關(guān)于港口裝卸設(shè)備全壽命周期一體化管理模式的研究與實踐

0 引言

隨著全球貿(mào)易發(fā)展和港口規(guī)模的持續(xù)擴大，傳統(tǒng)港口運營模式已難以滿足現(xiàn)代物流體系對效率和安全性的要求。智慧港口作為新一代港口運營模式，以信息物理系統(tǒng)為技術(shù)框架，借助物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等高新技術(shù)，實現(xiàn)了物流供給方與需求方在集疏運一體化系統(tǒng)中的深度融合[]。其中，智能運維系統(tǒng)作為智慧港口的關(guān)鍵組成部分，通過整合現(xiàn)代信息技術(shù)和人工智能算法，對港口運維活動進行智能化管理和優(yōu)化，不僅顯著提升了港口運營效率和服務(wù)質(zhì)量，還為港口可持續(xù)發(fā)展提供了技術(shù)支撐。

然而，在推進智慧港口建設(shè)過程中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。以廣州港南沙港區(qū)為例，雖配置149臺大型港口起重機，實現(xiàn)了碼頭部分前沿及堆場設(shè)備的自動化遠控操作。但是在向無人化、自動化、智能化轉(zhuǎn)型中面臨以下技術(shù)瓶頸：一是設(shè)備種類多樣性、監(jiān)測信號異質(zhì)性以及診斷方法不成熟，致使系統(tǒng)需要同時處理設(shè)備異構(gòu)性、復雜的監(jiān)測信號以及未經(jīng)驗證的診斷方法等技術(shù)難題；二是龐大的設(shè)備數(shù)量與有限的通信帶寬之間的矛盾制約了數(shù)據(jù)傳輸效率，進而影響設(shè)備的有效管理和運作；三是在推進無人化作業(yè)過程中，突發(fā)情況的及時處理和技術(shù)要求日益提高與傳統(tǒng)人工定期巡檢模式之間的矛盾日益突出。

為應對這些挑戰(zhàn)，本研究以廣州港南沙港區(qū)裝卸設(shè)備為研究對象，提出了建設(shè)港口裝卸設(shè)備全壽命周期一體化智能運維系統(tǒng)的解決方案，旨在通過技術(shù)創(chuàng)新推動港口運營模式的轉(zhuǎn)型升級。

1智能運維系統(tǒng)概述

本研究所提出的智能運維系統(tǒng)的整體架構(gòu)設(shè)計遵循分層原則，其中基礎(chǔ)設(shè)施層和信息交互層構(gòu)成系統(tǒng)運行的基礎(chǔ)支撐體系。智能運維系統(tǒng)基本框架如圖1所示。

由圖1可知，該架構(gòu)由5個主要層次組成，分別是應用功能層、數(shù)據(jù)中心層、基礎(chǔ)設(shè)施層、信息交互層和港機設(shè)備層。港機設(shè)備層包含傳感器、攝像頭及港口機械設(shè)備等硬件組件；信息交互層負責系統(tǒng)內(nèi)部的數(shù)據(jù)傳輸與信息交換；基礎(chǔ)設(shè)施層提供網(wǎng)絡(luò)、存儲和計算資源；數(shù)據(jù)中心層集中管理系統(tǒng)的所有數(shù)據(jù)資源；應用功能層則負責用戶界面呈現(xiàn)和業(yè)務(wù)邏輯處理。

1.1智能運維系統(tǒng)信息交互層的創(chuàng)新

信息交互層圍繞港口設(shè)備的關(guān)鍵易失效部件（如傳動部件、輪軌、鋼結(jié)構(gòu)等）開展技術(shù)創(chuàng)新，采用“問題分析-難點突破-功能集成”的三步走研究方案，成功開發(fā)了鋼結(jié)構(gòu)健康在線監(jiān)測與評估模型、傳動部件機械狀態(tài)在線監(jiān)測模型、小車車輪及其軌道智能監(jiān)測模型等多個監(jiān)測模型[2-5]

圖1智能運維系統(tǒng)基本框架

通過建立整合集裝箱碼頭起重機載荷、能耗、小車速度和傳動部件振動信號的數(shù)據(jù)處理框架，結(jié)合PLC數(shù)據(jù)深度挖掘，實現(xiàn)了基于起重機電機、齒輪箱振動信號的無監(jiān)督故障診斷[6-8]。此外，開發(fā)的港口機械累計疲勞損傷系統(tǒng)，可生成操作路徑優(yōu)化與能耗曲線，有利于相關(guān)人員更深入洞察起重機工作狀態(tài)。

1.1.1鋼結(jié)構(gòu)健康在線監(jiān)測與評估模型

針對集裝箱碼頭機械的特點，設(shè)計了港口起重機傳動部件機械狀態(tài)在線監(jiān)測總體方案。該方案有效解決了海量數(shù)據(jù)采集與分析的技術(shù)難題，為離散事件動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測提供了創(chuàng)新解決方案。港口起重機傳動部件機械狀態(tài)在線監(jiān)測總體方案如圖2所示。

起重機金屬結(jié)構(gòu)的疲勞損傷演變是一個長期過程，早期跡象通常不明顯且難以察覺。同時，港口基本建設(shè)在海岸線，高濕、鹽霧等環(huán)境導致的應力腐蝕也會加重起重機失效，加上復雜外部載荷作用，金屬結(jié)構(gòu)的初始裂紋會不斷擴展，直到裂紋完全貫穿焊縫、撕裂結(jié)構(gòu)，最終造成破壞。

針對上述問題，研發(fā)了基于光纖傳感器技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的鋼結(jié)構(gòu)健康在線監(jiān)測與評估模型。該模型創(chuàng)新性地采用集成存儲與計算架構(gòu)，集成了力學、數(shù)學模型和信號處理算法，通過融合多種載荷數(shù)據(jù)及響應信息，實現(xiàn)了結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測與預測技術(shù)的整合[9-10]。模型具備自動計算和診斷功能，可通過岸橋PLC顯示分級預警信息，并內(nèi)置起重機結(jié)構(gòu)疲勞損傷算法，能實時更新設(shè)備狀態(tài)信息并估算剩余壽命，確保及時發(fā)出狀態(tài)預警。

1.1.2傳動部件機械狀態(tài)在線監(jiān)測模型

集裝箱碼頭的特點是機械設(shè)備多、種類雜且工作狀態(tài)各異，是典型離散事件動態(tài)系統(tǒng)。以南沙港區(qū)三期碼頭為例，存在幾十臺岸邊集裝箱起重機和輪胎式集裝箱起重機，對其監(jiān)測會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，如何采集這些數(shù)據(jù)，并進行分析是狀態(tài)監(jiān)測平臺的主要任務(wù)。

1.1.3小車車輪及其軌道智能監(jiān)測模型

軌道式集裝箱門式起重機作為港口重要的裝卸、搬運和堆放設(shè)備，其安全運行對港口作業(yè)效率具有重要影響。軌道踏面缺陷是影響設(shè)備運行安全的關(guān)鍵因素，主要源于兩方面：一是軌道焊接工藝不當可能導致連接處踏面產(chǎn)生初始缺陷；二是在長期運行過程中，軌道與小車車輪間的動態(tài)接觸力會加劇踏面磨損，導致缺陷擴展。軌道踏面的缺陷如3所示，淺色區(qū)域表征車輪與軌道的接觸位置，橢圓圈標記區(qū)域則顯示了典型的軌道踏面缺陷特征。

圖3軌道踏面的缺陷

針對此問題，采用剛?cè)狁詈隙囿w動力學方法構(gòu)建軌道-車輪接觸模型。該方法通過整合剛體運動學與柔性體變形分析，在保證計算精度的同時有效降低了系統(tǒng)仿真復雜度。基于該模型，研究團隊對廣州港某軌道吊裝置進行了動力學仿真分析，重點考察了車輪振動加速度在完好軌道與預設(shè)缺陷軌道上的響應特征。通過對比分析不同工況下的振動加速度數(shù)據(jù)，建立了軌道缺陷位置、尺寸參數(shù)與振動響應特征之間的定量關(guān)系模型。研究結(jié)果為軌道缺陷的定量評估提供了理論依據(jù)，同時為制定科學的軌道維護策略和預警機制提供了技術(shù)支撐。

1.2智能運維系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施層的創(chuàng)新

基礎(chǔ)設(shè)施層研發(fā)了基于邊緣計算技術(shù)的數(shù)據(jù)采集器，實現(xiàn)了前置處理軟件和硬件的國產(chǎn)化突破。基于邊緣計算技術(shù)的數(shù)據(jù)采集器如圖4所示。

圖4基于邊緣計算技術(shù)的數(shù)據(jù)采集器

該設(shè)備采用了邊緣計算架構(gòu)，在數(shù)據(jù)采集前端內(nèi)置軸承自診斷算法，可對異構(gòu)信號進行實時分析和快速處理，有效解決了設(shè)備機群大數(shù)據(jù)處理的通訊帶寬瓶頸問題，確保了數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩院蛯崟r性。此外，該設(shè)備實現(xiàn)項目成果轉(zhuǎn)化，打破國外壟斷，實現(xiàn)數(shù)據(jù)終端采集器國產(chǎn)化，并取得了相關(guān)專利與學術(shù)成果。

1.3智能運維系統(tǒng)應用功能層的創(chuàng)新

應用功能層創(chuàng)新性地整合了物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算等前沿技術(shù)，自主研發(fā)了AI診斷與可視化展示平臺。該平臺通過數(shù)字建模技術(shù)實現(xiàn)了設(shè)備的三維展示、監(jiān)控、預警、定位和分析功能，為港口設(shè)備管理提供了全面的可視化解決方案。可視化監(jiān)控平臺主界面如圖5所示。

1.4智能運維系統(tǒng)的巡檢運維策略的創(chuàng)新

智能運維系統(tǒng)有效解決了信息孤島問題，實現(xiàn)了設(shè)備運維數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。在智能運維系統(tǒng)實施前，南沙三期采用傳統(tǒng)人工定期定向定點巡檢運維策略。主要存在以下突出問題：一是運維成本高，需要配備大量巡檢人員每周定點檢查，人力成本投入較大；二是運維效率低，巡檢環(huán)境惡劣，且大部分檢測部位處于正常狀態(tài)，導致巡檢效益低下；三是故障預警能力不足，關(guān)鍵部件的機械故障漏檢率較高，易導致小故障升級為大故障；四是故障響應滯后，從故障發(fā)現(xiàn)到部件更換通常需要數(shù)月，嚴重影響作業(yè)效率。

在應用智能運維系統(tǒng)后，使南沙三期建立了新型智能巡檢運維策略。其優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下方面：一是數(shù)據(jù)整合與協(xié)同，打破信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)壁壘，實現(xiàn)監(jiān)測、運營及管理數(shù)據(jù)的協(xié)同應用；二是智能巡檢優(yōu)化，基于歷史數(shù)據(jù)分析，對檢測部位進行分級管理，實施差異化巡檢，即降低故障率低的部位巡檢頻率，重點監(jiān)測關(guān)鍵部位；三是故障預警升級，通過大規(guī)模測點的振動監(jiān)測數(shù)據(jù)實時采集分析，實現(xiàn)故障早期預警，降低計劃外停機風險；四是建立故障快速響應機制，發(fā)現(xiàn)早期故障或險情后，系統(tǒng)提供科學維護建議，優(yōu)化決策流程，實現(xiàn)備件預置和計劃性維修。

圖5可視化監(jiān)控平臺主界面

智能運維系統(tǒng)顯著提升了南沙三期港口設(shè)備的管理水平，實現(xiàn)了運維工作精細化控制、設(shè)備狀態(tài)信息化管理、關(guān)鍵數(shù)據(jù)智能化分析以及設(shè)備流程標準化管理，有效保障了港口機械的穩(wěn)定高效運行。

2應用案例分析

選取南沙三期智慧港口20臺岸橋作為研究對象，驗證所提出的智能運維系統(tǒng)的有效性。實驗數(shù)據(jù)來源于2021年度岸邊集裝箱起重機傳動部件振動監(jiān)測系統(tǒng)的診斷記錄。2021年10月，智能運維系統(tǒng)監(jiān)測到南沙三期13號岸橋起升機構(gòu)電機驅(qū)動端出現(xiàn)振動速度異常預警，具體監(jiān)測界面如圖6所示。該預警觸發(fā)值為4.5mm／s，超過設(shè)定的安全閾值 4.0mm/s 。

通過對采集的振動信號進行頻譜分析，得到數(shù)據(jù)分析頻譜圖。數(shù)據(jù)分析頻譜圖如圖7所示。由圖7可知，49.29Hz 的軸承故障特征頻率及其諧頻分量，雖然幅值相對較小（最大幅值為 0.15g ，但已表明軸承進入故障初期階段。

圖7數(shù)據(jù)分析頻譜圖

為避免故障進一步惡化，對電機驅(qū)動端軸承進行了拆解檢查。檢查發(fā)現(xiàn)以下故障特征：軸承潤滑狀態(tài)不良，潤滑脂干涸；軸承滾道表面存在明顯燒蝕痕跡；軸承外圈出現(xiàn)長約 2mm 的剝落損傷。軸承內(nèi)圈及保持架燒黑現(xiàn)象如圖8所示。

圖8軸承內(nèi)圈及保持架燒黑現(xiàn)象

這些損傷特征與振動監(jiān)測結(jié)果具有一致性，驗證了診斷方法的準確性。更換軸承后，重新采集振動數(shù)據(jù)，結(jié)果顯示振動速度值降至 1.2mm/s ，預警信號消失，設(shè)備恢復正常運行狀態(tài)。本案例驗證了所提出方法在實際工程應用中的有效性，其能夠準確識別軸承早期故障，為港口機械的預防性維護提供了可靠的技術(shù)支持。

3結(jié)束語

在物聯(lián)網(wǎng)與智能裝備技術(shù)快速發(fā)展的背景下，信息化、標準化、數(shù)字化和智能化已成為港口設(shè)備管理的必然趨勢。然而，當前多數(shù)港口管理系統(tǒng)仍存在顯著不足：數(shù)據(jù)體系標準化程度不高、設(shè)備信息發(fā)布機制不完善、管理流程信息化水平較低，以及設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的系統(tǒng)化運用和智能化分析能力欠缺。針對這些問題，本研究開發(fā)的智能運維系統(tǒng)有效打破了信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)壁壘，實現(xiàn)了設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)與管理數(shù)據(jù)的協(xié)同應用，為智慧港口的建設(shè)提供了重要支撐。

實踐表明，該智能運維系統(tǒng)具有顯著的經(jīng)濟效益和管理效益。該系統(tǒng)每年可為合作碼頭節(jié)約人工巡檢成本逾百萬元，減少過度維修支出近20萬元。該系統(tǒng)成功預警并診斷突發(fā)性故障20余起，包括電機輸出軸承故障、齒輪箱故障、卷筒螺栓斷裂等典型問題，累計節(jié)約維修成本近千萬元。此外，系統(tǒng)的應用顯著提升了碼頭設(shè)備管理水平，優(yōu)化了設(shè)備運維效率，為港口貨運量的持續(xù)增長提供了有力保障。

未來研究可進一步探索系統(tǒng)在更多場景下的應用，持續(xù)優(yōu)化算法模型，提升系統(tǒng)的自適應能力和預測精度，為港口設(shè)備管理的智能化轉(zhuǎn)型提供更加強有力的技術(shù)支撐。

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