方式，系统能够自动、实时地生成支腿平衡系数ZTx。这为运维人员提供了一个直观、可操作的评估指标，便于他们及时了解支腿状态并采取相应的维护措施。
实施例5，本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参照图1，具体的，所述实时环境系数HJx的获取方式为：提取环境数据组中的实时温度wd、实时湿度sd、实时风速值fs、降水量jy和实时地面震动值zd；无量纲处理后，通过以下公式生成实时环境系数HJx：
，
其中，，/>，/>，且/>，α、β和γ为权重，其具体值由用户调整设置，/>为第一修正常数值；ln2表示以2为底的对数运算。
本实施例中，采用无量纲处理可以将不同量纲的参数进行统一，消除了因参数单位不同而引起的计算偏差。这样的处理方式有助于提高实时环境系数的准确性和可比性。公式中引入了用户可调整的权重和第一修正常数值，这意味着系统具有一定的灵活性，用户可以根据具体需求和实际情况调整权重，从而更好地适应不同的工作场景。由于采用了实时的环境数据，系统能够动态地生成实时环境系数HJx，及时反映环境的变化。这为运维人员提供了及时、准确的信息，使其能够更好地调整起重机的运行策略。
实施例6，本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参照图1，具体的，所述地面数据组包括获取起重机起重位置各个点的水平高度差异值和坡度差异值/>；对于每个给定点j，所述水平差异高度/>通过测量高度数据计算得出：
其中，/>表示第j个点的测量高度值，/>表示基准位置的高度值；
对于每个给定点j，通过倾斜传感器测得倾斜角度，所述坡度差异值通过以下公式计算获得：
，
式中，标识高度差异值，/>标识水平距离，arctan标识反正切函数，标识角的正切值；所述地面平整系数PZx通过以下公式生成：
，
式中，w1和w2表示为水平差异高度和坡度差异值/>的比例系数，且，/>，且/>。
本实施例中，地面平整系数PZx同时考虑了水平高度差异和坡度差异两个方面，使得对地面平整度的评估更加全面。这有助于更准确地判断起重机工作环境的地面情况。高度差异值的计算基于测量高度数据，这意味着系统充分利用了实际高度值进行评估。这有助于减小由于测量误差引起的地面平整系数的不确定性。坡度差异值的计算中引入了倾斜传感器测得的倾斜角度，使得坡度的评估更为准确。这样的考虑对于起重机在不同地形工作时的平稳性和安全性都有积极影响。公式中采用了基本的数学运算，如反正切函数等，使得地面平整系数的计算方式清晰明了。这有助于运维人员理解地面平整系数的生成原理，便于系统的调试和优化。
实施例7，本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参照图1，具体的，所述综合性能系数Xnx的获取方式为：提取实时采集获得的货物起重量Hw、起升高度H、工作半径BJ、起重力矩LJ、起升速度Sd、移动速度Yd、回转速度Hz、电机振动值ZDz1和减速箱振动值ZDz2，无量纲处理后通过以下公式计算获得：
，
式中，Bz1表示货物预设最大起重量，Bz2表示预设起升高度H；Bz3表示预设最大工作半径；Bz4表示预设最大起重力矩；Bz5表示预设最大起升速度；Bz6表示预设最大移动速度；Bz7表示预设最大回转速度；Bz8表示预设起升机构电机标准振动值；Bz9表示预设起升机构减速箱标准振动值；且，/>，/>，/>，，/>，/>，/>，且，E1、E2、E3、E4、E5、E6、E7、E8和E9表示为权重值，其具体值由用户调整设置，或者由分析函数拟合生成，/>为第二修正常数值。
本实施例中，通过引入预设值，系统考虑了对于每项性能参数的预期期望。这有助于判断实际性能参数与设计要求之间的偏差，提供对性能水平的相对评估。权重值E1、E2、E3、E4、E5、E6、E7、E8和E9的引入允许用户根据实际需求和重要性对各项性能进行调整。这样的可调性使得综合性能系数更具灵活性，适应不同应用场景和用户需求。采用无量纲处理方式使得综合性能系数的取值更为统一，有利于进行跨起重机型号或不同参数范围的比较。这提高了该系数的通用性和可比性。综合性能系数Xnx涵盖了货物起重量Hw、起升高度H、工作半径BJ、起重力矩LJ、起升速度Sd、移动速度Yd、回转速度Hz、电机振动值ZDz1和减速箱振动值ZDz2等多个关键性能指标。这使得对起重机整体性能的评估更为全面，有助于全方位了解起重机的运行状态。
实施例8，本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参照图1，具体的，所述评估模块5包括第一评估单元51、第二评估单元52、相关联单元53和第三评估单元54；
所述第一评估单元51用于将综合性能系数Xnx与预设性能阈值进行对比，获得第一评估结果，包括：
当综合性能系数Xnx＜所述预设性能阈值时，表示起重机性能“合格”；
当综合性能系数Xnx≥所述预设性能阈值时，表示起重机性能“不合格”，并生成第一预警指令；这有助于及时发现性能异常，并采取相应的维护措施。
所述第二评估单元52用于将实时环境系数HJx与预设环境阈值进行对比，获得第二评估结果，包括：
当实时环境系数HJx≥所述预设环境阈值时，表示当前环境“异常”，并生成第二预警指令；这提供了对环境异常的实时监测，使得系统能够及时响应并调整工作策略。
当实时环境系数HJx＜所述预设环境阈值时，表示当前环境“正常”；
所述相关联单元53用于将地面平整系数PZx与支腿平衡系数ZTx通过以下相关联公式生成综合稳定性系数Wdx：
，式中，w3和w4表示为地面平整系数PZx与支腿平衡系数ZTx的比例系数，且/>，/>，且/>。这样的相关性考虑了地面和支腿状态的综合影响，更符合实际工作场景。
所述第三评估单元54用于将综合稳定性系数Wdx与预设稳定阈值进行对比，获得第三评估结果，包括：
当综合稳定性系数Wdx≥所述预设稳定阈值时，表示当前地面和支腿平衡“异常”，并生成第三预警指令；这有助于预防可能的地面不平整或支腿失衡引起的问题。
当综合稳定性系数Wdx＜所述预设稳定阈值时，表示当前地面和支腿平衡“正常”。
本实施例中，通过设置多个评估单元，实现了对起重机性能、环境状况和稳定性的多维度评估。这有助于系统更全面地了解起重机的整体状态，而不仅仅局限于单一性能参数的评估。实施例8中的评估模块5不仅可以全面评估起重机性能和工作环境，还能综合考虑地面和支腿状态的影响，从而提供更全面、更准确的运维决策支持。
实施例9，一种基于多维数据分析的起重机智能运维系统，请参照图1，包括第一运维模块6、第二运维模块7和第三运维模块8；
所述第一运维模块6用于依据第一预警指令生成第一运维指令，包括：立即停机进行检修或调整，并提供操作建议，针对需要调整的设备参数，更换零部件进行修复，并在维修完成后，进行性能测试和验证；
所述第二运维模块7用于依据第二预警指令生成第二运维指令，包括：根据异常环境采取相应的安全措施、调整工作计划和停机待定命令，降低起重机的工作负荷，并要求运行人员佩戴防护头盔、安全带和防护眼镜设备；
所述第三运维模块8用于依据第三预警指令生成第三运维指令，包括：根据分析结果，调整支腿位置，并进行地面平整度的修复工作，确保地面和支腿平衡性满足要求。
本实施例中，通过第一运维模块6、第二运维模块7和第三运维模块8的设计，系统覆盖了起重机性能、工作环境和机械结构等多个方面，实现了全方位的运维管理。第一运维模块6能够实时响应第一预警指令，自动生成并执行运维指令，包括停机、检修、调整和零部件更换等，实现了对性能问题的自动化决策。第二运维模块7基于异常环境产生第二预警指令，通过采取安全措施、调整工作计划和停机待定命令等方式，保障了起重机在不同环境条件下的安全运行。第三运维模块8在获得第三预警指令后，通过分析结果调整支腿位置，进行地面平整度的修复工作，确保了起重机的平衡性，提高了设备的稳定性和安全性。第一运维模块6在维修完成后进行性能测试和验证，确保维修操作的有效性，提高了起重机的可靠性和性能稳定性。第二运维模块7要求运行人员佩戴防护头盔、安全带和防护眼镜设备，加强了在异常环境下的作业人员安全保障。
实施例10，本实施例是在实施例9中进行的解释说明，请参照图1，具体的，还包括运维记录和报告模块9，所述运维记录和报告模块9用于在运维过程中，采集维修记录、性能测试结果和异常环境处理记录；并生成运维报告。
本实施例中，通过维修记录的收集和保存，系统管理员可以随时追溯到每一次的维修细节，从而更好地了解设备的维护历史，为后续的维修决策提供有力支持。运维记录和报告模块9还记录了性能测试的结果，这些数据有助于起重机性能的长期评估，为设备的升级和优化提供数据支持。记录了处理异常环境的过程，包括采取的措施和调整，为未来类似情况提供了经验总结，提高了系统对复杂环境的适应性。运维记录和报告模块9不仅能够积累大量的数据，还能够根据这些数据生成维修运维报告，为管理人员提供清晰的维护概况，帮助做出合理的决策。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (5)
1.一种基于多维数据分析的起重机智能监测系统，其特征在于：包括实时环境监测模块（1）、地面监测模块（2）、支腿监测模块（3）、起重机性能监测模块（4）和评估模块（5）；
所述实时环境监测模块（1）用于在室内或室外的当前工作环境安装传感器组，实时采集获得环境和气象数据，建立环境数据组；
所述地面监测模块（2）用于在室内或室外的当前工作环境的地面安装水平传感器组，实时采集地面数据，建立地面数据组；
所述支腿监测模块（3）用于在起重机的四个支腿上安装倾斜传感器、速度传感器和位置传感器，采集支腿数据位置、压力和倾斜角度数据，建立支腿数据组；
所述起重机性能监测模块（4）用于建立三维起重机模型，采集获得货物起重量Hw、起升高度H、工作半径BJ、起重力矩LJ、起升速度Sd、移动速度Yd、回转速度Hz、电机振动值ZDz1和减速箱振动值ZDz2，输入至三维起重机模型中，计算分析获得：综合性能系数Xnx；并将环境数据组、地面数据组和支腿数据组进行计算分析获得：实时环境系数HJx、地面平整系数PZx和支腿平衡系数ZTx；
所述起重机性能监测模块（4）包括起重机性能参数采集单元（41）、三维起重机模型建立单元（42）和影响分析单元（43）；
所述起重机性能参数采集单元（41）用于实时采集获得：货物起重量Hw、起升高度H、工作半径BJ、起重力矩LJ、起升速度Sd、移动速度Yd、回转速度Hz、电机振动值ZDz1和减速箱振动值ZDz2；
所述货物起重量Hw通过安装称重传感器在吊钩或起重臂上直接测量获得；所述起升高度H用于安装高度传感器或编码器连接到起升点或升缆绳上，测量获取起升的高度值；所述工作半径BJ用于安装张力传感器在起重臂或吊臂上，测量吊钩的水平位置和工作半径获得；所述起重力矩LJ用于安装力矩传感器安装在起重臂或吊臂上，测量吊钩的起重力矩；所述起升速度Sd通过安装速度传感器在起升电机或起升缆绳上获取；所述移动速度Yd用于安装在起重机移动履带或轮子上测量起重机的移动速度；所述回转速度Hz通过在回转系统上安装速度传感器，测量获取起重机的回转速度；所述电机振动值ZDz1通过在起升机构电机上安装振动传感器测量获得；所述减速箱振动值ZDz2通过在起升机构减速箱上安装振动传感器测量获得；
三维起重机模型建立单元（42）用于建立三维起重机模型，通过CAD进行三维建模，基于采集获得货物起重量Hw、起升高度H、工作半径BJ、起重力矩LJ、起升速度Sd、移动速度Yd、回转速度Hz、电机振动值ZDz1和减速箱振动值ZDz2，输入至三维起重机模型中，计算分析获得：综合性能系数Xnx；
所述综合性能系数Xnx的获取方式为：提取实时采集获得的货物起重量Hw、起升高度H、工作半径BJ、起重力矩LJ、起升速度Sd、移动速度Yd、回转速度Hz、电机振动值ZDz1和减速箱振动值ZDz2，无量纲处理后通过以下公式计算获得：
；
式中，Bz1表示货物预设最大起重量，Bz2表示预设起升高度H；Bz3表示预设最大工作半径；Bz4表示预设最大起重力矩；Bz5表示预设最大起升速度；Bz6表示预设最大移动速度；Bz7表示预设最大回转速度；Bz8表示预设起升机构电机标准振动值；Bz9表示预设起升机构减速箱标准振动值；且，/>，/>，/>，，/>，/>，/>，且，E1、E2、E3、E4、E5、E6、E7、E8和E9表示为权重值，其具体值由用户调整设置，或者由分析函数拟合生成，/>为第二修正常数值；
所述影响分析单元（43）用于将环境数据组、地面数据组和支腿数据组进行计算分析获得：实时环境系数HJx、地面平整系数PZx和支腿平衡系数ZTx；
所述实时环境系数HJx的获取方式为：提取环境数据组中的实时温度wd、实时湿度sd、实时风速值fs、降水量jy和实时地面震动值zd；无量纲处理后，通过以下公式生成实时环境系数HJx：；
其中，，/>，/>，且/>，/>和/>为权重，其具体值由用户调整设置，/>为第一修正常数值；ln2表示以2为底的对数运算；
所述地面数据组包括获取起重机起重位置各个点的水平高度差异值和坡度差异值/>；对于每个给定点j，所述水平差异高度/>通过测量高度数据计算得出：；
其中，表示第j个点的测量高度值，/>表示基准位置的高度值；
对于每个给定点j，通过倾斜传感器测得倾斜角度，所述坡度差异值通过以下公式计算获得：/>；
式中，标识高度差异值，/>标识水平距离，arctan标识反正切函数，标识角的正切值；
所述地面平整系数PZx通过以下公式生成：；
式中，w1和w2表示为水平差异高度和坡度差异值/>的比例系数，且，/>，且/>；
所述支腿平衡系数Ztx的获取方式为：采集起重机四个支腿的位置坐标、压力和倾斜角度；分别标记为1、2、3、4；则位置表示为，/>；压力表示为/>，；倾斜角度标识为/>，/>；并计算平均位置XY、平均压力YL和最大倾斜角度QX，并由以下公式生成平衡系数ZTx：/>；；/>；/>；
所述评估模块（5）用于对综合性能系数Xnx进行评估，获得第一评估结果；并将实时环境系数HJx与预设环境阈值进行对比，获得第二评估结果；并将地面平整系数PZx与支腿平衡系数ZTx进行相关联，获得综合稳定性系数Wdx后，将综合稳定性系数Wdx与预设稳定阈值进行对比，获得第三评估结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于多维数据分析的起重机智能监测系统，其特征在于：所述环境数据组至少包括实时温度wd、实时湿度sd、实时风速值fs、降水量jy和实时地面震动值zd；
所述实时温度wd通过温度传感器直接测量获得；所述实时湿度sd通过湿度传感器直接测量获得；所述实时风速值fs通过风速传感器直接测量获得；所述降水量jy通过雨量计直接测量获得；所述实时地面震动值zd通过地震传感器直接测量地震活动获得。
3.根据权利要求1所述的一种基于多维数据分析的起重机智能监测及运维系统，其特征在于：所述评估模块（5）包括第一评估单元（51）、第二评估单元（52）、相关联单元（53）和第三评估单元（54）；
所述第一评估单元（51）用于将综合性能系数Xnx与预设性能阈值进行对比，获得第一评估结果，包括：
当综合性能系数Xnx＜所述预设性能阈值时，表示起重机性能“合格”；
当综合性能系数Xnx≥所述预设性能阈值时，表示起重机性能“不合格”，并生成第一预警指令；
所述第二评估单元（52）用于将实时环境系数HJx与预设环境阈值进行对比，获得第二评估结果，包括：
当实时环境系数HJx≥所述预设环境阈值时，表示当前环境“异常”，并生成第二预警指令；
当实时环境系数HJx＜所述预设环境阈值时，表示当前环境“正常”；
所述相关联单元（53）用于将地面平整系数PZx与支腿平衡系数ZTx通过以下相关联公式生成综合稳定性系数Wdx：；
式中，w3和w4表示为地面平整系数PZx与支腿平衡系数ZTx的比例系数，且，/>，且/>；
所述第三评估单元（54）用于将综合稳定性系数Wdx与预设稳定阈值进行对比，获得第三评估结果，包括：
当综合稳定性系数Wdx≥所述预设稳定阈值时，表示当前地面和支腿平衡“异常”，并生成第三预警指令；
当综合稳定性系数Wdx＜所述预设稳定阈值时，表示当前地面和支腿平衡“正常”。
4.一种基于多维数据分析的起重机智能运维系统，包括上述任一项所述的一种基于多维数据分析的起重机智能监测系统，特征在于：包括第一运维模块（6）、第二运维模块（7）和第三运维模块（8）；
所述第一运维模块（6）用于依据第一预警指令生成第一运维指令，包括：立即停机进行检修或调整，并提供操作建议，针对需要调整的设备参数，更换零部件进行修复，并在维修完成后，进行性能测试和验证；
所述第二运维模块（7）用于依据第二预警指令生成第二运维指令，包括：根据异常环境采取相应的安全措施、调整工作计划和停机待定命令，降低起重机的工作负荷，并要求运行人员佩戴防护头盔、安全带和防护眼镜设备；
所述第三运维模块（8）用于依据第三预警指令生成第三运维指令，包括：根据分析结果，调整支腿位置，并进行地面平整度的修复工作，确保地面和支腿平衡性满足要求。
5.根据权利要求4所述的一种基于多维数据分析的起重机智能运维系统，其特征在于：还包括运维记录和报告模块（9），所述运维记录和报告模块（9）用于在运维过程中，采集维修记录、性能测试结果和异常环境处理记录；并生成运维报告。
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