液压门式起重机受力及稳定性监测系统研究与应用

提出了一种液压门式起重机受力及稳定性预测监测系统。根据实际参数建立了起重机结构起升单元有限元模型,分析起升单元在不同步状态下起重机相关结构的受力情况,使用有限元分析得出的数据训练BP神经网络预测模型,最终结合测量数据来快速获取任意状态下起重机相关结构的受力情况。通过实验验证了该系统的可行性,提高了液压门式起重机的安全监测能力。

基于贝叶斯网络的汽车起重机液压系统的可靠性评估

为评估汽车起重机液压系统的可靠性,首先结合故障树分析法(FTA)、贝叶斯网络(BN)构建液压系统故障树,然后映射成BN,再利用其在多态性和不确定性方面的优势,应用桶排除法,对系统进行可靠性评估。在给出底事件的发生概率后,通过正向推理,得到顶事件发生的概率为0.191 016。针对模型进行多态性和不确定性修正后,得到的顶事件概率为0.228 073,相对提高19.4%。最后利用反向推理,找出系统的薄弱环节并给出改正措施,为更全面高效的可靠性评估提出一种新方法。

基于回归神经网络的卫星信号监测系统健康状态评估模型

卫星信号地面监测系统无人值守、长期运行的特点,以及设备数量众多、交互复杂的现实状态使得对监测系统健康状态进行评估至关重要。通过对监测系统运行数据进行合理设计和处理,设计并训练回归神经网络学习挖掘监测系统运行数据的内在规律,从而实现监测系统全生命周期内健康状态评估预测,对运行数据表达出系统出现故障隐患的状态进行识别,达到故障预警的效果,从而将监测系统的事后运维方式提前至事前运维,减少监测系统故障发生率,有利于提高监测系统稳定可靠能力。

起重机液压系统的状态监测

介绍了采用集成传感器的起重机液压系统状态监测的方法。通过对液压系统卸载压力、安全压力、流量、油温的在线监测,可以较好地获取液压系统的工作状态,诊断液压系统的故障。

基于神经网络的起重机运行可靠性状态监测

利用BP神经网络研究起重机运行可靠性状态监测,建立塔式起重机运行状态在线监测的神经网络模型,并对模型的稳定性进行实验研究。结果表明,神经网络模型可以对塔式起重机的运行状态进行准确的判断,对故障进行有效预测,为提高起重机运行的可靠性和安全性提供有效的技术支撑。

门座式起重机健康状态监测系统研究

门座式起重机在港口和装卸船等场所是重要机械设备,根据其运行情况和统计资料,易发生重大安全事故,因此对其进行实时健康状态监测尤为重要。以门座式起重机为监测对象,以起重机的应力数据,倾角数据和姿态数据为监测信号,建立基于4G网络的起重机健康状态管理系统。该系统实现了门座式起重机的无线实时监测,并能对起重机的健康状态进行评估,给出维护建议。文章详细介绍了系统软件、硬件和通信各部分的组成和工作原理,对于门座式起重机的状态监测具有重要参考意义。

状态监测技术在起重机械安全评估中的作用

对大型起重机金属结构进行安全评估的目的是要全面、客观反映金属结构的安全性、可用性与耐久性，并以此为依据提出维护决策。在对金属结构进行安全评估时，需综合利用现代数学和力学分析的理论，结合现代化的检测、监测、分析等手段，采用多学科交叉结合的形式，才能得到合理的评估结果。在众多安全评估技术中，状态监测技术也渐渐得到重视，本文将对状态监测在安全评估中的应用进行研究。

塔式起重机运行状态在线监测系统的研究

研究一种对塔机运行状态进行在线监测的智能系统 ,介绍了该系统的主要功能 .技术指标、硬件。

桥式起重机作业状态智能化监测系统应用研究

针对某汽车厂服役的桥式起重机安全保护技术薄弱的现状,开展作业状态智能化监测系统应用研究,完成了监测系统方案设计、硬件设计和软件设计工作。应用结果表明,智能化监控系统运行稳定可靠,达到了桥式起重机作业状态实时显示和远程监测的目的。监测系统的投入使用,增加了桥式起重机的有效利用时间,减少了故障排除时间,节约了运维人员,提高了桥式起重机的安全性和可靠性。

在用造船门式起重机安全评估方法研究

针对在用造船门式起重机的常见故障和安全问题,结合造船门式起重机的结构特点和工作原理,研究确定了在用造船门式起重机的安全评估原则、评估方法和流程。根据对造船门式起重机的历史情况进行核查,对起重机现状进行检验与试验,结合状态监测进一步分析,进行起重机的综合安全状态评估,并预测后续使用对安全作业的影响。为有关单位实施在用造船门式起重机安全评估工作,提供了技术依据。

基于CC2530的龙门起重机应力多点巡回监测系统研制

文章介绍了一种基于CC2530的龙门起重机应力多点巡回监测系统研制,该系统采用CC2530为核心处理单元,以协调器结点和各电阻式应变传感监测结点组成数据采集网络,实时采集龙门起重机不同部件的多点应力,当应力超过阈值时第一时间向用户发送警报,从而实现龙门起重机设备的实时监测和管理。

桥式起重机安全评估指标体系研究和系统设计

在对桥式起重机的设计、结构组成和常见事故故障资料进行调查研究的基础上,分析了桥式起重机在工程应用中遇到的不安全因素,建立了较完善的安全评估指标体系。设计了一种基于模糊神经网络的桥式起重机安全评估系统并对系统的软件功能设计进行了初步探讨。建立了模糊神经网络评估数学模型,利用MATLAB工具对模型进行了仿真验证,结果表明此模型是可行的。通过研究,为进一步针对桥式起重机展开定性、定量评估及安全管理与决策提供了有益参考。

基于大数据的电力系统一次设备状态监测与评估

为满足大数据时代下电力系统对一次设备状态监控和评价的迫切要求,构建基于大数据分析模型实现设备状态精准监控和有效评价。通过挖掘大数据技术应用于监测数据处理,实时监测预警,历史数据挖掘和趋势分析的优势,论文构建了装备状态评价指标体系,设计大数据驱动评价模型。试验结果表明:所建模型对设备故障诊断具有优异的性能,对电力系统稳定运行具有强有力的保证。同时提出实施策略,对目前存在的挑战和未来发展趋势进行深入剖析,以期对电力行业可持续发展有所帮助。

实时网络舆情监测系统的架构设计与性能评估

网络舆情对社会和企业的影响,在互联网和社交媒体迅猛发展下显得更加显著。实时网络舆情监控系统的设计和绩效考核成为重点攻关领域。本文主要探讨了实时网络舆情监测系统的架构设计,涉及数据采集、存储与管理、分析与挖掘、可视化与报告模块等。系统设计包括实时数据来源收集技术,数据流量处理方案,实时分析方式,预测舆情动向等。还提出了一套性能评估方法,通过设定特定的评估指标和测试方法,对系统的精确性、反应速度和稳定性等方面进行全面评估,旨在为建设高性能实时网络舆情监测系统提供理论依据和技术支持。 。

数字化变电站智能设备及网络在线监测与状态评估系统

针对面向数字化变电站智能设备及网络的在线监测与状态评估,研究了变电站网络故障源及故障机理,提出了将变电站通信网络故障分为通信背景层故障和应用层故障,以及变电站通信状态监视的内容,并研制了在线预警终端与子站两类装置;重点研究了预警终端与子站的信息建模和通信建模,以满足IEC61850的设计要求;讨论了预警终端、子站与控制中心主站之间的通信以及控制中心主站的功能设计。实际运行表明,该系统功能丰富,信息模型标准,集成规范,满足了智能变电站智能设备及网络的在线监测与状态评估的要求。

基于数据驱动方法的集装箱龙门起重机能源系统健康状态预测

为实现起重机节能环保和延长电池组的寿命,以电池的剩余容量作为集装箱龙门起重机能源系统健康状态的评价标准,建立BP神经网络和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)两种电池剩余容量预测模型。分别采用梯度下降算法和标准粒子群优化算法对两种预测模型中的参数进行优化。利用训练好的模型进行电池剩余容量预测。将两种模型的预测值与实测值进行对比分析,结果表明这两种模型都具有高的预测精度,而LSSVM模型是更合适的预测模型。

港口起重机物联网智能并联监测系统研究

将物联网技术与港口起重机状态监测和安全评估相结合,构建了基于物联网三层并联架构的港口起重机物联网实时监测安全评估系统,阐述了感知层、网络层、应用层所采用的关键技术;以岸边集装箱起重机工程物联网智能监测系统为例,介绍了数据采集到网络传输、最后在客户端输出状态曲线和信号查阅的全过程。实践应用表明,该系统具有可靠性和实用性。

网络环境下的船舶动力装置状态评估与监测系统开发

动力系统为船舶的航行和其他作业提供动力,是船舶的核心部件,动力装置包括发动机,传动轴系、机舱等,其结构和功能非常复杂。为了提高船舶动力系统故障监测水平,提早发现动力系统异常状态,保障其使用质量,研究船舶动力装置状态评估与监测系统具有重要意义。本文首先介绍传统的船舶动力装置监测系统,在此基础上,引入了网络环境的通信模块、信号滤波电路与现场总线技术,设计了一种基于网络环境下的船舶动力装置评估与监测系统,并对其原理和组成进行说明。

基于Matlab的起重机结构声发射信号监测分析系统

起重机作为一种搬运物料的特种设备,其在工业生产的各领域中都起着至关重要的作用。由于起重机长期做往复间歇性动作,主梁结构受到交变载荷和摩擦的作用,且大多数起重机常处在恶劣的环境中工作,这些因素都使得起重机结构产生腐蚀、弯曲和断裂等缺陷,严重地降低了起重机的使用寿命,增加了事故发生的风险。因此开展起重机状态监测技术研究,实现对起重机结构早期裂纹的故障诊断具有重大的工程价值和研究意义。