基于物聯網技術的門式起重機運行狀態監測方法

摘 要：針對現有監測方法監測質量差、準確性低的問題，開展門式起重機運行狀態監測方法設計研究。首先利用物聯網技術，采集門式起重機的運行數據；然后對采集到的門式起重機運行數據進行處理，并提取其狀態特征；最后根據提取的狀態特征，對門式起重機運行狀態進行實時監測，并估算各構件壽命。通過對比實驗證明，新的監測方法的監測質量較高，可以獲取到更多有價值的數據，且監測的準確性更高，應用價值較高。

關鍵詞：物聯網技術；門式起重機；實時監測；運行狀態；數據處理；疲勞壽命

中圖分類號： TP39；TH122 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2025）01-00-03

0 引 言

門式起重機是一種大型、可移動的起重設備，其結構復雜、工作幅度大、操作難度高，容易受到超載、電氣元件老化、機械磨損等因素的影響并出現故障[1]。因此，對門式起重機的運行狀態進行監測，及時發現并排除故障，是非常重要的。傳統的門式起重機運行狀態監測主要依靠人工巡檢和簡易儀表檢測。人工巡檢可以發現一些明顯的故障和異常情況，但受限于人的感官和經驗，難以發現一些隱蔽的故障。簡易儀表可以檢測一些電氣參數和機械參數，但精度較低，難以反映設備的真實狀態[2-6]。在該背景下，本文結合物聯網技術，開展門式起重機運行狀態監測方法的設計研究。

1 基于物聯網技術的門式起重機運行數據采集

本文通過各種傳感器和通信網絡實現門式起重機運行數據的采集。在門式起重機的關鍵部位，例如大梁、電機、減速器等，安裝溫度、振動、位移等傳感器。這些傳感器負責收集設備的實時運行數據。通過物聯網技術，將傳感器收集的數據實時傳輸到中央控制系統[7]。數據的傳輸依賴于穩定的通信網絡。目前廣泛使用的通信網絡包括WiFi、4G/5G等，這些網絡能夠確保數據被快速、準確地傳輸到中央控制系統[8]。門式起重機運行數據采集的物聯網架構如圖1所示。

2 門式起重機運行數據處理與狀態特征提取

完成對起重機運行數據的采集后，為確保監測的精度，引入霧計算理論對數據進行處理。在門式起重機工作時，將原始數據中的離群值剔除，先設定一個置信極限，如果數據超出了這個置信極限，則將其判斷為異常數據并去除，再將其替換成在異常數據出現之前的時間點的數值[9]。離群值的確定一般依據拉依達準則，表達式為：

（1）

式中：xi表示采集到的運行數據；表示數據的平均值；Sx表示標準差。對原始信號進行平滑處理的主要目的是過濾掉原始數據中沒有規律且高頻的異常數據，將yi作為中心，采用平滑濾波法對其前后n個數據求取平均值，公式如下：

（2）

式中：Yi代表平均值；yi+1代表yi的后一個數據。接下來，利用小波分解方法，選擇硬閾值函數或軟閾值函數進行處理，其中硬閾值函數表示為：

（3）

式中：表示閾值函數；表示小波分解的原始系數；I表示單位矩陣；T表示閾值。軟閾值函數表示為：

（4）

根據上述論述，完成對門式起重機運行數據的處理后，還需提取運行狀態特征。采集得到的信號xn為時域序列，其中n=1， 2， 3， …， N，N表示樣本點數。對于有量綱特征值，其最大值可表示為max{xn}，最小值可表示為min{xn}，峰峰值表示為：

xp-p （5）

對于量綱為一的特征值，其峭度可表示為：

xq （6）

式中：xq表示峭度。在狀態監測中，基于時間域的監測信號僅能反映系統的動態特性，無法有效地挖掘出更多的監控信號，需要將其轉化為頻域表征。在頻域中，對振動信號的頻譜特性進行分析，并對其進行傅里葉變換[10]。采用幅值譜、功率譜和功率譜密度等對狀態監測信號進行頻域分析，由此得到門式起重機的運行狀態特征。

3 門式起重機運行狀態實時監測與壽命估算

根據已提取到的門式起重機的運行狀態特征，對其運行狀態進行實時監測，并結合監測數據實現對起重機運行壽命的估算。門式起重機中某組件在低于某恒定幅度的應力水平的循環作用下，其破壞時的壽命表示為N，其承受a次循環后的損傷可通過下式計算得出：

（7）

式中：D表示損傷。結合上述公式分析得出，在橫幅應力水平的作用下，若N的取值為0，a的取值為0，則門式起重機中構件不會發生疲勞破壞；若a與N的取值相等且不取0，則此時D=1，對應的門式起重機中構件已經發生疲勞破壞。由此，可以實現對門式起重機構件疲勞壽命的估算，完成門式起重機運行狀態的監測。

4 對比實驗

為了進一步驗證該方法的可行性，選用5臺某船廠造船用的額定起重量150 t、跨度38.6 m的門式起重機為研究對象，將它們分別編號為MQ-#01、MQ-#02、MQ-#03、MQ-#04和MQ-#05。應用本文提出的監測方法對其運行狀態進行監測。在此基礎上，將基于模糊評價的監測方法和基于Flink盒子的方法分別作為對照A組和對照B組，通過對比實驗驗證本文監測方法的應用性能。首先，針對上述3種監測方法從門式起重機上采集的原始信號中獲取有價值信號的情況進行對比，以此可以初步驗證3種方法的監測質量。將信噪比作為3種監測方法降噪效果的評價指標。在門式起重機運行狀態監測過程中，信噪比是一個非常重要的因素。高信噪比意味著監測到的信號中有用的信息（即門式起重機的運行狀態信息）更多，而噪聲的影響更小，從而能夠更準確地反映設備的運行狀態。而低信噪比則意味著噪聲對信號的影響較大，可能導致監測結果失真或誤判。經過處理后，信號的信噪比計算公式為：

（8）

式中：SNR表示信噪比；Psignal表示信號的功率；Pnoise表示噪聲的功率。將上述公式作為依據，分別記錄采用3種監測方法對5臺門式起重機運行狀態監測時經過信號處理后的信噪比，將得到的結果記錄于表1中。

從表1中詳細記錄的數據中可以清晰地看到實驗組在處理信號時展現出的優越性能。實驗組處理信號的信噪比均保持在12.00 dB以上，這一數值遠遠超過了其他對照組。具體來說，對照A組處理信號的信噪比最大值僅為9.854 dB，這意味著其信號質量相對較差，容易受到噪聲的干擾；對照B組雖然可以達到較高的信噪比，最高可以達到11.425 dB，但在實際操作中存在不穩定的問題。這意味著在某些情況下，其處理信號的信噪比可能在較低的范圍內波動，如8.400～8.600 dB。綜合上述數據和結果，可以得出結論：實驗組所采用的監測方法在獲取有價值信號和處理起重機運行狀態信號方面具有更高的質量。該方法不僅能夠提供更為穩定和可靠的監測結果，還有助于操作人員更迅速地發現異常情況并及時采取相應的措施，從而確保設備的正常運行和安全性。因此，實驗組的監測方法在實際應用中具有顯著的優勢和推廣價值。

為實現對3種監測方法的監測準確性的比較，選擇將門式起重機運行過程中的振動烈度作為監測指標，判斷監測到的振動烈度值是否與門式起重機實際振動等級相匹配。若匹配，則說明監測準確，監測精度高；若不匹配，則說明監測不準確，監測精度低。根據規定要求：門式起重機振動烈度在0.71以下，振動等級為A；在0.71～1.8范圍內，振動等級為B；在1.8～4.5范圍內，振動等級為C；在4.5～28范圍內，振動等級為D。根據上述論述，將3種監測方法的監測結果記錄于表2。

從表2中的數據可以清晰地看到，實驗組監測方法在監測門式起重機振動烈度方面的表現明顯優于對照A組和對照B組。實驗組監測到的振動烈度結果與門式起重機實際運行中的振動等級完全一致，這說明實驗組的監測數據準確地反映了設備的實際運行狀態。然而，對照A組和對照B組的監測結果與實際情況存在較大的偏差，說明這2種監測方法的準確性有待提高。即使通過這兩種方法獲得了一些數據，但由于與實際運行狀態的偏離，這些數據在實際應用中可能會誤導操作人員，進而導致對設備狀態的錯誤判斷和決策。通過對比分析可以得出結論：實驗組所采用的監測方法在準確性方面具有顯著的優勢。這種方法不僅提供了與設備實際運行狀態高度一致的監測數據，還有助于操作人員更準確地了解設備的性能和潛在問題。因此，在實際應用中，實驗組的監測方法更具有實用性和可靠性，能夠為設備的維護和管理提供更有價值的信息。

5 結 語

門式起重機運行狀態監測是保證設備安全穩定運行的重要手段。傳統的監測方法已經難以滿足現代工業的需求，而基于物聯網技術的現代智能化和自動化監測方法具有更高的精度和效率。在實際應用中，應根據具體情況選擇合適的監測方法，并加強對設備的維護和管理，以延長設備的使用壽命和提高生產效率。

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