CN115034117A - 基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***及方法 - Google Patents
基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***及方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及岸桥金属结构寿命预测技术领域，且公开了基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***，包括：用于采集岸桥状态参数数据与结构参数数据的数据采集模块、用于建立岸桥有限元模型并进行训练修正的数值模型建立与修正模块、用于处理数据，获取载荷谱的数据分析模块、用于估算岸桥金属结构剩余寿命的寿命预测模块和用于显示有限元模型，各类参数和计算结果的人机交互模块。该基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***，能够解决目前岸桥金属结构的健康监测具有难安装、难维护、易损坏和难捕捉的特点，同时考虑岸桥的全寿命周期健康监测也较少的问题。
Description
技术领域
本发明涉及岸桥金属结构寿命预测技术领域，具体为基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***及方法。
背景技术
岸边集装箱桥吊(简称岸桥)是港口装卸的核心设备，其金属结构的健康状态决定了岸桥能否安全工作。由于岸桥长期处于江边或者海边，工作环境复杂，使得岸桥的金属结构处于盐雾腐蚀环境并经常承受交变载荷的作用，容易导致结构疲劳破坏。因此，针对岸桥金属结构的剩余安全寿命进行估算，是维护岸桥设备健康稳定运行，保证港口安全作业的关键。
目前岸桥金属结构的健康监测具有难安装、难维护、易损坏和难捕捉的特点，同时考虑岸桥的全寿命周期健康监测也较少。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***及方法，具备为岸桥金属结构故障诊断和健康状态评估提供依据的优点，解决了目前岸桥金属结构的健康监测具有难安装、难维护、易损坏和难捕捉的特点，同时考虑岸桥的全寿命周期健康监测也较少的问题。
(二)技术方案
为实现提升作业安全性和可靠性提供依据的目的，本发明提供如下技术方案：基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***，包括：用于采集岸桥状态参数数据与结构参数数据的数据采集模块、用于建立岸桥有限元模型并进行训练修正的数值模型建立与修正模块、用于处理数据，获取载荷谱的数据分析模块、用于估算岸桥金属结构剩余寿命的寿命预测模块和用于显示有限元模型，各类参数和计算结果的人机交互模块，所述数据采集模块的输出端分别通过导线与数值模型建立与修正模块和人机交互模块的输入端相连接，所述数值模型建立与修正模块的输出端通过导线与数据分析模块的输入端相连接，所述数据分析模块的输出端通过导线与寿命预测模块的输入端相连接，所述寿命预测模块的输出端通过导线与人机交互模块的输入端相连接。
优选的，所述数据采集模块包括力传感器、位置传感器、速度传感器、电机扭矩传感器、电流传感器、累计工作计时器、风速传感器、振动传感器和应变传感器；所述位置传感器、速度传感器、电机扭矩传感器、电流传感器和累计工作计时器用于获取岸桥各机构运行参数数据；所述力传感器、振动传感器、应变传感器用于获取岸桥结构状态监测数据；所述风速传感器用于测量工作环境；所述振动传感器和应变传感器用于获取岸桥结构状态参数。
优选的，所述数值模型建立与修正模块包括有限元分析软件与响应面法训练算法，用于建立岸桥有限元模型并进行训练修正，首先利用有限元分析软件建立岸桥的有限元模型，其次获取数据采集模块中的振动传感器采集的加速度数据，利用监测数据结合响应面算法对岸桥有限元模型进行修正，得到修正后精准的岸桥有限元模型。
优选的，所述数据分析模块包括载荷谱分析算法，用于处理数据，获取载荷谱，获取数据采集模块中的应变传感器采集的应变监测数据，利用载荷谱分析算法对应变数据进行处理，得到载荷谱。
优选的，所述寿命预测模块包括CPU处理器与岸桥金属结构剩余寿命估算算法，用于估算岸桥金属结构剩余寿命，利用数据模型建立与修正模块得到的精准的有限元模型，结合数据分析模块中得到的载荷谱，对岸桥结构剩余寿命进行计算，并采用结构剩余寿命估算算法对岸桥剩余寿命进行预测，得到剩余寿命预测结果。
优选的，所述人机交互模块包括显示屏，用于显示有限元模型，各类参数和计算结果。
优选的，所述力传感器用于记录四根起升钢丝绳的拉力，所述位置传感器用于记录起升高度、工作幅度-小车位置，所述速度传感器用于记录小车起升速度和小车行走速度，所述电机扭矩传感器和电流传感器用于记录电机转速、转向，所述累计工作计时器用于记录岸桥工作历史数据。
基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***的方法，包括以下步骤：
S1：所述数值模型建立与修正模块首先根据岸桥图纸建立有限元初始模型，在岸桥开始工作时，所述数据采集模块，通过传感器，定期记录岸桥运行过程中的参数，并将采集到的数据同时传递给数值模型建立与修正模块和数据分析模块；
S2：所述力传感器记录四根起升钢丝绳的拉力；位置传感器记录起升高度、工作幅度-小车位置；速度传感器记录小车起升速度和小车行走速度；电机扭矩传感器和电流传感器记录电机转速、转向；累计工作计时器记录岸桥工作时长；风速传感器测量工作环境；振动传感器和应变传感器记录岸桥工作结构参数；
S3：结合历史大数据，采用响应面方法对有限元模型进行训练与修正，同时计算岸桥的应力分布；所述数据分析模块根据电机转速、转动方向、电流，配合振动传感器，统计岸桥工作完整周期循环；根据岸桥工作循环，结合起重载荷、扭矩和速度传感器，统计起重载荷谱、载荷循环次数；根据岸桥工作循环，结合速度传感器、载荷传感器、扭矩传感器、减速器振动传感器，估算/识别(如果有结构振动传感器)工作动载荷，载荷循环；
S4：根据岸桥工作循环，结合起升高度和小车幅度位置传感器，确定起升载荷、小车在岸桥上的位置循环周期；依据动载荷、小车工作位置、小车速度，采用有限元分析，结合历史大数据分析，计算整机结构的应力，用雨流计数法统计应力及其循环次数，得到载荷谱；
S5：传递给数值模型修正模块与所述数据分析模块，所述数据分析模块信息传递到寿命预测模块，用于进行岸桥结构剩余寿命预测，评估岸桥健康状况；所述数值模型建立与修正模块和所述寿命预测模块的信息与数据均传递到人机交互模块，以图形界面的形式将岸桥模型，应力状态，载荷谱历史数据、记录、估算剩余寿命等结果显示给用户。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明提供了基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***及方法，具备以下有益效果：
1、该基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***及方法，基于历史大数据驱动对岸桥有限元模型进行修正，能够跟踪岸桥疲劳老化全过程。
2、该基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***及方法，数据分析模块基于历史数据与岸桥工作实时测量的数据分析载荷谱，能更加精确的估算岸桥疲劳寿命。
3、该基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***及方法，人机交互模块采用图形显示方法，十分具体直观，自动化程度高，提高岸桥维护的便捷程度
附图说明
图1为本发明提出的基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***的总体方案图；
图2为本发明提出的基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***的传感器布置示意图；
图3为本发明提出的基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***的载荷谱获取流程图。
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。
请参阅图1-3，基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***，包括：用于数据采集模块、数值模型建立与修正模块、数据分析模块、寿命预测模块和人机交互模块；所述数据采集模块包括力传感器、位置传感器、速度传感器、电机扭矩传感器、电流传感器、累计工作计时器、风速传感器、振动传感器和应变传感器；所述位置传感器、速度传感器、电机扭矩传感器、电流传感器和累计工作计时器用于获取岸桥各机构运行参数数据；所述力传感器、振动传感器、应变传感器用于获取岸桥结构状态监测数据；所述风速传感器用于测量工作环境；所述振动传感器和应变传感器用于获取岸桥结构状态参数；所述力传感器用于记录四根起升钢丝绳的拉力，所述位置传感器用于记录起升高度、工作幅度-小车位置，所述速度传感器用于记录小车起升速度和小车行走速度，所述电机扭矩传感器和电流传感器用于记录电机转速、转向，所述累计工作计时器用于记录岸桥工作历史数据。
所述数值模型建立与修正模块包括有限元分析软件与响应面法训练算法，用于建立岸桥有限元模型并进行训练修正，首先利用有限元分析软件建立岸桥的有限元模型，其次获取数据采集模块中的振动传感器采集的加速度数据，利用监测数据结合响应面算法对岸桥有限元模型进行修正，得到修正后精准的岸桥有限元模型。
所述数据分析模块包括载荷谱分析算法，用于处理数据，获取载荷谱，获取数据采集模块中的应变传感器采集的应变监测数据，利用载荷谱分析算法对应变数据进行处理，得到载荷谱；所述寿命预测模块包括CPU处理器与岸桥金属结构剩余寿命估算算法，用于估算岸桥金属结构剩余寿命，利用数据模型建立与修正模块得到的精准的有限元模型，结合数据分析模块中得到的载荷谱，对岸桥结构剩余寿命进行计算，并采用结构剩余寿命估算算法对岸桥剩余寿命进行预测，得到剩余寿命预测结果；所述人机交互模块包括显示屏，用于显示有限元模型，各类参数和计算结果。
所述数据采集模块的输出端分别通过导线与数值模型建立与修正模块和人机交互模块的输入端相连接，所述数值模型建立与修正模块的输出端通过导线与数据分析模块的输入端相连接，所述数据分析模块的输出端通过导线与寿命预测模块的输入端相连接，所述寿命预测模块的输出端通过导线与人机交互模块的输入端相连接。
基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***的方法，包括以下步骤：
S1：所述数值模型建立与修正模块首先根据岸桥图纸建立有限元初始模型，在岸桥开始工作时，所述数据采集模块，通过传感器，定期记录岸桥运行过程中的参数，并将采集到的数据同时传递给数值模型建立与修正模块和数据分析模块；
S2：所述力传感器记录四根起升钢丝绳的拉力；位置传感器记录起升高度、工作幅度-小车位置；速度传感器记录小车起升速度和小车行走速度；电机扭矩传感器和电流传感器记录电机转速、转向；累计工作计时器记录岸桥工作时长；风速传感器测量工作环境；振动传感器和应变传感器记录岸桥工作结构参数；
S3：结合历史大数据，采用响应面方法对有限元模型进行训练与修正，同时计算岸桥的应力分布；所述数据分析模块根据电机转速、转动方向、电流，配合振动传感器，统计岸桥工作完整周期循环；根据岸桥工作循环，结合起重载荷、扭矩和速度传感器，统计起重载荷谱、载荷循环次数；根据岸桥工作循环，结合速度传感器、载荷传感器、扭矩传感器、减速器振动传感器，估算/识别(如果有结构振动传感器)工作动载荷，载荷循环；
S4：根据岸桥工作循环，结合起升高度和小车幅度位置传感器，确定起升载荷、小车在岸桥上的位置循环周期；依据动载荷、小车工作位置、小车速度，采用有限元分析，结合历史大数据分析，计算整机结构的应力，用雨流计数法统计应力及其循环次数，得到载荷谱；
S5：传递给数值模型修正模块与所述数据分析模块，所述数据分析模块信息传递到寿命预测模块，用于进行岸桥结构剩余寿命预测，评估岸桥健康状况；所述数值模型建立与修正模块和所述寿命预测模块的信息与数据均传递到人机交互模块，以图形界面的形式将岸桥模型，应力状态，载荷谱历史数据、记录、估算剩余寿命等结果显示给用户。
最终实现了基于大数据的岸桥金属结构的寿命预测，并直观的显示给操作人员，保证岸桥安全可靠的工作。
综上所述，该基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***及方法，基于历史大数据驱动对岸桥有限元模型进行修正，能够跟踪岸桥疲劳老化全过程；数据分析模块基于历史数据与岸桥工作实时测量的数据分析载荷谱，能更加精确的估算岸桥疲劳寿命；人机交互模块采用图形显示方法，十分具体直观，自动化程度高，提高岸桥维护的便捷程度。
需要说明的是，术语“包括”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
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 (8)
1.基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***，其特征在于：包括：用于采集岸桥状态参数数据与结构参数数据的数据采集模块、用于建立岸桥有限元模型并进行训练修正的数值模型建立与修正模块、用于处理数据，获取载荷谱的数据分析模块、用于估算岸桥金属结构剩余寿命的寿命预测模块和用于显示有限元模型，各类参数和计算结果的人机交互模块，所述数据采集模块的输出端分别通过导线与数值模型建立与修正模块和人机交互模块的输入端相连接，所述数值模型建立与修正模块的输出端通过导线与数据分析模块的输入端相连接，所述数据分析模块的输出端通过导线与寿命预测模块的输入端相连接，所述寿命预测模块的输出端通过导线与人机交互模块的输入端相连接。
2.根据权利要求1所述的基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***，其特征在于：所述数据采集模块包括力传感器、位置传感器、速度传感器、电机扭矩传感器、电流传感器、累计工作计时器、风速传感器、振动传感器和应变传感器；
所述位置传感器、速度传感器、电机扭矩传感器、电流传感器和累计工作计时器用于获取岸桥各机构运行参数数据；
所述力传感器、振动传感器、应变传感器用于获取岸桥结构状态监测数据；
所述风速传感器用于测量工作环境；
所述振动传感器和应变传感器用于获取岸桥结构状态参数。
3.根据权利要求1或2所述的基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***，其特征在于：所述数值模型建立与修正模块包括有限元分析软件与响应面法训练算法，用于建立岸桥有限元模型并进行训练修正，首先利用有限元分析软件建立岸桥的有限元模型，其次获取数据采集模块中的振动传感器采集的加速度数据，利用监测数据结合响应面算法对岸桥有限元模型进行修正，得到修正后精准的岸桥有限元模型。
4.根据权利要求1或2所述的基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***，其特征在于：所述数据分析模块包括载荷谱分析算法，用于处理数据，获取载荷谱，获取数据采集模块中的应变传感器采集的应变监测数据，利用载荷谱分析算法对应变数据进行处理，得到载荷谱。
5.根据权利要求1所述的基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***，其特征在于：所述寿命预测模块包括CPU处理器与岸桥金属结构剩余寿命估算算法，用于估算岸桥金属结构剩余寿命，利用数据模型建立与修正模块得到的精准的有限元模型，结合数据分析模块中得到的载荷谱，对岸桥结构剩余寿命进行计算，并采用结构剩余寿命估算算法对岸桥剩余寿命进行预测，得到剩余寿命预测结果。
6.根据权利要求1所述的基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***，其特征在于：所述人机交互模块包括显示屏，用于显示有限元模型，各类参数和计算结果。
7.根据权利要求1或2所述的基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***，其特征在于：所述力传感器用于记录四根起升钢丝绳的拉力，所述位置传感器用于记录起升高度、工作幅度-小车位置，所述速度传感器用于记录小车起升速度和小车行走速度，所述电机扭矩传感器和电流传感器用于记录电机转速、转向，所述累计工作计时器用于记录岸桥工作历史数据。
8.一种具有权利要求1-7中任一项所述基于大数据驱动的岸桥金属结构寿命预测***的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：所述数值模型建立与修正模块首先根据岸桥图纸建立有限元初始模型，在岸桥开始工作时，所述数据采集模块，通过传感器，定期记录岸桥运行过程中的参数，并将采集到的数据同时传递给数值模型建立与修正模块和数据分析模块；
S2：所述力传感器记录四根起升钢丝绳的拉力；位置传感器记录起升高度、工作幅度-小车位置；速度传感器记录小车起升速度和小车行走速度；电机扭矩传感器和电流传感器记录电机转速、转向；累计工作计时器记录岸桥工作时长；风速传感器测量工作环境；振动传感器和应变传感器记录岸桥工作结构参数；
S3：结合历史大数据，采用响应面方法对有限元模型进行训练与修正，同时计算岸桥的应力分布；所述数据分析模块根据电机转速、转动方向、电流，配合振动传感器，统计岸桥工作完整周期循环；根据岸桥工作循环，结合起重载荷、扭矩和速度传感器，统计起重载荷谱、载荷循环次数；根据岸桥工作循环，结合速度传感器、载荷传感器、扭矩传感器、减速器振动传感器，估算/识别(如果有结构振动传感器)工作动载荷，载荷循环；
S4：根据岸桥工作循环，结合起升高度和小车幅度位置传感器，确定起升载荷、小车在岸桥上的位置循环周期；依据动载荷、小车工作位置、小车速度，采用有限元分析，结合历史大数据分析，计算整机结构的应力，用雨流计数法统计应力及其循环次数，得到载荷谱；
S5：传递给数值模型修正模块与所述数据分析模块，所述数据分析模块信息传递到寿命预测模块，用于进行岸桥结构剩余寿命预测，评估岸桥健康状况；所述数值模型建立与修正模块和所述寿命预测模块的信息与数据均传递到人机交互模块，以图形界面的形式将岸桥模型，应力状态，载荷谱历史数据、记录、估算剩余寿命等结果显示给用户。
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2426684C1 (ru) * | 2010-02-15 | 2011-08-20 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тульский государственный университет" (ТулГУ) | Устройство управления устойчивостью стационарного башенного крана |
| CN104760892A (zh) * | 2014-01-06 | 2015-07-08 | 中国特种设备检测研究院 | 港口起重机健康监测与预报可视化*** |
| US20150242769A1 (en) * | 2014-02-21 | 2015-08-27 | Safety Key Solutions FZ-LLC | Worksite monitoring and management systems and platforms |
| CN107399672A (zh) * | 2017-09-11 | 2017-11-28 | 深圳市航天华拓科技有限公司 | 起重机健康监控***及方法 |
| CN109117576A (zh) * | 2018-08-29 | 2019-01-01 | 上海海事大学 | 一种确定岸桥结构载荷及实时应力场的方法 |
| CN111695214A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-09-22 | 湖南澄科科技有限公司 | 基于统计模型的岸桥起重机疲劳损伤的确定方法 |
| CN112061988A (zh) * | 2020-09-22 | 2020-12-11 | 上海振华重工(集团)股份有限公司 | 起重机分布式网络监测、单机监测管理***及方法 |
| CN114282423A (zh) * | 2022-03-02 | 2022-04-05 | 浙江胄天科技股份有限公司 | 一种岸桥结构的疲劳监测方法和寿命预测方法 |
-
2022
- 2022-07-07 CN CN202210792554.4A patent/CN115034117B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2426684C1 (ru) * | 2010-02-15 | 2011-08-20 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тульский государственный университет" (ТулГУ) | Устройство управления устойчивостью стационарного башенного крана |
| CN104760892A (zh) * | 2014-01-06 | 2015-07-08 | 中国特种设备检测研究院 | 港口起重机健康监测与预报可视化*** |
| US20150242769A1 (en) * | 2014-02-21 | 2015-08-27 | Safety Key Solutions FZ-LLC | Worksite monitoring and management systems and platforms |
| CN107399672A (zh) * | 2017-09-11 | 2017-11-28 | 深圳市航天华拓科技有限公司 | 起重机健康监控***及方法 |
| CN109117576A (zh) * | 2018-08-29 | 2019-01-01 | 上海海事大学 | 一种确定岸桥结构载荷及实时应力场的方法 |
| CN111695214A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-09-22 | 湖南澄科科技有限公司 | 基于统计模型的岸桥起重机疲劳损伤的确定方法 |
| CN112061988A (zh) * | 2020-09-22 | 2020-12-11 | 上海振华重工(集团)股份有限公司 | 起重机分布式网络监测、单机监测管理***及方法 |
| CN114282423A (zh) * | 2022-03-02 | 2022-04-05 | 浙江胄天科技股份有限公司 | 一种岸桥结构的疲劳监测方法和寿命预测方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 凌骏: "岸边集装箱起重机钢结构有限元分析及寿命预估", 中国硕士学位论文全文数据库 工程科技, no. 12, 31 December 2015 (2015-12-31) * |
| 李益波等: "岸边集装箱起重机有限元建模与模型修正", 起重运输机械, no. 11, 30 June 2022 (2022-06-30) * |
| 王爽;张慎如;胡静波;冯文龙;庆光蔚;: "起重机金属结构可视化管理***研究", 机电工程技术, no. 04, 9 May 2019 (2019-05-09) * |
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