港口设备智能管控系统研究和实现

发布时间：2020-10-12 03:23

　　 随着港口规模化、现代化、信息化建设的推进,港口装卸设备逐渐向大型化、复杂化、自动化、智能化发展。虽然当前港口设备一般配有本地或远程监控系统,但系统通用性不高、监控点不够、功能也不够完善、对于数据的利用也不充分,无法提供故障预测及专家诊断等等问题,导致维修的时间不可控,对港口的生产作业造成重大影响。另外,当前大多数码头公司还在采用计划维修的方式,定期地对起重机设备进行检查和保养,造成了时间、人力、物力上的浪费。因此,越来越多的港口用户,特别是港口集团用户希望能开发出一套智能管控系统,为港口设备的管理提供一套真实可用的高可靠信息化管理平台,提升设备管理水平,提高效率,降低成本。本文对港口装卸设备运行概况、分类、特点等进行了深入研究和分析,设计和实现了港口装卸设备智能管控系统,取得了以下成果:基于CBM的概念,实现了基于CBM架构的大型港口设备智能管控系统,采用的六层体系结构,并对每一层的实现方式及方法进行描述及分析实现。如数据源层的数据来源和数据类型,数据采集层的元数据及现有数据采集方式,数据存储层的存储数据类型、数据库存储方式,数据挖掘层的三种数据挖掘方法,以及应用层和表示层的四大应用模块等。搭建了符合OSA-CBM、IEEE1451、IEEE1232等标准的七层结构系统,对设备多源异构数据采集技术、设备多源异构数据可拓展分布式存储框架、设备大数据挖掘技术、智能管控系统应用服务及多维可视化技术、智能管控系统跨平台技术研究、分层定制服务和用户权限管理进行研究和实践。针对振华重工设备,设计了智能管控系统,通过对单机设备信号连接及网络、中控系统网络、云上系统架构、以及振华总部的监控中心网络及设备运行,说明所设计方案和效果是可行的。研究将物联网、工业大数据挖掘技术和机器学习应用于大型港口设备智能管控系统,将是该领域有益的探索和实践,具有理论及实际的应用价值。
【学位单位】：湖北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：U691
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 引言
    1.1 港口设备管控问题描述
    1.2 智能管控系统在港口的应用现状
        1.2.1 港口装卸设备概况
        1.2.2 港口装卸设备的分类
        1.2.3 港口装卸设备的特点
        1.2.4 港口设备管理与控制的结构模式
        1.2.5 现状分析及主要问题
            1.2.5.1 现状分析
            1.2.5.2 主要问题
    1.3 国内外港口智能管控关键技术研究现状
        1.3.1 物联网
        1.3.2 工业大数据云服务技术
        1.3.3 工业大数据挖掘技术
    1.4 研究方法
    1.5 研究意义
    1.6 研究内容
        1.6.1 设备多源异构数据采集技术研究和实践
        1.6.2 设备多源异构数据可拓展分布式存储框架研究和实践
        1.6.3 设备大数据挖掘技术研究和实践
        1.6.4 智能管控系统应用服务及多维可视化技术研究和实践
        1.6.5 智能管控系统跨平台技术研究、分层定制服务和用户权限管理研究..
第2章 港口智能管控系统体系结构
    2.1 港口智能管控系统现状
    2.2 什么是CBM
    2.3 OSA-CBM系统组成
    2.4 港口智能管控系统体系结构简述
        2.4.1 数据源层
        2.4.2 数据采集层
        2.4.3 数据存储层
        2.4.4 据挖掘层
        2.4.5 应用层和表示层
    2.5 本章小结
第3章 振华重工智能管控系统总体方案
    3.1 总体方案
        3.1.1 总体网络架构图
    3.2 单机设备信号连接及网络
    3.3 中控系统网络
    3.4 云上系统架构
    3.5 监控中心网络及设备
        3.5.1 线下大数据分析诊断平台
        3.5.2 全球起重机检测算法池与诊断策略池
    3.6 本章小结
第4章 设备数据挖掘
    4.1 设备数据挖掘规划
        4.1.1 机械部件寿命预估
        4.1.2 电气器件寿命预估
        4.1.3 机械部件信号异常监视及故障预测
        4.1.4 电气器件故障预测
        4.1.5 电气系统故障诊断
    4.2 故障预测及设备数据挖掘
        4.2.1 数据预处理
        4.2.2 特征工程
        4.2.3 建模与模型评估
        4.2.4 模型部署
    4.3 本章小结
第5章 起重机设备云平台及信息门户
    5.1 起重机设备云平台
        5.1.1 数据收集
        5.1.2 数据统一模型
            5.1.2.1 IoTGateway数据统一模型
            5.1.2.2 数据存储策略
    5.2 起重机设备信息门户
        5.2.1 全球起重机云平台监视
        5.2.2 码头起重机云平台监视
        5.2.3 起重机预防性维护及数据挖掘GUI
        5.2.4 维保工单系统
            5.2.4.1 操作流程
            5.2.4.2 工单数据库
        5.2.5 紧急维修
        5.2.6 维修保养
        5.2.7 知识库管理
    5.3 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢

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本文编号：2837564