岸桥疲劳寿命预测软件平台

为加快广州港南沙三期集装箱码头的“智慧港机”建设,实现智能监测岸桥运行状态和钢结构剩余寿命,构建南沙三期码头岸桥三维模型并通过ANSYS软件进行有限元分析,计算得到的模型应力值与传感器实测应力值的相对误差低于5.00%,验证了模型的可靠性。采用ANSYS软件中n Code SN TimeSeries模块计算出岸桥模型的疲劳寿命,并利用B/S架构、Python语言开发出一套岸桥疲劳寿命预测软件平台。该软件平台主要由数据读取模块、数据库管理模块、显示模块和报警模块等4部分组成。该软件平台以岸桥疲劳寿命和PLC数据为基础,可实时对岸桥前大梁、后大梁、海侧后拉杆及拉杆系统健康情况进行评估,并具有岸桥运行状态实时监测和报警提示功能,使南沙三期集装箱码头设备管理水平得到进一步提升。

大数据驱动的港口机械状态监测平台研究

港口码头多采用计划维修的方式定期对起重机设备进行检查和保养,难以发现早期及突发故障,且耗费大量人力物力。以广州港南沙三期码头为例,研究大数据驱动的港口机械状态监测平台的搭建,针对集装箱码头在数据采集、数据存储、故障诊断和故障预测等方面难点进行详细阐述,并提供了相应的解决方法和技术路线。

港口机械智能故障诊断平台

针对港口机械因工况复杂,长期处于重载转速频繁变化的非平稳工况中,极易发生故障且故障难以被诊断的现象,研发港口机械智能化故障诊断平台,用于分析港口设备的传感器监测数据,判断故障的发生。平台构建完善的传感器网络,采集港口设备监测数据,并通过信号处理方法快速判断故障的发生;通过深度学习方法进一步提取故障特征,对设备故障做出准确判断;综合信号处理和深度学习的结果,给出设备的维护建议。结合港口故障实例,证明故障诊断系统的有效性。

岸边集装箱起重机有限元建模与模型修正

岸边集装箱起重机长期服役于恶劣的工作环境,采用结构健康监测系统实时监测结构状态,保障其结构的安全至关重要。在岸边集装箱起重机结构健康监测过程中,建立能够准确反映其结构特性的有限元模型是其中一个较为关键的环节。文中首先建立了岸边集装箱起重机初始有限元模型,获取其模态信息;其次基于监测数据的识别其模态频率,并以计算频率与识别频率的残差为修正目标;最后筛选合适的修正参数对建立的初始有限元模型进行修正。并以某岸边集装箱起重机为例进行验证,结果表明修正后模型的频率更加接近实测频率,修正后的模型可进一步用于岸边集装箱起重机的健康监测,具有工程实用价值。