港口起重机物联网智能并联监测系统研究*

苏东海 张德文 秦义校

1 无锡众智航科技有限公司 2 交通运输部水运科学研究院 3 太原科技大学机械工程学院

1 引言

随着全球经济高速发展，德国推出工业4.0，美国倡导工业互联网，中国也提出智能制造2025。制造业与互联网深度融合，工业云、大数据、物联网等技术得到广泛应用。当前，物联网已在城市安全、工业控制、现代农业、环境监测、民用航空、智能交通、智能电网、电子医疗、商业物流等领域得到规模化应用。起重机械作为工业生产和基础设施建设中的重要工具，也向无人化智能化方向发展[1,2]。我国厦门远海、青岛港新前湾、上海港洋山四期码头都已完成全自动化集装箱码头建设，实现码头自动化运行和港口机械远程操控。物联网技术在起重机上的应用，目前多是基于起重机作业运动学和动力学基础上的货物识别、精准定位、防摇摆等使用操控环节的智能控制技术[3-6]；而对于起重机的健康监测研究和应用较少[7]，缺少数据反馈和设备安全性智能判断。本文介绍的应用物联网技术的智能监测系统，由感知层、网络层、应用层组成，可以帮助大型起重设备管理人员及时发现起重机安全隐患，记录使用状况，及早提出维修建议和进行故障预警。

2 系统架构

起重机属于使用较为频繁的大型特种搬运设备，工作环境往往较恶劣，为满足市场需求对起重机相关参数进行监控。可监测的变量分为起重机作业性能参数的控制监测和起重机安全性能指标的状态监测两类。

针对两类监测变量选择不同的数据收集方式，从而确定所需传感器。以岸边集装箱起重机为例进行研究，系统结构见图1和图2。其他类型的起重机只需根据机构、结构特点和不同作业类型，增加或减少对应特性的传感器即可。

图1 系统分层结构

图2 系统框架

3 感知层

感知层包括各种传感器、开关信号、监控单元等，感知层常用的传感器见表1。所有传感器都采用并联冗合采集方式，以增强室外作业的起重机状态信号采集的可靠性和整个监测系统的使用寿命。

表1 所用的起重机物联网传感器

运行状态性能参数包括：运行时间、运行次数、上升下降方向、小车运行方向、大车运行方向、升降速度、运行速度、升降高度、运行距离、极限位置、制动器开合状态等，通过采集继电器常开触点的信号、增加旋转编码器等方式收集监测数据。安全性能指标包括：风力大小、超载保护、结构变形、应力测试、振动测试、轮压监测等，选用风速仪、压力传感器、位移传感器、应变传感器、加速度传感器、轮压传感器实时采集数据。

起重机安装独立监控单元，负责采集以上传感网络的数据，并对数据实时进行分析，针对异常数据做出快速反应。监控单元内置A/D转换、CPU、CAN通信接口、开关量模块、模拟量模块等。数据传输采用0～1电平、0～10 V电压、4～20 mA电流等方式。

4 网络层

起重机物联网网络层主要有Internet局域网、电信网2种，本文采用5G电信网络实施。网络层硬件设备见表2。

表2 网络设备表

由于港口起重机使用较分散，距离可达几千米甚至几十千米；即使同一码头，码头前沿和堆场设备之间最远距离也可能达到几千米，局域网信号都会受到干扰导致数据丢失，为每一台起重机配置1个5G路由器是最佳方案。网络层框架见图3。

图3 网络层框架

物联网通常使用公共云服务平台，先将数据存储到云服务平台，客户端设备再访问云平台上的数据。为确保数据安全，防止外部人员获取监测数据，监控单元与用户服务器端采用自有协议直接通讯。本文采用UDP传输协议，将感知层的数据直接发给服务器。起重机无线发送主机与服务器建立链接后，采用定时发送方式，定时发送频率可灵活性设置，本文按照1 s频率UDP通讯方式发送。消息通信格式见表3。

表3 消息通信格式

校验算法采用CRC校验，计算校验从类型字节开始(包括类型字节)到校验字节结束(不包括校验字节)。CRC校验码生成多项式为(CRC-CCITT)：G(X)=X16+X12+X5+1，具体的算法见图4。

图4 CRC校验算法

5 应用层

应用层是整个系统的大脑，用于存储监测数据，不仅管理所有起重设备的运行，还为用户提供交互接口。应用层包含数据库、通讯程序、WEB应用程序。数据库采用微软公司的SQL Server，保证系统的兼容性和易用性。WEB应用程序采用Visual Studio提供的ASP.NET作为开发平台。

客户可通过电脑或手机访问监测数据，实时掌握起重机运行状态和安全情况。大数据分析起重机综合性能，为管理者提供合理的维修保养建议。PC界面和手机交互界面见图5和图6。

图5 PC工程系统监测用户界面

图6 手机监测界面

监测运行状态记录了起重机的历史操作过程和故障点，实时反馈给用户。安全性能指标可以设置报警点，提示使用人员，同时在客户端生成测试曲线，该起重机的重要测试项目见图7。

该系统数据处理芯片对采集数据信号进行实时分析运算，当关键零部件和关键结构件的使用状况发生突变时，及时进行维护提示或故障报警。

图7 起重机重要安全监测数据信号

6 结语

基于物联网、大数据分析建立的设备监测系统，对起重机进行全寿命数据采集分析，可以进行作业故障预警和零部件维护提示。该系统能够顺应技术发展潮流，减少人员检修和设备故障对生产的影响，为企业平稳安全运营提供强有力的保障，对避免起重机安全事故具有实际工程意义。全程监测的完整的数据也可以为起重机设计人员提供参考，对于优化设计、节能改造起到促进作用。随着数据存储安全性的提高，未来可建立公共服务平台，整合使用单位、维保单位、检测单位的采集数据和潜在需求，对于节约社会成本、创造经济效益具有重大意义。